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RSS订阅原创 Golang锁机制之sync.WaitGroup
我们将变量 i 作为函数入参传给子协程，再次运行，此时输出的 i 就是从1开始了，因为go语言中函数入参是值传递的，子协程内使用的 i 不再是共享变量。近日在复习golang的锁机制时看到一个案例，发现原作者给的答案不准确，这也是一些人容易踩到的坑，这里把分析过程写一下作为备忘。时，主协程已执行了i++进入了下一个循环，大概率在等待获取锁，所以才出现打印的i从2开始的现象。, 10，所以输出的结果是54。此时虽然 i 的输出是正确了，但 total 大概率还是错误的，因为问题2还没有解决。
2024-03-04 15:48:12
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原创 LeetCode 123. Best Time to Buy and Sell Stock III
看了网上的几种解决方法，差异很大，不禁感慨逻辑之美及其多样性。这里选取一种最容易理解的方法，也是一种很有意思的解法。Talk is cheap，上代码。package com.crazycoder.leetcode.dynamicprogramming;public class BestTimetoBuyAndSellStock3 { /** * 求最大收益 * * buy1, sell1, buy2, sell2表示两次交易的四个状态，其中下标i表示在前i天内完成该状态，剩余
2021-07-01 02:13:19
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原创 Java多态
前言最近在备战公司的编程知识考试，发现许多基础概念已经忘得差不多了，计划把薄弱的知识点重新梳理总结一下，开个Java基础知识系列博客。多态的定义多态是同一个行为具有多个不同表现形式或形态的能力。多态的优点 消除类型间的耦合关系 可替换性 可扩展性 接口性 灵活性 简化性 实现多态的必要条件 继承 重写 父类引用指向子类对象 多态的调用方式 父类引用指向子类对象； 通过父类引用调用方法，若
2021-06-22 00:54:20
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原创 【Web】Ubuntu搭建Flask+BootStrap环境
Ubuntu搭建Flask+BootStrap环境1. 创建系统用户2. 指定软件源3. 安装python3.x环境(可选)3.1 安装python3.2 指定python版本3.3 安装pip工具3.4 安装虚拟环境4. 安装Flask+BootStrap4.1 安装Flask4.2 验证1. 创建系统用户创建指定系统用户的主要目的是为了保障网站的安全性，许多人贪图方便直接使用root账号搭建网站，这会带来很多安全隐患，具体的问题在此不做赘述。以下是创建用户的步骤及命令：# 新建用户并自动创建用户H
2020-08-16 04:09:52
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原创 【Deep Learning】Tensor的合并及拆分
前段时间在实现BeautyGAN时，生成器中公共的残差块部分使用两个共享参数的残差块分支实现，跟论文有所出入，应该是一个分支，将两个分支的输入feature map合并为1个张量即可，对张量的合并和拆分操作简单做一下笔记。Tensor的合并tf.concat(values, axis, name="concat")values：输入的张量axis：待合并的维度官方示例：...
2019-10-07 23:54:21
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原创 【Deep Learning】torch.nn.Conv2d用法及filter和kernel的区别
这几天学习pytorch时发现torch.nn.Conv2d需要指定out_channels，对此感到疑惑。而tensorflow时只需要指定input和filter就行了，因为之前以为filter是二维的，对每一个feature map都会输出一个新的feature map，所以有out_channels = in_channels * filter_count，而pytorch中需要同时指定i...
2019-09-25 21:28:32
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原创 【Python】图片格式转换及尺寸调整
今天跑深度学习时因为数据集的图片尺寸和代码不一致，反向传播时出现某一层输入和输出的格式对不上一直报错，没搞明白代码怎么改，直接调整了图片尺寸去适配代码，顺便做一下笔记。png转jpgfrom PIL import Imageimport osimport redef png2jpg(png_file_path, jpg_dir_path): infile = png_f...
2019-09-22 21:56:09
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原创 【Deep Learning】VGG16之feature map学习笔记
最近学习BeautyGAN需要用到VGG16提取的feature map进行训练，简单学习了一些关于VGG16和feature map相关的内容。VGG16网络结构VGG16总共有16层，13个卷积层和3个全连接层，第一次经过64个卷积核的两次卷积，第二次经过两次128个卷积核卷积，第三次经过三层256卷积核卷积，第四次经过512个卷积核，每次卷积后进行一次pooling，最后经过三次全连...
2019-09-18 23:23:45
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原创 【Deep Learning】BeautyGAN论文翻译
BeautyGAN: Instance-level Facial Makeup Transfer with Deep Generative Adversarial NetworkBeautyGAN:基于深度生成对抗网络的实例级面部彩妆转移摘要：人脸彩妆转换的目的是在保留人脸特征的同时，将一个给定的参考彩妆人脸图像转换为另一个非彩妆人脸图像。这种实例级的传输问题比传统的域级传输任务...
2019-09-11 00:45:06
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原创 【Deep Learning】Logistic Regression with a Neural Network mindset
Talk is cheap, speak in code.# coding=utf-8import numpy as npfrom lr_utils import load_dataset# GRADED FUNCTION: sigmoiddef sigmoid(z): """ Compute the sigmoid of z Arguments: ...
2019-09-01 21:49:47
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原创 【Python】使用pytesseract识别图片文本
Speak in code.import pytesseractfrom PIL import Imagedef get_image_string(image_path): image = Image.open(image_path) image_str = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng') print...
2019-09-01 12:58:50
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原创 【Python】使用smtplib发送邮件
Talk is cheap,speak incode.#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import smtplibfrom email.mime.text import MIMETextfrom email.header import Header# 第三方 SMTP 服务mail_host = "smtp.qq.com" ...
