学习

Java后端开发学习路线：一文串起所有主流技术点注 本文已经收录进开源项目 github com JavaCollecti 有自学路线 面试题和面经 编程资料以及系列技术文章 前言这篇想写很久了 原以为一两天搞定 结果整理 串接 画图搞了一周多 经过一番梳理 虽然东西不少 但感觉还是挺清晰的 不说了 肝 前方高能一图胜千言 但凡能用图 就不想用文字 直接看图吧 看完再聊几个问题 注 本图素材已收录进开源项目 github com JavaCollecti 需要可自取 应该说 基本把 Java 后端开发主流技术点都串起来了

linux gfortran编译,gfortran编译学习一 http wiki ubuntu org cn index php title Compiling Fortran amp variant zh cn 二 http blog sciencenet cn blog 653490 786218 html 1 gfortran c 编译源代码生成 o 文件 然后再将这些文件连接起来 gfortran o 将生成的 o 文件连接起来

PIC单片机的入门认识（以PIC12为学习目标）1 学习 PIC12 针脚定义针脚 1 及针脚 8 可接电源 5V 和地线 针脚 2 3 可外接晶振 针脚 4 为复位脚 当单片机正常运行时接高电平 若有一个低电平输入 单片机便复位 针脚 5 则为单片机的 I O 脚 可控制它为输入或输出 输入 0 输入 1 输出 0 输出 1 0 即为低电平 1 即为高电平 针脚 6 7 也可设置输入输出 可以控制继电器 LED 灯 A D 转换器 连接喇叭输出音乐等 2 单片机的寄存器寄存器又称 RAM 单片机的大部分工作在写入或读出寄存器 寄存器是一个能存储 8 位二进制的数据的单元 而每

PyTorch学习笔记(9)——nn.Conv2d和其中的padding策略一 Caffe Tensorflow 的 padding 策略在之前的转载过的一篇文章 tensorflowck 文件转 caffemodel 时遇到的坑 提到过 caffe 的 padding 方式和 tensorflow 的 padding 方式有很大的区别 输出无法对齐 这是为什么呢 下面简单回顾一下 卷积操作输出的形状计算公式是这样的 output shape image shap

强化学习： 贝尔曼方程与马尔可夫决策过程强化学习 贝尔曼方程与马尔可夫决策过程一 简介贝尔曼方程和马尔可夫决策过程是强化学习非常重要的两个概念 大部分强化学习算法都是围绕这两个概念进行操作 尤其是贝尔曼方程 对以后理解蒙特卡洛搜索 时序差分算法以及深度强化学习算法都至关重要 这篇文章主要介绍贝尔曼方程 常用的资料 Reinforcemen AnIntroducti author RichardS SuttonandAnd BartoUCLCour https www dav

深度学习中模型计算量(FLOPs)和参数量(Params)的理解以及四种计算方法总结深度学习中模型参数量和计算量的理解与计算 首先什么是计算量 什么是参数量 如何计算 参数量 计算量 对于换算计算量 对于各个经典网络 计算量与参数量对于硬件要求 6 计算量 FLOPs 和参数量 Params 第一步 安装模块第二步 计算参考资料接下来要分别概述以下内容 首先什么是参数量 什么是计算量 如何计算 参数量 如何统计 计算量 换算参数量 把他换算成我们常用的单位 比如 mb 对于各个经典网络 论述他们是计算量大还是参数两 有什么好处 计算量 参数量分别对显存 芯

强化学习入门简单实例 DQN基础知识作者 甄景贤链接 https www zhihu com question answer 我在外国博客上写过一些基於人工智能的文章 有些搬到了博客园 上面转录的是其中一篇 什么是强化学习 我正在研究的 AIarchitectu 是用强化学习控制 recurrent 神经网络 我相信这个设置可以做到逻辑推理和答问题的功能 基本上就

TerminateThread函数学习终结一个线程 BOOLWINAPITe Inout nbsp nbsp HANDLEhThrea In nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp DWORDdwExitC ParametershT nbsp in out 要终结线程的句柄 这个句柄必须有 THREAD TERMINATE 权利 dwExitCode nbsp in 线程的退出值

Tair学习一 简介 Tair 是一个高性能 分布式 可扩展 高可靠的 Key Valuenosql 结构存储系统 专注于高速缓存场景 Tair 有三种类型 mdb ldb rdb 1 mdb 是定位于 cache 缓存 类似于 memcache 的一个支持 kv 内存缓存框架 2 rdb 是定位于 cache 缓存 采用了 redis 的内存存储结构的一个支持 kv list 等复杂数据结构

Unity零基础到进阶 | Unity中Scriptable Object介绍学习什么是 ScriptableOb 为什么要使用 ScriptableOb ScriptableOb 简单使用案例 ScriptableOb 优缺点整理 总结