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|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子文章目录前言1我的环境2pytorch实现DenseNet算法2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2

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在此书的2.1节中，配置环境一直遇到问题，已解决特此记录一下。之前下载了anaconda，所以直接cmd，切换到压缩包文件目录，在https://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.1.zip这个压缩包所在文件夹目录下，新建一个虚拟环境（condacreate-nDL（环境名）)。激活该环境：activateDL然后在此文件夹中找到environment.yml文件，进行更改：name:DLde

学习python网络爬虫第一天本博客纯用于学习记录，无其它用途。用到的库requests库，requests库是python自带库，无需安装。

本文仅为笔者平日学习记录之用，侵删原文：https://mp.weixin.qq.com/s/eaALnpd_qHQg6fxI12fQjg本文会详细分析TM端恢复及创建KeyedState的流程，恢复过程会分析

关键字：NULL本文是关于mysql的空值查询，即某一列为空值，即值为NULL。语法：SELECT*FROM数据库表名WHERECOLIS[NOT]NULL。举例：列值为NULL列值非NULL备注：空值不等于0，也不等于空字符

1.改变shapetorch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape，返回一个新shape的Tensor，torch.view()是老版本的实现，torch.reshape()是最新的实现，两者在功能上是一样的。示例代码：importtorcha=torch.rand(4,1,28,28)print(a.shape)print(a.view(4*1,28,28

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多线程本章多线程原理能够在操作系统学习记录中找到原理：咖啡ice的操作系统学习记录1.多线程概述进程：是一个应用程序，或者说是一个软件。进程之间内存的资源不会共享。线程：是进程中的执行场景/执行单元。

最近项目需要在linux系统下进行调试，经常会遇到cmake、make、makeinstall以及configure等命令，特意去网上搜了搜区别，发现大多都是复制粘贴的同一内容，然而并无实质性的意义，特此做一个学习记录

题目来源题目来自于AcWing平台：https://www.acwing.com/problem/content/5398/以blog的形式记录程序设计算法学习的过程，仅做学习记录之用。

以blog的形式记录程序设计算法学习的过程，仅做学习记录之用。题目描述输入输出格式与数据范围+样例思路经过快一周的算法复习，这道题已经基本能独立思考出来了。

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如何让文章值得相信？一、把名称具体化二、写出两个人之间的关系三、引用官方数据四。符合生活常识好的文笔，是可以练出来的一、把抽象的东西具体化二、把静态的场景动态化三、让干巴巴的句子变得丰满增加内容的趣味性，可以将简单的一句话进行扩句，把思维发散开，根据上下文的内容，将干巴巴的句子倾入感情，让它变的饱满。在扩句的时候我们可以按照这样的步骤进行。1.明确文章的核心。2.给核心的每一个名词增加形容词。3.

ViTPaper:ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE,ICLR2021.目录ViTPaper:ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE,ICLR2021.模型流程：输入：TransformerEncoder：MLPhead

一、配置过程1、配置RCC、SYS、时钟84MHz2、添加LED灯PF9、PF10输出模式3、配置USART1为异步模式，打开中断4、生成代码5、配置microLIB，如果要使用printf，则必须要开启二、代码编写1、在main中重写printf和getchar函数intfputc(intch,FILE*f){HAL_UART_Transmit(&huart1,(uint8_t*)&ch,1,0

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf

前言本文主要是【法律法规】——软件设计师——法律法规的文章，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介：大家好，我是听风与他☁️博客首页：CSDN主页听风与他每日一句：狠狠沉淀，顶峰相见目录前言16

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仅供学习记录之用，谢绝转发第1章新基础类型（C++11～C++20）1.1整数类型longlong更多笔记“在C++中应该尽量少使用宏，用模板取而代之是明智的选择。

WelcometoFirry'slearninglog.Thisisthe_99thdayofmyrecord.——————————欢迎来每日外语朗读小组打卡哦！指路→灯塔打卡→公开小组→外语每日朗读隐私友好，形式多样，21天点亮一座灯塔，记录点滴进步，监督持续练习————————————————➽今日小记➽✍今天打疫苗。把学习模板改了很多。加了一本读的书，还有希望每天坚持动笔写，抄诗或者单词，前

id=9295b013729a4202986da46f9632d344&type=0&t=10.4333732219626494八股学习记录：湖科大计网视频过书，重点看书上运输层的知识（谢希仁第八版）阿秀的学习笔记整理笔记

本文简要分析IS-IS协议的原理和应用，利用GNS3仿真器搭建环境，对IS-IS协议进行实验配置，供学习记录。

以下是我在腾讯学院线上的学习记录。樊登读书会创始人樊登谈：内容付费，为何会火？知识IP，如何打造？——【名家之声】第五十八期从2016年起，“内容付费”的风口不断被催熟。

指数加权移动平均(exponentiallyweightedmovingaverages)如何对杂乱的数据进行拟合？通过指数加权平均可以把数据图近似拟合成一条曲线公式：其中表示第t个平均数，表示第t-1个平均数，表示第t个数据，表示变化参数下图为拟合结果()当参数变化时，拟合结果也会发生变化例子：时，近似取10个数据平均值(红色曲线)时，近似取50个数据平均值(绿色曲线)时，近似取2个数据平均值(

数据结构课程学习记录。一、栈的基本概念栈（Stack）只允许在一段端进行插入或删除操作的线性表。

前言前几天Unity资源商城搞活动白嫖到了这个插件，但是看了下网上的教程都是比较旧的版本，所以决定学习记录一下。个人感觉比easytouch使用方便一些，而且easytouch很久没更新了。

