深入浅出JVM虚拟机第83页

Pandas初级认识

深入浅出PandasSeries-数据系列-一维数据DataFrame-数据窗、数据框、数据表-二维数据Index-索引-为Series和DataFrame提供索引服务scores=np.random.randint

喆子玩点数据·2022-12-03 13:25

VS Code For Web 深入浅出 -- Server 模块设计篇

在了解了VSCode的通信机制后，我们可以着手分析VSCodeServer中各模块的实现以及设计思路了。VSCodeServer模块设计通过之前的介绍我们可以了解到，VSCode的能力是前后端分离的，这使得remoteserver的改造实现变得简单。通过这一张架构图，我们可以直观的看到在VSCode中，前后端能力职责的划分。可以看出，除了少数的一些像本地文件上传，语法高亮、主题设置等能力，一些重依

·2022-12-03 12:21

VS Code For Web 深入浅出 -- 导读篇

下一代IDE的形态究竟是什么呢？VSCodeForWeb试图回答这个问题。背景众所周知，VSCode是当前工业界最优秀的代码编辑器之一。它由《设计模式》的作者ErichGamma领导开发，因此，它的设计架构在很多地方十分精妙，近些年已经成为了各家竞相模仿学习的对象。尽管VSCode作为桌面端应用十分优秀，但由于它基于Electron，相当于在Chromium外套了一层壳，使得它的打包体积非常大，且

·2022-12-03 12:20

VS Code For Web 深入浅出 -- 进程间通信篇

在上一篇中，我们一起分析了VSCode整体的代码架构，了解了VSCode是由前后端分离的方式开发的。且无论前端是基于electron还是web，后端是本地还是云端，其调用方式并无不同。这样的架构下，前后端的通信方式是如何实现的呢？本篇我们将一起来探究VSCodeForWeb的进程间通信方式。进程通信与调用方式进程间通信协议对于多进程架构的项目，进程之间的通信会通过进程间调用(InterProces

·2022-12-03 12:20

深入浅出贝叶斯公式、极大似然估计和最大后验估计

前言表面上看，此公式仅仅是条件概率公式。但实际上贝叶斯公式蕴含着很多道理。根据张颢老师的描述，其可以表达成一种学习的过程，本文对其理解进一步细化为个人的理解，相当于学后感。一、贝叶斯公式的理解1.1认知层面P(B∣A)=P(A∣B)P(B)P(A)（1）P(B\midA)=\frac{P(A\midB)P(B)}{P(A)}（1）P(B∣A)=P(A)P(A∣B)P(B)（1）A是数据，B是认知（

JackChrist·2022-12-03 03:23

LSTM系列的梯度问题

1.前沿本文主要围绕NN、RNN、LSTM和GRU，讨论后向传播中所存在的梯度问题，以及解决方法，力求深入浅出。

jcsyl_mshot·2022-12-02 15:53

图神经网络学习笔记（2）——图滤波器

本文参考书目为《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》图滤波器参考之前的学习笔记图神经网络学习笔记（1）——图信号与图傅里叶变换，图信号定义在图的节点上，图信号处理不仅需要考虑图的信号强度，也需要考虑图的拓扑结构

王志晗·2022-12-02 14:50

开源一个连续拿了 3 个 Web3 黑客松奖（奖金总计超过 10wRMB）的项目 Discord NFT 挖掘机器人

在我们的深入浅出NFT系列文章中，我们将创建一系列应用来让你的NFT的程序逻辑对你的现实生活中的商业活动产生影响。NFT对于PFP项目来说就是图片，当然还附带

Web3Hacker·2022-12-01 16:10

【SpringBoot深入浅出系列】SpringBoot之集成JWT实现token验证

文章目录一、JWT是什么？二、为什么使用JWT？1.支持跨域访问2.无状态3.更适用CDN4.更适用于移动端5.无需考虑CSRF三、何时使用JWT？1.授权2.信息交换四、JWT结构1.标头（header）2.有效载荷（payload）3.签名（Signature）五、创建项目集成JWT实现token验证1.项目说明2.创建SpringInitializr项目jwt（1）.添加依赖（2）.添加配置

