JAVA多线程与并发学习总结
1. 计算机系统使用高速缓存来作为内存与处理器之间的缓冲，将运算需要用到的数据复制到缓存中，让计算能快速进行；当运算结束后再从缓存同步回内存之中，这样处理器就无需等待缓慢的内存读写了。缓存一致性：多处理器系统中，因为共享同一主内存，当多个处理器的运算任务都设计到...
2024-01-10
JS中Array数组学习总结
引用类型分为Object类型（所谓的对象），Array类型（本文谈的数组），Function类型等。那么，数组是干啥的呢？在我看来，它是用来保存数据的。一、声明一个数组：1、构造函数 var colors=new Array()；简写的话可以省略new，即var colors=Array();2、数组字面量 var colors=["black","green","pink"];二、读取和设置数组...
2024-01-10
201521123121 《JAVA程序设计》第6周学习总结
1. 本周学习总结1.1 面向对象学习暂告一段落，请使用思维导图，以封装、继承、多态为核心概念画一张思维导图，对面向对象思想进行一个总结。注1：关键词与内容不求多，但概念之间的联系要清晰，内容覆盖面向对象的核心内容即可。注2：颜色要少、连线不要复杂，必要的时候要在连线上进行说...
2024-01-10
以柔克刚之UART要点总结
[导读] 单片机开发串口是应用最为广泛的通信接口，也是最为简单的通信接口之一，但是其中的一些要点你是否明了呢？来看看本人对串口的一些总结，当然这个总结并不能面面俱到，只是将个人认为具有共性以及相对比较重要的点做了些梳理。啥是串口？首先这玩意儿分两种：通用异步收发器(UART...
2024-01-10
实习期c1一次性扣6分需要学习吗
1、实习期c1一次性扣6分不需要学习。C1驾驶员在实习期内有11分(因为实习期内扣满十二分驾照就会被注销),一次性扣六分并不需要参加学习。 2、C1驾驶证是驾驶证代号的一种。准驾小型、微型载客汽车以及轻型、微型载货汽车、轻、小、微型专项作业车等车型。考试科目包括交通法规及相关知...
2024-01-10
react学习总结--大众点评1
jsx:reactjs的一种语言//return 里面写jsx语法jsx语法形象生动 通过bundle.js转换成普通的js语法事件：判断：三元表达式页面分离：为了更好的理解页面结构page和subpage（页面内容更多的时候用到）数据传递：probs和stateprobs一般只作为父组件给子组件传递数据用，不要试图去修改自己的probs,除非你是自...
2024-01-10
万变不离其宗之UART要点总结
[导读] 单片机开发串口是应用最为广泛的通信接口，也是最为简单的通信接口之一，但是其中的一些要点你是否明了呢？来看看本人对串口的一些总结，当然这个总结并不能面面俱到，只是将个人认为具有共性以及相对比较重要的点做了些梳理。啥是串口？首先这玩意儿分两种：通用异步收发器(UART...
2024-01-10Yii学习总结之数据访问对象 (DAO)
Yii提供了强大的数据库编程支持。Yii数据访问对象(DAO)建立在PHP的数据对象(PDO)extension上，使得在一个单一的统一的接口可以访问不同的数据库管理系统(DBMS)。使用Yii的DAO开发的应用程序可以很容易地切换使用不同的数据库管理系统，而不需要修改数据访问代码。数据访问对象（DAO） 对访问存储在不同...
2024-01-10
JAVA 第一周学习总结
教材学习内容总结1.关于java2.java开发环境的配置3.java编译、运行的简单实例4.git的使用教材学习中的问题和解决过程问题1: 教材内容上只有Windows下配置开发环境的教程— 问题1解决方案：互联网上搜索mac环境下的教程，在csdn和博客园中有许多优质解答。问题2:对于java的概念混淆不清问题2解决方...
2024-01-10
【游戏开发】Acm培训自我鉴定16
Acm学习总结16这次学习总结是关于三分法的这个三分法跟二分法有相似之处的。三分法的基本原理：一个函数具有极值点，在给定的区间left到right之间存在极值点，mid=（left+right）/2;midmid=（mid+right）/2；如果mid靠近极值点，则right=midmid（就是极值点右侧靠近右端点的点）；如果midmid更靠近极值点那么le...
