课程学习

圆锥曲线&万有引力 能量式：$E = \frac{1}{2}mv^2 - G\frac{Mm}{r}$ 椭圆 数学相关 $e∈(0,1)$ $S=πab$ 第一定义：到定点的距离和为定值 第二定义：$e=\frac{动点到定点}{动点到定直线}$ ，其中定点为焦点，定直线为准线 $x=±\frac{ ......

deflat 脚本学习【去除OLLVM混淆】 deflat脚本链接：GitHub - cq674350529/deflat: use angr to deobfuscation deflat 脚本测试 这里以代码混淆与反混淆学习-第一弹中的OLLVM 混淆样本为例进行去除。【LLVM-4.0】 | ......

Vue Router 是Vue.js的官方路由。它与Vue.js 核心深度集成，让用Vue.js构建单页应用变得轻而易举。功能包括： 嵌套路由映射 动态路由选择 模块化、基于组件的路由配置 路由参数、查询、通配符 展示由Vue.js的过度系统提供的过渡效果 细致的导航控制 自动激活CSS类的链接 H ......

1.1 感知机perceptron 20 世纪五六十年代，科学家Frank Rosenblatt 发明了感知机，其受到了 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 早期研究的影响。 what's weighted sum in perceptron? In the contex ......

一、发展历程： 二、基于传统机器学习的目标检测方式： 在梳理深度学习目标检测前，个人还是喜欢首先梳理一下传统机器学习的目标检测方式，因为深度学习的目标检测方式是在传统机器学习目标检测方式的基础上进行发展的。个人在传统的机器学习目标检测方法也是进行过一些尝试，但是这种方法的瓶颈太明显了，后期就被淘汰了 ......

两千多套HTML+CSS+JS网页设计期末课程大作业 web前端开发技术 web课程设计 网页规划与设计 题目👨‍🎓 🚀 萌宠之家宠物5网页html+css视频表单 精选 描述✍️ 大学生HTML个人网页作业作品下载 个人主页博客网页设计制作 大学生个人网站作业模板 简单个人网页制作 网页编辑 ......

这章感觉没什么需要特别记住的东西，感觉忘了回来翻一翻代码就好。 3.1 线性回归 3.1.1 线性回归的基本元素 1. 线性模型 用符号标识的矩阵 $\boldsymbol{X} \in \mathbb{R}^{n\times d}$ 可以很方便地引用整个数据集中的 $n$ 个样本。其中 $\bol ......

常用函数 获取当前运行目录(类似c++) import sys curent_dir = sys.argv[0] 模型保存与读取 import torch # 保存模型步骤 torch.save(model, 'net.pth') # 保存整个神经网络的模型结构以及参数 torch.save(mod ......

Flask 1 flask 简介 Django： Django适合大型项目 功能组件齐全 加载项多，相应更加消耗资源 Flask 更加适合小型项目，api等环境 第三方组件非常全 运行稳定性相对较差 Flask依赖 Flask：Flask库文件 Jinja2：模板渲染库 MarkupSafe：返回安 ......

其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4 ......

Markdown学习笔记 1、Markdown的字体 字体 粗体 斜体 斜体加粗 删除线 2、Markdown的引用 引用 选择xxx 走向人生巅峰 3、Markdown的分割线 分割线 4、Markdown的图片插入 图片 插入图片 4、Markdown的超链接 超链接 点击跳转到tly的博客 5 ......

技术--2021-12-《深度学习与图像识别原理及实践》-阿里达摩院 创建时间：| 2021/12/12 9:48 | 更新时间：| 2021/12/20 17:29 作者：| HelloXF 第一章 机器视觉 在行业中的应用 机器视觉的发展背景 人工智能 机器视觉 传统的图像处理方法和深度学习效果 ......

「学习笔记」数位 DP 意义不大的题不写了。 点击查看目录 概述 数位 DP 一般用来解决「在一个较大的区间内统计具有一定特征的数的数量」的问题。 数位 DP 一般有两种做法： 递推法：首先需要预处理出具有一定条件的数的个数，然后将上限按数位拆分开来考虑贡献。 暴搜法：直接记忆化搜索具有特定条件的数 ......

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3])print(arr.shape)print(arr)arr = np.arange(10)print(arr.shape)print(arr)# (开始，截止，步长）# [开始，截止）范围内步长为间隔的更新arr ......

一、Git 概述 1.Git 介绍 git 是目前世界上最先进的分布式版本控制系统。通过对信息的压缩和摘要，所占空间小，能够支持项目版本迅速迭代的开发工具。 版本控制系统：是一种记录一个或者多个文件内容变化，便于查阅特定版本修订情况的系统。 例如，为论文准备文稿时，对文稿的多次删除或更改，造成有许多 ......

