神经网络 模型 神经 笔记
.NET 6学习笔记（6）——SSL证书的导出和格式转换
除了广阔的互联网，这个世界上还存在很多运行在公司内网的Web Application。假设有团队A提供的网站A，现团队B需要将网站B与之集成。网站A已使用了自签的SSL证书。团队B希望能够导出该SSL证书并转换成PEM格式，供Nginx配置给网站B使用。接着假设上述假设成立，世界上就是有这些奇奇怪怪 ......
.NET 6学习笔记（7）——ASP.NET Core通过配置文件启用HTTPS
本质上我还是一个Windows App Developer，所以虽然会做一些ASP.NET Core的工作，但通常这些ASP.NET Core的程序会托管在Windows Service上，并且大部分时候跑在局域网环境。说实话传统行业的Win DEV对Web这一套其实不怎么精通，今天我们来看一下AS ......
算法学习笔记(16): 组合数学基础
组合数学基础 本文部分运用到了生成函数的知识 如果直接食用本文结论，请忽略下列链接。 生成函数参考博客：普通型生成函数 - Ricky2007 - 博客园 我认为讲的不错 组合数学非常有用！我们先从一点点简单的性质开始 简单原理 加法原理 这非常简单，我们举一个例子即可：考虑我有 $5$ 个红苹果和 ......
MATLAB人工神经网络ANN代码
本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络（ANN）回归的详细代码与操作。 在之前的文章MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析中，我们对基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度（重要性）排序的代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB，对另一种常用的机器学习方法 ......
Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFl ......
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（一）——垃圾回收算法
参考书籍《深入理解java虚拟机》周志明著 系列文章目录和关于我 本文主要介绍垃圾回收理论知识 1.jvm哪些区域需要进行垃圾回收 虚拟机栈，本地方法栈，程序计数器都是线程私有的，随线程而生，随线程而灭。其中栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊的执行出栈和入栈操作，每一个栈帧需要分配内存基本上在 ......
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（三）——经典垃圾回收器
系列文章目录和关于我 一丶概述 上图展示了 经典的垃圾回收器，其中Serial,ParNew,Parallel Scavenge(图中的Parallel) 作用在新生代Serial Old CMS,Parallel Old作用在老年代，这些垃圾回收器颜色相同表示通常搭配使用。G1,ZGC,Shena ......
SpringBoot学习笔记 - 构建、简化原理、快速启动、配置文件与多环境配置、技术整合案例
【前置内容】Spring 学习笔记全系列传送门： Spring学习笔记 - 第一章 - IoC（控制反转）、IoC容器、Bean的实例化与生命周期、DI（依赖注入） Spring学习笔记 - 第二章 - 注解开发、配置管理第三方Bean、注解管理第三方Bean、Spring 整合 MyBatis 和 ......
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（二）——HotSpot垃圾回收算法实现(OopMap，安全点安全区域，卡表，写屏障，三色标记算法)
系列文章目录和关于我 前面《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（一）——垃圾回收算法我们学习了垃圾回收算法理论知识，下面我们关注下HotSpot垃圾回收算法的实现，分为以下几部分 对象是垃圾的判断依据 GC Roots 是如何高效扫描的 如何解决跨代引用对象的垃圾回收问题 如何降低垃圾回收STW ......
Unreal学习笔记2-绘制简单三角形
之所以写这个绘制简单三角形的实例其实是想知道如何在Unreal中通过代码绘制自定义Mesh，如果你会绘制一个三角形，那么自然就会绘制复杂的Mesh了。所以这是很多图形工作者的第一课。 ......
产研指南针的量化指标实践笔记
背景 在公司和业务发展到一定阶段，高层管理者会逐步期望从直觉化的管理逐步转向量化的关键指标管理；同时从hr层面okr和kpi的考核逐步从直觉化的定性考核，转变为数据化指标考核为主做评估和分析。此时中层管理者要实践关键指标读取和分析，及对团队成员从长期关注，变成短期快速反馈并推进绩效改进。 难点 1. ......
