蔬菜水果 学习网络 算法 深度
听说大家很感兴趣玮子的学习心得，采访来了
哪有那么多人生开挂，不过都是厚积薄发 —— 哲理熊 上次玮子投稿以后，大家都很好奇，为什么他可以坚持在朋友圈打卡几百天，想技术问题那么有深度，今天就随熊哥走进科学，揭秘玮子的内心世界。 建议收藏反复观看。 学习的心得 记住两个概念，终值和峰值。这是一个心理学专家提出来的。 峰值是指这段体验中的最高峰 ......
分布式机器学习：异步SGD和Hogwild!算法（Pytorch）
同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此问题，人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下，各个工作节点不需要互相等待，而是以一个或多个全局... ......
衡量算法的性能-时空复杂度分析
算法 即存在输入输出,由有限步骤结束的程序. 因此,显而易见,算法并不是指一个单一的标准答案,而是一切能够完成要求的程序都可以称之为算法.但是算法之间根据性能的不同存在差异,评判这个差异的指标就是本篇分享的重点. 评判算法优劣的指标 1.时间复杂度 时间复杂度用O()表示,它的实质是算法的计算次数 ......
U-Boot 基础概念与学习分享
文章对 u-boot 学习路线进行了简单介绍， 并从 u-boot 构建框架着手解构 u-boot， 以 Kconfig 为索引文件自底向上分析框架。 除此之外还介绍了 Boot Loader 的几个基本流程， 对其中的 TPL 过程进行了剖析。 ......
精华推荐 |【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上非常详细分析和介绍如何通过时间轮（TimingWheel）实现延时队列的原理指南
时间轮的介绍 时间轮（TimeWheel）是一种实现延迟功能（定时器）的精妙的高级算法，其算法应用范围非常广泛，在Java开发过程中常用的Dubbo、Netty、Akka、Quartz、ZooKeeper 、Kafka等各种框架中，各种操作系统的定时任务crontab调度都有用到，甚至Linux内核 ......
基于深度学习的表格检测与识别技术的优势
引言： 信息时代的高速发展导致数据的大量产生与频繁传输，单单依靠人力很难处理这些数据。依托于人工智能的兴起与发展，数据的利用变得更加高效。表格作为数据的一种重要载体，是人们为了让数据的组织形式更加标准和结构化而使用的一种数据类型。 表格的特点： 信息高度精炼集中，方便信息的检索和比较。表格被广泛用于 ......
[学习笔记]SQL server完全备份指南
@ 本文将介绍如何在日常项目中，对SQL server数据库做备份和还原工作，SQL server的备份/还原机制，详情参见官方文档：备份和还原 Linux 上的 SQL Server 数据库 方式一，使用SQL Server Management Studio 准备工作 连接目标数据库服务器 在目 ......
室内单目深度估计-3
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：MonoIndoor: Towards Good Practice of Self-Supervised Monocular Depth Estimation for ......
计网学习笔记一 Networking && Internet
参考书籍： James F. Kurose, Keith W. Ross. 计算机网络—自顶向下方法 (7th). 机械工业出版社，2018. William Stallings. 数据与计算机 通信 (8th). 电子工业出版社 **课程网站地址：**https://cs.nju.edu.cn/l ......
Python绘制神经网络模型图
本文介绍基于Python语言，对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可 ......
重学了计算机网络，略有小成，经验全部分享出来
公众号「古时的风筝」，专注于后端技术，尤其是 Java 及周边生态。文章会收录在 JavaNewBee 中，更有 Java 后端知识图谱，从小白到大牛要走的路都在里面。 大家好，我是风筝。 重学计算机网络已经有一段时间了，终于在离开大学多年后又重新拾起了一部分，时至今日已略有小成，并且写了一系列的文 ......
限流器算法实现(JUC原子类使用实践)
系列文章目录和关于我 一丶限流器存在的意义 在高并发系统中，出于系统保护角度考虑，通常会对流量进行限流。 限流*的目的是在遇到流量高峰期或者流量突增（流量尖刺）时，通过对流量速率进行限制，当达到限制速率时，可以拒绝服务（定向到错误页或告知资源没有了）、排队或等待（比如秒杀、评论、下单）、降级（返回兜 ......
Vue学习：实现用户没有登陆时，访问后自动跳转登录页面
设计思路 定义路由的时候配置属性，这里使用needLogin标记访问页面是否需要登录 设置路由守卫，每个页面在跳转之前都要经过验证，校验用户信息是否存在，不存在跳转到登录页 用户登录后将用户信息存储在localStorage 退出登录后，将用户信息清空 代码实现 1、router文件夹的index. ......