奔跑吧邓邓子·2022-12-01 11:50

《数据挖掘与大数据分析》课堂学习笔记-10 第五章聚类

深入浅出聚类算法然后进行了一个简单的总结+个人理解&延伸文章目录1.引入2.什么是聚类分析？

敲代码的小提琴手·2022-12-01 08:10

2022-30-JVM深度学习-1-类的加载过程

JVM虚拟机介绍JVM所处的位置从这个图中可以看到，JVM是运行在操作系统之上的，它与硬件没有直接的交互。

zzhangwa·2022-12-01 00:16

JVM详解(类加载，内存分配，GC，内存模型)

java虚拟机)进行剖析和详解，首先让我们来看一张JDK的概念图(下文都是围绕HotSpot虚拟机展开)：从上图可以看出，概念图中最上层的是工具包和工具，往下是部署包和组件，再往下是基础库，而最下层的就是JVM

言淮·2022-12-01 00:43

【学习笔记】《深入浅出Pandas》第3章：Pandas数据读取与输出

文章目录3.1数据读取3.1.1CSV文件3.1.2Excel3.1.3JSON3.1.4HTML3.1.5剪贴板3.1.6SQL3.2读取CSV3.2.1语法3.2.2数据内容3.2.3分隔符3.2.4表头3.2.5列名3.2.6索引3.2.7使用部分列3.2.8返回序列3.2.9表头前缀3.2.10处理重复列名3.2.11数据类型3.2.12引擎3.2.13列数据处理3.2.14真假值转换3.

Schanappi·2022-11-30 16:20

深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解

因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法、Yolov5算法、Yolox算法。当然，实际项目中很多的第一步，也都是先进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexe

huahuazhu·2022-11-30 10:16

react hook 源码完全解读

希望可以深入浅出、图文并茂的帮助大家对ReactHooks的实现原理进行学习与理解。本文将以文字、代码、图画的形式来呈现内容。

·2022-11-30 09:19

大咖说·图书分享｜深入浅出 Node.js

本期大咖说，阿里云高级技术专家朴灵携作品《深入浅出Node.js》展开分享。

·2022-11-30 07:34

【RNN】深入浅出讲解循环神经网络（介绍、原理）

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！

程序遇上智能星空·2022-11-29 21:00

成为算法工程师到底需要学些什么

懒懒小道长·2022-11-29 17:41

怎么成为一名Java架构师都需要掌握哪些技术

jvm虚拟机原理、调优，懂得jvm能让你写出性能更好的代码;池技术，什么对象池，连接池，线程池……Java构架师需要掌握的技术：1、熟练使用各种框架，并知道它们实现的原理。

java架构芒康·2022-11-29 16:14

Python量化交易之预测茅台股票涨跌（文末赠书福利）

本文摘自清华大学出版《深入浅出Python量化交易实战》一书的读书笔记，这里把作者用KNN模式做的交易策略，换成了逻辑回归模型，试试看策略的业绩会有怎样的变化。

Python数据之道·2022-11-29 11:33

从零入门云计算（1）：云计算究竟是个啥？

作为互联网从业者，如果不能深入了解云计算的概念，我们就无法在各大技术论坛深入浅出地装X，甚至有可能辩论不过小区门口天天看新闻联播的老大爷。因此，深入理解云计算的相关概念是非常必要的。

在风暴的中央·2022-11-29 06:07

CSAPP学习导航2015

CSAPP学习导航2015为什么要学这个课程前后置前置后置课程资料课程视频课程组成实验，lab*7学完后学习打卡总结为什么要学这个深入浅出的为我们搭建计算机学习体系，为以后更深入的学习打好基础。

