526互联

风险评估 网络安全 原理 风险

SpringBoot源码学习2——SpringBoot x Mybatis 原理解析（如何整合，事务如何交由spring管理，mybatis如何进行数据库操作）

阅读本文需要spring源码知识，和springboot相关源码知识 对于springboot 整合mybatis，以及mybatis源码关系不密切的知识，本文将简单带过 系列文章目录和关于我 涉及到spring ioc原理，可移步学习：Spring源码学习笔记12——总结篇IOC，Bean的生命周 ......
SpringBoot 源码 原理 事务 Mybatis

Backbone 网络-DenseNet 论文解读

在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。 ......
Backbone DenseNet 论文 网络

二阶段目标检测网络-FPN 详解

FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法（比如 faster rcnn）都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是... ......
阶段 目标 网络 FPN

二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解

backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像，首先缩放至固定大小 MxN，然后将 MxN 图像送入网络。 ......
阶段 目标 Faster 网络 RCNN

二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解

Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进： 1，feature map 的提取采用了 FPN 的多尺度特征网络 2，ROI Pooling 改进为 ROI Align 3，在 RPN 后面，增加了... ......
阶段 目标 网络 Mask RCNN

二阶段目标检测网络-Cascade RCNN 详解

Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection。Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组... ......
阶段 目标 Cascade 网络 RCNN

Vue 响应式原理模拟以及最小版本的 Vue的模拟

在模拟最小的vue之前,先复习一下,发布订阅模式和观察者模式 对两种模式有了了解之后,对Vue2.0和Vue3.0的数据响应式核心原理 1.Vue2.0和Vue3.0的数据响应式核心原理 (1). Vue2.0是采用Object.defineProperty的方式,对数据进行get,set方法设置的 ......
Vue 原理 版本

Graph Neural Network——图神经网络

本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，详细链接请见：零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】 该论文的标题为《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表 ......
神经网络 神经 Network Neural Graph

【机器学习】李宏毅——生成式对抗网络GAN

本文非常详细的介绍什么是生成式对抗网络GAN，以及GAN内部的实现原理，包括各种GAN的训练技巧和变形等等内容。 ......
机器 网络 GAN

MongoDB安全加固，防止数据库攻击删除勒索威胁

前言： 今天发现前段时间自己搭建的一个系统的MongoDB数据找不到了，觉得很奇妙，然后登上MongoDB数据库发现多了一个名为READ__ME_TO_RECOVER_YOUR_DATA的数据库，里面还有一个README的集合里面包含了下面描述的勒索信息。没错我的MongoDB数据库被攻击了，不过还 ......
MongoDB 数据库 数据

【机器学习】李宏毅——类神经网络训练不起来怎么办

如何判断导数值为零的点的类型 当发现训练数据集误差不再下降的时候，不是只有卡在局部最小值的情况，还有另外一种情况是处于鞍点，鞍点位置处虽然其导函数为零，但是其既不是局部最大值也不是局部最小值，如图： 因此，我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点（critical point），但这两种情况是截然不同 ......
神经网络 神经 机器 怎么办 网络

【机器学习】李宏毅——Recurrent Neural Network(循环神经网络)

假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入： I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属于 ......
神经网络 Recurrent 神经 机器 Network

VmWare安装Centos后配置Net网络SSH链接问题看这一遍就够了

由于个人的阿里云Linux云服务器快要到期，之前购买了3年才280元的样子， 目前涨价到1700~2600元，实在不划算，想省些钱给娃买玩具更香，决定重新在个人电脑上使用虚拟机， 方便测试使用Linux和Docker等。 1：首先安装VmWare(网络上教材比较多，这里不说明了) 2:启动时在安装对 ......
链接 VmWare Centos 问题 网络

redux原理分享

概述 一个状态管理工具 Store：保存数据的地方，你可以把它看成一个容器，整个应用只能有一个 Store。 State：包含所有数据，如果想得到某个时点的数据，就要对 Store 生成快照，这种时点的数据集合，就叫做 State。 Action：Action 就是 View 发出的通知，表示 St ......
原理 redux

Kafka事务「原理剖析」

一、事务概览 提起事务，我们第一印象可能就是ACID，需要满足原子性、一致性、事务隔离级别等概念，那kafka的事务能做到什么程度呢？我们首先看一下如何使用事务 Producer端代码如下 KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProdu ......
原理 事务 Kafka

数据结构高阶--二叉搜索树（原理+实现）

二叉搜索树 概念 二叉搜索树又称为二叉排序树，因为这棵树的中序遍历是有序的。二叉搜索树总结起来有以下几个性质： 若它的左子树不为空，则左子树上所有节点的值都小于根节点的值 若它的右子树不为空，则右子树上所有节点的值都大于于根节点的值 它的左右子树都是二叉搜索树 这棵树中没有重复的元素 举个例子： 二 ......
数据结构 高阶 原理 结构 数据

