gadgetinspector深度 逻辑
写代码时如何合理的画图表达逻辑结构
在解决编程基础练习题时，使用图表是一种非常有效的方法，可以帮助你更清晰地表达逻辑结构。以下是一些建议： 流程图： 流程图是表达程序逻辑结构最常见的一种图表。在流程图中，你可以使用不同的图形表示不同的操作，如矩形表示处理步骤，菱形表示判断条件，箭头表示流程的流向。 例子：计算 1 到 10 的和 + ......
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
spring boot遇到的坑：在afterPropertiesSet()中执行逻辑异常
问题描述 @Bean @LoadBalanced public RestTemplate restTemplate(SpringClientFactory clientFactory, LoadBalancerClient loadBalancer) { return new RestTemplat ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
74逻辑芯片介绍、特点和使用指南
常用的74逻辑芯片： 传统型： 74×× -标准型 4F×× -F：Flash -高速 肖特基型： 74LS×× -LS：LOW SBD -低功耗肖特基 74ALS×× -ALS：ADVANCED LOW SBD -先进低功耗肖特基 74S×× -S：SBD -肖特基 74AS×× -AS：ADVA ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
Unity3D 服务器逻辑和传输如何分层/解耦详解
Unity3D 是一款强大的游戏开发引擎，它提供了丰富的功能和工具，使得开发者可以轻松地创建高质量的游戏。在游戏开发过程中，服务器逻辑和传输是非常重要的组成部分。本文将详细介绍如何在Unity3D中实现服务器逻辑和传输的分层和解耦。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
Unity3D 如何把全部游戏逻辑都放到lua层实现详解
Unity3D是一款非常流行的游戏开发引擎，它支持C#、JavaScript和Boo等脚本语言。然而，有时候我们可能希望将全部游戏逻辑都放到Lua层实现，这样可以更方便地进行游戏逻辑的修改和调试。本文将详细介绍如何使用Unity3D将全部游戏逻辑都放到Lua层实现。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里 ......
逻辑脚本开发
1.安装lnmp/lamp脚本开发： 1.1 模拟创建出两个安装脚本：lnmp.sh和lamp.sh 1.2 创建lamp_or_lnmp.sh脚本，用来调用执行lamp.sh和lnmp.sh文件 总结： ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
利用JavaScript函数进行数学计算和逻辑判断
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
字符串值判断逻辑
字符串比较测试： 比较两个字符串变量的值，是否相等，不等这样的情况 = 判断是否相等 != 判断是不等的 ! 取结果的反义 注意：对于字符串变量的比较，一定要记住给变量添加双引号，使用等于号的值判断，左右两边也必须有空格 ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......
ClickHouse的JOIN算法选择逻辑以及auto选项
Setting配置join_algorithm用于指定JOIN算法，它可以设置为多个值，例如join_algorithm='direct,hash,partial_merge'。在选择最终JOIN算法的时候是根据setting配置join_algorithm, 以及JOIN操作的Strictness... ......
CHAT GPT全称及其发展历程深度剖析
CHAT GPT全称为Conversational Generative Pre-trained Transformer，是一种由OpenAI开发的自然语言处理模型。该模型旨在生成流畅且连贯的对话回复，从而在聊天机器人应用中表现出卓越的性能。 CHAT GPT的发展起始于OpenAI提出的GPT架构 ......
动手学深度学习v2：数据操作+数据预处理
数据操作 import torch x=torch.arange(12) # x的output为 tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数 x.shape # output: torch.Size([1 ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......