课程学习
学习记录：第二周day01笔记
一、Window下获取方向键 1、导入头文件 #include<conio.h> 2、通过getch()获取键盘上的键值 上：72 下：80 左：75 右：77 二、Linux下获取方向键： 1、在Window中把getch.h文件放入共享文件夹中 2、在Linux的共享文件夹下执行 mv getc ......
学习记录：第二周day02笔记
进制转换 1、为什么使用二进制、八进制、十六进制？ 因为目前CPU只能识别高低两种电平，只能对二进制数据进行计算 二进制虽然能够直接别计算机识别但是不方便人去书写和记录，因此就把二进制数据转换成八进制，方便记录到文档中 随着CPU的位数的不断增加（目前已经到64位），八进制不再能够用满足需求，因此发 ......
Go 语言：如何利用好 TDD 学习指针并了解 Golang 中的 error 处理
我们在上一节中学习了结构体（structs），👉Go语言：利用 TDD 驱动开发测试 学习结构体、方法和接口 它可以组合与一个概念相关的一系列值。 你有时可能想用结构体来管理状态，通过将方法暴露给用户的方式，让他们在你可控的范围内修改状态。 金融科技行业都喜欢 Go 和比特币吧？那就来看看我们能创 ......
markdown学习
Markdown学习 标题 标题 ：#+标题名字 二级标题 三级标题 ###以此类推 字体 helloword heloword helloword ~~helloword~~ 引用 选择狂神说java，走向人生巅峰 分割线 图片 超链接 点击跳转狂神 列表 a b b asdbasdb asdba ......
一个基于序列的弱监督视觉信息抽取学习框架
一、简要介绍 视觉信息提取（VIE）近年来受到了越来越多的关注。现有的方法通常首先将光学字符识别（OCR）结果组织成纯文本，然后利用标记级实体注释作为监督来训练序列标记模型。但是，它花费大量的注释成本，可能导致标签混淆，OCR错误也会显著影响最终性能。在本文中，作者提出了一个统一的弱监督学习框架，称 ......
Javaweb学习-书城项目相关
资料来源于：B站尚硅谷JavaWeb教程(全新技术栈,全程实战) ，本人才疏学浅，记录笔记以供日后回顾 由于是多个视频内容混合在一起，因此只放了第一个链接 本文参考价值不高，随便写写罢了 视频链接 讲师的大致思考逻辑及需要实现的功能 第一日内容： 1. 需求分析 2. 数据库设计 1） 实体分析 - ......
Kubernetes学习
1、 K8S简介 kubernetes，是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，是谷歌严格保密十几年的秘密武器 Borg系统的一个开源版本，于2014年9月发布第一个版本，2015年7月发布第一个正式版本。 kubernetes的本质是一组服务器集群，它可以在集群的每个节点上运行特定的程序，来 ......
Kubernetes 学习总结（19）—— Kubernetes 集群管理平台如何选择？Rancher vs KubeSphere
Kubernetes 学习总结（19）—— Kubernetes 集群管理平台如何选择？Rancher vs KubeSphere 前言 Kubernetes（K8s）集群管理平台都是基于 Kubernetes 提供功能，可以说他们是在 K8s 的基础上封装了一层更为友好的操作方式。他们都是为了降低 ......
01.基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究
基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究 基于深度神经网络优化技术，本文构造了一个深层LSTM神经网络，并将其应用于全球30个股票指数三种不同预期的预测研究，LSTM神经网络在预测精度和稳定度两方面都有着很大优势，其未来在金融预测等方面将会有广阔的应用场景。 结果发现： LSTM 神经网络 ......
Linux学习第二课-Linux常用命令
1. 远程连接Linux 工具：putty（https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html）、xshell（https://www.xshellcn.com/xshell.html）等 个人喜欢使用putty，免安装， ......
min-max 容斥学习笔记
定义 设 $\max(S)$ 为集合 S 中的最大值， $\min(S)$ 为集合 $S$ 中的最小值，$|S|$ 为集合 S 的元素数量，那么有以下两个等式： $$\max(S)=\sum_{T \subseteq S} (-1)^{|T|+1} \min(T)$$ $$\min(S)=\sum_ ......
0-《从0到1：CTFer成长之路》学习笔记
本人很早就买下了《从0到1：CTFer成长之路》这本书，但一直没有好好的阅读并实践这本书上的内容 《从0到1：CTFer成长之路》这本书自发布以来一直是国内CTF相关领域优秀的学习书籍，本人也是在学长的推荐下买下这本书。但在购买此书两年后才开始真正学习。 记下这篇博客，开始真正阅读这本书。 ......
Java开发学习(四十九)----MyBatisPlus更新语句之乐观锁
1、概念 在讲解乐观锁之前，我们还是先来分析下问题: 业务并发现象带来的问题:秒杀 假如有100个商品或者票在出售，为了能保证每个商品或者票只能被一个人购买，如何保证不会出现超买或者重复卖 对于这一类问题，其实有很多的解决方案可以使用 第一个最先想到的就是锁，锁在一台服务器中是可以解决的，但是如果在 ......