小昔超厉害·2022-11-29 02:12

深入浅出MFC-读书笔记

大家好，我是阿桃，一个想成为被点赞关注的程序员。工控行业、物联网行业、机器人行业软件开发可联系我，联系方式QQ：845699561第一章:Win32基本程序观念我也赞同书中所讲，应用MFC框架开发Windows程序需要深入到底层，如果只停留在表面应用知其然而不知其所以然，这样会限制你更好的应用MFC框架。Win32程序开发流程下图说明一个32位WindowsSDK程序的开发流程：Windows程序

工藤_新一·2022-11-28 15:33

TorchText简介

TorchText简介注：此文为笔者学习DataWhale开源教程《深入浅出Pytorch》所做学习笔记，仅记录平时接触较少且笔者认为价值较高的知识点。

西南小游侠·2022-11-27 19:01

深入浅出了解GNN的几种变体

（本文作为笔者的学习笔记，如有错误，希望各位读者批评指正）--更新时间:2020年11月8日[学习笔记(1)]深入浅出了解GCN原理(公式+代码)[学习笔记(2)]深入浅出了解GNN的几种变体目录GraphSAGE

Wisley.Wang·2022-11-27 02:40

《深入浅出图神经网络》读书笔记（9.基于GNN的图表示学习）

文章目录9.基于GNN的图表示学习9.1图表示学习9.2基于GNN的图表示学习9.2.1基于重构损失的GNN9.2.2基于对比损失的GNNa.邻居作为上下文b.子图作为上下文c.全图作为上下文9.基于GNN的图表示学习9.1图表示学习图表示学习的主要目标正是将图数据转化成低维稠密的向量化表示，同时确保图数据的某些性质在向量空间中也能够得到对应。这里图数据的表示可以是节点层面的，也可以是全图层面的，

ppgodcsy·2022-11-27 02:09

《深入浅出图神经网络》读书笔记（8. 图分类）

文章目录8.图分类8.1基于全局池化的图分类8.2基于层次化池化的图分类8.2.1基于图坍缩的池化机制1.图坍缩2.DIFFPOOL3.EigenPooling8.2.2基于TopK的池化机制8.2.3基于边收缩的池化机制8.图分类对于非规则结构的图数据，之前的固定大小滑窗形式的池化操作不再适用，在图分类中实现层次化池化的机制，是GNN需要解决的基础问题。8.1基于全局池化的图分类读出机制对经过K

ppgodcsy·2022-11-27 02:08

《深入浅出图神经网络》读书笔记（7.GNN的变体与框架）

文章目录7.GNN的变体与框架7.1GraphSAGE7.1.1采样邻居7.1.2聚合邻居7.1.3算法过程7.4GNN的通用框架7.4.1MPNN7.4.2NLNN7.4.3GN7.GNN的变体与框架GNN图神经网络，神经网络技术运用于图数据的学习任务中去的一大类方法。空域角度下的GCN本质上是一个迭代式地聚合邻居的过程，这启发了一大类模型对于这种聚合操作的重新设计，这些设计在某些方面大大加强了

ppgodcsy·2022-11-27 02:29

【机器学习】深入浅出经典贝叶斯统计

贝叶斯统计概率的类型假设为数据对象的值，的相关频率为，其中N表示总的出现次数（）.一个事件的概率为，代表事件发生的可能性有多大。我们通过在范围内为某个空间中的结果(事件)集分配一个数值概率来构造一个概率空间。当结果是一个不确定但可重复的过程的结果时，概率总是可以通过简单地观察多次过程的重复并计算每个事件发生的频率来衡量。这些频率概率可以很好地陈述客观现实。如电子自旋是1/2。希格斯粒子的质量在12

风度78·2022-11-26 20:51

深入浅出PyTorc——进阶训练技巧

1.自定义损失函数1.1以函数方式定义手动写出损失的公式并用函数进行存储，方便调用。defmy_loss(output,target):loss=torch.mean((output-target)**2)returnloss1.2以类方式定义1.2.1损失函数的继承关系（1）Loss函数部分继承_loss，部分继承_WeightedLoss（2）_weightedLoss继承自_loss（3）_

