SrpingBoot技术总结第9页

大数据技术学习之Spark技术总结

Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小(大数据库架构中这是是否考虑使用Spark的重要因素)。1、Spark的核心是什么?RDD是Spark的基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD也是Spark非常

千_锋小小千·2023-01-27 23:09

水煮肉片技术总结

食材里脊肉一条、莴笋尖、豆芽、芹菜、鸡蛋腌制洗干净里脊肉后，切片后挤出水分腌制：食用盐2g，胡椒粉2g，酱油5g，料酒5g，搅拌后，再加入鸡蛋清，搅拌后，再加入土豆淀粉锁水分。炒蔬菜准备：生姜、大蒜、干辣椒剪小段、花椒。加入油5成热后，倒入绿豆芽、莴笋尖、蒜苗、芹菜，开大火炒断生，中途加入适量的盐，可以稍多一点，不要炒太老了。放入大碗垫底备用。煮肉片加入底油，加入姜蒜末、干辣椒、花椒小火爆香，再加

Geons·2023-01-26 10:39

深度学习杂谈（调参、损失函数、trick、正负样本...）

GitHub-google-research/tuning_playbook:Aplaybookforsystematicallymaximizingtheperformanceofdeeplearningmodels.技术干货：损失函数技术总结及

Pengsen Ma·2023-01-21 12:30

图像数据增强技术总结

机器学习或深度学习模型的训练的目标是成为“通用”模型。这就需要模型没有过度拟合训练数据集，或者换句话说，我们的模型对看不见的数据有很好的了解。数据增强也是避免过度拟合的众多方法之一。扩展用于训练模型的数据量的过程称为数据增强。通过训练具有多种数据类型的模型，我们可以获得更“泛化”的模型。“多种数据类型”是什么意思呢？本片文章只讨论“图像”数据增强技术，只详细地介绍各种图片数据增强策略。我们还将使用

MrRoose·2023-01-21 08:48

损失函数技术总结

前言：一直想写损失函数的技术总结，但网上已经有诸多关于损失函数综述的文章或博客，考虑到这点就一直拖着没写，直到有一天，我将一个二分类项目修改为多分类，简简单单地修改了损失函数，结果一直有问题，后来才发现是不同函数的标签的设置方式并不相同

CV技术指南(公众号)·2023-01-14 22:14

大数据概念及Hadoop介绍

大数据概念及Hadoop介绍大数据概念数据存储单位大数据定义大数据的特点(5V特征)大数据部门组织架构分布式技术负载均衡故障转移伸缩性分布式技术总结分布式和集群的区别Hadoop介绍Hadoop核心组件

识途老码·2023-01-11 11:52

Attention Mechanism in Computer Vision

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。概述Attention机制目的在于聚焦有用的信息，并减少不重要信息的比重。

CV技术指南(公众号)·2023-01-08 16:26

De-embedding技术总结

RF工程师们依赖于矢量网络分析仪(VNA)来测量RF元件的S参数,从而进行描述以及后续的设计。测量中会出现一个问题,即这些元件往往是表贴式,因此不能与VNA直接相连。简单的印刷版(PCB)测试装置往往都会表贴上待测器件(DUT)以便与VNA相连接,如图1所示。然而,这些测试装置本身会为S参数测量带来一些寄生效应,因此,需要De-embedding技术进行消除。图1一、De-embedding技术定

跬步至千里_8·2023-01-06 05:16

谷歌年度AI技术总结来了！Jeff Dean执笔，附赠27个开源工具和数据大礼包

杨净梦晨发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAIJeffDean亲笔盘点谷歌AI研究成果，已经成了一年一度的保留节目。今年也不例外，还是他抽出一部分假期时间完成的。过去一年，谷歌研发投入依然是全球最高，在一整年的时间里产出不少成果。光论文数就达750+篇，让人眼花缭乱。如果你担心自己错过了一些的话也不用担心，这位谷歌AI掌门人都帮你总结好了。Jeff本人亲眼目睹了AI过去几十年的诸多进展，对当下最

QbitAl·2023-01-05 22:21

资源分享 | PyTea：不用运行代码，静态分析pytorch模型的错误

本文转载自机器之心编辑：CV技术指南关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。

CV技术指南(公众号)·2023-01-04 08:36

单阶段实例分割综述

关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。实例分割是一项具有挑战性的计算机视觉任务，需要预测对象实例及其每像素分割掩码。这使其成为语义分割和目标

CV技术指南(公众号)·2023-01-04 08:06

神经网络的初始化方法总结 | 又名“如何选择合适的初始化方法”

