深度 记忆u5 03
03_GPIO输出
GPIO输出 简介 GPIO基本结构 GPIO位结构 GPIO模式 四种输入模式 GPIO_Mode_IN_FLOATING 浮空输入模式 GPIO_Mode_IPU 上拉输入模式 GPIO_Mode_IPD 下拉输入模式 GPIO_Mode_AIN 模拟输入模式 四种输出模式 GPIO_Mode_ ......
Spring表达式语言（SPEL）学习（03）
rootObject 在表达式中直接写name和getName()，这时候Expression是无法解析的，因为其不知道name和getName()对应什么意思 @Test public void test06() { ExpressionParser parser = new SpelExpres ......
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
03-精细规划与用心治理
结合给定材料, 围绕 “精心规划和用心治理”, 联系实际, 自选角度, 自拟题目,写一篇文章。 (40 分)要求: 观点鲜明、 正确, 分析深入、 合理, 语言流畅, 字数控制在 800—1000 字。 精心规划和用心治理 规划和治理从时间上来看虽是一前一后的关系, 但其实二者共同统一于社会治理中。 ......
03.接口测试用例设计
目录 接口测试流程 接口测试用例设计思路 接口测试用例要素 接口测试流程 @startuml :需求分析; :测试设计; :测试用例评审; :测试执行; :验收; :预发布; :上线; @enduml 接口测试用例设计思路 @startmindmap *[#Orange] 接口测试思路 **[#li ......
人类记忆应该是有损压缩还是无损压缩？人类记忆应该是单模态的还是多模态的？
今日胡想，两个问题 —— 人类记忆应该是有损压缩还是无损压缩？人类记忆应该是单模态的还是多模态的？ ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
浦语书生大模型实战训练营03笔记和作业
1.1配置环境 进入命令行，安装pytorch环境 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM conda activate InternLM # 升级pippython -m pip install --upgrade ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
03-集群搭建：手把手教你玩转 Kubernete 集群搭建
通过上一节课的学习，我们已经对 Kubernetes 的架构有了清楚的认识。但是到现在还没有和 Kubernetes 集群真正打过交道，所以你可能有一种“不识庐山真面目”的云里雾里的感觉。那么本节课，我们就来学习如何搭建 Kubernetes 集群，开启探索 Kubernetes 的第一站。 在线 ......
寒假生活指导03
今天继续rddd练习： from pyspark import SparkConf,SparkContext #创建sparkconf对象 conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_app") #基于sparkconf对象创建 ......
【APP逆向03】反编译后代码定位
需求：抓包某款APP的登录请求，定位到密码加密的逻辑 1.通过抓包分析，password被加密了 2.反编译定位位置 URL网址 或 参数关键字 pwd "pwd" put("pwd 等关键字搜索 3.双击，跳转 4.右击，查找用例 5.右击--查找声明 6.此处就是密码的加密逻辑，简单的md5，使 ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
C++设计模式03 —— 策略模式
策略模式 当面对大量相似的具有不同实现逻辑的业务，为了使代码具有很好的复用性，我们使用策略模式。 我们以税法为例，多国的税法具有相似的功能，但是具体的计算方式差别很大。为了能快速地扩展其他国家的税法代码，满足设计模式要求，我们先创建一个纯虚的税法基类，里面包含了税法功能的纯虚函数。而后，不同国家的税 ......
git操作-03-拉取远程仓库2个场景
A：场景一：本地有一个空目录“project”作为开始 1、初始化 git init 方式一：选择：关联远程仓库然后拉取 git remote add origin https://gitee.com/ran-baihong/test.git 3、拉取dev分支： git pull origin d ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
读元宇宙改变一切笔记03_元素（下）
1. 元素2：3D，互联网的下一个伟大迈进 1.1. 3D的必要性不仅仅是因为它预示着新事物的出现 1.1.1. 为了使人类文化和劳动实现从物理世界向数字世界的过渡，必须借助3D环境 1.2. 用户通过几乎源源不断的高分辨率照片甚至视频来表达自己，其中许多照片和视频都是在旅途中拍摄的 1.2.1. ......
03_内核源码组织架构
一、Linux内核特征 Linux内核组织形式为整体式结构 进程调度方式简单而有效 支持内核线程（或称为守护进程） 支持多种平台的虚拟内存管理 虚拟文件系统 模块机制 增加系统调用 面向对象 二、Linux内核五大子系统 三、系统数据结构 在Linux内核中使用频率较高的数据结构： task_str ......
Vue_入门——？？？03_days
上节回顾： 前端发展 -vue，react -uni-app 》多处编译 # 1 vue 介绍 -读 view ，渐进式框架 -版本：2.x 3.x 3完全兼容2的写法 -组合式api -配置项api：目前学的 new Vue({ el:'#app', data:{}, methods:{} }) ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
UI基础 - UICollectionView 03：瀑布流
■ 简言 1. 实现瀑布流的方式有很多种，但是比较简单的是通过 UICollectionView 实现。瀑布流最重要的是布局：就是要选取最短的那一列来布局 2. 我们知道 UICollectionView 的相关的设置都是由 UICollectionViewLayoutAttributes 来完成的 ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......