2024-01-10
韩国买mcm哪里便宜
想买MCM却不想花太多钱？来韩国，这里有很多地方可以买到便宜的MCM。在韩国，你可以从官方直营店、Department Store到Outlet Store等各类销售渠道购买到如同韩国人一般的价格。下面我们详细讲述韩国哪里买MCM最划算。1.官方直营店首推官方直营店，这里可以买到全新的MCM产品，并且价格通常比其他销售渠...
2024-01-10
机器学习：从入门到晋级
目前，人工智能（AI）非常热门，许多人都想一窥究竟。如果你对人工智能有所了解，但对机器学习（Machine Learning）的理解有很多的困惑，那么看完本文后你将会对此有进一步深入理解。在这里，不会详细介绍机器学习算法的基本原理，而是通过将比较有意思的视频（YouTube）和文字相结合，...
2024-01-10
机器学习入门：脸部关键点检测
在前几篇文章中我们看到了怎样检测图片上的物体，例如人脸，那么把实现人脸识别的时候是不是可以把图片中的人脸截取出来再交给识别人脸的模型呢？下面的流程是可行的，但因为人脸的范围不够准确，截取出来的人脸并不在图片的正中心，对于识别人脸的模型来说，数据质量不够好就会导致识别...
2024-01-10近似字符串匹配-机器学习
我有一个要求，其中我的源数据位于HDFS中，并且有一个包含用户技能的字段。现在，源文件具有归因于用户的所有技能，例如-管理，JAVA，HADOOP，PIG，SQL，性能调整，C，业务咨询，销售等.....现在，我的疑问是，我需要构建一种机器学习算法来检测所谓的技能中是否存在一些拼写错误。例如，如果不...
2024-01-10
使用机器学习预测股价
股票价格预测有助于确定未来几天或几周内股票的走势，或者至少显示趋势。股票价格取决于多种因素，例如：基本因素：收入，利润，市场份额，业务的潜在增长前景外部因素：大流行病，例如新冠，外汇汇率，石油价格，黄金价格，债券收益率，全球股票市场技术因素：价格走势，交易量，移动...
2024-01-10
机器学习之分类：准确率
准确率是一个用于评估分类模型的指标。通俗来说，准确率是指我们的模型预测准确的结果所占的比例。正式点说，准确率的定义如下：Accuracy = \dfrac{Number of correct predictions}{Total number of predictions}对于二元分类，也可以根据正类别和负类别按如下方式计算准确率：Accuracy = \dfrac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}其...
2024-01-10
机器学习之特征工程
传统编程的关注点是代码. 在机器学习项目中, 关注点变成了特征表示.也就是说, 开发者通过添加和改善特征来调整模型.将原始数据映射到特征图 1 左侧表示来自输入数据源的原始数据, 右侧表示特征矢量, 也就是组成数据集中样本的浮点值集.特征工程指的是将原始数据转换为特征矢量.进行特征工程...
2024-01-10
如何入门机器学习
本篇文章，我将从过来的人角度介绍下机器学习如何从入门到精通，这里我们谈经验，谈工具，更谈方法论。1.入门作为初入机器学习的小白，你可能除了一颗好奇的心和一番热血外什么都不没有，当然最好还是希望你能有线性代数、微积分和概率论的基础。你可能会心存顾虑：学过但忘了。不用担...
2024-01-10
机器学习之分类：预测偏差
逻辑回归预测应当无偏差。即：“预测平均值”应当约等于“观察平均值”预测偏差指的是这两个平均值之间的差值。即：预测偏差 = 预测平均值 - 数据集中相应标签的平均值注意：“预测偏差”与“偏差”（“wx + b”中的“b”)不是一回事。如果出现非常高的非零预测偏差，则说明模型某处存在错误...
2024-01-10
机器学习的分类
品牌型号：Redmibook Pro 15系统：Windows 101、监督学习：表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性及特征点位置等。这些标记作为预期效果，不断修正机器的预测结果。具体实现过程是：通过大量带有标记的数据来训练机器，机器将预测结果与期望结果进行比对；之后根据比对结果来修改模型中的参数，再一次输出预测结果；然后将预测结果与期望结果进行比对，重复多次直...
2024-02-13
机器学习之分类：精确率和召回率
精确率精确率指标尝试回答以下问题：在被识别为正类别的样本中，确实为正类别的比例是多少？精确率的定义如下：Precision = \dfrac{TP}{TP + FP}注意：如果模型的预测结果中没有假正例，则模型的精确率为 1.0 。让我们来计算一下上一部分中用于分析肿瘤的机器学习模型的精确率：精确率 = \dfrac{TP}{TP ...
