电容 电路 原理 笔记
读书笔记二
进程和线程:进程和线程都是一个时间段的描述，是CPU工作时间段的描述，不过是颗粒大小不同.进程就是包换上下文切换的程序执行时间总和 = CPU加载上下文+CPU执行+CPU保存上下文.线程是共享了进程的上下文环境的更为细小的CPU时间段。 判别式模型和生成式模型: 判别式模型直接学习决策函数f(X) ......
读书笔记
《算法之美》这本书为我打开了计算机科学和算法设计的奇妙大门，引领我走进了一个充满智慧和创造力的世界。在这本书中，作者讲述了许多关于算法的精妙之处，让我对计算机科学有了更深层次的理解。首先，书中深入浅出地介绍了各种算法的原理和应用，以生动的例子和清晰的解释，使得那些抽象的概念变得具体而易懂。通过分析不 ......
深度学习的原理详解
最近ChatGPT很火，让更多的人意识到未来利用机器的深度学习来完成事情，做出一些决策，将会成为未来的一个趋势。基于深度学习的数据训练这些技能将成为程序员必备的专业技能之一。所以我们有理由持续的关注深度学习与机器训练这个领域，今天给大家说明白目前主流深度学习的一些基本的流程原理,以及目前深度学习的一 ......
Volcano 原理、源码分析（二）
0. 总结前置 1. 概述 2. 寻找调度器中的 PodGroup 2.1 从 PodGroup 到 JobInfo 的封装 2.2 从 Pod 到 TaskInfo 的封装 3. 控制器中 PodGroup 和 Pod 的创建逻辑 3.1 从 main 开始寻找 SyncJob 的踪迹 3.2 S ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
“深度学习”能非常智能的本质原理是什么
在开始学习”AI深度学习”之前，我们要先搞明白AI深度学习能非常智能的本质原因是什么，只有搞懂了本质，才能作为你学习与掌握 “AI深度学习”的基石，为后续的学习打下坚实的基础。所以搞懂今天这边文章非常的重要，我接下来将用一个例子，来说明”AI深度学习”，能使我们的计算机程序非常智能的本质原因是什么。 ......
概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）原理详解
概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）的原理很简单，如下所述： 1.随机获取边缘图像上的前景点，映射到极坐标系画曲线； 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数，将该点对应x-y坐标系的直线L找出来； 3.搜索边缘图像上前景点，在直线L上的点 ......
vue学习笔记2024
《Vue.js从入门到项目实战》 孙鑫v-bind用于响应式地更新HTML属性，v-on用于监听DOM事件,变量需要引号引起来v-if是彻底没有v-的命令需要把变量用引号引起来，插值{{}}则不需要v-if和v-for在同一个元素上使用时，v-if优先级高于v-for，意味着v-if不能访问v-fo ......
小傅哥设计模式学习笔记
小傅哥网站：https://bugstack.cn/md/develop/design-pattern/2020-06-11-%E9%87%8D%E5%AD%A6%20Java%20%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E3%80%8A%E5%AE%9E%E6%8 ......
简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理
前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
面试官喜欢问Nacos原理？直接把这篇文章甩给他！
大家好，我是三友~~ 今天就应某位小伙伴的要求，来讲一讲Nacos作为服务注册中心底层的实现原理 不知你是否跟我一样，在使用Nacos时有以下几点疑问： 临时实例和永久实例是什么？有什么区别？服务实例是如何注册到服务端的？服务实例和服务端之间是如何保活的？服务订阅是如何实现的？集群间数据是如何同步的 ......
DSU on tree 学习笔记
DSU on tree 通常用来解决不带修树上子树问题。 主要思想： 剖分。 先搜轻儿子，记录轻儿子子树的答案，删去轻儿子的贡献。 搜重儿子，记录重儿子子树的答案，保留重儿子的贡献。 回溯，重新搜轻儿子，把轻儿子子树的贡献加上，构成本子树的答案。 CF600E Lomsat gelral #incl ......
ARC 做题笔记
ARC157 A. XXYYX 观察一些性质。注意到 \(\texttt{XY}\) 和 \(\texttt{YX}\) 会产生当且仅当 \(\texttt{X}\) 和 \(\texttt{Y}\) 的连续段交错，因此 \(|b-c|=1\)。然后特判掉 \(a\neq 0,b=0,c=0,d\n ......
DNS笔记
域名 因为访问网站时，很难记住对应网站的IP地址，所以使用域名来代替IP地址，使用户更加方便的访问网站。 DNS服务器的作用就是将IP地址与域名进行映射，使用户可通过域名得到到对应的IP，然后进行访问。 域名从右到左依次为顶级域名（一级域名）、二级域名、三级域名、四级域名、等等(通常域名层级不超过三 ......
Python笔记
学习Python时做的笔记，主要参考： B站小飞有点东西：https://space.bilibili.com/1803865534 董付国老师的《Python程序设计》教材 第一章、Python概述 1.1 扩展库安装方法（了解即可） 使用pip命令安装扩展库。 在cmd命令行中输入pip，回车后 ......