Java阻塞队列中的异类，SynchronousQueue底层实现原理剖析

上篇文章谈到BlockingQueue的使用场景，并重点分析了ArrayBlockingQueue的实现原理，了解到ArrayBlockingQueue底层是基于数组实现的阻塞队列。 但是BlockingQueue的实现类中，有一种阻塞队列比较特殊，就是SynchronousQueue（同步移交队... ......
队列 异类 SynchronousQueue 底层 原理

深度学习-网络训练流程说明

1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......
深度 流程 网络

搞定实体识别、关系抽取、事件抽取，我用指针网络

PointerNet_Chinese_Information_Extraction 代码地址：https://github.com/taishan1994/PointerNet_Chinese_Information_Extraction 利用指针网络进行信息抽取，包含命名实体识别、关系抽取、事件抽 ......
指针 实体 事件 网络

【RocketMQ】主从同步实现原理

主从同步的实现逻辑主要在HAService中，在DefaultMessageStore的构造函数中，对HAService进行了实例化，并在start方法中，启动了HAService： public class DefaultMessageStore implements MessageStore { ......
主从 RocketMQ 原理

漫谈计算机网络：网络层 ------ 重点：IP协议与互联网路由选择协议

面试答不上？计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像处理技术》 图像处理技术：数字图像分割 图像分割、边界分割（边缘检测）、区域分割 - slowlydance2me - ......
路由 计算机网络 重点 互联网 网络

漫谈计算机网络：物理层 ----- 双绞线&光纤？，从最底层开始了解计算机网络

计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像处理技术》 图像处理技术：数字图像分割 图像分割、边界分割（边缘检测）、区域分割 - slowlydance2me - 博客园 (c ......
计算机网络 物理层 双绞线 最底层 光纤

高效率开发Web安全扫描器之路（一）

一、背景 经常看到一些SRC和CNVD上厉害的大佬提交了很多的漏洞，一直好奇它们怎么能挖到这么多漏洞，开始还以为它们不上班除了睡觉就挖漏洞，后来有机会认识了一些大佬，发现它们大部分漏洞其实是通过工具挖掘的，比如说下面是CNVD上面的白帽子大佬 我想成为大佬要怎么做 我一直觉得自己是一个有梦想的人，我 ......
扫描器 高效率 Web

PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]

通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和... ......
神经网络 ERNIESage 模型 神经 UniMP

图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用

通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节... ......
神经网络 ERNIESage 模型 神经 任务

漫谈计算机网络：应用层 ----- 从DNS域名解析到WWW万维网再到P2P应用

2022-12-04 18:31:01 纪念一下博主的《漫谈计算机网络》连载博客 浏览量破500了! 今天更新完结篇! 面试答不上？计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像 ......
应用层 万维网 计算机网络 域名 DNS

Docker 工作原理分析

docker 容器原理分析 docker 的工作方式 Namespace 容器对比虚拟机 Cgroups 容器看到的文件 Mount namespace chroot rootfs Volume（数据卷) 打包一个go镜像 总结 参考 docker 容器原理分析 docker 的工作方式 当我们的程 ......
原理 Docker

redisson分布式锁原理剖析

redisson分布式锁原理剖析 ​ 相信使用过redis的，或者正在做分布式开发的童鞋都知道redisson组件，它的功能很多，但我们使用最频繁的应该还是它的分布式锁功能，少量的代码，却实现了加锁、锁续命(看门狗)、锁订阅、解锁、锁等待（自旋）等功能，我们来看看都是如何实现的。 加锁 //获取锁对 ......
分布式 redisson 原理

ADPCM(自适应差分脉冲编码调制)的原理和计算

ADPCM 用于解决 DPCM 的差值宽度问题, 通过定义一个差值表(例如IMA ADPCM 中使用 89个固定差值, 取值从7到32767), 将差值的范围放宽到16bit, 此时差值在数组中的编号只需要6bit就可以表示(0 - 88), 再进一步只记录编号的变化值, 就将变化量压缩到了4bit... ......
脉冲 编码 原理 ADPCM

Android 内存缓存框架 LruCache 的实现原理，手写试试？

本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好，我是小彭。 在之前的文章里，我们聊到了 LRU 缓存淘汰算法，并且分析 Java 标准库中支持 LUR 算法的数据结构 LinkedHashMap。当时，我们使用 LinkedHashMap 实 ......
缓存 框架 LruCache 原理 内存
共9500篇  :291/317页 首页上一页291下一页尾页