backbone经典
经典动态规划题（python）
python 动态规划 性质 最优子结构性质。如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。 子问题重叠性质。子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时，每次产生的子问题并不总是新问 ......
idea注释模板 pom.xml 配置（经典）
方法注释生成: Setting-> Editor -> Live Templates * * @ClassName $name$ * @Description TODO * @Param $params$ * @Return $returns$ * @Throws Exception * @Auth ......
10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法
[matlab]10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法，它们是 1) 自回归 (AR) 2) 移动平均线 3) 自回归移动平均线 4) 自回归积分移动平均线 (ARIMA) 5) 季节性自回归积分移动平均线 (SARIMA) 6) 具有外生回归量的季节性自回归综 ......
[重读经典论文]GoogLeNet——Inception模块的诞生
GoogLeNet深度卷积神经网络结构，及其后续变种Inception-V1、Inception-V2-Inception-V3、Inception-V4。
使用Inception模块，引入并行结构和不同尺寸的卷积核，提取不同尺度的特征，将稀疏矩阵聚合为较为密集的子矩阵，大大提高计算效率，降低参数数... ......
10本java书籍，每一本都是经典，从菜鸡到大神
先来个概览，基本是mobi格式的书籍，不知道怎么打开的小伙伴找我我教你 一、设计模式之禅 二、你必须知道的261个Java语言问题 三、编写高质量代码：改善Java程序的151个建议(kindle正版) 四、Java多线程编程实战指南(设计模式篇) 五、Java从小白到大牛 六、Java程序员面试笔 ......
[重读经典论文]zfnet笔记
1. 前言 ZFNet是一个深度卷积神经网络（CNN），由Matthew D. Zeiler和Rob Fergus于2013年在论文《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》中提出，ZFNet就是以他们姓的首字母进行命名的，在ILSV ......
2万字60道MySQL经典面试题总结(附答案)
本文已经收录到Github仓库，该仓库包含计算机基础、Java基础、多线程、JVM、数据库、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服务、设计模式、架构、校招社招分享等核心知识点，欢迎star~ Github地址：https://github.c ......
Makefile笔记(5)——经典案例
1. Makefile中使用shell脚本 msm-5.10/tools/testing/selftests/futex$ cat Makefile # SPDX-License-Identifier: GPL-2.0 SUBDIRS := functional TEST_PROGS := run. ......
[重读经典论文] AlexNet笔记
1. 前言 AlexNet是一个深度卷积神经网络模型，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton于2012年设计。这个模型在ImageNet图像识别挑战赛中获得了当时的冠军，并推动了卷积神经网络在计算机视觉中的广泛应用。 AlexNet包括5个卷积 ......
js异步经典之Promise
异步 要了解Promise首先需要了解异步，这是js一个老生常谈的问题，为什么js会有异步，这和js最开始的的作用是离不开的。 js是单线程的语言，他主要是实现用户与浏览器的交互，以及操作dom，这决定了它只能是单线程，否则会带来很复杂的同步问题， 如果js可以多线程进行，那对于同一个dom同时进行 ......
Backbone 网络-ResNet 论文解读
残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 ......
联邦GNN综述与经典算法介绍
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质... ......
Backbone前端框架解读
作者: 京东零售 陈震 一、 什么是Backbone 在前端的发展道路中，前端框架元老之一jQuery对繁琐的DOM操作进行了封装，提供了链式调用、各类选择器，屏蔽了不同浏览器写法的差异性，但是前端开发过程中依然存在作用域污染、代码复用度低、冗余度高、数据和事件绑定烦琐等痛点。 5年后，Backbo ......
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（三）——经典垃圾回收器
系列文章目录和关于我 一丶概述 上图展示了 经典的垃圾回收器，其中Serial,ParNew,Parallel Scavenge(图中的Parallel) 作用在新生代Serial Old CMS,Parallel Old作用在老年代，这些垃圾回收器颜色相同表示通常搭配使用。G1,ZGC,Shena ......
机器学习经典算法总结
K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别。 ......
经典 backbone 总结
ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G，仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。 ......
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。 ......
OpenCV之C++经典案例
四个案例实战 1、刀片缺陷检测 2、自定义对象检测 3、实时二维码检测 4、图像分割与色彩提取 1、刀片缺陷检测 问题分析 解决思路 尝试二值图像分析 模板匹配技术 代码实现 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namesp ......