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基本都是在官网的学习，简单记录一下其中的核心特点ApachePaimon官网ApachePaimon|ApachePaimon根据官网介绍去快速了解paimon是用来设计做什么，可以做什么，对比与其他数据湖有什么特点，如何使用Paimon特点前身是FlinktableStore,很多文档和特性都是一样的支持批流一体，主要用来做实时数据湖Paimon并使用LSM树结构来支持大量数据更新和高性能查询和

Couldyoucomedownalittle?价格能第一点吗？必备词1.agreeto接受，同意2.pricerange价格范围3.totalvalue总值4.wholesaleprice批发价5.specialdeal特殊优惠6.pricelist价格表7.rock-bottomprice最低价8.commission佣金9.customersduty关税10.retailprice零售价11

同以前的贴子一样，都是基础问题，只做学习记录。

学习率衰减mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图，蓝色曲线表示mini-batch梯度下降，绿色曲线表示采用学习率衰减的梯度下降学习率衰减的实现1epoch=遍历数据1次是学习率衰减的超参数，是初始学习率，是遍历次数其他衰减方案是初始学

Adam优化算法momentum和RMSprop的结合初始化参数：先进行momentum过程：然后进行RMSprop过程：接着进行偏差修正：,,最后更新权重：超参数的设置一般地，学习率需要经过多次调试之后才可得到其他超参数一般设置为：

RMSprop(rootmeansquareprop)减缓纵轴方向学习速度，加快横轴方向学习速度，从而加速梯度下降方法：原理：不妨以b为纵轴，w为横轴(横纵轴可能会不同，因为是多维量)为了让w梯度下降更快，则要使S_dw尽量小，即w每次减去一个大数字，所以w梯度下降更快为了让b梯度下降更慢，则要使S_db尽量大，即b每次减去一个小数字，所以b梯度下降更慢为了防止分母趋近于0，则加上一个常量，一般设

Momentumgradientdescent正常的梯度下降无法使用更大的学习率，因为学习率过大可能导致偏离函数范围，这种上下波动导致学习率无法得到提高，速度因此减慢(下图蓝色曲线)为了减小波动，同时加快速率，可以使用momentum梯度下降：将指数加权平均运用到梯度下降，成为momentum梯度下降(图中红色曲线)原理：纵轴上，平均过程中正负数相互抵消，所以纵轴上的平均值接近于0横轴上，所有的微

Unity游戏优化[第二版]学习记录8第8章掌握内存管理一、Mono平台1、垃圾回收2、内存碎片3、运行时的垃圾回收4、多线程的垃圾回收二、代码编译三、分析内存1、分析内存消耗2、分析内存效率四、内存管理性能增强

VuePress文档地址https://vuepress.vuejs.org/项目初始化mkdirvuepress-democdvuepress-demonpminit-y安装vuepress为本地依赖yarnaddvuepress-D创建docs目录在markdown文件中随便写点东西WeChat90b563326f915428c9f33e0072cbe31c.png修改package.json

机器学习实战学习记录（github）可见我的github：https://github.com/monkeyhlj/machine_learning_bymyself刚刚建好，后面的学习记录会一直在这个仓库里面更新

文章目录安装Elasticsearch安装Kibana安装Rest风格API操作索引基本概念示例创建索引查看索引删除索引映射配置（不配置好像也行、智能判断）新增数据随机生成ID自定义ID修改数据删除数据查询基本查询查询所有（match_all）匹配查询（match）多字段查询（multi_match）词条匹配（term）多词条精确匹配（terms）结果过滤高级查询过滤（filter）排序聚合agg

【摘要】我们很少花时间去质疑什么样的记忆或观念会影响我们对事物的看法。事实上，我们的头脑总是通过搜索储存的信息和认知去帮助我们理解特定的事件。我们观念的“镜框”是悄悄落到眼前的，因此，有时候我们甚至根本意识不到自己“戴上了眼镜”。【感悟】这一切都原于，我们的反应太快。有时候快到停不下一秒去想一想这个事情，这个动作，就如复印机一般重复操作，用同一个眼神，同一个动作，去处理一件事情，我们不自知自己已经

一、AssociationResponseframeformat关联响应帧的帧体包含的信息如表9-35所示。··Table9-35AssociationResponseframebody序号信息说明备注1CapabilityInformation能力信息字段格式见9.4.1.4。后续详细学习2Statuscode后续详细学习3AID当dot11S1GOptionImplemented为true时，

vd_source=3f851e85e66ef33269a2eefee664cec2的学习记录，希望能找到运维的实习吖Ｏ(≧▽≦)Ｏ文章目录导航Linux的终端终端组成部分Linux关机命令使用VMware

搜索技术除了涉及基础的搜索算法，也涉及到很多NLP技术，本文转载于，只是做个学习记录，侵删。

本文仅用于个人记录。在使用ouster雷达运行fastlio代码时，提示Failedtofindmatchforfield‘ring’但ouster雷达确实是发布了ring信息，可以从启动的rviz里面看到包括ring。进一步检查，发现ouster对ring的定义是uint_16t，而我印象中ring一般定义的都是uint_8t，所以改了一下，就没有了这个报错。即，将:ouster-ros/inc

detr_vae.py的原始代码如下：#Copyright(c)Facebook,Inc.anditsaffiliates.AllRightsReserved"""DETRmodelandcriterionclasses."""importtorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionala