课程学习
【Python深度学习】目标检测和语义分割的区别
在计算机视觉领域，语义分割和目标检测是两个关键的任务，它们都是对图像和视频进行分析，但它们之间存在着明显的区别。本文将通过图像示例，详细阐述语义分割和目标检测之间的差异。 ......
从机器学习到深度学习知识体系梳理
这几天看到一本书《从机器学习到深度学习（基于scikit-learn与Tensorflow的高效开发实战）》 感觉非常适合AI知识架构的搭建，在这里记录一下，其实里面还有非常棒的细节，比如： 把Numpy、Pandas、Matplotlib 作为了Python基础工具，感觉这个思路非常好可以用自己的 ......
学习笔记：斜率优化
引入 有时候 我们会遇见一些 dp 式子 \[f_i=\min(f_j+a_i\times b_i)(j\leq i-1) \]这些式子和 \(j\) 没有任何关系 可以前缀处理最小值 \(O(n)\) 快速解决 但是有些式子是这样的 \[f_i=\min(f_j+a_i\times b_j+c_i ......
Vue学习笔记（八）：Vue脚手架
Vue脚手架是Vue官方提供的标准化开发工具，使用Vue脚手架（vue-cli）可以快速创建 vue 项目。 1 安装npm¶ 第一步（仅第一次执行）： 下载npm，npm（node package manager）是nodejs下的包管理工具，后续下载、管理vue包都得通过npm进行，下载地址如下 ......
2023年最全得软件测试工程师 学习知识架构体系
一、Python编程入门到精通 二、接口自动化项目实战 三、Web自动化项目实战 四、App自动化项目实战 五、一线大厂简历 六、测试开发DevOps体系 七、常用自动化测试工具 八、JMeter性能测试 只有不断超越自己的勇气，才能让梦想破茧而出 ......
学习笔记427—Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法
Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法 本文文要介绍Python中，使用 Keras 执行yhat_classes = model.predict_classe ......
学习笔记426—keras中to_categorical函数解析
keras中to_categorical函数解析 1.to_categorical的功能简单来说，to_categorical就是将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。先上代码看一下效果： from keras.utils.np_utils ......
学习笔记425—train_test_split 函数介绍
train_test_split 函数介绍 在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 简单用法如下： X_train,X_test, y_train, y_test =skl ......
学习笔记424—%matplotlib inline的作用
%matplotlib inline的作用 %matplotlib inline 是一个魔术命令（magic command），用于在 Jupyter Notebook 或 IPython 环境中显示 matplotlib 图形的内嵌设置。当使用 %matplotlib inline 命令时，它会告 ......
go语言学习与应用日志
title: go语言学习与应用日志 date: 2023-10-02 15:55:48 tags: [go] categories: go 记录go语言学习与应用日志 Proxypool - WebFuzzSub 审查所有使用这个类型的站点，需要定期去维护。 安装步骤： 1.安装 go insta ......
学习笔记423—41.7%年化收益率 人工智能买股可以如此简单
41.7%年化收益率 人工智能买股可以如此简单 学一门知识，充实自我 掌握一项工具，让生活更美好~今天flare老师教大家AI选股，轻松搭建一个年化收益40%的机器学习选股策略 —by flare zhao,转载请注明出处，原创不易，谢谢支持 话不多说，先看策略的最终表现： 2017年12月到201 ......
PostgreSQL学习（1）
安装PostgreSQL sudo apt install postgresql postgresql-contrib # 如果您需要特定版本，请使用“postgresql-12”或类似版本，替换“postgresql”： postgresql-contrib软件包包含了一些有用的扩展和附加功能。 ......
m基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统是一种利用深度学习技术进行图像分类的方法，可以自动学习图像中的特征，并根据这些特征对图像进行分类。该系统的原理和数学公式如下： 深度神经网络模型：在宠物狗种类识别系统中，使用深度神经 ......
OSPF路由 与 ISIS路由 与路由学习对比
转载请注明出处： 1.OSPF 路由学习规律 OSPF使用链路状态数据库（Link State Database）来存储网络拓扑信息。每个OSPF路由器通过交换链路状态更新（Link State Updates）来了解整个网络的拓扑，并根据收到的链路状态更新构建自己的链路状态数据库。 OSPF路由学 ......
深度学习（cudnn加速）
cudnn为网络每一卷积层选最优实现方法，加速网络训练。 设置如下： torch.backends.cudnn.benchmark = True 加速条件如下： 1. 输入数据在训练过程中一般不变化。 2. 数据量较大，并可以同时加载到GPU内存中。 3. 训练次数比较多。 ......
