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一、概述 设计模式是软件开发中常见问题的可重用解决方案,它们为构建更好的软件提供了蓝图。它们不是具体的代码,而是一种设计思想或模板,可以帮助开发人员更高效地构建可维护、可扩展的软件。二、开发必须掌握的18个关键的设计模式2.1设计模式的分类创建型模式(CreationalPatterns)解决对象创建的问题,提供灵活的对象创建机制。结构型模式(StructuralPatterns)解决类和对象的组
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瑕疵
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让学习成为一种生活方式
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cnnCNN即卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork),是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。以下是CNN的详细介绍:基本原理卷积层:是CNN的核心组成部分,通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作,自动提取数据中的局部特征。例如,在处理图像时,卷积核可以检测图像中的边缘、线条等简单特征。卷积操作大
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目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制(Self-AttentionMechanism)多头注意力机制(Multi-HeadAttention)前馈神经网络(Feed-ForwardNeuralNetwork)位置编码(PositionalEncoding)残差连接与标准化框架认识1.输入输出2.Encoder3.Decoder4.训练过程5.Positione
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1.MindStudio介绍华为MindStudio是一款集成开发环境(IDE),用于AscendAI处理器的开发调试。它支持模型训练、推理、算子开发、性能优化等AI任务,并依赖CANN(ComputeArchitectureforNeuralNetworks)作为计算架构基础。本指南介绍如何在KunLunG2280服务器上安装MindStudio,包括环境准备、依赖安装、CANN安装及MindS
- 人工智能之自然语言处理技术演进
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自然语言处理技术演进自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用,并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
- 自然语言处理(NLP)入门:基础概念与应用场景
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什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言(如文本和语音)转化为结构化数据,使机器能够高效处理、分析和生
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Revizor:CPU微架构泄露模糊测试工具指南sca-fuzzerRevizor-afuzzertosearchformicroarchitecturalleaksinCPUs项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/sca-fuzzer1.目录结构及介绍Microsoft的sca-fuzzer,也称为Revizor,是一款专门用于检测CPU中潜在的信息泄漏(
- N-Beats:一种用于时间序列预测的纯前馈神经网络模型
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介绍N-Beats(NeuralBasisExpansionAnalysisforInterpretableTimeSeriesForecasting)是一种基于纯前馈神经网络的时间序列预测模型,由BorisOreshkin等人在2019年提出。与传统的递归神经网络(如LSTM和GRU)不同,N-Beats通过堆叠多个简单的前馈块来生成预测,具有高度的可解释性和灵活性。工作原理模型架构N-Beat
- DeepSeek图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)基础与实践
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图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同,GNNs能够捕捉节点之间的关系和图的全局结构,广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练图神经网络。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行图神经网络的基础与实践,并通过代码示例帮助你掌握这些
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在UnityShaderGraph中,可以通过节点来构建一些程序化的图形形状,本文将通过使用ShaderGraph中的节点来创建一个圆状的波形动画图形,从而进一步的来实践和应用ShaderGraph的节点。创建基础的圆状波形图需要使用到的节点有PolarCoordinates即极坐标,该坐标以半径为X轴,然后某一半径转一圈即为该X值的Y轴。由于我们要实现圆状波形图,那么就需要用到Y轴,将极坐标使用
- leetcode 337 打家劫舍3 树形dp入门
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经典的选或者不选问题。这个问题应该是自底向上的一个过程,因为我们最终只看根节点状态就可以知道结果,而不用统计所有底部信息,是较为方便的。之后我们考虑dp数组怎么存,一种使用树形数组存,另外就是dfs过程中存。对于这个题,dfs是一种很方便的方式,前序遍历就很方便,左右处理完后,中间看两边取或者不取的状态的最优值,这个和普通的打家劫舍定义不太一样。普通的一个数就记录了,这边要两个数,还是比较有趣的,
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引言(1)简介:什么是深度神经网络?深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)是机器学习的一种复杂形式,属于广义的人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANNs)的范畴。它们设计用来模仿人类大脑的处理方式,通过多层(即“深度”)的神经元结构处理数据,从而解决各种复杂的数据驱动问题。这些网络通过多个隐藏层连接输入和输出层,每层都包含多个神经元,这些神经元
