课程学习
大模型中的提示学习——情感预测示例项目
【提示学习】 提示学习（Prompting）是一种自然语言处理（NLP）中的训练技术，它利用预训练的语言模型（如BERT、GPT等）来解决各种下游任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。这种方法的关键思想是通过设计合适的提示（Prompt），将下游任务转化为一个填空任务，然后利用预训练的语言模型来预 ......
Python学习笔记2
def double(a): """两倍 处理 三个引号可以多行注释, 3个单引号也可以用来多行注释 """ return a * 2 a = double(5) print(a) if isinstance(a, int): #检测是否是某个类型 print("a是整数") print(True ......
Spring-Boot-Starter 学习笔记（1）
Spring-Boot-Starter 1. 准备配置类和 Bean 对象 Spring Boot 提供了两个注解： @Configuration：Spring 提供的配置类注解，作用在类上，代表整个类是个 Spring 配置类，对照传统的 Spring XML 配置文件。 @Bean：作用于方法上 ......
迁移学习与ResNet
一、迁移学习 深度学习中，迁移学习可以让小样本学习得更好，省时，方便。eg：我们采用YOLOV5训练识别动物（假定是简单得二分类），那么我们可以使用作者基于coco数据集训练得所得权重文件weight1；在此基础上，训练我们的数据，即：使用我们的数据对weight1接着调整，直到weight1适应于 ......
unet原理学习与记录
UNET: 左边编码下采样，右边编码上采样。 改进版本认为原始版本融合特征跨度太远，改为就近融合 下面有4个损失函数，如果前面三个效果就很好，第四个可以丢掉(剪枝) 数据增强包：albumentations 链接：https://github.com/albumentations-team/albu ......
深度学习-梯度下降MiniBatch、RMSprop、Adam等
目录 0、综述： SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述： 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法，例如：最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L ......
Linux2.1.13网络源代码学习(https://qiankunli.github.io/2022/07/04/linux_2_1_13_network.html)
简介 简介 源码目录 网络分层 数据结构 套接字 套接字与vfs sk_buff结构 网络协议栈实现——数据struct 和 协议struct linux1.2.13 接收数据 收到数据包的几种情况 Socket 读取 发送数据 面向过程/对象/ioc 以下来自linux1.2.13源码，算是参见L ......
Android上层WatchDog学习笔记_2
一、简述 1. 了解 WatchDog 的原理，可以更好的理解系统服务的运行机制。 二、WatchDog实现 1. 代码实现位置 //frameworks/base/services/core/java/com/android/server/Watchdog.java public class Wa ......
动态规划——矩阵优化DP 学习笔记
动态规划——矩阵优化DP 学习笔记 前置知识：矩阵、矩阵乘法。 矩阵乘法优化线性递推 斐波那契数列 在斐波那契数列当中，\(f_1 = f_2 = 1\)，\(f_i = f_{i - 1} + f_{i - 2}\)，求 \(f_n\)。 而分析式子可以知道，求 \(f_k\) 仅与 \(f_{k ......
C语言学习日记1.0
大学第一节c语言课结束感慨良多啊，我不太善于总结和表达，请各位见谅。 第一节课就学习了hello,world简单程序的运行和c语言的特点： 1、兼具高级语言的优点和对低级语言对硬件的操作能力，具有高级语言的高层抽象和良好的可移植性等优点。 2、数据类型和运算符丰富 3、它是完全模块化和结构化的编程语 ......
在Linux课程中所学01
今天在大学期间一节Linux课程中，我学习到了一些基本的命令记录一下 less命令 命令也是对文件或其他输出进行分页显示，可用pageup、pagedown与键盘方向键控制，查找文件内容比 more 更容易，最后按q键退出。 head命令有些配置文件内容很多，但真正需要查看的内容只有前几行，head ......
图论x线性代数 学习笔记
最近几天讲图论，不得不猛搞，于是用了一两天时间：高斯消元 -> 行列式 -> Matrix-Tree定理 -> LGV引理 怕忘，写篇笔记。 高斯消元 一个用来解多元方程组的消元法。 就是以最常见的消元思路，从第一元到最后一元一个一个将除了本行系数以外的所有系数消为零，可以想象，如果我们将方程的系数 ......
500_想在iPad上学习？这个PDF电子书搜索引擎实在太好用
这是一篇原发布于2020-02-29 09:50:00得益小站的文章，备份在此处。 前段时间，各家出版社纷纷“用知识抗击疫情”，开放了自家的图书资源来倡导读者在家学习。轶哥也下载了许多电子书。 不得不说原版的电子书质量就是高，这些电子书可以完美的标注，复制；相较于影印版PDF体积更小，阅读体验也更棒 ......
python学习框架
Python简介与安装 Python的历史与特点 Python的安装与配置 Python基础语法 变量与数据类型 运算符与表达式 控制结构（条件判断与循环） 函数与模块 错误处理与异常 Python数据结构 列表（List） 元组（Tuple） 集合（Set） 字典（Dictionary） Pyth ......
EMQX学习笔记：命令行工具
本文更新于2023-02-28，使用EMQX 4.4.3。 目录emqxemqx_ctl emqx 官方文档：https://www.emqx.io/docs/zh/v4.4/getting-started/command-line.html emqx console：控制台模式。 emqx res ......