寂ღ᭄秋࿐·2022-11-26 20:13

【Datawhale组队学习Pytorch】Task 完结篇

考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，我们开发了《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法

听小瑜·2022-11-26 20:10

深入浅出PyTorch——PyTorch生态简介+模型部署

1.生态简介介绍PyTorch生态在图像、视频、文本等领域中的发展，针对某个领域选择其中有代表性的一个工具包进行详细介绍1.1torchvisiontorchvision包含了在计算机视觉中常常用到的数据集，模型和图像处理的方式函数作用torchvision.datasets*计算机视觉中常见的数据集torchvision.models*提供一些预训练好的模型，具体torchvision.tram

寂ღ᭄秋࿐·2022-11-26 20:35

pytorch学习笔记（一）pytorch基础知识

创建tensor1.1.3张量的操作1.1.4广播机制1.2自动求导1.2.1Autograd简介1.2.2梯度pytorch学习笔记（一）pytorch基础知识本文是在学习DataWhale开源教程《深入浅出

aftermath123·2022-11-26 19:27

深入浅出PyTorch——PyTorch可视化

1.可视化网络结构在复杂的网络结构中确定每一层的输入结构，方便我们在短时间内完成debug1.1使用print函数打印模型基础信息使用ResNet18的结构进行展示importtorchvision.modelsasmodelsmodel=models.resnet18()print(model)#打印结果ResNet((conv1):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),s

寂ღ᭄秋࿐·2022-11-26 14:35

2022大厂面试秘籍Java岗：中间件+算法+HTTP+线程+虚拟机+分布式

通常情况下校招生面试的成功率低于1%，而社招的面试成功率也低于5%，所以对于候选人一定要知道设立面试的初衷以及每个环节的意义，有的放矢…今天在这分享目前国内公司Java面试常问的问题包括JVM虚拟机、常用的算法和数据结构

啊码·2022-11-26 11:12

超简单的pyTorch训练->onnx模型->C++ OpenCV DNN推理（附源码地址）

最近也是正好赶的疫情，出差少了，也是在B站看pyTorch视频时有评论说刘二大人的《pyTorch深度学习实践》讲的好，整个教程看下来后，确实是深入浅出，感觉就是宛然打通自己任督二脉，算是入门

Vaccae·2022-11-26 10:49

Java 正则表达式全攻略 (一)

本文来源于以下内容：·维基百科-正则表达式·深入浅出之正则表达式·正则表达式30分钟入门教程什么是正则表达式正则表达式（英文：RegularExpression）在计算机科学中，是指一个用来描述或者匹配一系列符合某个句法规则的字符串的单个字符串

xu_song·2022-11-25 23:21

python神经网络编程代码,python神经网络算法代码

pwd=bhct提取码:bhct书名：深度学习入门作者：[日］斋藤康毅译者：陆宇杰豆瓣评分：9.4出版社：人民邮电出版社出版年份：2018-7页数：285内容简介：本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术

阳阳2013哈哈·2022-11-25 20:17

基于R语言地理加权回归、主成分分析、判别分析等空间异质性数据分析

【特色】：1.原理深入浅出

WangYan2022·2022-11-25 19:17

Datawhale组队学习_Pytorch基础实战FashionMNIST时装分类学习笔记

本文为学习Datawhale2021.10组队学习深入浅出Pytorch笔记原学习文档地址：https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorchimportosimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.ut

宝友你好·2022-11-25 16:05

【深入浅出PyTorch】4-基础实战-FashionMINIST

4-基础实战文章目录4-基础实战2.1-神经网络学习机制2.2-深度学习在实现上的特殊性2.3-PyTorch的深度学习模块2.3.1-基本配置2.3.2-数据读入2.3.3-模型构建2.3.4-损失函数2.3.4-优化器2.3.5-训练与评估2.1-神经网络学习机制2.2-深度学习在实现上的特殊性样本量大，需要分批（Batch）加载逐层、模块化搭建网络（卷积层、全连接层、LSTM层）多样化的损失