本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列欢迎关注CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。为什么初始化很重要不正确初始化的权

CV技术指南(公众号)·2023-01-04 08:05

回首来时路

做技术总结,是件非常头疼的事情,记得,在学校的时候，就觉得这个很痛苦.不知道为什么,但是,还是要学着去做.现在感觉，不总结,反倒不习惯了.但是需要时间的酝酿过程。先留个，周末再补上。

iteye_237·2023-01-03 17:15

一份热力图可视化代码使用教程

本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列欢迎关注公众

CV技术指南(公众号)·2023-01-01 01:24

微服务（SpringCloud）中一些重要服务组件与技术总结

文章目录前言一、认识微服务1.1.单体架构1.2.分布式架构1.3.微服务1.4.SpringCloud1.5.总结二、Eureka注册中心2.1.Eureka的结构和作用三、Nacos注册中心3.1Nacos与Eureka的区别四、统一网关Gateway4.1为什么需要网关4.2网关的技术实现4.3搭建网关服务五、初识Docker5.1什么是Docker5.2Docker和虚拟机的区别六、Rab

潮人学Java·2022-12-30 05:22

旷视重磅开源YOLOX：新一代实时目标检测网络，超越现有一切YOLO！

本文首发于极市平台，作者：@Happy，转载须经授权并注明来源前言本文是旷视科技在目标检测方面的最新技术总结，同时也是CVPR2021自动驾驶竞赛冠军方案的技术总结。

初识-CV·2022-12-29 20:50

c++传统算法图像处理（二）

1、图像技术总结（个人篇）-知乎2、【缺陷檢測】2.12D圖像濾波方法-知乎3、关于图像处理测试实际物长该怎么做？-知乎4、传统图像处理还有前景吗？

曙光_deeplove·2022-12-28 07:11

如何做好一款管理后台框架

在这两年多的时间里，我陆续写了几篇我在开发这套框架中的一些心得和技术总结：2020年《我是如何设计后台框架里那些锦上添花的动画效果》2020年《一劳永逸，解决基于keep-alive的后台多级路由缓存问题

·2022-12-26 09:44

神经网络各个部分的作用 & 彻底理解神经网络

这些题目来自知识星球【CV技术指南（免费版）】的日常作业欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。1.神经网络的层数是如何数的？

CV技术指南(公众号)·2022-12-24 17:05

图像增强技术总结

数字图像处理-图像增强总结图像增强技术：包括空域和频域两部分空间域图像增强直接对图像的像素本身进行操作空域图像增强分为点处理和邻域处理。点处理在像素(x,y)处g(x,y)的值仅取决于f(x,y)的值增强操作即为灰度级映射：s=E®输出图像的像素值g(x,y)仅与输入图像中位于(x,y)的像素f(x,y)有关邻域处理像素(x,y)的邻域定义为中心位于像素(x,y)处的局部区域Sxy增强操作是以像素

菠萝头ldz·2022-12-24 16:35

C#绘图基本方法实例总结

.其他情况实现二、关于Graphics的释放三、Pen画笔1.Pen2.画笔属性四Brush画刷五绘制文本1.Font类六、DrawString方法七、处理重绘和无效操作1.调用以下几个方法2.双缓冲技术总结一

·2022-12-24 12:14

[SAP ABAP开发技术总结]增强Enhancement

17.增强17.1.第一代：基于源码增强（子过程subroutine）17.2.第二代：基于函数出口增强（Function）17.2.1.示例：采购订单屏幕增强17.2.1.1.定义全局变量17.2.1.2.子屏幕17.2.1.3.屏幕与业务表数据间传递17.2.1.4.相关函数说明17.2.2.如何快速找到增强17.3.第三代：基于类的增强（BADI）17.3.1.新式BADI创建17.3.1.

ChampaignWolf·2022-12-23 16:24

OpenAI GPT成全了最强BERT：无监督自然语言模型技术总结

Google提出的BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是现在自然语言处理领域里当之无愧的王者，但是在阅读这篇文献的时候，总有一种和传统自然语言技术断层的感觉。通过研究OpenAIGPT后才恍然大悟，原来这才是其中的桥梁：BERT的思想启发自OpenAIGPT，并应用了transformer的强大处理能力，结合了更多的训练

ifenghao·2022-12-22 09:50

Elasticsearch技术总结笔记

目录一、概述1.1、介绍及特性1.2、ES和solr的对比二、Elasticsearch架构与原理（重点）2.1、ElasticSearch中的核心名词概念（重点）索引、类型、文档、映射、分片、副本是什么？索引（index）类型（type）——7已经废弃文档（document）映射（mapping）分片（shards）副本（repica）三、Elasticsearch结合Kinaba安装3.1、e

