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孪生场景编辑器(NSDT)
【简介】 小维NI的博客,it技术文章。
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粒子群算法PSO
【简介】 粒子群算法PSO,文章目录粒子群算法PSO1.简介1.1简介和背景2.算法2.1参数介绍2.2流程速度更新公式位置更新公式2.3应用3.代码3.1matlab一维的二维的3.2python粒子群算法PSO1.简介1.1简介和背景起源:1995年,受到鸟群觅食行为的规律性启发,JamesKennedy和RussellEberhart建立了一个简化算法模型,经过多年改进最终形成了粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO),也可称为粒子群算法特点:粒子群
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4. 卷积神经网络CNN
【简介】 4. 卷积神经网络CNN,文章目录4.卷积神经网络CNN4.1概念4.1.1概念4.1.2用途4.2结构介绍4.2.1结构简介4.2.2卷积层1)基本概念2)前期准备3)参数共享4)卷积运算a)二维卷积运算b)偏置c)填充d)三维卷积运算5)小结4.2.3池化层1)基本概念2)小结4.2.4全连接层1)基本概念2)例子4.2.5激活函数RelU4.2.6小结4.2.7各种
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1-深度学习绪论讲解
【简介】 1-深度学习绪论讲解,文章目录深度学习0.概述0.1概念0.2历史1.感知机1.1概念1.2算法模型1.2.1模型1.2.2分离超平面1.2.3损失函数1.2.4随机梯度下降例子1.2.5对偶形式1.3逻辑电路1.3.1与门1.3.2与非门1.3.3或门1.3.4异或门多层感知机mlp深度学习学习路线1-----python2----常见的深度学习框架3-----pytorch学习4
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邓等灯登
【简介】 CV工程师小邓的博客,it技术文章。
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图解LeetCode——189. 轮转数组
【简介】 图解LeetCode——189. 轮转数组,一、题目给定一个整数数组nums,将数组中的元素向右轮转k 个位置,其中 k 是非负数。二、示例2.1>示例1:【输入】nums=[1,2,3,4,5,6,7],k=3【输出】[5,6,7,1,2,3,4]【解释】向右轮转1步:[7,1,2,3,4,5,6]向右轮转2步:[6,7,1,2,3,4,5]向右轮转3步:[5,6,7,1,
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如何解决注册并发问题并提高QPS
【简介】 如何解决注册并发问题并提高QPS,前面在本地的windows通过apache的ab工具测试了600并发下“查询指定手机是否存在再提交数据”的注册功能会出现重复提交的情况,并且在注册完成时还需要对邀请人进行奖励,记录邀请记录,对该新用户自动发布动态信息,发短信或发邮件等其他业务功能。所以这里当并发时,注册功能就变得低效且容易出现问题。
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【JUC基础】04. Lock锁
【简介】 【JUC基础】04. Lock锁,java.util.concurrent.locks为锁定和等待条件提供一个框架的接口和类,说白了就是锁所在的包。
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VC++的DLL应用
【简介】 VC++的DLL应用,1用VC创建DLL动态连接库 1.1创建dll项目然后选择“一个空的dll工程”,然后点击“确定”便完成了“创建dll项目”的流程。 1.2为dll项目编写源文件新建两个文件:dllDemo.h,dllDem
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RHEL8Iptables与Firewalld防火墙-Linux就这么学8
【简介】 RHEL8Iptables与Firewalld防火墙-Linux就这么学8, 防火墙作为公网与内网之间的保护屏障,在保障数据的安全性方面起着至关重要的作用。本章将学习使用iptables、firewall-cmd、firewall-config和TCPWrapper等防火墙策略配置服务,学习防火墙不仅能够过滤请求的流量进行允许和拒绝操作,还可以使用Cockpit轻松监控系统的运行状态。8.1防火墙管理工具
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Od练习的第三天
【简介】 Od练习的第三天,
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igs网站里爬o文件和广播星历和tkinter使用
【简介】 igs网站里爬o文件和广播星历和tkinter使用,文章目录基础要求题目要求代码如下结果如下基础要求题目要求需求就是我要从这个网站里爬o文件和广播星历武汉大学IGS数据中心代码如下importtimeimporturllibfromtkinterimport*importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportosimportrandomfromtkinter.ttk
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2.吴恩达机器学习课程-作业2-逻辑回归
【简介】 2.吴恩达机器学习课程-作业2-逻辑回归,文章目录2.吴恩达机器学习课程-作业2-逻辑回归2.1多变量逻辑回归2.1.1概念讲解2.1.2题目介绍2.1.3数据介绍2.1.4算法流程1)归一化2)损失函数3)更新公式4)决策边界2.1.5代码介绍2.2逻辑回归的正则化2.2.1题目介绍2.2.2数据格式2.2.3算法讲解1)非线性数据特征映射2)正则化2.2.4代码讲解2.吴恩达机器学习课程-作业2-
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Visual Studio Code 如何编写运行 C、C++ 程序?
