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菜萝卜子
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操作系统进程相关笔记提示:进程牵扯到大量操作系统原理知识,建议先学习《操作系统原理》,再来学习多进程相关内容。1.使用os.fork()创建多进程说明:此方法适用于Linux环境。调用os.fork()后,若返回值为0,则证明当前为子进程;否则为父进程。importos,timeresult=os.fork()print("processpidis:",result)#如果输出0则证明是子进程if
- 机器学习系列----介绍前馈神经网络和卷积神经网络 (CNN)
DK22151
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前言在深度学习领域,神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的数学模型。它通过大量的层次结构和参数调整来实现模式识别、分类、回归等任务。常见的神经网络结构有前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks,简称FNN)和卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)。这两种网络模型在图像处理、语音识别等多个领域取得了巨大的成功。本篇博客将详细介绍前
- 生成对抗网络(GAN)在计算机视觉中的全面解析
t0_54manong
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在现代深度学习应用中,从计算机视觉到自然语言处理,数据生成方法多种多样。如今,我们已经能够生成几乎能以假乱真的生成数据。生成学习大致可分为两大类:变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)。为什么不只用自编码器很多人疑惑,为什么研究人员要使用复杂的GAN,而不是简单地使用自编码器并最小化均方误差,让预测图像与目标图像匹配呢?原因在于,这类模型在图像生成方面效果不佳。仅仅最小化距离会因为平均化操
- 论工作中的学习
Irene1991
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学习就像是筛网。当海量的知识扑面而来,第一次只能抓住手边的,当前要用的,急匆匆的,粗枝大叶,很多知其然,不知其所以然。人的成长也是阶段性的。当下有些太复杂的,根本不想知道,想得太多,徒增烦恼。而那些看似简单的,以为了解的,当偶然得知了它的某些以前不知道的特性,就会让人有点惊喜,有点开心。这种开心只能跟同道之人分享,别人不能理解。这是学习的快乐,也是复习的快乐。温故而知新,可以为师矣。复习就像重新过
- 机器学习中的密度聚类算法:深入解析与应用
长风清留扬
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在机器学习的广阔领域中,聚类算法作为一种无监督学习方法,扮演着至关重要的角色。其中,密度聚类算法以其独特的优势,在数据挖掘、图像分割、市场细分等多个领域得到了广泛应用。一、密度聚类算法的基本原理密度聚类算法是一种基于数据点密度的聚类方法,其核心理念是发现数据空间中具有相似密度的区域,并将这些区域划分为不同的聚类。与传统的聚类算法(如K均值和层次聚类)相比,密度聚类算法不需要提前指定聚类的个数,能够
- 深度探索:层次聚类算法在机器学习中的原理与应用
生瓜蛋子
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目录1.引言与背景2.层次聚类定理3.算法原理4.算法实现Python代码实现5.优缺点分析优点:缺点:6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景层次聚类(HierarchicalClustering)是一种重要的无监督机器学习聚类方法,它通过构建一棵层次分明的聚类树(Dendrogram),以递归方式将数据点逐步合并或分割,从而揭示数据内在的层次结构和相似性关系。层次聚类最初由J
- 【QT开发教程】Qt与第三方库的集成技巧
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在现代应用程序开发中,集成第三方库可以显著提高开发效率和功能丰富性。Qt作为一个强大的C++框架,提供了多种方式来集成第三方库。本文将详细介绍如何在Qt中集成第三方库,并提供一些实用的示例代码。博主简介:现任阿里巴巴嵌入式技术专家,15年工作经验,深耕嵌入式+人工智能领域,精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘面试。CSDN优质创作者,提供产品测评、学习辅导、简历面试辅导、毕设辅导、项目开发、C/
- 机器学习中的聚类分析算法:原理与应用
点我头像干啥
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一、什么是聚类分析?聚类分析(ClusteringAnalysis)是机器学习中一种重要的无监督学习技术,它的目标是将数据集中的样本划分为若干个组(称为"簇"),使得同一簇内的样本彼此相似,而不同簇的样本差异较大。与分类不同,聚类不需要预先标记的训练数据,而是通过数据本身的特征来发现内在的结构和模式。聚类分析在各个领域都有广泛应用,包括:客户细分社交网络分析图像分割异常检测基因表达分析等二、主要聚
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每月一瓶米诺地尔
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是的,当你实例化一个类时,会自动执行该类的构造函数(constructor)。例如:constBaseService=require("./Base");classStoreServiceextendsBaseService{constructor(data={}){data.model="store";super(data);}//获取所有门店idasyncfindOneByStoreId(st
- Oracle故障处理秘籍(二)
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- PostgreSQL体系架构知多少
呆呆的私房菜
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PostgreSQL体系架构知多少Whoami:5年+金融、政府、医疗领域工作经验的DBACertificate:PGCM、OCP、YCPSkill:Oracle、Mysql、PostgreSQL、国产数据库Platform:CSDN、墨天伦、公众号(呆呆的私房菜)业务范围:数据库安装部署、日常维护、主备切换、故障处理、性能优化、技术培训等。需要的伙伴或者商业合作请移步公众号【呆呆的私房菜】获取联
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小白学C++.
