Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营task1笔记
本章主要介绍深度学习常见的一些概念，方便我们从不同的角度来更好地优化神经网络。
COLMAP进化版：Global Structure-from-Motion Revisited论文粗读（更新中）
从图像中恢复 3D 结构和相机运动一直是计算机视觉研究的长期焦点，被称为运动结构 （SfM）。这个问题的解决方案分为渐进式和全局式两种。到目前为止，最受欢迎的系统由于其卓越的准确性和鲁棒性而遵循增量范式，而全局方法的可扩展性和效率大大提高。在这项工作中，我们重新审视了全局 SfM 的问题，并提出 G
Kafka学习笔记
由于日志文件名前缀为存储消息的baseoffset，当消费者想要读取消息时，先获取partition中的日志文件名列表顺序排序，根据消息的Offset（假设为x）使用二分法找到对应的日志文件，找到对应的日志文件之后，可以在对应偏移索引文件中通过二分查找来快速定位不大于x的最大索引条目项（假设其off
postman学习笔记：从入门到精通
postman入门到精通一、postman安装二、更换主题（Themes）三、页面详解1、顶部工具栏一、postman安装下载地址：https://www.postman.com/downloads/下载适合自己的版本下载后图标二、更换主题（Themes）打开后页面：更换主题：选择自己喜欢的明色或者
震惊！宽福VS希喂VS弗列加特，揭秘安全猫罐头终极王者！
邢台南和，那可是被誉为“中国宠物食品之都”的地方，年产百万吨猫粮，结果被爆出用低价粉料取代了昂贵鲜肉，更有甚者，还混入石粉和羽毛。特别是汉欧、福贝、海辰这些顶尖厂商，他们还会安排多重质检程序，通过全方位、多项目分级质检，及时发现并排除潜在的质量问题和安全隐患，防止不合格产品流入市场，提升品牌的安全系
大数据实训第十二天笔记
EXTERNAL关键字可以创建一个外部表，在建表的同时指定一个实际数据的路径（LOCATION）,hive在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。可以看到，由于sale_static是静态分区表，所以在对于的目录下,已经生成了对应的数据。hive创建的表都
SpringBoot全局处理LocalDateTime返回格式和Long类型序列化
全局处理后端是LocalDateTime类型或LocalDate类型，然后返回给前端格式不对的问题，以及后端是Long类型，但返回给前端Long的话出现精度丢失的问题
内网渗透ToDesk、GoToHTTP、RustDESK横向移动利用流程笔记
内网渗透之ToDesk、GoToHTTP、RustDESK横向移动利用流程
git基础指令总结持续更新之git rm 删除文件以及git ignore 忽略文件两种命令的详细使用流程
git基础指令总结持续更新之git rm 删除文件以及git ignore 忽略文件两种命令的详细使用教程, 学习笔记分享
【Docker】个人笔记
Docker开源的应用容器引擎Go语言开发的Docker 可以让开发者，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。
select_shape 借助形状特征选择区域
select_shape — Choose regions with the aid of shape features.借助形状特征选择区域。
【JS】一篇DOM详解笔记 | b站李立超
这个系列可以叫作《前端从零开始系列》，花一周时间，把JS个人觉得笔记重点且常见的知识点，并且总结了起来。
性能优化笔记二（本地缓存）
Window TinyLFU是一种高效的缓存设计方案，它结合了LFU（Least Frequently Used）和LRU（Least Recently Used）算法的优点，旨在提供高命令率和低内存占用。在对被缓存的元素的时效性存在要求的场景下，这是理想的选择。缓存：缓存是指用于通过将经常访
生成式AI扩散模型-Diffusion Model【李宏毅2023】概念讲解、原理剖析笔记
Diffusion和DALL采用的Decoder是Latent Representation，之前在讲Diffussion Model的时候，nosie是加到图片上面的，而现在我们的Framework里面扩散模型产生的是中间产物，他可能不是图片了，所以我们在diffusion process这一部分
爬虫逆向笔记：AST-HOOK 内存漫游（ast-hook-for-js-re 安装测试)
2、第二个报错处3、第三个报错处4、安装完成所有依赖模块后，就可以正常运行了
访问控制之强制访问控制
例如，如果一个文件的安全级是{机密：NATO，NUCLEAR}，用户的安全级为{绝密：NATO，NUCLEAR，CRYPTO}，则该用户可以阅读这个文件，他的安全级别高于文件，且他的安全范畴集涵盖了文件的安全范畴集。由于许多应用的内在复杂性，在结合应用Biba模型和BLP模型时，人们不得不通过设置更
【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】Task1笔记
不同的参数也需要不同的学习率（而不是固定不变的）：如果在某一个方向上梯度值很小（非常平坦），我们会希望学习率调大一点；MGBD需要随着时间的推移逐渐降低学习率：在梯度下降初期，能接受较大的步长（学习率），以较快的速度进行梯度下降；在物理的世界里，一个球如果从高处滚下来，就算滚到鞍点或鞍点，因为惯性的
只要30个隐藏神经元就能带来毫秒级毫米波鲁棒波束赋形体验？浙大团队最新开源成果这样做
大家好，今天为各位分享最新开源的文章《Robust Beamforming with Gradient-based Liquid Neural Network》。这篇文章发表在通信领域国际权威期刊 IEEE Wireless Communications Letters上。这篇文章首次提出了基于梯度
入门Task1：《深度学习详解》（Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营）
机器学习任务类型 关键概念 梯度下降法 以及 实例分析：波士顿房价预测
Dzzoffice结合OnlyOffice 报错排查流程总结
首先访问 OnlyOffice 首页，如下图：出现上图仍旧不能说明你的 OnlyOffice 服务已经成功安装，我们需要启动 OnlyOffice 服务测试用例来检测，可以看到上图出现了两条命令，第一条命令是用来启动测试用例服务的，我们只需要在后台执行该命令即可，Windows环境是以管理员身份运行
