stringbuilder新人 笔记string
JUC源码学习笔记7——FutureTask源码解析,人生亦如是,run起来才有结果
系列文章目录和关于我 一丶我们在哪里会使用到FutureTask 基本上工作中和Future接口 打交道比较多,比如线程池ThreadPoolExecutor#sumbit方法,返回值就是一个Future(实际上基本上就是一个FutureTask)。ThreadPoolExecutor#sumbit ......
Git和Maven的学习笔记
Git 1、Git简介 Git 是一个免费的、开源的分布式版本控制系统,可以快速高效地处理从小型到大型的各种 项目。 Git 易于学习,占地面积小,性能极快。 它具有廉价的本地库,方便的暂存区域和多个工作 流分支等特性。其性能优于 Subversion、CVS、Perforce 和 ClearCas ......
.NET 云原生架构师训练营(基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构二)--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 结合 OP Storming 的实践 结合 OP Storming 的实践 业务模型 设计模型 代码实现 业务模型 我们可以把关键对象(职位、客户行为记录、线索)参考为 actor 猎头 ......
C#11新特性-Raw string literals原始字符串研究、示例
这几天看C# 11的新语法,学习到了Raw string literals 今天给大家分享一下: 原始字符串是字符串的一种新格式。 原始字符串可以包含任意文本,包括空格、新行、嵌入引号和其他特殊字符,无需转义字符(这个很关键、也很简单)。 原始字符串以至少三个双引号 (""") 字符开头。 它以相同 ......
Mattermost 笔记
Mattermost 是一个开源、可私有化部署的在线通讯平台,可以和Github、Jira、Jenkins、Gitlab等做集成,所以也可以作为 ChatOps 的一种实现方式。 很早之前为开源项目 boat-house 做的一个教程,今天偶尔翻笔记的时候找了出来,在这里也分享一下。 部署 使用do ......
Qwt开发笔记(二):Qwt基础框架介绍、折线图介绍、折线图Demo以及代码详解
前言 QWT开发笔记系列整理集合,这是目前使用最为广泛的Qt图表类(Qt的QWidget代码方向只有QtCharts,Qwt,QCustomPlot),使用多年,系统性的整理,本系列旨在系统解说并逐步更新其各种Demo示例 本片文章主要讲解折线图,借助折线图展现一个基础流程框架。 Demo QwtP ......
PAM8403 3.3V音频功放调试笔记
做I2S输出用了PT8211(实际上买到的丝印是GH8211), 双声道, LSB格式, 工作正常但是输出功率非常低, 喇叭声音要贴近了才能勉强听到, 所以打算做一个PT8211带功放的I2S模块. 最开始用的是PT8211 + LM386 * 2, 能正常工作就是LM386的电压要求比较高, 只能... ......
Python字符串格式化与F-String语法
Python格式化字符串有三种方法,第一是早期就有的%,其次是2.5之后的format(),还有就是3.6添加的f-string,本文还额外介绍了内置的标准库Template,该库也提供了格式化字符串的方法。 ......
MIT6.828学习笔记3(Lab3)
在这个lab中我们需要创建一个用户环境(UNIX中的进程,它们的接口和实现不同),加载一个程序并运行,并使内核能够处理一些常用的中断请求。 ......
React报错之Function components cannot have string refs
总览 当我们在一个函数组件中使用一个字符串作为ref时,会产生"Function components cannot have string refs"错误。为了解决该错误,使用useRef()钩子来得到一个可变的ref对象,这样你就可以在组件中作为ref使用。 这里有个示例用来展示错误是如何发生的 ......
Pytorch学习笔记之tensorboard
训练模型过程中,经常需要追踪一些性能指标的变化情况,以便了解模型的实时动态,例如:回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外,我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
.NET 云原生架构师训练营(基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构一)--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 为什么我们用 Orleans 分布式系统开发、测试的难度(服务发现、通信) 运维的复杂度(伸缩性与可靠性的保障) actor 拥有全局唯一身份 自动伸缩功能 Dapr VS Orlean ......
【图像处理笔记】小波变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 1987年,小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术,包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义,多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号(或图像)表示与分析。 曾经有人问我有关haar ......
【图像处理笔记】傅里叶变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 在之前的博客图像增强,傅里叶变换(OpenCV)中都有用到过傅里叶变换,但一直都不是特别理解,现系统地学习一下。先来看一个视频傅里叶级数与傅立叶变换,我们了解到任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和/或余弦函数之和,其中每个正弦函数和/或余弦函数都乘以不同的系 ......
视频超分之BasicVSR-阅读笔记
1.介绍 对于视频超分提出了很多方法,EDVR中采用了多尺度可变形对齐模块和多个注意层进行对齐和定位并且从不同的帧聚合特征,在RBPN中,多个投影模块用于顺序聚合多个帧中的特征。这样的设计是有效的,但不可避免地增加了运行时和模型的复杂性。此外,与SISR不同,VSR方法的潜在复杂和不同设计在实施和扩 ......
视频超分之BasicVSR++阅读笔记
1.介绍 在这项工作中,我们通过设计二阶网格传播和流引导的可变形对齐来重新设计BasicVSR,使信息能够更有效地传播和聚合。 如图所示,提出的二阶网格传播解决了BasicVSR中的两个限制:i)我们允许以类似网格的方式进行更积极的双向传播,ii)我们放松了BasicVSR中一阶马尔可夫特性的假设, ......
JUC源码学习笔记6——ReentrantReadWriteLock
系列文章目录和关于我 阅读此文需要有AQS独占和AQS共享的源码功底,推荐阅读: 1.JUC源码学习笔记1——AQS独占模式和ReentrantLock 2.JUC源码学习笔记2——AQS共享和Semaphore,CountDownLatch 一丶类结构和源码注释解读 1.ReadWriteLock ......
《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》阅读笔记
概括 模型总述 本篇论文主要介绍DALL·E 2模型,它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型,OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型,2021年年底推出了GLIDE模型。 DALL·E 2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像,这些图像从来没有在训练集里出现过,模型真的学习到 ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......