大模型相关论文语言模型gpt-3人工智能
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启动项就是开机后系统自动加载运行的程序,一些软件设置成开机启动后会更方便我们的使用。下面就和大家分享一个win10系统添加开机启动项的小技巧,感兴趣的朋友可以学习一下。大家一起往下看看吧。1、按下win+R快捷键,打开运行窗口,输入shell:startup,点击确定2、打开启动文件夹,最后把想要添加的启动项快捷方式直接拖进这个文件夹3、然后就可以看到我们将qq设置为启动项了。4、我们还可以进入任
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在人工智能的浩瀚星辰中,大模型犹如璀璨的北极星,引领着技术的前沿方向。它们不仅代表了深度学习领域的最新突破,更成为了推动各行各业智能化转型的关键力量。本文笔者总结了大模型从理论研究到实战落地所需具备的所有知识干货,与大家分享~基础知识数学深入浅出动态可视化数学之美(几何、微积分、概率论、线性代数等):https://space.bilibili.com/88461692/机器学习吴恩达机器学习入门
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1688API助力商品图片深度挖掘1688平台通过其API接口,为商家和开发者提供了多种功能,其中包括商品图片的深度挖掘。这些功能主要通过拍立淘API实现,它利用深度学习和图像识别技术,提供图片搜索和个性化推荐服务,从而提升商家和消费者在电子商务中的体验1。技术原理与实现拍立淘API是阿里巴巴集团基于深度学习技术自主研发的一款图片搜索引擎。其核心原理是通过大规模的图片数据库和先进的图像识别算法,将
- CentOS安装docker
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前言本文是作者学习docker的笔记包含安装,换源,验证docker如果感觉文章对你有帮助,可以点点关注,点点赞吗,谢谢你!1.卸载旧版yumremovedocker\docker-client\docker-client-latest\docker-common\docker-latest\docker-latest-logrotate\docker-logrotate\docker-engin
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- DeepSeek 使用全攻略:从入门到高阶提问技巧
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学习方法职场和发展计算机视觉
一、前言1:最近DeepSeek实在是太火了,作为程序员,其实能灵活运用DeepSeek,真正掌握DeepSeek的使用精髓,真的可以做到事半功倍的效果。2:作为国产领先的AI对话模型,DeepSeek凭借其强大的自然语言处理能力,已成为学习、工作与生活中的高效助手。然而,许多用户因未掌握正确的使用方法,未能充分挖掘其潜力。本文将从基础操作到高阶提问技巧,结合实战案例,助你快速上手并成为AI协作高
- 如何用机器学习实现股票预测
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介近年来,随着互联网技术的飞速发展、移动互联网的兴起、大数据应用的日益普及以及个人电脑的普及化,人们对股票的投资意愿、机会的渴望越来越强烈。而机器学习技术则可以帮助我们更好的预测股票市场。在这本教程中,我将向大家展示如何用机器学习技术,对一只特定的股票进行预测。我们先从基本概念入手,介绍股票预测的相关术语和方法论,然后详细介绍一下机器学习模型中的回归模型,并基于历
- 机器学习-线性回归模型
灵均666
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机器学习-线性回归模型线性模型笔记1、向量化2、线性回归模型公式3、损失函数(代价函数)4、梯度下降法5、Python实现示例6、使用sklearn实现线性回归模型✅基本步骤如下:示例代码:7、numpy中的切片X[n,:]是取第1维中下标为n的元素的所有值X[1,:]即取第一维中下标为1的元素的所有值X[:,0]就是取所有行的第0个数据,X[:,1]就是取所有行的第1个数据X[:,m:n],即取
- 机器学习(2)——逻辑回归
追逐☞
机器学习机器学习逻辑回归人工智能
文章目录1.什么是逻辑回归?2.核心思想3.逻辑回归模型的训练:4.参数估计(损失函数与优化)4.1.**损失函数:**4.2.极大似然估计(MLE)4.3.优化方法5.决策边界6.模型评估指标7.假设与适用条件8.逻辑回归的优缺点:9.逻辑回归的常用应用:10.示例代码1.什么是逻辑回归?逻辑回归(LogisticRegression)是一种用于分类问题的统计方法,特别是用于二分类问题。尽管其名
- 【机器学习】每日一讲-朴素贝叶斯公式
问道飞鱼
机器学习与人工智能机器学习人工智能朴素贝叶斯公式
文章目录**一、朴素贝叶斯公式详解****1.贝叶斯定理基础****2.从贝叶斯定理到分类任务****3.特征独立性假设****4.条件概率的估计****二、在AI领域的作用****1.文本分类与自然语言处理(NLP)****2.推荐系统****3.医疗与生物信息学****4.实时监控与异常检测****5.多模态数据处理****三、推导过程示例(以文本分类为例)****四、代码实现(Python)
- 全面指南:使用JMeter进行性能压测与性能优化(中间件压测、数据库压测、分布式集群压测、调优)
甜甜不吃芥末
jmeter性能优化中间件
目录一、性能测试的指标1、并发量2、响应时间3、错误率4、吞吐量5、资源使用率二、压测全流程三、其他注意点1、并发和吞吐量的关系2、并发和线程的关系四、调优及分布式集群压测(待仔细学习)1.线程数量超过单机承载能力时的解决方案2.如何搭建分布式集群3.实施集群压测及监控4.处理集群中单台施压机报错的情况5.长时间压测(10小时)的注意事项6.处理混合场景:用户思考时间及多个服务同时压测7.开发压测
- 代码随想录算法训练营第十五天
写个博客
代码随想录打卡算法
LeetCode题目:654.最大二叉树617.合并二叉树700.二叉搜索树中的搜索98.验证二叉搜索树2843.统计对称整数的数目其他:今日总结往期打卡654.最大二叉树跳转:654.最大二叉树学习:代码随想录公开讲解问题:给定一个不重复的整数数组nums。最大二叉树可以用下面的算法从nums递归地构建:创建一个根节点,其值为nums中的最大值。递归地在最大值左边的子数组前缀上构建左子树。递归地
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数