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在 SpringBoot 中使用 ThreadPoolTaskScheduler 实现定时任务
在 SpringBoot 中使用 ThreadPoolTaskScheduler 来实现定时任务。
Python 给定周数，返回其对应的日期范围
给定周数，获取其对应的日期范围范例：数据：2018 年，第 20 周结果：2018 年 5 月 20 ～ 26 日数据：2020 年，第 8 周结果：2020 年 2 月 23 日 ～ 29 日数据：2021 年，第 9 周结果：2021 年 2 月 28 日 ～ 3 月 6 日解决方法import
python ：列表
第一部分：列表的定义及其特点1. 列表的定义：列表由一系列按特定顺序排列的元素组成2.列表的特点：（1）列表的索引从0开始到总元素个数-1结束 （2）列表可以储存重复的数据 （3）列表是可变序列可以进行增、删、改操作 （4）列表是可变
隧道点云处理（二）：投影边界提取（Boundary Estimation）
本文介绍了另一种投影边界提取方法，其核心思想为：根据一点与其邻域点的夹角特性判断是否为边界点。
真人真事，来自一位架构师的呐喊：杜绝面向监狱编程，程序员做好自身防护，时刻保持敬畏之心
1. 序言随着国家软硬实力的飞速发展，软件工程师逐渐褪去神秘的光环，成为信息化进程中千万岗位中普通的一份子，而这群幽默智慧的群体也把自己通俗的成为“程序猿”或“程序媛”。大浪淘沙，泥沙俱下，随着越来越多的人加入，也不乏有狗苟蝇生之辈混入其中，浑水摸鱼。今天这个小故事来自真人真事，希望能给你带来启发。
【SpringBoot 2】(三)SpringBoot相较于Spring的特点
参考尚硅谷雷神的SpringBoot 2总结的SpringBoot相较于Spring的特点知识点总结
【Abp VNext】实战入门（十二）：【1】角色权限管理 —— 后端对应的框架结构表讲解
文章目录一、前言二、默认用户管理、角色管理界面预览三、AbpVnext 后端结构表讲解1. 用户表（abpusers）：2. 角色表（abproles）：3. 用户角色表（abpuserroles）：4. 具体权限授权记录表（abppermissiongrants）：5.具体功能表：四、总结一、前言
springBoot项目配置文件加载优先级及同配置覆盖问题
springBoot项目配置文件加载优先级及同配置覆盖问题
基于语义的编译器测试
原文来自微信公众号：编程语言Lab-基于语义的编译器测试搜索关注编程语言Lab 公众号：HW-PLLab获取编程语言更多技术内容如果读者想了解更多有关类型系统相关的技术内容，欢迎加入编程语言社区 SIG-程序分析。加入方式：文末有小助手微信，添加并备注加入 SIG-程序分析。视频回顾：SIG-程序分
浙大c语言pat试题汇总
2021.05.317-01
【深度学习】模型过拟合的原因以及解决办法
不要过度训练，提前结束训练early-stopping：训练时间足够长，模型就会把一些噪声隐含的规律学习到，这个时候降低模型的性能是显而易见的。第3组模型过拟合：模型复杂度过高，抽象出的数学公式非常复杂，很完美的拟合训练集的每个数据，但过度强调拟合原始数据。第1组模型欠拟合：模型复杂度过低，抽象出的
深度学习可视化工具visdom使用
#11.1 vidsom介绍visdom的github主页：https://github.com/fossasia/visdomvisdom中文文档参考：https://ptorch.com/news/77.htmlVisdom是一个灵活的工具，用于创建，组织和共享实时丰富数据的可视化，支持：Tor
【光流估计】无监督学习的LOSS
无监督光流估计中损失函数的相关内容与个人理解
惯性导航定位技术
惯性导航系统是一种不依赖于外部信息，也不向外部辐射能量的自主式导航系统[15]。其主要由惯性测量单元、信号预处理和机械力学编排3个模块组成，如图3-7所示。一个惯性测量单元包括3个相互正交的单轴加速度计(Accelerometer)和3个相互正交的单轴陀螺仪(Gyroscopes)。惯性测量单元结构
多智能体强化学习—QMIX
多智能体强化学习—QMIX论文地址：https://arxiv.org/pdf/1803.11485.pdf1 介绍 首先介绍一下VDN（value decomposition networks）顾名思义，VDN是一种价值分解的网络，采用对每个智能体的值函数进行整合，得到一个联合动作值函数。为了简
遗传算法优化神经网络—MATLAB实现
遗传算法优化神经网络MATLAB实现
windows下安装CPU和GPU版本的pytorch 并通过pycharm进行验证
window10下安装CPU版本和GPU版本的Pytorch全过程记录，并通过pycharm测试最终是否可用
【图像生成Metrics】快速计算FID、KID、IS、PPL
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ConvNeXt-教你如何改模型
ConvNeXt的出现证明，并不一定需要Transformer那么复杂的结构，只对原有CNN的技术和参数优化也能达到SOTA，未来CV领域，CNN和Transformer谁主沉浮？太阳花的小绿豆。
YOLOv7训练记录——权重使用问题
YOLOv7于2022.07发布，一经发布，很多人应该有共同的想法——v7的效果是否和论文一致？v7的效果跟v5相比如何?此贴记录自己YOLOv7的训练过程。