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深度神经网络模型(DeepNeuralNetworks,DNN)深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络,能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征,广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。基本结构输入层:接收原始数据。隐藏层:包含多个层,每层有多个神经元,通过非线性激活函数处理数据。输出层:生成最终预测或分类结果。主要特点多层次结构:通过多个隐藏层逐步提取高层次特征。非线性变换:使用激
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多层神经网络(Multi-LayerNeuralNetwork),也称为深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN),是机器学习中一种重要的模型,能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、回归和模式识别问题。以下是其详细介绍:1.基本概念多层神经网络由多个层(Layer)堆叠而成,包括:输入层(InputLayer):接收原始数据(如图像像素、文本向量等)。隐藏层(HiddenLay
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引言神经网络,作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分,近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发,神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制,能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。其强大的非线性建模能力使其在图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等任务中表现出色。神经网络的基本构建单元是神经元,每个神经元接收多个输入信号,通过加权求和并应用激活函数来生成输出。通过将这些神经元分层组织,
- Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别
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NeuralRadianceFields(NeRF)和3DGaussianSplatting是两种用于3D场景重建和渲染的技术。它们都旨在创建高质量的3D图像,但它们的技术原理和应用场景有所不同。1.NeuralRadianceFields(NeRF)NeRF使用深度学习技术,特别是一种密集的神经网络(通常是多层感知机,MLP),来建模复杂的3D场景。它通过训练一个神经网络来预测给定3D位置和观察
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- NeRF与3D Gaussian的异同对比
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NeRF(NeuralRadianceFields)和3DGaussianSplatting是两种不同的3D场景表示与渲染技术,分属两个派系。那他两有啥区别呢?核心区别在于场景的表示方式、优化目标及渲染效率。1.核心区别特性NeRF3DGaussianSplatting表示方式隐式表示:通过神经网络(MLP)学习场景的辐射场(颜色和密度)。显式表示:用3D高斯分布显式建模场景中的点云或粒子。优化目
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A.Nutella’sLife斜率优化DP显然,CDQ分治后按$a$排序建线段树,每层维护凸包,查询时不断将队首弹出即可。时间复杂度$O(n\log^2n)$。#include#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairP;constintN=100010,M=262150;intn,i,a[N],cb;llf[N],g[N],w[
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1、Coarse-to-fineclassificationfordiabeticretinopathygradingusingconvolutionalneuralnetwork使用卷积神经网络对糖尿病视网膜病变分级进行从粗到细的分类。ArtificialIntelligenceinMedicineVolume108,August2020,101936亮点首次提出了一个分层的从粗到细的糖尿病视网
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翻译模型发展史1980年,提出基于规则的翻译1993年,IBM提出基于词的统计翻译模型2003年,Koehn提出基于短语的统计翻译模型2014年,谷歌和蒙特利尔大学提出端到端神经网络机器翻译,SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks和LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStat
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PyTorch深度学习实战(42)——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型,其主要目标是根据给定的图像生成描述性的自然语言字幕。模型通常由两个主要组件,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,C
- 【深度学习】不同领域中对于token的理解
小小小小祥
深度学习easyui人工智能算法
在计算机科学中,“Token”这个术语通常指一串字符或符号在安全领域,它常常指代密钥或访问令牌在自然语言处理(NLP)中,Token通常是文本处理的最小单元,可能是一个单词、词组,或者一个符号如何理解token?假设要让AI识别一句话:"Ilovenaturallanguageprocessing!"对于机器来说,它并不会直接理解这句话的含义,而是需要先将这句话拆解成一个个Token单元进行处理。
- 【AI原理解析】— Gemini模型
coolkidlan
AI学习路径AIGC人工智能AIGC
目录1.模型概述定义特点2.模型基础与架构模型架构模型尺寸3.多模态处理能力输入处理数据处理训练过程4.技术细节与优化预训练上下文长度注意机制5.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础8.1Transformer解码器基础8.1.1自注意力机制(Self-Attention)8.1.2前馈神经网络(Feed-ForwardNeuralNetwo
- 【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark
*pprp*
神经网络搜索AutoMLNAS工具箱神经网络人工智能深度学习
【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表,其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率。Paper:NAS-Bench-301andThecaseforsurrogatebenchmarksforNeuralArchitectureSearchCode:https://githu
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
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