令狐前生·2022-12-21 08:01

技术总结

马上要重新启程了,要从传统行业转到互联网行业.这里先在技术层面做点总结吧.===================看好和看衰的技术和产品===================看好:1.SQL语言,如果SQL语言加到编程语言排行榜,肯定是第一.NoSQL带来的优点不足抵消SQL缺失带来的缺点.2.HPVertica数据仓库,X86硬件+MPP+列式存储+读写优化技术.Vertica不仅仅是一个MPP,

weixin_33970449·2022-12-19 00:20

PX4飞行模式

文章目录前言飞行模式切换自主和手动模式不同机型支持的飞行模式位置模式（多旋翼）技术摘要参数位置丢失/安全定高模式（多旋翼）技术总结参数手动/自稳模式（多旋翼）技术描述参数特技模式（多旋翼）技术描述摇杆输入映射参数环绕模式

超维空间科技·2022-12-17 12:35

（综述，讲得很好）基于3DMM的三维人脸重建技术总结

深度学习全监督重建方法：由于真实的三维人脸和二维人脸图像对非常缺乏，采集成本高，很难得到真实二维三维图像对，通常将多张照片进行modelfitting求解生成了对应的三维人脸模型，将其作为真值(GroundTruth)，从而得到了二维三维图像对，这也导致模型泛化到真实数据集的能力较差。自监督的方法则是一个解决该问题的重要思路。这一类方法不依赖于真实的成对数据集，它将二维图像重建到三维，再反投影回二

薛定谔的炼丹炉！·2022-12-15 19:36

『深度学习模型实现与技术总结』——AlexNet

文章目录一、简介二、特点1.ReLU2.LRN与BN3.Dropout三、网络结构1.224与2272.具体结构四、代码实现1.Pytorch2.PaddlePaddle五、相关参考一、简介AlexNet是由AlexKrizhevsky提出的卷积神经网络，它在ImageNetLSVRC-2010比赛中夺得冠军并且远超第二名，证明依靠深度学习得到的特征可以优于手工设计的特征，掀起了CNN的浪潮。它在

大海腾与小乌堆·2022-12-15 15:26

Redis核心技术总结

Redis核心技术总结文章目录Redis核心技术总结导论1.redis的数据结构键-值的结构组织全局哈希表哈希表的rehashredis数据结构的时间复杂度不同操作的复杂度2.单线程的Redis为何这么快

hiXavier·2022-12-12 07:37

CVPR2022 | 简单高效的语义分割体系结构

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。论文：http://arxiv.org/pdf/2206.08236

CV技术指南(公众号)·2022-12-11 16:44

密码与安全新技术总结

首先备注一点上次论文总结由于考试忙于复习错过了提交日期，请老师见谅这次在这里补上作业链接论文总结https://www.cnblogs.com/lidong20179210/p/9153067.html第一部分报告总结第一组李栋郭永健题目SimpleProofsofSequentialWork------简单的连续工作证明链接地址https://www.cnblogs.com/lidong2017

weixin_30216561·2022-12-10 21:36

[latex]{elsarticle}模版的介绍与技术总结

一、加载\documentclass[review]{elsarticle}#表明文章类型为elsarticle,review是使用的编译方式\usepackage{lineno,hyperref}\usepackage{graphicx}\usepackage{algorithm}%formatofthealgorithm\usepackage{algorithmicx}%formatofthe

panbaoran913·2022-12-09 17:22

计算机视觉入门必读系列（一）欠拟合与过拟合总结

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。【技术文档】《从零搭

CV技术指南(公众号)·2022-12-09 08:21

NMS技术总结（NMS原理、多类别NMS、NMS的缺陷、NMS的改进思路、各种NMS方法）

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。Non-MaximumSuppre

CV技术指南(公众号)·2022-12-09 08:51

云原生项目初探

全景图详细解读数据库Vitess:云原生加强版的MysqlTikv:云原生版本的KV存储运行时环境Rook：云原生环境下的存储编排系统ContainerD:从DockerDaemon剥离的镜像管理和容器执行技术总结备注背景现在云原生越来越重要

敦兮其若朴，旷兮其若谷·2022-12-06 07:14

计算机前沿应用,计算机前沿技术总结范文

[摘要]目的探讨金钱草总黄酮提取液抑制大鼠草酸钙结石形成机制的研究。方法常规饲养大鼠1周，采用乙二醇饮水和氯化铵灌胃造模草酸钙结石大鼠模型，将30只SD大鼠随机分为空白对照组(A组)、草酸钙结石模型组(...2019-10-22“计算机前沿技术讲座”(以下简称“前沿技术讲座”)是我国大学本、专科计算机专业高年级普遍开设的一门课程，虽然课时不多(一般为16学时)，但要组织好却也不容易：一是这样的课程