【简介】 Visual Studio Code 如何编写运行 C、C++ 程序?,描述。//欲了解更多信息,请访问:https://go.microsof
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4. 吴恩达机器学习课程-作业4-神经网络学习
【简介】 4. 吴恩达机器学习课程-作业4-神经网络学习,文章目录4.吴恩达机器学习课程-作业4-神经网络学习4.1题目介绍4.2可视化数据4.3代码介绍1)扁平化参数2)计算前馈3)代价函数4)Regularizedcostfunction正则化代价函数5)sigmod函数导数6)Randominitialization随机初始化7)计算反向传播8)梯度检查9)正则化神经网络10)优化参数11)可视化隐藏层4
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【JUC基础】05. Synchronized和ReentrantLock
【简介】 【JUC基础】05. Synchronized和ReentrantLock,前面两篇中分别讲了Synchronized和ReentrantLock。两种方式都能实现同步锁,且也都能解决多线程的并发问题。那么这两个有什么区别呢?这个也是一个高频的面经题。
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文献查找网站集合(自用)
【简介】 文献查找网站集合(自用),常用的文献网站Sci-Hub:everyoneisapirate-evenscientistsNature在2014年12月时,《自然》(Nature)也宣布了开放所有研究论文,包括旗下48个杂志,可惜不能免费复制、打印或下载。http://spis.hnlat.com/scholararxiv一个收集物理学、数学、计算机科学与生物学的论文预印本的网站arXiv的亮点是网站上面的文章
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2018-Non-local CVPR
【简介】 2018-Non-local CVPR,基于自相似的非局域注意力机制Non-Local是王小龙在年提出的一个模型。Non-LocalNeuralNetwork和Non-LocalMeans非局部均值去燥滤波有点相似的感觉。普通的滤波都是3×3的卷积核,然后在整个图片上进行移动,处理的是3×3局部的信息。Non-LocalMeans操作则是结合了一个比较大的搜索范围,并进行加权。卷积操作,是典型的,如果要增大神经元的感受野,一般是来实现,但是都会增加,并且featuremap的尺寸会较小。为了突破,作者借鉴图像去噪这个领域的操作,提出了n
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奇异值分解SVD 原理+作业
【简介】 奇异值分解SVD 原理+作业,矩阵分解在机器学习领域有着广泛应用,是降维相关算法的基本组成部分。矩阵分解的定义把一个矩阵表示成多个矩阵连乘的形式。矩阵分解主要有两个作用常见的矩阵分解方式有以下两种特征分解Eigendecomposition,也叫作谱分解Spectraldecomposition奇异值分解SingularValuedecompositon(SVD)特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法,可是它只是对方阵而言的,在现实的世界中,咱们看到的大部分矩阵都不是方阵,好比说有NNN个学生,每一个学生有MMM科成绩,这样造
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【简介】 maqian的博客,java,oracle,spring学习it技术文章。
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