课程学习
SpringBoot IDEA 版本 - 学习笔记1
1.学习资料 主要是在 bilibili 学习资料，遇见狂神说。2. 2.下载 IDEA IDEA全称IntelliJ IDEA，是java语言开发的集成环境。最突出的功能是调试（Debug），可以对Java代码、javascript、JQuery等技术进行调试。据说，是开发者几乎少不了的工具。点击 ......
Python机器学习——鸟类图像分类
（一）选题背景： 1.生物多样性保护：鸟类是地球上最为丰富和多样的脊椎动物类群之一，对于生态系统的稳定和生物多样性的维持起着重要作用。通过开展鸟类图像分类研究，可以帮助精确地辨别鸟类物种，有助于监测鸟类的分布、数量和迁徙情况，从而更好地实施生物多样性保护和生态环境管理。 2.环境监测和生态学研究：鸟 ......
基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
1.算法理论概述 情绪识别是一种重要的情感分析任务，旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进 ......
【学习笔记】(26) cdq 分治 与 整体二分
cdq 分治 基本思想 我们要解决一系列问题，这些问题一般包含修改和查询操作，可以把这些问题排成一个序列，用一个区间[L,R]表示。 分。递归处理左边区间 \([L,M]\) 和右边区间 \([M+1,R]\) 的问题。 治。合并两个子问题，同时考虑到 \([L,M]\) 内的修改对 \([M+1, ......
Vue学习五：自定义指令、插槽
一、自定义指令 自定义指令:自己定义的指令,可以封装一些dom操作，扩展额外功能 全局注册语法 Vue.directive('指令名',{ "inserted" (el){ //可以对el标签，扩展额外功能 } }) View Code 局部注册语法 directives:{ "指令名":{ "in ......
Linux（CentOS7）学习笔记
目录Linux 笔记第零章 计算机概论第一章 Linux是什么与如何学习第二章 主机规划与磁盘分区2.1.Linux 与硬件的搭配2.2.磁盘分区第三章 安装CentOS7.x3.1.本练习机的规划——尤其是分区参数3.2.开始安装 CentOS7第四章 首次登录与线上求助4.1.首次登陆系统4.2 ......
RTOS学习记录2：同步与互斥
同步和互斥 循环检测某个变量是否已经释放的方式占用较多，效率较低。需要加一些函数，让其进入到blocked（阻塞）状态 Task3和Task4同时使用串口打印信息时，没有设定mutex，因此打印出来的内容各有混杂。通过设定USARTFlag来实现互斥+Delay让出优先权。 正确性和效率： 1.队列 ......
Vue源码学习(五):<templete>渲染第四步,生成虚拟dom并将其转换为真实dom
好家伙， 前情提要： 在上一篇我们已经成功将ast语法树转换为渲染函数 现在我们继续 1.项目目录 代码已开源https://github.com/Fattiger4399/analytic-vue.git手动调试一遍, 胜过我解释给你听一万遍 新增文件：vnode/index.js vnode/p ......
学习笔记：莫队
前言 byd 最近的人天天都在学这个 我也来看一看 0 概念 什么是莫队 可以先去看看分块 这样就很好理解 先丢出一个问题： 给出 \(m\) 个区间 \(l,r\) 求区间众数 这就是蒲公英 在线用分块可以做到 \(O(n\sqrt n)\) 的复杂度 现在我们思考一下 线段树可以做什么？满足区间 ......
Kruskal重构树 学习笔记
Kruskal 重构树 最大生成树将部分内容倒置即可 回顾：Kruskal 基本信息 求解最小生成树 时间复杂度：\(O(m \log m)\) 更适合稀疏图 算法思想 按照边权从小到大排序 依次枚举每一条边，如果这一条边两侧不连通，则加入这条边 代码 点击查看代码 #include <bits/s ......
机器学习从入门到放弃：如果优化让机器学习的更好？
一、前言 在真正的工程应用中，模型训练也许更为重要，特别是对于生成式模型来说，无论是 NLP 领域或者 GNN 领域所产生的内容是否适用，在直觉上我们可以可以清晰的辨别。但是具体在模型上我们怎么调整就是一个类似黑盒的概念，我们一般通过更多的特征向量，和更深层次的神经网络架构来实现我们所期望的内容。但 ......
sql 基础学习（一）
创建一个数据表 -- 目标 : 创建一个school数据库 -- 创建学生表(列,字段) -- 学号int 登录密码varchar(20) 姓名,性别varchar(2),出生日期(datatime),家庭住址,email -- 创建表之前 , 一定要先选择数据库 代码如下： CREATE TABL ......
《信息安全系统设计与实现》第二周学习笔记
《信息安全系统设计与实现》第二周学习笔记 第九章 I/O库函数 系统调用 系统调用函数 open() read() write() lseek() close() I/O库函数 fopen() fread() fwrite() fseek() fclose() I/O库函数的算法 fread算法： ......
9.15课程中的所有动手动脑的问题以及课后实验性的问题
1.动手动脑 EnumTest.java 源代码：public class EnumTest { public static void main(String[] args) { Size s=Size.SMALL; Size t=Size.LARGE; //s和t引用同一个对象？ System.o ......
Gradio：为你的机器学习模型快速构建Web UI
Gradio是一个开源库，用于仅使用Python构建易于使用且易于共享的应用程序。它特别适用于机器学习项目，旨在使测试、共享和展示模型简单直观。 安装 Gradio的安装非常简单，直接使用pip即可安装： pip install gradio 创建第一个程序 import gradio as gr ......
HBase学习8（phoenix创建删除表、数据增删改查、数据分页查询）
1.建表 在Phoenix中，我们可以使用类似于MySQL DDL的方式快速创建表。例如： CREATE TABLE IF NOT EXISTS 表名 ( ROWKEY名称 数据类型 PRIMARY KEY 列族名.列名1 数据类型 NOT NULL, 列族名.列名2 数据类型 NOT NULL, ......
尺取法 学习笔记
尺取法 学习笔记 算法简介 尺取法，简单来说是一种利用［双指针法］遍历满足条件的［区间］的算法。 其算法思想为：对数组保存⼀对下标，即所选取的区间的左右端点，然后根据实际情况不断地推进区间左右端点以得出答案。 尺取法不会去枚举到一定不满足条件的区间，所以是一种［⾼效的枚举区间的⽅法］。 朴素算法 先 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.1 从全连接层到卷积
6.1.1 不变性 平移不变性（translation invariance）： 不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。 局部性（locality）： 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远 ......
人脸识别中对比学习的损失函数（演化进程）
参考文献：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40775212 https://blog.csdn.net/yiran103/article/details/83684613 1.softmax 在初期，人脸识别模型通常使用softmax损失函数，其实就是在超平面上进行分类划分 ......
HBase学习7（phoenix安装）
1.下载 Phoenix Downloads | Apache Phoenix 2.根据hbase的版本下载对应的phoenix 3.上传到linux虚拟机 /export/software/目录下 建议把所有hbase、hadoop、zookeeper都关闭 4.解压到/export/server ......
深度学习---图像目标检测网络
前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......
makefile学习
makefile 目标: 依赖文件 tab 命令 如果依赖文件比目标文件新，则执行命令来重新生成目标文件。 四个版本makefile对比 version 1: test:main.c sub.c sub.h gcc -o test main.c sub.c version 2: 优点：当只有一个文件 ......