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想要飞翔的小猪
H5移动端开发vuehtml5h5移动端ios兼容
第一次弄移动端H5项目开发,虽然是简单的页面展示,但也遇到了很多细节问题与兼容问题,尤其是h5视频标签video,一.移动端禁止缩放兼容主要属性是user-scalable=no",width:视口的宽度,width=device-width:宽度是设备的宽度initial-scale:初始化缩放,-initial-scale=1.0:不缩放user-scalable:是否允许用户自行缩放,取值0
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
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ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
?Agony
lstm人工智能rnn
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- Python训练营打卡——DAY16(2025.5.5)
cosine2025
Python训练营打卡python开发语言机器学习
目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
- FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation
justtoomuchforyou
智驾
NVidia,CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper:https://arxiv.org/pdf/2307.1492code:https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H,1B外部数据集预训练:object365nuscenes:有点云label,强化网络
- 代码随想录算法训练营第52天 | 101.孤岛的总面积 、102.沉没孤岛、103.水流问题、104.建造最大岛屿
Amor_Fati_Yu
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101.孤岛的总面积卡码题目链接:101.孤岛的总面积学习链接:代码随想录题解:法一:count=0defdfs(grid,x,y):globalcountgrid[x][y]=0count+=1directions=[[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]fori,jindirections:next_x=x+inext_y=y+jifnext_x=len(grid)ornext_
- 川翔云电脑全新上线:三维行业高效云端算力新选择
渲染101专业云渲染
电脑houdinimayablender3d云计算
一、核心定位与优势云端虚拟工作站服务依托云端高性能CPU/GPU集群,提供远程桌面服务,支持普通设备运行专业软件。按需付费模式:无需采购高端硬件,大幅降低成本投入。生态协同优势:与渲染101同属母公司,可在云电脑中完成创作后一键提交至渲染101平台进行分布式渲染。二、硬件配置与性能参数CPU机型(侧重计算能力)GPU机型(图形渲染/AI训练)性能亮点支持最高8卡并联,显存叠加提升复杂场景处理能力。
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- 前端用MQTT协议通信的场景和好处
CreatorRay
前端网络面试前端MQTT网络协议物联网
上家公司中前端项目有用MQTT协议和硬件通信的场景,虽然很早就听说过MQTT协议,但是这是第一次在前端项目里基于MQTT协议做网络通信。当时没了解太多,工作中只做好了代码层面的工作,并没有深入了解MQTT协议的好处和适合的应用场景。在前端项目中,应该99%的情况都会基于HTTP和WebSocket来进行网络通信,使用MQTT在前端里确实比较小众。目前可能只会在物联网项目中,需要跟硬件通信的前提下,
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「安卓原生3D开源渲染引擎」:Sceneform‑EQR渲染引擎“那一夜凌晨3点,第一次提交PR的手在抖……”——我深刻体会这种忐忑与激动。仓库地址:(github.com)。一、前言:开源对我意味着什么DIY的自由Vs.工业化的束缚刚入Android原生开发时,我习惯自己在项目里嵌入各种3D渲染/AR/XR模块,结构臃肿、流程混乱。当我知道GoogleSceneformSDK被弃用,起初只是出于
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深度解析JavaScript闭包引言:为什么闭包让人又爱又怕?在JavaScript的学习过程中,闭包(Closure)是一个绕不开的“坎”。很多开发者第一次接触闭包时,会感到一头雾水:“为什么函数能记住外部作用域的变量?”、“为什么闭包会导致内存泄漏?”。但另一方面,闭包又是JavaScript最强大的特性之一,它支撑着模块化开发、数据封装、异步编程等核心场景。本文将通过通俗的语言和生动的案例,
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- Solidity/Rust 实战 —— Web3 开发者免费训练营(第16期)
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共学营rustweb3开发语言
HackQuest第16期Solidity/Rust共学营即将开营!Solidity/Rust共学营信息清单6月11日-6月20日免费(成功结营的小伙伴还将获得专属周边)全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书关于HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区,我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前我们的产品仍处于内测阶段,我们计划招募小伙伴们
- 误差的回响:反向传播算法与神经网络的惊天逆转