【学习笔记】悬线法
悬线法可以用来解决给定矩阵极大子矩阵问题。 洛谷 P4147 玉蟾宫 这题本质上就是给定一个矩阵，有一些格不能选，求能选的最大的子矩阵大小，可以用悬线法来解决。 悬线，指的是从某一点向上出发，不穿过任何障碍格的垂直线段。比如下图中的几条悬线： 有一个结论：最大子矩阵一定可以通过某条悬线向左右拓展而成 ......
中医学习记录8-《伤寒论》
中医学习记录8-《伤寒论》 一、要义 经典处方，黄金比例 二、核心 六经辨证 同证同治 对症下药 三、太阳病 中风：桂枝汤 伤寒：麻黄汤 温病：葛根汤 ......
自然科学课程进行情境感知学习活动的渐进式提示方法
(A Progressive Prompting Approach to Conducting Context-Aware Learning Activities for Natural Science Courses) Advance Access publication on 21 Februa ......
搭建Pytorch2.1+CUDA12.1+Anaconda+Pycharm深度学习环境
环境： Win11 22H2 需要的安装包： Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe Python 3.11. pycharm-professional-2021.2.1.exe CUDA12.1与CUDNN V8.9.5 pytorch 2.1 选择性安装Open ......
组合数学习笔记
一些式子 \[(1+x)^\alpha=\sum_{i=0}\binom{\alpha}{i}x^i\\ \binom n k=\frac n k \binom {n-1}{k-1}\\ \binom n k=\binom n{k-1}+\binom {n-1}{k-1}\\ \binom n m ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.3 语言模型和数据集
8.3.1 学习语言模型 依靠在 8.1 节中对序列模型的分析，可以在单词级别对文本数据进行词元化。基本概率规则如下： \[P(x_1,x_2,\dots,x_T)=\prod^T_{t=1}P(x_t|x_1,\dots,x_{t-1}) \]例如，包含了四个单词的一个文本序列的概率是： \[P( ......
JNI学习笔记
1. 使用Java程序调用C++函数步骤 创建包含本地方法的Java类： package org.example; public class HelloWorld { static { System.loadLibrary("HelloWorld"); } public native void pr ......
深度学习（判断cuda是否可用）
安装完pytorch、cuda和cudnn之后，可以先判断是否可用。 import torch print('CUDA版本:',torch.version.cuda) print('Pytorch版本:',torch.__version__) print('显卡是否可用:','可用' if(torc ......
C++系列十：日常学习-范围库Ranges
目录前言介绍举例： 前言 不错麽 内容参考 https://zh.cppreference.com/w/cpp/ranges Chatjpt 总结注意点: 确保你的C++编译器支持C++20标准 包含 ranges 头文件 views的操作是惰性的，它们不会立即执行，而是在需要时计算。这意味着你可以 ......
ST表学习笔记
ST表学习笔记 st表是一种的数据结构。运用倍增思想，可以维护 RMQ （区间最值问题），预处理 \(O(N\log N)\) ,查询 \(O(1)\) 。 以求区间最大值为例。 预处理 用一个二维数组 \(f[j][i]\) 来存储一定区间内的最大值，其中 \(j\) 表示区间长度为 \(2^{j ......
整除分块学习笔记
模型 求 \(\large\sum^{n}_ {i=1} \lfloor{\frac{n}{i}}\rfloor\) 假设 \(n\) 等于 10，我们可以列出下表： \(\ i\) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 \(\frac{10}{i}\) 10 5 3 2 2 1 1 1 1 1 ......
Rust安装及学习资料
目录官网包管理Rust 程序设计语言通过例子学 Rust在线运行安装rustup升级Rust卸载Rust创建项目 官网 https://www.rust-lang.org/zh-CN/ 包管理 https://crates.io/ Rust 程序设计语言 https://kaisery.github ......
SSM，Spring Boot和Redis学习中出错的问题
1. Spring 1.1 Spring事务 事务隔离级别是数据库自带的，与Spring无关 √ Spring自己实现了一套与数据库无关的事务机制 × @Transactional注解主要是针对数据的增加、修改、删除和查询进行事务管理 × 1.2 Spring的Session会话 Session会话 ......
Qt学习随笔-2、Qt中的对象树、坐标系、信号和槽
1 对象树 1.1 当创建的对象在堆区的时候，如果指点的父亲是QObject派生下来的类或QObject子类派生下来的类，可以不用管理释放的操作，将对象会放入对象树中。 1.2 一定程度上简化了内存回收机制。 2 Qt中的坐标系 2.1 左上角为（0,0）点 2.2 x以右为正方向 2.3 y以下为 ......