- 通俗详解redis底层数据结构哈希表之渐进式rehash
八股文领域大手子
javajvm算法数据库mysqlredis
一、为什么要用渐进式rehash?假设你家的旧柜子(哈希表)装满了,需要换个大柜子。如果一次性把所有东西倒腾到新柜子,你可能得停下手头所有事,累得半死(这就是传统rehash的问题:卡顿)。Redis为了不“累死”,选择边搬边用,每次搬一点,这就是“渐进式”。二、具体怎么“搬家”?1️⃣先准备好新柜子(分配空间)•Redis会先申请一个更大的新哈希表(比如旧表两倍大),这时候系统里同时有「旧表」和
- QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比
kanhao100
笔记深度学习边缘计算
QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域,量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示,量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备(如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备),量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具:QKeras、Brevitas和QONNX,从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
- 2. 猜数字游戏
老实人y
Rust小白初学rust开发语言后端
目录创建一个新项目处理一次猜测生成一个秘密数字使用crate来增加更多功能Cargo.lock文件确保构建是可重现的更新crate到一个新版本生成一个随机数比较猜测的数字和神秘数字使用循环来允许多次猜测猜测正确后退出处理无效输入最终代码程序会随机生成一个1到100之间的整数。接着它会提示玩家猜一个数并输入,然后指出猜测是大了还是小了。如果猜对了,它会打印祝贺信息并退出。创建一个新项目project
- 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的?
yuanpan
机器学习神经网络transformer
机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结,涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变:1.早期神经网络:感知机(Perceptron)时间:1950年代末至1960年代。背景:感知机由FrankRosenblatt提出,是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成,可以用于简单的二分类任务。特点:输入层和输出层之间直接连接,没有隐藏层。使用简单的
- 【Lua】实现面向对象
xiaoaiyu___
Lualua开发语言
面向对象面向对象的三大特性:封装、继承、多态。封装:就是把对象的属性和行为(数据)结合为一个独立的整体,并尽可能隐藏对象的内部实现细节。继承:从已有的类中派生出新的类称为子类,子类继承父类的数据属性和行为,并能根据自己的需求扩展出新的行为,可以提高代码的复用性。多态:指允许不同的对象对同一消息做出响应。即同一消息可以根据发送对象的不同而采用多种不同的行为方式(发送消息就是函数调用)。1.封装。在L
- 关于重投影误差小记
文弱_书生
乱七八糟数码相机算法
重投影误差(ReprojectionError)讲解1.什么是重投影误差?在三维重建或相机标定过程中,我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。理想情况下,该点的投影位置应该与实际图像中的观测点(如特征点)完全匹配,但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差,这两个点可能会有偏差。重投影误差就是这个偏差的度量,即:e=∥pobserved−preprojected∥e=\|p_
- 关于离子滤波小记
文弱_书生
乱七八糟人工智能计算机视觉算法
粒子滤波(ParticleFilter,PF)粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法,主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本(粒子)**来近似后验概率分布,而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设(如高斯分布)。设系统的状态模型如下:xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
- 旋转位置编码(Rotary Positional Encoding, RoPE):中文公式详解与代码实现
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深度学习模块人工智能自然语言处理语言模型深度学习
旋转位置编码(RotaryPositionalEncoding,RoPE):中文公式详解与代码实现在序列模型中,位置信息对于任务的理解至关重要。传统的绝对和相对位置编码各有优缺点,而RoPE作为一种创新的位置编码方法,展现了其独特的优势。RoPE的核心思想RoPE通过旋转机制动态地捕捉位置信息。它允许查询(query)和键(key)向量的旋转程度根据它们之间的相对或绝对位置自动调整。这种方法使模型
- 10分钟了解基金基础知识
leo_厉锵
金融栏金融
一、基金的本质股票、债券和基金具有一定的可比性,而银行理财产品较为特殊。(一)股票股票代表一个公司的股份。拥有公司股票就相当于拥有部分公司股份。股票投资收益潜力大,因为公司可能是赚钱机器从而导致股价暴涨;但风险也很高,因为公司可能经营不善致使股价暴跌。(二)债券债券代表一种债权,即借钱给别人。例如国债,可理解为国家向你借钱并打借条,约定偿还时间和利息。债券代表着债券关系。(三)基金股票和债券属于直
- 目标检测中归一化的目的?