2024-01-10
反思深度学习时代的数据的不合理有效性
摘要视觉深度学习的成功可归结为：具有高容量的模型增加的计算能力大规模标记数据的可用性自 2012 年以来，GPU 的模型和计算能力的表示能力已经取得了重大进展。但是，最大数据集的大小令人惊讶地保持不变。如果我们将数据集大小增加 10 倍或 100 倍会发生什么？本文朝着清除围绕“巨大数...
2024-01-10
HLS深度学习高层次综合系统
本文记录几个面向深度神经网络(DNN)的高层次综合系统，包括DNNBuilder [ICCAD’18]和FlexCNN [FPGA’20]。DNNBuilder & FlexCNN编译流程DNNBuilder1前端接收Caffe的网络架构，后端输出RTL代码；FlexCNN 2前端接收Tensorflow的网络架构，后端输出C HLS代码。FlexCNN考虑到不同layer的动态分块(tiling)，并且做成了end-to-end的编...
2024-01-10
深度学习框架与图分析框架的异同
什么是框架(Framework)？对某个特定领域的各种算法进行抽象抽取其中大量重复利用的单元成为算子在现有编程语言（Python/C++）基础上提供API接口注意尚未达到编程语言的级别，如果连语法(syntax)也一并规定，那就变成领域特定语言(Domain Specific Language, DSL)简而言之，框架是大量可重用的基础设施/库...
2024-01-10
深度学习已训练完，如何调用并对新图片进行测试
GitHub上的一个项目（https://github.com/david-gpu/...），已经训练完了，如何调用已经训练完生成的文件，进行对新图片的测试演示。...
2024-01-10
美颜深度学习系列之人像审美
中国人审美的标准：1，面部轮廓——“三庭五眼”；2，人脸正中垂直轴上——“四高三低”；3，人脸正中水平轴上——“丰”；4，五官精致符合上述三个条件，即中国人眼中的美貌了。下面我们来具体分析：①三庭五眼世界各国普遍认为“瓜子脸、鹅蛋脸”是最美的脸形，从标准脸形的美学标...
2024-01-10
深入学习KVM
深入学习KVM一、环境准备主机名IP操作系统内存硬盘kvm0110.0.0.11centos74G50G优化：kvm01在安装系统的时候，不要使用自动分区，自动分区使用的LVM分区，在使用kvm的时候，特别卡！关闭selinux关[root@kvm02 ~]# grep "SELINUX=disabled" /etc/selinux/configSELINUX=disabled闭firewalld[root@kvm02 ~]# systemctl stop firew...
2024-01-10
详解深度学习框架制造原理
2021年，发展深度学习技术，需要十分重视的就是深度学习框架。 01深度学习框架受到高度重视 随着技术的不断前进和应用的大规模增长，产业开发者们面临的挑战，也是日渐地突出。而作为人工智能实现跨越发展的重要突破口，深度学习框架引起了科技界、产业界的高度重视。 在整个人工智...
2024-01-10
MySQL深入学习
B+树索引的正确使用索引并不是越多越好，索引创建越多，MySQL维护的代价越高，如果SQL未能完全使用到索引，创建索引的意义是不大的。适用条件表x，创建索引a,b,c。主键y。全值匹配select * from x where a = "" and b = "" and c = ""当我们创建的索引abc，此时我们有a，b，c字段的索引是可以匹配到的，不论...
2024-01-10
深度学习AI美颜之人脸自动美型算法
本文在这里对人脸智能美型做个详解。人脸智能美型包含如下两个部分：①人脸轮廓自动调整②五官自动修正人脸轮廓自动修正：对人脸大小，胖瘦进行自动调整，目前app中常用的瘦脸只是其中一个特例而已；五官自动修正：包含眼睛大小自动调整，鼻子形状位置修正，眉毛位置修正以及嘴巴形状...
2024-01-10
docx4j深入学习整理
引用官网上的一段话：docx4j是一个开源（ASLv2）Java库，用于创建和处理Microsoft Open XML（Word docx，Powerpoint pptx和Excel xlsx）文件。 docx4j的官网：https://www.docx4java.org/trac/docx4j ...
2024-01-10
