编译器 深度

深度学习-LSTM

前言 神经网络的历史和背景 神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型,它由大量简单的神经元单元组成,通过它们之间的连接和传递信息来模拟人脑的学习和推理过程。神经网络起源于上世纪40年代,当时Warren McCulloch和Walter Pitts提出了一种可模拟生物神经元的数学模型,这是第一个神经 ......
深度 LSTM

vue原理:diff、模板编译、渲染过程等

一、虚拟DOM: 因为DOM操作非常消耗性能,在操作DOM时,会出现DOM的回流(Reflow:元素大小或者位置发生改变)与重绘(元素样式的改变)使DOM重新渲染。 现在的框架Vue和React很少直接操作DOM,因为两者都是数据驱动视图,只会对数据进行增删改的操作 因此,二者使用虚拟DOM(vdo ......
原理 模板 过程 diff vue

深度复盘-重启 etcd 引发的异常

作者信息: 唐聪、王超凡,腾讯云原生产品中心技术专家,负责腾讯云大规模 TKE 集群和 etcd 控制面稳定性、性能和成本优化工作。 王子勇,腾讯云专家级工程师, 腾讯云计算产品技术服务专家团队负责人。 概况 作为当前中国广泛使用的云视频会议产品,腾讯会议已服务超过 3 亿用户,能高并发支撑千万级用 ......
深度 etcd

Python 发展趋势:与 Rust 深度融合、更易于编写 Web 应用

大家好,我是猫哥,好久不见!2022 年末的时候,我不可避免地阳了,借着身体不舒服就停更了,接踵而至的是元旦和春节假期,又给自己放了假,连年终总结也鸽了,一懈怠就到了 2 月中旬…… 现在是我家娃出生的第三个月,全家人大部分的时间和精力都在他身上,结果是幸福与疲累共存。新生儿是那么的可爱,又是那么的 ......
深度 趋势 Python Rust Web

不用Blazor WebAssembly,开发在浏览器端编译和运行C#代码的网站

本文中,我将会为大家分享一个如何用.NET技术开发“在浏览器端编译和运行C#代码的工具”,核心的技术就是用C#编写不依赖于Blazor框架的WebAssembly以及Roslyn技术。 一、 为什么要开发这样的工具? 对于编程初学者来讲,开发环境的安装配置是一个令人头疼的事情,如果能让初学者不用做任 ......
WebAssembly 浏览器 不用 代码 Blazor

Ubuntu 22.04 GCC Arm 12.2.rel1编译 DAPLink

记录一下过程. Arm Mbed 应该属于Arm的机构或者是Arm资助的机构. 常用的 DAPLink 基本上都是从这个项目派生的. 仓库主要是使用 Keil, 对 GCC 的支持是 2020 年才正式合并进来的. Ubuntu 下使用 GCC Arm 编译 ......
DAPLink Ubuntu 22.04 rel1 GCC

室内单目深度估计-2

注: 研究方向为depth estimation,欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。 1. 论文简介 论文题目:Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation Paper地址:https://openaccess.t ......
深度

Python TensorFlow深度学习回归代码:DNNRegressor

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口,实现深度学习神经网络回归的具体方法。 () 1 写在前面 1. 本文介绍的是基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络,而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口;关于Keras接 ......
DNNRegressor TensorFlow 深度 代码 Python

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 ......

深度剖析 Linux 伙伴系统的设计与实现

在上篇文章 《深入理解 Linux 物理内存分配全链路实现》 中,笔者为大家详细介绍了 Linux 内存分配在内核中的整个链路实现: 但是当内核执行到 get_page_from_freelist 函数,准备进入伙伴系统执行具体内存分配动作的相关逻辑,笔者考虑到文章篇幅的原因,并没有过多的着墨,算是 ......
深度 伙伴 系统 Linux

深度学习炼丹-数据标准化

当我们处理的数据具有不同尺度时,执行数据标准化操作是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化,并给出相关代码实现。 ......
深度 标准 数据

Windows下使用Graalvm将Springboot应用编译成exe大大提高启动和运行效率

GraalVM安装 GraalVM安装 安装 请前往GraalVM官网 下载 GraalVM Community 22.3,注意当前支持的Springboot的GraalVM版本必须是22.3 笔者这里下载的Java版本为17,如下图 安装GraalVM的方法与安装JAVA方法大致相同,GraalV ......
Springboot 效率 Windows Graalvm exe

如何让Java编译器帮你写代码

本文结合京东监控埋点场景,对解决样板代码的技术选型方案进行分析,给出最终解决方案后,结合理论和实践进一步展开。通过关注文中的技术分析过程和技术场景,读者可收获一种样板代码思想过程和解决思路,并对Java编译器底层有初步了解。 ......
编译器 代码 Java

如何在WSL下交叉编译openwrt

首先我们需要准备一个大小写敏感的文件夹。 然后拉取代码,并且执行代码的先决条件脚本。 注意,如果过程中某项条件不符,你可能要临时修复。 假如下图的组件判定失败(即出现ok=>fail) 那么你就需要执行sudo apt install -y python3-distutils来修复。 然后执行mak ......
openwrt WSL

