笔记 队列 算法
3D视觉算法初学概述
SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器（单目、双目、RGB-D相机、Lidar）的主体，在没有环境先验信息的情况下，在运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机，... ......
Raft一致性共识算法论文学习
论文地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 看完raft共识算法，脑袋非常懵，所以写一篇学习笔记，记录一下。 raft算法主要解决三个模块的问题：领导人选举、日志复制和安全性。当然除了这三个方面，论文对于raft的安全 ......
什么是Rabbitmq消息队列？ (安装Rabbitmq,通过Rabbitmq实现RPC全面了解,从入门到精通)
Rabbitmq 一: 消息队列介绍 1.介绍 消息队列就是基础数据结构中的 "先进先出" 的一种数据机构。想一下，生活中买东西需要排队，先排队的人先买消费，就是典型的 "先进先出"。 # 扩展 redis: 可以作为简单的消息队列 celery: 本事就是基于消息队列进行的封装。 2.MQ解决了什 ......
Git和Maven的学习笔记
Git 1、Git简介 Git 是一个免费的、开源的分布式版本控制系统，可以快速高效地处理从小型到大型的各种 项目。 Git 易于学习，占地面积小，性能极快。 它具有廉价的本地库，方便的暂存区域和多个工作 流分支等特性。其性能优于 Subversion、CVS、Perforce 和 ClearCas ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构二）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 结合 OP Storming 的实践 结合 OP Storming 的实践 业务模型 设计模型 代码实现 业务模型 我们可以把关键对象（职位、客户行为记录、线索）参考为 actor 猎头 ......
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。记录正常训练的智能体的分数，与随机动作、传统算法得到的分数做比较。
DRL算法的分数应该明显高于随机动作（随机执行动作）。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法，那么... ......
Mattermost 笔记
Mattermost 是一个开源、可私有化部署的在线通讯平台，可以和Github、Jira、Jenkins、Gitlab等做集成，所以也可以作为 ChatOps 的一种实现方式。 很早之前为开源项目 boat-house 做的一个教程，今天偶尔翻笔记的时候找了出来，在这里也分享一下。 部署 使用do ......
Qwt开发笔记（二）：Qwt基础框架介绍、折线图介绍、折线图Demo以及代码详解
前言 QWT开发笔记系列整理集合，这是目前使用最为广泛的Qt图表类（Qt的QWidget代码方向只有QtCharts，Qwt，QCustomPlot），使用多年，系统性的整理，本系列旨在系统解说并逐步更新其各种Demo示例 本片文章主要讲解折线图，借助折线图展现一个基础流程框架。 Demo QwtP ......
Kafka技术专题之「性能调优篇」消息队列服务端出现内存溢出OOM以及相关性能调优实战分析
本篇文章介绍Kafka处理大文件出现内存溢出 java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory，主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面，希望对大家有所帮助。 ......
PAM8403 3.3V音频功放调试笔记
做I2S输出用了PT8211(实际上买到的丝印是GH8211), 双声道, LSB格式, 工作正常但是输出功率非常低, 喇叭声音要贴近了才能勉强听到, 所以打算做一个PT8211带功放的I2S模块. 最开始用的是PT8211 + LM386 * 2, 能正常工作就是LM386的电压要求比较高, 只能... ......
RabbitMQ、RocketMQ、Kafka延迟队列实现
延迟队列在实际项目中有非常多的应用场景，最常见的比如订单未支付，超时取消订单，在创建订单的时候发送一条延迟消息，达到延迟时间之后消费者收到消息，如果订单没有支付的话，那么就取消订单。 那么，今天我们需要来谈的问题就是RabbitMQ、RocketMQ、Kafka中分别是怎么实现延时队列的，以及他们对 ......
地下城地图图块生成算法
一. 概述 生成地下城，包含房间和迷宫通路。类似： 示例效果一 示例效果二 二. 思路 1.生成迷宫通路 从房间的边缘坐标XY为奇数的格子生成迷宫，确保房间和迷宫通路之间有间隔墙壁（除了蓝色格子视为墙壁）。 迷宫通路生长每次探测两个格子，确保迷宫通路间有间隔墙壁。 2.生成过程 三. 代码示例 位置 ......
MIT6.828学习笔记3(Lab3)
在这个lab中我们需要创建一个用户环境（UNIX中的进程，它们的接口和实现不同），加载一个程序并运行，并使内核能够处理一些常用的中断请求。 ......
Pytorch学习笔记之tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
一文带你入木三分地理解字符串KMP算法(next指针解法)
1. KMP算法简介 温馨提示:在通篇阅读完并理解后再看简介效果更佳 以下简介由百度百科提供https://baike.baidu.com/item/KMP%E7%AE%97%E6%B3%95/10951804： KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth，J.H.Morris和V. ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构一）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 为什么我们用 Orleans 分布式系统开发、测试的难度（服务发现、通信） 运维的复杂度（伸缩性与可靠性的保障） actor 拥有全局唯一身份 自动伸缩功能 Dapr VS Orlean ......