机器学习---绪论
机器学习 绪论 数据挖掘: 从海量数据中挖掘知识 数据库: 为数据挖掘提供数据管理技术 机器学习: 为数据挖掘提供数据分析技术 一. 发展历程 1. 什么是机器学习: ① 主要目的: 让机器像人一样有学习能力 ② 重要人物: Tom Mitchell ③ 当前定义: 利用经验改善计算机系 ......
MMU复习--Apple的学习笔记
一，前言以前看过MMU，因为这是单片机OS中没有的，当时我记得理解的不是很清晰，包括MMU中哪部分是硬件的，哪部分是软件的都没有太搞清楚。由于看了一个自己写linux操作系统的视频，里面有介绍MMU，且演示了虚拟地址和物理地址的转换，此时我才深刻的理解了，所以在看qemu源码的内存管理前，我先复习下 ......
sanic vue-vben开发学习（一）
兵马未动，规矩先行。开发是个系统工程，不是随便写点小代码就能交差的。需要定好规范。 我认为，应当坚持以下原则。 以文档为核心。良好的文档。这个完全是我自己在做，没有团队，我的团队都是甲方，提供需求的。我应当调研完毕，先写文档，计划怎么做。甚至可以把我写的调研，放在公开的网站上，让大家可以提意见。我来 ......
JMockit学习笔记
1 基本概念1.1 常用注解@Mocked：被修饰的对象将会被Mock，对应的类和实例都会受影响（同一个测试用例中）@Injectable：仅Mock被修饰的对象@Capturing：可以mock接口以及其所有的实现类@Mock：MockUp模式中，指定被Fake的方法1.2 常用的类 Expect ......
内网权限提升系统学习(windows)
内网权限提升系统学习(windows) 基础知识 windows的权限分为四种 User:普通用户权限 Administrator:管理员权限,可以利用windows的机制将自己升级为System权限 System:系统权限 TrustedInstaller:最高权限 提权分为两种: 纵向提权 横向 ......
Hive学习4（ETL）
etl数据清洗：案例一 需求1：对字段为空的不合法数据进行过滤 Where过滤 需求2：通过时间字段构建天和小时字段 Substr函数 需求3：从GPS的经纬度中提取经度和维度 Split函数 需求4：将ETL以后的结果保存到一张新的Hive表中 Create table …… as select ......
动态规划——状压DP 学习笔记
动态规划——状压DP 学习笔记 引入 前置知识：位运算 动态规划的过程是随着阶段的增长，在每个状态维度上不断扩展的。 在任意时刻，已经求出最优解的状态与尚未求出最优解的状态在各维度上的分界点组成了 DP 扩展的“轮廓”。对于某些问题，我们需要在动态规划的“状态”中记录一个集合，保存这个“轮廓”的详细 ......
Hive数据仓库的学习——DML学习
1、load加载 load语法： 2、Hive3.X新特性 能够使用load将文件数据存储到分区中，将分区默认作为表格数据的最后一列； 3、insert+select向表插入数据 这个语法就是在上次测试的时候遇到过的问题嘞！ insert+values这个语法执行效率就很慢，而换用insert+se ......
异质数据环境下的联邦学习
近年来，大量数据的产生和边缘设备算力的提高，以及对数据隐私的要求使得以联邦学习为代表的分布式机器学习得到研究关注。传统的联邦学习优化方法如FEDAVG由于其简单实现且具有较低的通信代价得到了广泛的应用，但是其在异质数据环境下很难取得优秀的效果。联邦学习中各客户端的数据分布是非独立同分布的（Non-I ......
linux的第一步,学习指令
mkdir 创建一个文件夹. mkdir -p一次性创建多个文件夹,在自己的当前所在目录,用指令qwd查看. qwd 自己的当前所在目录. qwd -p 查看自己的绝对路径. ls -a 查看隐藏目录和文件.在自己的所在的目录下. ll(ls -a) 查看目录和文件属性. cd 切换目录. rmdi ......
2023-2024-1 20211319蓝宇 《信息安全专业导论》第一周学习总结
作业信息 |这个作业属于哪个课程|2020-2021-1信息安全专业导论 (https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2020-2021-1fois)）| |这个作业要求在哪里|[2020-2021-1信息安全专业导论第一周作业] (https://edu.cnblo ......
Hive数据仓库的学习——DDL之内部表、外部表、分区表、分桶表
1、内部表和外部表 没有指定建表的类型的话，默认为内部表（Internal Table或者是Managed Table） 可以通过这行代码查看表的类型： describe formatted 表名; 内部表和外部表的区别以及适合使用的范围： 2、分区表--避免全表扫描，提高查询效率 需要注意的是，在 ......
Binomial Sum 学习笔记
这是EI写的一个神秘科技。我只能把它最简单的东西讲述出来。 用于\(O(k+\log n)\)复杂度解决一类求和问题。 使用条件：\(f(x)\)微分有限，话句话说，存在\(f\)的微分方程。 如果我容易知道\(\displaystyle\sum_{i=0}^{n}a_i[x^i]G(x)^k,k\ ......
《信息安全系统设计与实现》第四周学习笔记
第七章 文件操作级别 硬件级别 fdisk mkfs fsck 碎片整理 操作系统内核中的文件系统函数 系统调用 I/O库函数 用户命令 sh脚本 文件I/O操作 低级别文件操作 分区 Command (m for help): m 输出帮助信息 Command action a toggle a ......