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 ......
模型 原理

深度学习基础-损失函数详解

大多数深度学习算法都会涉及某种形式的优化,所谓优化指的是改变 x 以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务,我们通常以最小化 f(x) 指代大多数最优化问题。损失函数大致可分为两种:回归损失(针对连续型变量)和分类损失(针对离散型变量)。常用的减少损失函数的优化算法是“梯度下降法”(Gradien... ......
函数 深度 损失 基础

C++ 编译依赖管理系统分析以及 srcdep 介绍

C++ 编译依赖管理系统分析以及 srcdep 介绍 如果用 C++ 写一个中小型软件,有要用到很多第三方库的话,相信不少人会觉得比较麻烦。很多新兴的语言都有了统一的依赖管理系统和构建系统,但是 C/C++ 界一直没有比较正统的。(也不奇怪,连统一的 string 都没有,怎么可能有统一的依赖、构建 ......
管理系统 srcdep 系统

[深度学习] 基于切片辅助超推理库SAHI优化小目标识别

对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而,小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题,这是因为小目标物体有效特征少,覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义,即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标,如在COCO数据集中,尺寸小于32×32像素的目标被判定为小 ......
小目 深度 SAHI

深度学习之Transformer网络

【博主使用的python版本:3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
Transformer 深度 网络

从源码层面深度剖析Spring循环依赖

作者:郭艳红 以下举例皆针对单例模式讨论 图解参考 https://www.processon.com/view/link/60e3b0ae0e3e74200e2478ce 1、Spring 如何创建Bean? 对于单例Bean来说,在Spring容器整个生命周期内,有且只有一个对象。 Sprin ......
层面 源码 深度 Spring

【深度思考】如何优雅的校验参数?

在日常的开发工作中,为了保证落库数据的完整性,参数校验绝对是必不可少的一部分,本篇文章就来讲解下在项目中该如何优雅的校验参数。 假设有一个新增学员的接口,一般第一步我们都会先校验学员信息是否正确,然后才会落库,简单起见,假设新增学员时只有2个字段:姓名、年龄。 @Data public class ......
深度 参数

像go 一样 打造.NET 单文件应用程序的编译器项目bflat 发布 7.0版本

现代.NET和C#在低级/系统程序以及与C/C++/Rust等互操作方面的能力完全令各位刮目相看了,有人用C#开发的64位操作系统: GitHub - nifanfa/MOOS: C# x64 operating system pro...,截图要介绍的是一个结合Roslyn和NativeAOT的实 ......
编译器 应用程序 版本 文件 程序

在windows下导入react项目并且打包编译后部署到nginx上

在windows下导入react项目并且打包编译后部署到nginx上 一、安装npm 二、创建react项目 三、安装nginx 四、总结 最近接手了公司的一个django项目,这是应该前后端分离的项目,前端使用react编写,由于之前没用过react,所以在配置时遇到了一些问题,现在记录下来。 一 ......
windows 项目 react nginx

ffmpeg库编译安装及入门指南(Windows篇)- 2022年底钜献

ffmpeg是业界最负盛名的开源音视频框架之一,然而它的编译安装对于刚刚入门的朋友来说可能会比较困扰。本文从自身经验出发,记录了在Windows下编译安装ffmpeg的过程,希望能够帮助到读者~ ......
入门指南 Windows 指南 ffmpeg 2022

深度剖析 | 【JVM深层系列】[HotSpotVM研究系列] JVM调优的"标准参数"的各种陷阱和坑点分析(攻克盲点及混淆点)「 1 」

相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代,Full GC会先触发一次Minor GC,不知对否?我参考了R大的分析和介绍,总结了一下相关的说明和分析结论。 ......
盲点 quot 深层 JVM HotSpotVM

深度学习之残差网络

资料下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码:7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
残差 深度 网络

windows上用vs2017静态编译onnxruntime-gpu CUDA cuDNN TensorRT的坎坷之路

因为工作业务需求的关系,需编译onnxruntime引入项目中使用,主项目exe是使用的vs2017+qt5.12。 onnxruntime就不用介绍是啥了撒,在优化和加速AI机器学习推理和训练这块赫赫有名就是了。 有现成的别人编译好的只有dll动态库,当然我们显然是不可能使用的,因为BOSS首先就 ......

二叉树的最小深度问题

二叉树的最小深度问题 作者:Grey 原文地址: 博客园:二叉树的最小深度问题 CSDN:二叉树的最小深度问题 题目描述 给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明:叶子节点是指没有子节点的节点。 题目链接见:LeetCode 111. Mini ......
深度 问题

编译安装nmon

nmon 是什么? nmon(Nigel's performance Monitor for Linux)是一种Linux性能监视工具,当前它支持 Power/x86/x86_64/Mainframe/ARM 这五种 CPU 架构的 Linux,能将监控到的数据保存为 JSON 格式便于其他工具进行 ......
nmon

Spring 6 源码编译和高效阅读源码技巧分享

Spring Boot 3 RELEASE版本于2022年11月24日正式发布,其核心框架的 Spring 也在2022年11月16日迎来了从 5.3.x到6.0.x重大版本升级,借着这个机会,更新下 Spring 6 源码编译以及分享下如何高效阅读源码的技巧。 ......
源码 技巧 Spring