【图像处理笔记】小波变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 1987年，小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术，包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义，多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号（或图像）表示与分析。 曾经有人问我有关haar ......
【图像处理笔记】傅里叶变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 在之前的博客图像增强，傅里叶变换（OpenCV)中都有用到过傅里叶变换，但一直都不是特别理解，现系统地学习一下。先来看一个视频傅里叶级数与傅立叶变换，我们了解到任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和/或余弦函数之和，其中每个正弦函数和/或余弦函数都乘以不同的系 ......
数据结构初阶--栈和队列（讲解+类模板实现）
栈 栈的概念和结构 栈：一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。栈中的数据元素遵守后进先出LIFO（Last In First Out）加粗样式的原则。 入栈：从栈顶放入数据的操作。 出栈：从栈顶取出元素的操作。 栈的实现 ......
MQ系列8：数据存储，消息队列的高可用保障
MQ系列1：消息中间件执行原理 MQ系列2：消息中间件的技术选型 MQ系列3：RocketMQ 架构分析 MQ系列4：NameServer 原理解析 MQ系列5：RocketMQ消息的发送模式 MQ系列6：消息的消费 MQ系列7：消息通信，追求极致性能 1 介绍 在之前的章节中，我们介绍了消息的发送 ......
Java阻塞队列中的异类，SynchronousQueue底层实现原理剖析
上篇文章谈到BlockingQueue的使用场景，并重点分析了ArrayBlockingQueue的实现原理，了解到ArrayBlockingQueue底层是基于数组实现的阻塞队列。
但是BlockingQueue的实现类中，有一种阻塞队列比较特殊，就是SynchronousQueue（同步移交队... ......
你真的了解 RSA 加密算法吗？
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 源码：https://github.com/fuzhengwei/java-algorithms 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 记得那是我毕业🎓后的第一个秋天，申请了域名，搭建了论坛。可惜好景不长，没多久进入论坛后就出 ......
斐波那契散列算法和hashMap实践
斐波那契散列和hashMap实践 适合的场景：抽奖(游戏、轮盘、活动促销等等) 如果有不对的地方，欢迎指正！ HashMap实现数据散列： 配置项目，引入pom.xml: <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson ......
[信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法：属性关系抽取
本项目讲解了基于ERNIE信息抽取技术，对属性和关系的抽取涉及多对多抽取，主要是使用可ERNIEKIT组件，整体效果非常不错，当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新，对训练和部署进行了提速。 ......
贪心算法篇——区间问题
贪心算法篇——区间问题 本次我们介绍贪心算法篇的区间问题，我们会从下面几个角度来介绍： 区间选点 区间分组 区间覆盖 区间选点 我们首先来介绍第一道题目： /*题目名称*/ 区间选点 /*题目介绍*/ 给定 N 个闭区间 [ai,bi]，请你在数轴上选择尽量少的点，使得每个区间内至少包含一个选出的点 ......
视频超分之BasicVSR-阅读笔记
1.介绍 对于视频超分提出了很多方法，EDVR中采用了多尺度可变形对齐模块和多个注意层进行对齐和定位并且从不同的帧聚合特征，在RBPN中，多个投影模块用于顺序聚合多个帧中的特征。这样的设计是有效的，但不可避免地增加了运行时和模型的复杂性。此外，与SISR不同，VSR方法的潜在复杂和不同设计在实施和扩 ......
视频超分之BasicVSR++阅读笔记
1.介绍 在这项工作中，我们通过设计二阶网格传播和流引导的可变形对齐来重新设计BasicVSR，使信息能够更有效地传播和聚合。 如图所示，提出的二阶网格传播解决了BasicVSR中的两个限制：i）我们允许以类似网格的方式进行更积极的双向传播，ii）我们放松了BasicVSR中一阶马尔可夫特性的假设， ......
【开源】全网首个支持国密算法的微信支付 C#/.NET SDK（附 SM2/SM3/SM4 跨语言联调的踩坑要点）
前言 前文回顾：《【开源】这可能是封装微信 API 最全的 C#/.NET SDK 了》 自 2021 年 8 月公开发布后，本项目已开源一年有余。在此期间，受到了很多开发者的关注和使用，也接收了很多热心开源的开发者给予的帮助，无论是上报了缺陷或建议，还是发起了 PR，亦或是在社群内回答他人的提问， ......
JUC源码学习笔记6——ReentrantReadWriteLock
系列文章目录和关于我 阅读此文需要有AQS独占和AQS共享的源码功底，推荐阅读： 1.JUC源码学习笔记1——AQS独占模式和ReentrantLock 2.JUC源码学习笔记2——AQS共享和Semaphore，CountDownLatch 一丶类结构和源码注释解读 1.ReadWriteLock ......
《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》阅读笔记
概括 模型总述 本篇论文主要介绍DALL·E 2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。 DALL·E 2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到 ......