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2022年的论文题目是基于CBSD的软件设计方法及应用,本人写了基于ABSD的软件设计方法及应用,论文离题拿了3x分,悲催,这是我的第一次考架构师,是最后一次手写版考试,是最有可能通过的一次。下面是我的论文。论基于架构的软件设计方法及应用摘要2020年5月,我司中标了某省联网收费的省站直传项目,该项目将建设一套全省收费站与省中心相互通信传输数据的平台,主要分为上传、下发、监控三个子系统。,包括收费
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规范的文件命名目标:将文件夹中的文件按规则重命名(如添加前缀、序号等)。#示例importos#定义文件夹路径folder_path=r'C:\Users\Name\Documents\Project\Files'#遍历文件夹中的文件forindex,filenameinenumerate(os.listdir(folder_path)):#拆分文件名和后缀file_ext=os.path.spl
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@浙大疏锦行DAY27函数专题2:装饰器ps:第一期day27对应5月16日知识点回顾:1.装饰器的思想:进一步复用2.函数的装饰器写法3.注意内部函数的返回值作业:编写一个装饰器logger,在函数执行前后打印日志信息(如函数名、参数、返回值)昨天我们接触到了函数大部分的功能,然后在你日常ctrl点进某个复杂的项目,发现函数上方有一个@xxx,它就是装饰器装饰器本质上是一个Python函数,它可
- 《多设备协同训练:HarmonyOS联邦学习驱动Unity游戏AI进化》
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随着游戏产业的智能化升级,游戏AI正从传统的规则驱动向数据驱动的“自进化”模式转型。然而,传统游戏AI训练面临数据孤岛、计算资源受限、隐私安全风险三大核心挑战:单设备训练难以处理复杂场景的海量数据,集中式训练需上传用户行为数据(侵犯隐私),且高性能计算依赖云端或专用硬件(成本高、延迟大)。在此背景下,HarmonyOS联邦学习与多设备协同训练的融合,为Unity游戏AI的智能化进化提供了突破性解决
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以下是一个基于PythonAnaconda环境,使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案。内容涵盖数据预处理、模型构建、训练优化、预测可视化和结果分析等核心环节,代码与文字说明共计超过6000字。基于CNN-LSTM的碳交易价格预测系统设计与实现一、项目背景与目标1.1碳交易市场概述碳交易作为应对气候变化的重要市场机制,其价格波动直接影响企业减排决策。准确预测碳价(CarbonEmis
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小模型和大模型在多个方面存在显著差异,主要体现在参数量、训练与运行速度、处理数据的准确性及应用场景上。参数量:大模型通常包含数十亿甚至数万亿个参数,这使得它们能够捕捉更复杂的数据模式和关系。相比之下,小模型的参数数量相对较少,通常在几百万到几千万之间,这限制了它们处理复杂任务的能力,但同时也意味着它们可以更快地训练和部署。训练与运行速度:由于参数数量的差异,小模型的训练和推理速度通常比大模型快。这
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#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
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LeetCode704二分查找题目链接二分查找左闭右闭写法classSolution{publicintsearch(int[]nums,inttarget){intleft=0,right=nums.length-1;if(targetnums[right]){return-1;}while(left>1);if(target>nums[mid]){left=mid+1;}if(targetnu
- uniapp- UTS 插件鸿蒙端开发示例 虽然我们这个示例简单 但是这个是难住很多人的一大步
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UTS插件鸿蒙端开发示例以上示例已开源项目地址请参考示例代码。前言虽然这个UTS插件鸿蒙端的示例看起来很简单,但说实话,这一步其实难住了不少开发者。很多人第一次做UTS插件,尤其是要跑通鸿蒙端,都会在这里卡壳。希望这份文档能帮你少走弯路,顺利迈过这道坎。基础知识补充什么是UTS插件?UTS插件其实就是uni-appx扩展API的标准插件形式。你可以把它理解成"写一份TypeScript风格的代码,
- 如何设计和训练大模型(神经网络):从入门到精通!
“学习一门技术,先找一套工具和理论研究下去;千万不要反复横跳,什么都想学”大模型作为未来重要的发展方向,很多人想学习大模型技术,但又苦于无从下手;而本公众号前前后后也写过一些怎么学习大模型技术的方法论;但大部分都是从应用的角度作为切入点。但是,有一个问题就是,如果你是一个技术从业者,想学习和设计一款属于自己的大模型,应该怎么做?设计一个自己的大模型大模型作为一门快速发展的新型技术,其理论与实现也是
- pytorch 要点之雅可比向量积
AI大模型教程
pytorch人工智能pythonfacebook深度学习机器学习webpack
自动微分是PyTorch深度学习框架的核心。既然是核心,就需要敲黑板、划重点学习。同时,带来另外一个重要的数学概念:雅可比向量积。PyTorch中的自动微分与雅可比向量积自动微分(AutomaticDifferentiation,AD)是深度学习框架中的关键技术之一,它使得模型训练变得更加简单和高效。且已知:PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,它内置了强大的自动微分功能。在本文中,我们将深
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
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设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
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10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