有监督学习——高斯过程
1. 高斯过程 高斯过程（Gaussian Process）是一种假设训练数据来自无限空间且各特征都符合高斯分布（高斯分布又称“正态分布”）的有监督学习。 高斯过程是一种概率模型，在回归或分类预测都以高斯分布标准差的方式给出预测置信区间估计。 随机过程 高斯过程应用于机器学习已有数十年历史，，它来源 ......
salesforce零基础学习（一百二十八）Durable Id获取以及相关概念浅入浅出
本篇参考： salesforce 零基础开发入门学习（十一）sObject及Schema深入 https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.api_tooling.meta/api_tooling/tooling_api_objects_enti ......
K8S安全学习
k8s安全学习 一、云 云的定义看似模糊，但本质上，它是一个用于描述全球服务器网络的术语，每个服务器都有一个独特的功能。云不是一个物理实体，而是一个庞大的全球远程服务器网络，它们连接在一起，旨在作为单一的生态系统运行。这些服务器设计用于存储和管理数据、运行应用程序，或者交付内容/服务（如视频短片、W ......
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测
逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 ......
王树森Transformer学习笔记
Transformer Transformer是完全由Attention和Self-Attention结构搭建的深度神经网络结构。 其中最为重要的就是Attention和Self-Attention结构。 Attention结构 Attention Layer接收两个输入$X = [x_1, x_2 ......
基于深度学习的车型识别系统（Python+清新界面+数据集）
基于深度学习的车型识别系统用于识别不同类型的车辆，应用YOLO V5算法根据不同尺寸大小区分和检测车辆，并统计各类型数量以辅助智能交通管理。本文详细介绍车型识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多... ......
基于深度学习的鸟类检测识别系统（含UI界面，Python代码）
鸟类识别是深度学习和机器视觉领域的一个热门应用，本文详细介绍基于YOLOv5的鸟类检测识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种鸟类图片、视频以及开启摄像头进行检测识别；可通过UI界面选择文件，切换标记识别目标，支持切换模型，支持用户登录注... ......
基于深度学习的智能PCB板缺陷检测系统（Python+清新界面+数据集）
智能PCB板缺陷检测系统用于智能检测工业印刷电路板（PCB）常见缺陷，自动化标注、记录和保存缺陷位置和类型，以辅助电路板的质检。本文详细介绍智能PCB板缺陷检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面和训练数据集。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图... ......
基于深度学习的农作物叶片病害检测系统（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
农作物叶片病害检测系统用于智能检测常见农作物叶片病害情况，自动化标注、记录和保存病害位置和类型，辅助作物病害防治以增加产值。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习模型的农作物叶片病害检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种图片、... ......
算法学习笔记(19): 树上启发式合并（DSU on tree）
树上启发式合并 DSU on tree，我也不知道DSU是啥意思 这是一种看似特别玄学的优化 可以把树上部分问题由 $O(n^2)$ 优化到 $O(n \log n)$。 例如 CodeForces 600E。 又例如一道神奇的题： 适用情况 可以离线的部分树上问题。 需要子树上的所有信息，但是信息 ......
python进阶：带你学习实时目标跟踪
摘要：本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。 本文分享自华为云社区《python进阶——人工智能实时目标跟踪,这一篇就够用了！》，作者：lqj_本人 。 前言 本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。 项目介绍 区域性锁定目标实时 ......
golang中关于deadlock的思考与学习
1、Golang中死锁的触发条件 1.1 书上关于死锁的四个必要条件的讲解 发生死锁时，线程永远不能完成，系统资源被阻碍使用，以致于阻止了其他作业开始执行。在讨论处理死锁问题的各种方法之前，我们首先深入讨论一下死锁特点。 必要条件： 如果在一个系统中以下四个条件同时成立，那么就能引起死锁： 互斥：至 ......
TypeScript 学习笔记 — 类型兼容 （十）
TS 是结构类型系统（structural type system），基于结构/形状检查类型，而非类型的名字。 TS 中的兼容性，主要看**结构是否兼容**。(核心是考虑安全性),结构化的类型系统(又称鸭子类型检查),如两个类型名字不一样但是无法区分 类型兼容性是基于结构子类型的。 结构类型是一种只 ......
（数据科学学习手札150）基于dask对geopandas进行并行加速
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，geopandas作为我们非常熟悉的Python GIS利器，兼顾着高性能和易用性，特别是在其0.12.0版本开始使用全新的sha ......
JUC源码学习笔记8——ConcurrentHashMap源码分析1 如何实现低粒度锁的插入，如何实现统计元素个数，如何实现并发扩容迁移
源码基于jdk1.8 这一片主要讲述ConcurrentHashMap如何实现低粒度锁的插入，如何实现统计元素个数，如何实现并发扩容迁移 系列文章目录和关于我 一丶ConcurrentHashMap概述 支持高并发读写的哈希表，ConcurrentHashMap中每一个方法都是线程安全的，并且读数据 ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列三十——JWT登录（4）
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）。今天的文章使用API接口来实现使用JWT登出功能。 ......
「学习笔记」平衡树基础：Splay 和 Treap
「学习笔记」平衡树基础：Splay 和 Treap 点击查看目录 知识点 平衡树概述 二叉搜索树（BST）的简单定义： 根节点的左子树权值 $<$ 根节点权值 $<$ 根节点的右子树权值； 左子树和右子树均为二叉搜索树。 这样的数据结构可以维护一个集合的以下操作： 查找最小/最大值； 插入一个元素； ......