深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是利用深层神经网络对数据进行建模和学习，从而实现识别、分类、预测等任务。在过去几年中，深度学习技术取得了许多突破性的成果，如在图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI等领域中。 本文将简要介绍深度学习的基本原理，并使用Python中的TensorFlow库演 ......

Markdown学习 标题 #+ (空格)+标题名字 字体 Hello world!（粗体） Hello world!（斜体） Hello world!（斜体加粗） ~~Hello world!~~（删除线） 引用 掌控自己，一定要坚持 分割线 图片 超链接 [点击跳转到枫的博客](枫亦穰穰 - 博 ......

https://www.dailiservers.com/bypass-cloudflare/ 反爬表现：requests禁止而浏览器正常请求 关键字：Cloudflare 的反爬虫机制 思路：伪造ja3、修改tls至1.3版本，开启http2协议、更多。。。 python第三方库：pyhttpx、 ......

Collection接口实现类的特点： public interface Collection<E> extends Iterable<E> collection实现子类可以存放多个元素，每个元素可以是object 有些Collection的实现类，可以存放重复的元素，有些不可以 有些Collect ......

##SQL学习 — DQL — 分组查询 5. 分组查询 背景：在分组函数的内容中，我们提及和分组函数一起查询的字段会有限制，产生错误。因为分组函数是将所以的参数统计成一个结果，而查询的字段是返回符合条件的个数，那么就会出错。所以引入了分组查询，将表中的相同的内容切分成数块，然后分别进行统计后返回结 ......

[注意:考虑到这个和SVM重复很多,所以会一笔带过/省略一些] softmax和SVM只是线性分类器分类结果的评判不同, 完全依靠打分最大来评判结果, 误差就是希望结果尽可能接近正确分类值远大于其他值. 我们将打分结果按照指数权重正则化为和为1的向量: 而这个值希望尽可能接近1, 也就是-log接近 ......

在更新学习率的部分有这样一个函数get_lr()有很大的bug： get_last_lr()才表示当前的学习率，使用get_lr()会衰减两次！！ 红色部分是get_last_lr()打印的；白色部分是get_lr()打印的：可以看到错误的写法确实会在节点处衰减两次 这是由于step()时会调一次g ......

SVM的相关概念 首先如课程所说, 本质上线性分类器就是对一个图片向量到打分向量的映射,所以就是ωx+b=S. 对于最基本的二分类SVM, 其利用超平面划分了点集,结果非黑即白, 但是现在我们利用的W可以认为是好几个超平面在一起,得到的不再是一个结果,而是打分向量,如果只需要打分判断正确类别就行,是 ......

系列文章目录和关于我 一丶基本概念&Nacos架构 1.为什么需要注册中心 实现服务治理、服务动态扩容，以及调用时能有负载均衡的效果。 如果我们将服务提供方的ip地址配置在服务消费方的配置文件中，当服务提供方实例上线下线，消费方都需要重启服务，导致二者耦合度过高。注册中心就是在二者之间加一层，实现解 ......

##SQL学习 — DQL — 常见函数 — 分组函数 4. 常见函数（附加） /* 概念：类似于java的方法，将一组逻辑语句封装在方法体中，对外暴露方法名。 好处：1.隐藏了实现细节 2.提高代码的重用性 调用语法：select 函数名(实参列表) 【from 表】; 特点： 1.叫什么（函数名 ......

准备数据集：从CIFAR-10抽离鸟与飞机的图片 from torchvision import datasets from torchvision import transforms data_path = './data' # 加载训练集 cifar10 = datasets.CIFAR10(r ......

vector类不同于string类.他其中的成员变量都为重定义自定义类型指针为迭代器,用指针的位置来代表容量,当前容器大小 构造函数:将所有指针都置为空,析构函数:释放空间并将所有成员指针置为空. 拷贝构造和重载=运算符:拷贝构造可以开空间并依次尾插被拷贝类的各个数值来达到构造的目的,而自定义运算符 ......

一、创建和查看数据表 创建数据表：前提要选择一个数据库，命令：USE 数据库; CREATE TABLE 表名称（字段名 数据类型,...）;CREATE TABLE user(u_name VARCHAR(10), u_age int(3),u_sex VARCHAR(1)); 查看所有数据表 S ......

单文件组件： 框架： 如果我们的组件为一个，通常采用默认暴露：export default school（名字） 上图中，name：“school”；组件名通常与xxx.vue名相同（name省略也可以运行，组件名则会被随便取） app.vue:汇总全部组件 main.js:创建vue实例，并且指明 ......

使用混合高斯模型 GMM，计算如下数据点的聚类过程： $Data = np.array([1,2,6,7])$ 均值初值为: $\mu_1, \mu_2 = 1, 5$ 权重初值为: $w_1, w_2 = 0.5, 0.5$ 方差: $std_1, std_2 = 1, 1$ $K = 2$ 10 ......