林语微光
kaggle目标检测目标跟踪人工智能
在目标检测任务中,归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度,主要有以下几个原因:1.统一尺度不同图像可能具有不同的宽度和高度。通过将坐标和尺寸除以图像的宽度和高度,可以将所有图像的标注信息统一到相同的尺度范围([0,1])。这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像,而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的,而不是绝对像素值。这种相对性使得
- 关于神经网络中的正则化
文弱_书生
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- Python异步编程 - asyncio库
孤寒者
Python全栈系列教程python异步编程asyncioyield协程
目录:每篇前言:异步IOPython中的异步编程实现方式:协程Python传统协程示例:实现生产者-消费者模型消费者:生产者:运行流程:整体流程:传统协程——>现代协程:asyncio库async/await每篇前言:作者介绍:【孤寒者】—CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、华为云享专家Python全栈领域博主、CSDN原力计划作者本文已收录于爬虫必备前端技术栈专栏:《爬虫必备前端技术栈
- 【布鲁姆6大认知层级】
搞技术的季
经验分享
认知思维目标层次由低到高、由简到繁分为六个层次,层层递进,这6个层级分别是:记忆——理解——应用——分析——评价——创新。第一层:记忆是指认识并记忆概念、知识,将其储存在大脑并及时提取,例如背单词、古诗、名词概念等。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认,虽然机械,但对学习和解决更复杂的问题来说是必不可少的基础环节。第二层:理解是指对事物或知识的领会,当学习者对"新"知识与原有知识产生联系时,
- 传统金融和分布式金融
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DeFi金融分布式
文章目录传统金融和分布式金融一、传统金融机构的核心问题深度剖析1.支付与清算系统的结构性缺陷2.金融排斥(FinancialExclusion)的根源3.中心化风险的爆发与传导二、DeFi的技术突破与创新机制1.支付与清算:区块链的底层重构2.普惠金融的技术民主化3.去中心化治理与透明化运作三、DeFivs传统金融的范式革命1.价值传递范式的颠覆2.风险分散机制的升级3.经济模型的创新实验四、De
- 2025年中央预算内投资专项(第二批)节能降碳申报指南:方向解析、条件详解与实操攻略
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核心提示:2025年中央预算内投资专项(第二批)节能降碳项目申报已进入倒计时!本文深度解析申报方向、条件、资金支持比例,并提供七大行业改造实例与申报策略,助您抢占政策红利先机。一、政策背景与申报时效2025年中央预算内投资专项(第二批)节能降碳是国家"双碳"战略落地的关键举措,旨在通过财政支持加速重点领域低碳转型。本批次申报截止日期为本月底,拟申报单位需立即启动材料准备工作。二、三大申报方向深度解
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标题:GeminiEmbedding:GeneralizableEmbeddingsfromGemini来源:arXiv,2503.07891摘要在本报告中,我们介绍了Gemini嵌入,这是一种最先进的嵌入模型,它利用了Gemini、Google最有能力的大型语言模型的力量。利用Gemini固有的多语言和代码理解能力,GeminiEmbedding为跨越多种语言和文本模式的文本生成高度可概括的嵌入
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目录一、维度建模核心理论体系1.1Kimball方法论四大支柱1.2关键概念对比矩阵二、四步建模法全流程解析2.1选择业务过程(以电商为例)2.2声明原子粒度(订单案例)2.3维度设计规范时间维度(含财年逻辑)SCDType2完整实现(Hudi)2.4事实表类型与设计三、企业级建模实战:电商用户分析3.1业务矩阵分析3.2模型实现代码四、高级建模技巧4.1多星型模式关联4.2大数据场景优化五、性能
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
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人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
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深度学习人工智能deepseek机器学习算法
一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调(Fine-Tuning)的含义与特点定义与作用微调指在预训练好(通用)的基础模型上,通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数,使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”,更好地理解专业术语和领域知识,从而提升准确性和响应质量。例如,为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型,往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
- AI界劳斯莱斯o1 -Pro来了!百万token收费600刀,OpenAI在AI普惠反方向狂奔?
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话题文章人工智能算家云OpenAIo1-proAPIOpenAI发布最贵模型DeepSeek
刚刚,OpenAI宣布推出其最新的高性能推理模型o1-pro。当大家还在为GPT-4.5的订阅费感到肉痛时,OpenAI用一记价格暴击刷新了认知——全新推理模型o1-pro的API定价,输入每百万token收费150美元,输出每百万token收费600美元,比前代模型贵了10倍,更是将DeepSeek-R1甩出270倍价差。与OpenAI其他模型相比,o1-pro的价格高出了不止一点:目前o1-p
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目录1.安装OllamamacOS或LinuxWindows(WSL2)2.基础命令启动与停止更新Ollama3.模型管理下载预训练模型运行模型查看已安装模型删除模型从Modelfile创建自定义模型4.高级功能服务器模式与API多会话管理环境变量配置5.常见问题与技巧加速模型下载查看日志模型参数调整模型导出与分享Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具,能够帮助用户在本地运行大模型。通过简单
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项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
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- CommonDAO(公共/基础DAO)
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好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
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1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
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“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
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一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
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即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
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oracle
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一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
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2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
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jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
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public class CommonSubSequence {
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* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
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- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
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在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
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oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
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- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
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资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
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could 能够
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Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
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juice 汁,果汁
head 头;头部
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dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S