超级虚空·2022-11-25 16:34

PyTorch项目实战—FashionMNIST时装分类

一，基于pytorch的Fashion-MNIST时装分类流程本文主要代码与文字来自于DataWhale团队，深入浅出PyTorch课程。

Alexa2077·2022-11-25 16:33

为什么深度神经网络这么难训练？| 赠书

导读：本文内容节选自《深入浅出神经网络与深度学习》一书，由MichaelNielsen所著，他是实验媒体研究工作室的联合创始人，曾是YCResearch的ResearchFellow。。

AI科技大本营·2022-11-25 15:35

【深入浅出PyTorch】6-进阶训练技巧

文章目录6.1自定义损失函数6.1.1以函数方式定义6.1.2以类的方式定义6.1.3继承`nn.autograd.Function`来实现6.1.4案例6.2动态调整学习率6.2.1官方的scheduler6.2.2自定义scheduler6.3模型微调6.3.1模型微调流程6.3.1模型微调-torchvision6.3.2模型微调-timm6.4半精度训练6.5数据增强6.5.1imgaug

超级虚空·2022-11-25 12:18

JVM常见面试题汇总笔记

文章目录第一章：JVM虚拟机的介绍1.1虚拟机的分类1.2Java虚拟机的整体架构1.3Java代码的执行流程1.4Java的架构模型1.5Java的生命周期1.6JVM的发展历程(重点几个JVM)第二章类加载子系统篇章

爱上布洛格的鸭鸭·2022-11-25 11:26

《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》学习笔记

二刷，重制目录一、图的概述1.基本概念2.图的存储和遍历3.应用分类二、神经网络基础1.机器学习2.神经网络三、卷积神经网络（CNN）1.卷积与池化CNN是具有局部链接、权值共享等特点的深层前馈神经网络。其中两大核心操作就是卷积和池化。2.卷积神经网络四、表示学习五、图信号处理与图卷积神经网络2.图信号与图的拉普拉斯矩阵3.图傅里叶变换4.图滤波器（GraphFilter）5.图卷积神经网络（GC

蚌埠先森·2022-11-25 09:15

《深入浅出图神经网络》笔记

GCN及其变种图网络主要是处理图信息，相比其他数据结构的数据，图网络考虑了节点之间的连接关系，因此具备更加丰富的信息。相比于CNN,介绍了大量图的卷积操作，图的时域与空域的变换，主要借助拉普拉斯矩阵分解，频率为拉普拉斯矩阵的特征值，特征向量为基函数。图的卷积变换可以变为频域上面的乘积。图滤波与图卷积的操作一致，图滤波器为图上的特征提取器。图神经网络wx使用的是特征变换Lw*x考虑图结构信息。对w和

赵小丽-programer·2022-11-25 08:07

《深入浅出图神经网络》读书笔记（6.GCN的性质）

6.GCN的性质6.1GCN和CNN的联系从本质上看，二者都是聚合邻域信息的运算，只是作用的数据对象不同。1.图像是一种特殊的图数据CNN与GCN的最大区别是没有显式地表达出邻接矩阵，如果我们将图像中的每个像素视作一个节点，那么以3×33\times33×3大小的卷积核为例，可以将中心节点附近3×33\times33×3的栅格内的像素等价为自己的邻居。这种将像素等价于节点，像素之间空间坐标的连线作

ppgodcsy·2022-11-25 08:59

Pytorch 可视化——Torchinfo以及TensorBoard（服务器使用）

Pytorch可视化——Torchinfo以及TensorBoard注：本文为学习DataWhale开源教程《深入浅出Pytorch》学习笔记，仅记录笔者认为价值较大、使用较少的知识点。

西南小游侠·2022-11-25 08:21

YOLO V4 -- 学习笔记

参考文章：深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5核心基础知识完整讲解–江大白*参考视频教程：目标检测基础——YOLO系列模型（理论和代码复现）--PULSE_YOLOV4主要创新

DIAJEY·2022-11-25 06:14

推荐频道

深入浅出JVM虚拟机