目标 计算机 专业

加速比计算+一致性新的O状态+block大小对cache的影响+BBM和写时复制+伪汇编和嵌入+汉明码+block大小的选择

# 加速比计算 100个处理器对于程序的并发而言,是100倍的加速。对于程序的顺序执行而言,是1倍的速度。 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1325410/202308/1325410-20230820154034386-1582104657.pn ......
大小 速比 block 一致性 状态

使用PySpark计算AUC,KS与PSI

当特征数量或者模型数量很多的时候,使用`PySpark`去计算相关指标会节省很多的时间。网上关于使用`PySpark`计算相关指标的资料较少,这里抛砖引玉,写了三个风控常用的指标AUC,KS和PSI相关的计算方法,供参考。 # AUC AUC的相关概念网上已经有很多的很好的文章,这里不在赘述,AUC ......
PySpark AUC PSI KS

院校+专业组的填报方式和录取规则

1、实施院校+专业组模式的省份: 1.1、3+3模式:北京、上海、天津、海南 1.2、3+1+2模式:湖北、湖南、江苏、福建、广东 2、平行志愿投档规则(省考试院) 2.1、依据选考 2.2、按分排序 A:3+3模式 所有考生排一队 B:3+1+2模式,物理和历史分开排队,排两队 2.3、遵循志愿, ......
录取规则 专业组 院校 规则 方式

希望计算机专业同学都知道这些博主

## 湖科大教书匠——计算机网络 “宝藏老师”、“干货满满”、“羡慕湖科大”...这些都是网友对这门网课的评价,可见网课质量之高![最全面的面试网站](https://topjavaer.cn) 湖南科技大学《计算机网络》微课堂是该校高军老师精心制作的视频课程,用简单的语言描述复杂的问题,用生动的动 ......
同学 计算机 专业

.计算行数据和,每行数据总数未知,总行数未知且任意结尾

7.计算行数据和,每行数据总数未知,总行数未知且任意结尾 链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/5657/G 来源:牛客网 题目描述: 计算一系列数的和 输入描述: 输入数据有多组, 每行表示一组输入数据。 每行不定有n nn个整数,空格隔开。( 1 ≤ n ......
数据 总行 总数

欧几里得算法(辗转相除法)-- 实现分数计算

> 博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ ```python # -*- coding: utf-8 -*- """ 利用欧几里得算法实现一个分数类,支持分数的四则运算(加法) """ class Fraction: def __init__(self, a, ......
辗转相除法 算法 分数

欧几里得算法(辗转相除法)-- 计算两个数的最大公约数

> 博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ ```python # -*- coding: utf-8 -*- # 递归 def gcd(a, b): if b == 0: return a else: return gcd(b, a % b) print(gc ......

使用WebAssembly实现高性能计算:C++和Rust的案例分析

WebAssembly是一种新型的低级字节码格式,它可以在浏览器中运行高效的编译代码。使用WebAssembly可以实现高性能计算、游戏引擎等功能,对于需要大量计算的Web应用程序来说尤为重要。 ......

DeepSort:基于检测的目标跟踪的经典

本文来自公众号“AI大道理” DeepSORT在SORT的基础上引入了深度学习的特征表示和更强大的目标关联方式,有效地减少了身份切换的数量,缓解了重识别问题。​ ​ 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 1、DeepSORT简介 DeepSORT的主要思想是将目标检测和目标跟踪两个任务相结合。首 ......
DeepSort 目标 经典

【pytorch】目标检测:新手也能彻底搞懂的YOLOv5详解

YOLOv5是Glenn Jocher等人研发,它是Ultralytics公司的开源项目。YOLOv5根据参数量分为了`n、s、m、l、x`五种类型,其参数量依次上升,当然了其效果也是越来越好。从2020年6月发布至2022年11月已经更新了7个大版本,在v7版本中还添加了语义分割的功能。本文以YO ......
目标 pytorch 新手 YOLOv5 YOLOv

计算机组成原理

部分笔记 1.计算机的分类➢ 模拟计算机:是由模拟运算器件构成,其变量由连续量来表示,运算过程也是连续的;➢ 电子数字计算机:则是由逻辑电子器件构成其变量为开关量(离散的数字量),采用数字式按位运算,运算模式是离散式的。二者的主要区别 比较内容 数字计算机 模拟计算机 数据表示方式 数字0和1 电压 ......
原理 计算机

计算机端口

> User 我想现在服务器上打开jupyter lab,然后在我的本地电脑在浏览器上使用服务器,你建议用哪个端口 **ChatGPT** 如果你打算在服务器上运行 Jupyter Lab 并通过本地浏览器访问它,使用SSH隧道是一个很好的选择。Jupyter Lab 默认在 8888 端口上运行, ......
端口 计算机

计算机中的原码、补码、反码

参考:深入理解计算机中的原码、补码、反码 - 知乎 (zhihu.com) 计算机底层存储数据时使用的是二进制数字,但是计算机在存储一个数字时并不是直接存储该数字对应的二进制数字,而是存储该数字对应二进制数字的补码。 机器数:一个数在计算机的存储形式是二进制数,我们称这些二进制数为机器数,机器数是有 ......
反码 补码 计算机

荔枝微课:知识付费领域的明智选择,兔知云课堂为您提供专业支持

在如今知识付费的浪潮下,选择一个合适的小程序平台成为卖课者们共同面对的问题。而在众多小程序中,荔枝微课以其独特的优势,逐渐成为了许多知识传播者的首选。让我们一起来了解荔枝微课的优点吧。 免费使用,轻松上手 相较于其他小程序平台,荔枝微课的最大亮点之一就是免费使用。常规的小程序通常会收取一定的手续费, ......
荔枝 课堂 领域 知识 专业

计算几何基本模板(二维)

> **观前提醒**:「文章仅供学习和参考,如有问题请在评论区提出」 [toc] > 只是整理了一些基本的二维计算模板,参考资料都在最后。 > > 每个模板都试了试具体的可行性,基本上应该没有什么错误(大概)。如果有问题,请及时联系我进行修改。 ## 基本设置 `long double` ```c+ ......
几何 模板

方法篇例子-简易计算器

# 简易计算器 代码示例: ```java import java.util.Scanner; /* * 《大话设计模式》中的计算器实现代码 * */ public class Operation { public static double GetResult(double numA, doubl ......
计算器 简易 例子 方法

Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=24753 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在这项工作中,我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula,这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数 摘要 然后,我使用该模型生成模拟值,并使用实际收益和 ......
收益率 收益 边缘 损失 风险

初识目标检测

# 初识目标检测 ## 什么是目标检测? 在图像或视频中,找到目标位置并进行分类。 早期的目标检测模型是通过集成一系列手工设计的特征提取器来构造的,速度慢、精度低、跨域性能差。 ## 目标检测的目的 检测出图像中所有实例的类别,并用一个轴对称的矩形框大致给出实例的位置。检测器应当识别出所有的实例,并 ......
目标

[THUPC2022 初赛] 造计算机

[题目传送门](https://www.luogu.com.cn/problem/P8210) [更好的阅读体验](https://www.cnblogs.com/baijian0212/p/p8210.html) ### 思路 > 结论:如果序列原先就合法,答案为 $0$;否则,最多使用两个寄存器 ......
初赛 计算机 THUPC 2022

SRE方法论之服务质量目标

为了量化客户对服务可靠性的期望,找到客户对可靠性满意的点,我们需要制定针对用户的服务质量目标,并且努力去达到这个质量目标。在这个过程中,我们需要定义一些服务质量指标(SLI)、服务质量目标(SLO),以及服务质量协议(SLA)。这三项分别是指该服务最重要的一些基础指标、这些指标的预期值,以及当指标不 ......
方法论 目标 质量 方法 SRE

【pytorch】目标检测:YOLO的基本原理与YOLO系列的网络结构

利用深度学习进行目标检测的算法可分为两类:two-stage和one-stage。two-stage类的算法,是基于Region Proposal的,它包括R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN;one-stage类的算法仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置,它包 ......
YOLO 原理 目标 pytorch 结构

[408] 计算机网络 - 思维导图(更新至物理层)

[toc] # 右键,在新标签页中打开 ## 物理层 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1953408/202308/1953408-20230818145440852-1744294916.png) ......
物理层 计算机网络 思维 物理 408

【校招VIP】测试专业课之OSI七层模型

考点介绍: 在 OSI 模型中,每一层都依赖于下一层,并将数据传递给下一层。同时,每一层也可以向上一层提供特定的服务。这种分层结构使得网络管理员可以更轻松地管理网络,同时使得网络协议的设计更加灵活 一、考点题目 1.下面有关dns域名劫持,说法错误的是() A.如果DNS把你想要解析的地方,解析为错 ......
专业课 模型 专业 VIP OSI

计算二叉树双分支结点的个数

结点有左右孩子,count++; 一个是递归算法,没咋明白,书上的,三行代码。 一个是利用层次遍历,出队元素有左右孩子时count++。感觉层次遍历可以解决好多问题 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MaxSize 100 typedef ......
结点 分支 个数

上市公司碳排放量的计算(分读for循环的应用)

需求: 工作中需要计算上市公司碳排放数据,需要利用分读for循环进行文本值提取,然后进行匹配和记录写入,最后需要分析汇总,用于后续的深度数据挖掘。 解决: def read_txt(inputpath, outputpath): with open(outputpath, 'w', encoding ......
排放量 上市公司 公司 for

AUC计算及为何不受样例不均衡的影响

在很多排序场景下,尤其是当前许多数据集正负样例都不太均衡;或者说因训练集过大,可能会对数据进行负采样等操作。这擦操作的前提是建立在AUC值不会受到正负样本比例的影响。看过很多博客也都在讨论:为什么AUC不会受正负样例不平衡的影响?为什么排序喜欢选择AUC作为评判指标。 一方面,从AUC定义来解释,它 ......
AUC

Git ( 目标 + 概述 + 安装与常用命令 + 远程仓库 + IDEA 中使用 )

# Git 分布式 [TOC] ## 1、目标 - 了解 Git 基本概念 - 能够概述 Git 工作流程 - 能够使用 Git 常用命令 - 熟悉 Git 代码托管服务 - 能够使用 idea 操作 Git ## 2、概述 ### 2.1 开发中的实际场景 - 备份 - 防止不可控因素如电脑突然爆 ......
仓库 命令 常用 目标 IDEA

计算机英语词汇

计算机英语词汇 CPU(Center Processor Unit)中央处理单元 mainboard主板 RAM(random access memory)随机存储器(内存) ROM(Read Only Memory)只读存储器 Floppy Disk软盘 Hard Disk硬盘 CD-ROM光盘驱 ......
词汇 计算机

计算机视觉(Computer Vision),计算机图形学(Computer Graphics)和数字图像(Image Processing)

计算机视觉(Computer Vision),计算机图形学(Computer Graphics)和数字图像(Image Processing) 从学科分类: Computer Science/ Artificial Intelligence/ Computer Vision Computer Sci ......

html、css、js实现的一个简单计算器

title: html、css、js实现的一个简单计算器 date: 2023-07-17 21:51:46 categories: CTF-Web入门 description: 简易计算器 主要代码来自runoob的计算器示例,只是精简了一下,把在js里监听完成的清除输入区也写成了一个函数,点击按 ......
计算器 html css