神经网络基础部件-BN层详解
训练深度神经网络的复杂性在于，因为前面的层的参数会发生变化导致每层输入的分布在训练过程中会发生变化。这又导致模型需要需要较低的学习率和非常谨慎的参数初始化策略，从而减慢了训练速度，并且具有饱和非线性的模型训练起来也非常困难。网络层输入数据分布发生变化的这种现象称为内部协变量转移，BN 就是来解决这个... ......
Java实现BP神经网络MNIST手写数字识别
Java实现BP神经网络，内含BP神经网络类，采用MNIST数据集，包含服务器和客户端程序，可在服务器训练后使客户端直接使用训练结果，界面有画板，可以手写数字 ......
五种传统IO模型
五种传统I/O模型 作者:tsing 本文地址:https://www.cnblogs.com/TssiNG-Z/p/17089759.html 简介 提起I/O模型, 就会说到同步/异步/阻塞/非阻塞乱七八糟一大堆, 这里简单整理一下, 做个备忘. 正文 传统I/O模型一共有5种 : 阻塞I/O, ......
C#开发PACS医学影像三维重建(十四):基于能量模型算法将曲面牙床展开至二维平面
在医学影像领域中，将三维重建中的人体组织展开平铺至二维，用来研判病灶和制定治疗方案的重要手段之一， 它能够将立体曲面所包含的信息更为直观的展示到二维平面上，常用的情景包括： 牙床全景图、平铺血管、骨骼二维化展开(肋骨平铺)。 众所周知，人体牙床正常情况下是有弧度的，无论是从俯视位还是冠状位观察都是不 ......
GitLab CI-CD 学习笔记
概述 1. CI/CD CI（持续集成）指开发人员一天内进行多次合并和提交代码操作，并通过自动化测试，完成构建 CD（持续部署）指每次代码更改都会自动部署到对应环境 CI/CD 结合在一起，可以加快开发团队交付成果的效率，减少时间成本 2. Gitlab-CI/CD gitlab-ci 是 gitl ......
NAPT网络结构下TCP/UDP/ICMP访问外网原理思考
背景 作为程序员，应该都听说过NAT(Network Address Transfer，网络地址转换)这一技术名词，并或多或少大概知道其原理与作用--NAT是用于解决IPv4地址不够用，保证我们能够在IPv6普及前依然可以正常使用互联网而广泛使用的一个技术，其原理正如其名称所示：其可以将私网IP通过 ......
不懂编译原理？本文教你从零实现最简编译模型！
简介 前两日我偶然间在 GitHub 上发现了一个项目：the-super-tiny-compiler，官方介绍说这可能是一个最简的编译器。刚好之前学过「编译原理」这门课，我的兴趣一下子就上来了，简单看了一下，这个项目是将一个 Lisp 表达式转化为 C 的表达式的编译器，中间涉及词法分析、语法分析 ......
色彩学学习笔记
色彩学学习笔记 可见光 可见光只占电磁波谱的一小部分 一个物体反射的光如果在所有可见光波长范围内是平衡的，那么对观察者来说显示为白色。然而，一个物体反射有限的可见光谱, 则物体呈现某种颜色 颜色的属性 颜色有三种属性 色相/色调（Hue） 颜色的主色调，如红色、蓝色 由占主要比例的波长决定 亮度（V ......
【学习笔记】Kruskal 重构树
这篇文章起源于学校里让写的研究性学习，本文严禁转载，请认准出处 https://www.cnblogs.com/linyihdfj/p/17067905.html，也请不要以本文作为研究性学习抄袭的证据，因为都是我写的 1 相关概念 1.1 最小生成树 设存在图 $G = (V,E)$，每条边有边权 ......