Liunx笔记
这篇笔记我是在学习Linux过程中的笔记，参考自： B站韩顺平老师的课程Linux 黑马程序员的《Linux系统管理与自动化运维》教材 第一章 文件目录结构 一、基本介绍 Linux 的文件系统是采用级层式的树状目录结构，在此结构中的最上层是根目录“/ ”，然后在此目录下再创建其他的目录。 记住一句 ......
Qt+数据库学习笔记（一）WIN10+Qt5.15.2 MinGW 32-bit+MySQL5.7.44编译MySQL5.7驱动插件
前言： 因项目需要，需要使用Qt连接MySQL数据库。程序编写电脑上使用的是Win10 64位系统，程序运行电脑上使用的是Win7 32位系统。 一、下载及安装MySQL5.7 1、地址：MySQL官网 点击DOWNLOADS 2、点击MySQL Community(GPL) Downloads 3 ......
转载：大模型所需 GPU 内存笔记
转载文章：大模型所需 GPU 内存笔记 引言 在运行大型模型时，不仅需要考虑计算能力，还需要关注所用内存和 GPU 的适配情况。这不仅影响 GPU 推理大型模型的能力，还决定了在训练集群中总可用的 GPU 内存，从而影响能够训练的模型规模。 大模型推理的内存计算只需考虑模型权重即可。 大模型训练的内 ......
Unity3D Shader Graph 使用 DDXY 节点达到抗锯齿的原理详解
Unity3D是一款非常强大的游戏开发引擎，而Shader Graph是Unity3D中用于制作和编辑着色器的工具。在游戏开发中，抗锯齿是一个非常重要的技术，它可以使得游戏画面更加平滑，减少锯齿感。在本文中，我们将详细介绍如何使用Unity3D Shader Graph中的DDXY节点实现抗锯齿效果 ......
2023年10月份阅读笔记一
这篇文章是十月份第一篇阅读笔记，阅读书籍是《构建之法》 第一章 概论 在这一章中，作者为我们介绍了一些关于软件工程的基本知识。 ①软件=程序+软件工程：正是因为对软件开发活动（构建管理、源代码管理、软件设计、软件测试、项目管理）相关的内容的完成，才能完成把整个程序转化成为一个可用的软件的过程。 扩展 ......
简易机器学习笔记（六）不同优化算法器
前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......
机器学习笔记（五）更换损失函数：交叉熵
前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......
Python笔记二之多线程
本文首发于公众号：Hunter后端 原文链接：Python笔记二之多线程 这一篇笔记介绍一下在 Python 中使用多线程。 注意：以下的操作都是在 Python 3.8 版本中试验，不同版本可能有不同之处，需要注意。 本篇笔记目录如下： 概念 多线程的使用示例 daemon run() 线程对象的 ......
概率论复习笔记
$X$代表随机变量，$x$是具体的值。 规定：连续型随机变量取任意指定值的概率为$0$，即：$P(X=a)=0$ 概率密度函数$f(x)$ 某个邻域内概率的变化快慢。概率密度函数的值是概率的变化率，概率密度函数的面积才是概率。 于是可以得知$(a,b]$的概率：$P(a<X\le b)=\int_a ......
改进搜索算法框架学习笔记
用途：主要用来解决不能写出解析解的、但有可微目标函数、约束条件的问题求解。 步骤： 获得初始解 基于初始解获得当前位置的梯度——找改进迭代方向 邻域内目标函数变化约等于步长*(梯度与实际改变向量的内积)。如沿梯度方向改变则约等于步长*梯度的二范数。梯度点乘改变向量可用于判断改变是增大还是缩小目标函数 ......
混合运算-scanf读取标准输入原理
1.混合运算 强制类型转换实际上是运算符的一种，例如将整型变量i转换为浮点型的表达式：(float) i。 这种运算的作用是当我们在进行除法运算时，如下所示： int i = 5; float j = i / 2; //j的值是5 float k = (float)i / 2; //k的值是2.5， ......
代码大全读书笔记01
第一次看《代码大全》的时候，收获并不大。当第二次在项目中，应用到代码大全的知识。Debug的时候、重构代码的时候，写伪代码的时候，将代码写在一个个的子程序中的时候。似乎对书中的知识理解的透彻很多。 将代码写在子程序的另外一个好处是，有时候你会发现以前没有发现过的事物的本质。——>你对程序理解的更加透 ......
《Ensemble deep learning: A review》阅读笔记
论文标题 《Ensemble deep learning: A review》 集成深度学习： 综述 作者 M.A. Ganaie 和 Minghui Hu 来自印度理工学院印多尔分校数学系和南洋理工大学电气与电子工程学院 本文写的大而全。 初读 摘要 集成学习思想： 结合几个单独的模型以获得更好的 ......
日语自学笔记
平假名是日语使用的一种表音文字，除一两个平假名之外，均由汉字的草书演化而来，形成于公元9世纪。早期为日本女性专用，后随着紫式部所作《源氏物语》的流行而使得日本男性也开始接受和使用。 平假名的日文写法及读音：平仮名（ひらがな）(hiragana)。 现代，人们把平假名的用处分为4种： 1.标注汉字的读 ......
《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......