经略幽燕我童贯·2022-12-03 01:09

SAP技巧之修改自带搜索帮助为自定数据集

目录序什么是F4搜索帮助技术介绍实例展示数据准备选择屏幕帮助获取数据及调用函数结果技术总结序HELLO,这里是百里,一个学习中的ABAPER,在SAP开中传统会经常遇到选择屏幕,正常系统自带的数据元素可以解决大部分数据搜索帮助的问题

·2022-12-01 18:17

图片验证码识别教程技术原理分析

我是把过去自己所掌握的所有技术总结成一张网，若一个技术干货分享的东西离我的网还太远，我就会放弃去了解。

baidu_36968274·2022-11-30 22:03

计算机视觉中的神经网络可视化工具与项目

本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读CNN解释器这是一个中国博士发布的名叫CNN解释器的在线交互可视化工具。

CV技术指南(公众号)·2022-11-30 11:04

JavaWeb前端技术总结

文章目录前言一、HTML二、CSS三、JavaScript四、总结前言总的来说，JavaWeb所实现的功能就是网页设计，也可以说是前端开发。而网页主要由三部分组成：内容（结构）、表现、行为。内容（结构），是我们在页面中可以看到的数据。我们称之为内容。一般内容我们使用html技术来展示。表现，指的是这些内容在页面上的展示形式。比如布局，颜色，大小等等。一般使用CSS技术实现行为，指的是页面中元素与输

远方上&肖·2022-11-30 00:06

前沿重器[18] | KDD21-淘宝向量检索

往期回顾前沿重器[13]|知乎query改写思路启示前沿重器[14]|美团小样本学习技术总结前沿重器

机智的叉烧·2022-11-29 09:46

IT转型指北·2022-11-27 21:11

java技术总结

software_skyvip·2022-11-27 11:39

12个常用的图像数据增强技术总结

作者：PrabowoYogaWicaksana来源：DeepHubIMBA神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减机器学习或深度学习模型的训练的目标是成为“通用”模型。这就需要模型没有过度拟合训练数据集，或者换句话说，我们的模型对看不见的数据有很好的了解。数据增强也是避免过度拟合的众多方法之一。扩展用于训练模型的数据量的过程称为数据增强。通过训练具有多种数据类型的模型，

Imagination官方博客·2022-11-27 02:48

python调用c++技术总结

1、在linux系统下，cpp可通过cmake与make或者g++编译生成.so文件。python通过ctypes库调用生成的.so文件。2、因此，需要在.so文件中定义相关函数接口，并在python中选择对应的数据类型传入。3、.so文件可能是层层依赖的，因此需要将所有相关的.so文件载入。如果一个.so依赖另一个.so文件。在python代码中可通过CDLL(“libstdc++.so.6”,

qq_41501077·2022-11-25 19:38

深度学习资料整理（压缩感知）

一、深度学习资料整理（博客类）二、深度学习资料整理（文章类）三、深度学习资料整理（软件资源）四、深度学习原理（关键技术总结，斯坦福大学UFLDL教程）五、深度学习资料整理（深度神经网络理解）六、深度学习资料

曼陀罗彼岸花·2022-11-24 22:13

vue路由$router.push()的三种传参方式

$router.push()的三种传参方式最近在工作中遇到需要使用$router.push传递一个对象，在这里做一下技术总结通过path传参很常用的一种，传递的参数会显示到path中，在刷新页面时数据不会丢失

敲完这个我就再也不熬夜了·2022-11-24 08:24

特征选择技术总结

在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。本文还可以帮助你解答以下的面试问题:什么是特征选择?说出特性选择的一些好处你知道哪些特征选择技巧?区分单变量、双变量和多变量分析。我们能用PCA来进行特征选择吗?前向特征选择和后向特征选择的区别是什么?什么是特征选择，为什么它很重要？特性选择是选择与ML模型更加一致、非冗余和更相关的基本特性的过程。在ML项目中使用

deephub·2022-11-23 06:39

2022.10.9 第3次周报

目录前言Jupyter-Matplotlib可视化深度学习梯度下降法实现M-P神经元模型激活函数阶跃型激活函数Sigmoid型激活函数双曲正切型激活函数前馈神经网络文献阅读主要内容遇到的问题使用技术总结前言本周对

轻描淡写ζ·2022-11-21 20:09

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