算法学习笔记(8.1): 网络最大流算法 EK, Dinic, ISAP
网络最大流 前置知识以及更多芝士参考下述链接 网络流合集链接：网络流 最大流，值得是在不超过管道~~（边）~~容量的情况下从源点到汇点最多能到达的流量 抽象一点：使 $\sum_{(S, v) \in E} f(S, v)$ 最大的流函数被称为网络的最大流，此时的流量被称为网络的最大流量 有了最大流 ......
算法学习笔记(5): 最近公共祖先(LCA)
最近公共祖先(LCA) 最近公共祖先是树上的概念，不了解树的出门左转百度：树（数据结构名词）_百度百科 定义 假设我们需要求 x 和 y 的最近公共祖先，这里有多种等价的定义 路径x到y上深度最小的点 x和y公共祖先中深度最大的点 x和y在这棵树上距离最近的公共祖先结点 如果x就是y的祖先，则x本身 ......
算法学习笔记(2): 欧拉定理与逆元
逆元 定义 逆元素，是指一个可以取消另一给定元素运算的元素 具体来说，对于实际的一些应用，如： 当我们想要求(11 / 3) % 10时 明显可以看出，是没有办法直接算的，这时就需要引入逆元 $a$ 在模$p$意义下的逆元记作 $a^{-1}$，也可以用inv(a)表示 应当满足 $$ a * a^ ......
SpringCloud源码学习笔记1—— Zuul网关源码分析
系列文章目录和关于我 源码基于 spring-cloud-netflix-zuul-2.2.6.RELEASE.jar 需要具备SpringMVC源码功底 推荐学习https://www.cnblogs.com/cuzzz/p/16538064.html 零丶概述 Zuul是netflix旗下开源网 ......
SpringMVC学习笔记 - 第一章 - 工作流程、Bean加载控制、请求与响应（参数接收与内容返回）、RESTful
【前置内容】Spring 学习笔记全系列传送门： Spring学习笔记 - 第一章 - IoC（控制反转）、IoC容器、Bean的实例化与生命周期、DI（依赖注入） Spring学习笔记 - 第二章 - 注解开发、配置管理第三方Bean、注解管理第三方Bean、Spring 整合 MyBatis 和 ......
JUC源码学习笔记5——1.5w字和你一起刨析线程池ThreadPoolExecutor源码，全网最细doge
源码基于JDK8 文章1.5w字，非常硬核 系列文章目录和关于我 一丶从多鱼外卖开始 话说，王多鱼给好友胖子钱让其投资，希望亏得血本无归。胖子开了一个外卖店卖国宴，主打高端，外卖小哥都是自己雇佣，并且开迈巴赫送外卖。最开始胖子觉得这么贵的外卖，就雇佣100个外卖员（核心线程）够了，并购买了100台迈 ......
Apache RocketMQ 5.0 笔记
RocketMQ 5.0：云原生“消息、事件、流”实时数据处理平台，覆盖云边端一体化数据处理场景。 核心特性 云原生：生与云，长与云，无限弹性扩缩，K8s友好 高吞吐：万亿级吞吐保证，同时满足微服务与大数据场景 流处理：提供轻量、高扩展、高性能和丰富功能的流计算引擎 金融级：金融级的稳定性，广泛用于 ......
神经网络基础部件-激活函数详解
本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。从机器学习的角度来看，神经网络其实就是一个非线性模型，其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元，通过大量神经元之间的连接，使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要... ......
ONNX模型分析与使用
ONNX 的本质只是一套开放的 ML 模型标准，模型文件存储的只是网络的拓扑结构和权重（其实每个深度学习框架最后保存的模型都是类似的），脱离开框架是没办法对模型直接进行 inference的。 ......
TensorRT 基础笔记
TensorRT 是 NVIDIA 官方推出的基于 CUDA 和 cudnn 的高性能深度学习推理加速引擎，能够使深度学习模型在 GPU 上进行低延迟、高吞吐量的部署。采用 C++ 开发，并提供了 C++ 和 Python 的 API 接口，支持 TensorFlow、Pytorch、Caffe、M... ......