SpringCloud 源码学习笔记2——Feign声明式http客户端源码分析
系列文章目录和关于我 一丶Feign是什么 Feign是一种声明式、 模板化的HTTP客户端。在Spring Cloud中使用Feign,可以做到使用HTTP请求访问远程服务，就像调用本地方法一一样的， 开发者完全感知不到这是在调用远程方法，更感知不到在访问HTTP请求。接下来介绍一下Feign的特 ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列二十六——登录（5）
登录的本质原理同网页应用是一样的，一般的流程是：用户打开登页--》输入账号密码后提交表单--》服务端验证成功后生成cookie信息写入浏览器--》之后用户访问页面时浏览器会带上此cookie信息作为用户标识--》服务端解析此cookie信息就能识别这个用户了。
在webapi出现之后，... ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列二十七——JWT登录（1）
JWT只是缩写，全称则是JSON Web Tokens，是目前流行的跨域认证解决方案，是基于开放标准RFC7519，提供一种身份认证与信息交换的解决方案，是一种基于JSON的用于在网络上声明某种主张的令牌（token）。
由于http的连接是状态的特性，server端和client是不... ......
深度学习基础-优化算法详解
所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，网络参数初始化决定模型是否收敛，而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 ......
模型压缩-剪枝算法详解
近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（Data Quantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Model sparsification，也叫模型剪枝 Model Pruning），知识蒸馏（Knowledge Distillation）， 轻量化网络设计（Lightweight Netwo... ......
万字长文概述单目3D目标检测算法
基于深度学习的主流单目3D目标检测算法可以分为两个过程：2D目标检测 + 基于投影几何原理的回归网络设计。本文首先介绍了单目 3D 目标检测的理论基础-投影几何原理和算法原理，并解读了几个主流模型。 ......
Backbone 网络-ResNet 论文解读
残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 ......
神经网络基础部件-卷积层详解
本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。 ......
深度学习-RNN
I.前言 介绍RNN的概念和应用 RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一类能够处理序列数据的神经网络，它在处理时考虑了之前的状态，因此能够对序列数据中的每个元素进行建模和预测。 RNN的应用非常广泛，特别是在自然语言处理和时间序列分析方面。以下是RNN在各个领域 ......
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 ......
高效字符串匹配算法——BM 算法详解（C++）
定义 BM 算法是由 Boyer 和 Moore 两人提出的一种高效的字符串匹配算法，被认为是一种亚线性算法（即平均的时间复杂度低于线性级别），其时间效率在一般情况下甚至比 KMP 还要快 3 ~ 5 倍。 原理 BM 算法跟其他的字符串匹配算法相比，其中一个不同之处是在比对字符的时候，扫描的顺序不 ......
webrtc QOS笔记一 Neteq直方图算法浅读
webrtc QOS笔记一 Neteq直方图算法浅读 想起博客园帐号了，回来填点webrtc qos的坑， 本文分析个很好用的直方图算法，不仅可以在音频里面计算抖动延迟，我发现用来统计丢包率也很好用. Histogram Algorithm DelayManager::Update()->Histo ......
机器学习-集成学习LightGBM
前言 LightGBM 是微软开发的一个强大的开源梯度提升框架。它旨在高效和可扩展，能够处理大型数据集和高维特征。LightGBM结合使用基于梯度的单边采样（GOSS）和独占特征捆绑（EFB）来降低计算成本并提高模型的准确性。 LightGBM 支持各种目标函数，可用于回归和分类问题。它还提供了一些 ......
React Native学习笔记----React Native简介与环境安装
React Native 的基础是React， 是在 web 端非常流行的开源 UI 框架。要想掌握 React Native，先了解 React 框架本身是非常有帮助的。 一、什么是React Native 1.1 React Native带来的惊喜 React Native 是一个使用JavaS ......
大神之路-起始篇 | 第1章.计算机科学导论之【基础绪论】学习笔记
前言：当前作为一名IT互联网从业者，计算机技术日新月异，每天都有新概念、新技术的出现，而像我这样的万金油来说，越学到后面就越吃力，遇到瓶颈问题也随之增多，因为本身非科班出身，加之半路出家，针对于计算机基础知识掌握不牢或者说是不完整，所以我痛定思痛，下定决心重新学习计算机相关基础知识，从计算机科学导论... ......
【译】使用 ML.NET 进行机器学习 - 集群完整指南
原文 | Nikola M. Zivkovic 翻译 | 郑子铭 在之前的几篇文章中，我们探索了一些基本的机器学习算法。到目前为止，我们介绍了一些简单的回归算法，分类 算法。我们使用 ML.NET 实现和应用这些算法。到目前为止，我们探索了使用监督学习的算法。这意味着我们始终拥有用于训练机器学习模型 ......
Protocol Buffers 3 学习
如果您最近有学习 gRPC 如何使用的打算，那么您第一步其实应该学习 Protocol Buffers。 废话不多说，我们开始学习： 一、定义消息 1、首先看一个简单的例子： 1 syntax = "proto3"; 2 3 message SearchRequest { 4 string quer ......