今天的主题让我想起了过去的无知和愚蠢，不过谁不是一点点进步的了~有一次，向开发提了一个web端的bug，回归后还是有问题，忍不住和开发妹子一起复现，才知道连F5与ctrl+F5区别都没搞清楚。

转载出处：https://blog.csdn.net/linux7985/article/details/523994391.简介GDB（GNUDebugger）是GCC的调试工具。

遇到N个问题都是OV的手机)，借来后连上电脑，debug后发现，在文件上传时报错F

1线性回归回归（regression）指能为一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模。1.1线性模型线性假设是指目标可以表示为特征的加权和，以房价和面积、房龄为例，可以有下面的式子：w称为权重（weight）b称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（intercept）给定一个数据集，我们的目标是寻找模型的权重和偏置，使得根据模型做出的预测大体符合数据里的真实价格。1.2损失函数在我

以前只是一种浅表性的了解，这次参与了两门课程的深度学习，对新网师的标准和专业化程度认识更加深刻。由此对新网师和新教育实验心生一种敬意。

1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(SGD和MBGD)的优化算法。Adam算法结合了适应性梯度算法和均方根传播的优点。Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的，是动量的意思。动量不是速度和学习率，应该说是类似于加速度。AdaGrad（适应性梯度算法）适应性梯度算法的特点在于：独立地调整每一个参数的学习率。在S

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rbOOmire8OocQ90QM78DRA)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制

深度学习的起源在机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示（LocalRepresentation）和分布式表示（DistributedRepresentation）。

本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客参考文章：第R3周：LSTM-火灾温度预测（训练营内部可读）作者：[K同学啊]任务说明：该数据集提供了来自澳大利亚许多地点的大约10年的每日天气观测数据。

首先，我们深度理解一下中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）的核心。CPU的每个核心都拥有高时钟频率的运行能力，和高达数MB的三级缓存（L3Cache）。它们非常适合执行各种指令，具有分支预测器、深层流水线和其他使CPU能够运行各种程序的功能。然而，这种明显的优势也是它的致命弱点：通用核心的制造成本非常高。它们需要大量的芯片面积、复杂的支持结构（内存接口、内核之间的缓存逻

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

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目录一、Shell脚本概述1.Shell脚本的概念2.Shell脚本应用场景3.Shell的作用4.Shell的类型5.Shell脚本的构成6.Shell脚本的执行7.脚本调试（debug）二、管道符操作三

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

更新系统驱动后，sudoaptinstall时出现：Thefollowingpackageshaveunmetdependencies:nvidia-dkms-535:Depends:nvidia-firmware-535-535.183.01butitisnotgoingtobeinstallednvidia-driver-535:Depends:libnvidia-compute-535(=5

标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生，昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的，问了很多基础和细节，平时我都没有注意到的，肯定凉了，在这里记录一下，分享给大家由于我本科研究生都是计算机的，因此问了一些计算机基础的东西，但是由于年代久远，我都不记得了机器学习方面知识因为缺少一些动手实践，因此很多细节都不了解感谢面试官让我了解到这么多不

嘿，你知道吗？在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。但如果一下子把整个宝箱抬起来去训练模型，那可就太累啦，而且可能还会把电脑累趴下。这时候，mini-batch就闪亮登场啦！它从大宝箱里挑出一小部分宝贝，组成一个小魔法包。这个小魔法包有啥用呢？首先呀，它让计算变得轻松多啦！就好比你不用一次性搬起

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深度学习论文精读（7）：MTCNN论文地址：JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks译文地址：

作为一个新手测试，目前只是熟悉几个bug管理工具，问题跟进、分析能力也算是有了；测试过程算熟悉，但是整体把控还

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[CameraDrv]MT6589平台如何通过adb动态调试subsensor的register由于目前MT6589平台代码中不支持subsensor的寄存器debug,那么在调试效果或debugsensorregister

在CameraBringUp阶段，遇到问题的时候，我们有时需要读取或者写入某个寄存器的值来进行debug。在mtk平台，通过adb命令就能实现。

一般第二天醒来看看集锦和比分。而像NBA时间对路就好很多，大清早的可以边看边做事。今天三场，猛龙吊打魔术，开拓者继续赢球，马刺被掘金逆袭。掘金穆雷最后一节麦迪附体，连中扳平并反超比分。老爷子看气势已

MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法，它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务，相比于传统的算法，它的

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可以通过增加输入特征、使用更复杂的模型结构或采用深度学习等方法来新设计模型，增加模型的灵活性。

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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据

尽管Transformer最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。

据调查，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面：光子器件的逆向设计：通过机器学习，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优

（巨重要，这玩意儿写错比出BUG还难受！！！）类型关键字布尔类型bool字符型char整形int浮

在使用远程服务器（如AutoDL）进行深度学习训练时，通常会遇到一些常见问题，比如由于数据加载导致的内存消耗过高，以及SSH连接中断后训练任务被迫停止。

目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于深度学习在自然语言处理（NLP）领域近几年出现的

一、癫痫介绍癫痫，即俗称“羊癫风”，是由多种病因引起的慢性脑功能障碍综合症，是仅次于脑血管病的第二大脑部疾病。癫痫发作的直接原因是脑部神经元反复地突发性过度放电所导致的间歇性中枢神经系统功能失调。临床上常表现为突然意识丧失、全身抽搐以及精神异常等。癫痫给患者带来巨大的痛苦和身心伤害，严重时甚至危及生命，儿童患者会影响到身体发育和智力发育。脑电图是研究癫痫发作特征的重要工具，它是一种无创性的生物物理

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

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反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。

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时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

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先说项目出现的工况现象：整车测试的时候，发现只要一加速，或者车辆过坎的时候，第一节采集到的单体电压值会出现掉的很低，之后又恢复正常。初步分析感觉上可能是线束松动造成的，但是发现很多台车都出现了类似现象，我们很快调整了方向，感觉上应该是整车上有电磁干扰，但是在车上有很能用示波器抓到波形，也不知道具体有多大的干扰，而且我们也有其他量产项目的车辆在运行当中，没有出现类似的情况发生。后续我们请教了nxp的

前言：本篇文章将要讨论我在前不久发表的关于PyQt6/PySide6自定义边框窗口代码及内容中的问题：（终）PyQt6/PySide6+Pywin32自定义标题栏窗口+完全还原Windows原生窗口边框特效_pyside6win32无边框窗口-CSDN博客https://blog.csdn.net/2402_84665876/article/details/141535937?spm=1001.2