2019-09-01 12:31:00
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原创 【Python】使用request发送http请求
发送请求：requests.get("https://www.xxx.com/")添加header和data参数：headers = {"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9", "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br", "Cache-Control": "max-age...
2019-08-27 00:26:37
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原创 Anaconda常用命令及配置
最近因为重装系统需要重新搭建TensorFlow环境，期间遇到一些问题记录下来。1. Anaconda常用命令anaconda分为完整版和迷你版（Miniconda），Miniconda比较轻量级，这里我安装的是完整版。当前最新版本下载路径：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe1...
2019-08-14 00:44:44
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原创 对于识别猫图案例中y=wX+b公式的理解
y：图片中有猫的概率X：图片的矩阵化表示b：偏置量问题：为什么通过训练，wx+b可以计算出图片中有猫的概率分析：X是图片的特征化向量表示，每一个维度代表图片的一个特征为了方便理解，我们简单假设：x1：眼睛特征x2：四肢特征x3：毛发特征x4：尾巴特征那么wx就可以理解为：w1*x1：眼睛是圆形的概率w2*x2：耳朵是三角形的概率w...
2019-08-13 00:39:14
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原创 AI学习——CS230 P2 Deep Learning Intuition
这节课的名称挺有意思，深度学习直觉。如名称所言，课程中没有介绍具体的深度学习算法，而是主要介绍如何利用深度学习去解决一个实际问题，从数据集、输入、输出、数据结构几个方面讲解了使用深度学习解决问题的思路。不管对于初学者，还是有经验的研发人员，我认为这个思路都是非常重要的。当然我现在也还是初学者，资深开发可能会有更深入的思考，也许还有其他看法。课程中列举了几个例子：分辨图片的白天和黑夜，识别图...
2019-08-05 00:35:28
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原创 AI学习计划随想
准备认真学习AI，先不考虑技术转型吧，转型AI也并不容易，但至少要能理解AI主流技术和原理，毕竟目前来看是大势所趋，作为一个合格的程序员，应该养成主动学习了解新技术的习惯。和一个搞AI的同学聊天，他说非科班想转型AI可能会很难，因为感觉普通程序员普遍缺少用AI分析问题的思维。具体是啥思维同学也讲不太清楚，不过不管怎么样，AI还是要学习的。计划每天晚上抽出一点时间来看师妹推荐的CS230的课...
2019-08-03 22:40:00
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原创 实用工具
软件名称：Clover功能描述：文件夹管理软件下载地址：http://cn.ejie.me/软件名称：bandicam功能分类：专业录屏软件，免费版有录制时长限制，网上有破解版可以下载官网地址：https://www.bandicam.cn/破解版：问百度...
2019-08-03 21:06:19
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原创 腾讯面试题——蚂蚁爬行（C++版）
#include <iostream>#include <limits>#include "ctime"using namespace std;const double DBL_MAX = numeric_limits<double>::max();class Ant { /** * 蚂蚁爬行方向枚举值 */private: ...
2018-09-16 14:46:34
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原创 腾讯面试题——蚂蚁爬行（Java版）
/** * 蚂蚁类，用于记录蚂蚁的状态及控制蚂蚁行为 */public class Ant { /** * 蚂蚁爬行方向枚举值 */ public interface Direction { /** * 向左爬行 */ double LEFT = -1; /** * 向右爬行 */ double RIGHT = 1; } /**...
2018-09-14 02:28:08
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原创 血不肯冷，风谁与高
毕业两年，忙忙碌碌。 对技术的热情不知不觉已被繁重的工作消磨得七七八八，不再一如年少时模样。 转眼间，油腻的中年大叔，满脸胡渣，两眼疲惫，整日游走于人情世故之间。 很久没时间也没心情自己写写小程序，搞搞小研究。 越是了解社会里的尔虞我诈，越是喜欢程序间的非黑即白。 只有在0和1的世界里，真理可以永远凌驾于权威之上。 夜阑卧听风吹雨 铁马冰河入梦来...
2018-04-21 00:00:44
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原创 hadoop-2.7.2集群的搭建过程
安装环境0. 准备工作1. Slave节点基本环境的安装和配置2. 配置网络连接3. 配置节点间ssh无密码登录4. Slave节点hadoop的安装5. 修改配置文件6. 启动Hadoop集群7. 运行hadoop分布式实例
2016-03-30 00:34:31
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原创 hadoop-2.7.2伪分布模式安装教程
hadoop2.7.2伪分布模式安装教程 安装环境：Ubuntu14.04- server 1. 创建hadoop用户2. 安装ssh，配置ssh无密码登录3. 安装Java环境4. 安装hadoop-2.7.25. 配置伪分布模式6. 启动hadoop守护进程7. 运行hadoop伪分布式实例
2016-03-26 13:52:33
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原创 使用VMware虚拟机安装Ubuntu14.04.3-server系统
使用VMware虚拟机安装Ubuntu14.04.3-server系统 0. 准备工作：安装VMware下载Linux系统的光盘映像文件(iso)1. 点击 文件 >> 新建虚拟机，打开新建虚拟机向导，选择“典型”，点击下一步。 2. 选择安装来源，选中“安装程序光盘映像文件”，点击“浏览”找到下载好的iso文件，软件会自动检测iso
2016-03-26 11:08:55
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原创 使用Xshell&Xftp实现远程登录及文件传输
使用Xshell登录远程主机 1. 下载并安装Xshell软件，过程略。2. 打开Xshell，点击文件-> 新建（快捷键为Alt + N），创建新对话。3. 设置会话名称、连接协议、要连接的主机的IP地址等。 4. 选择“用户身份验证”，输入登录所使用的用户名和密码，点击“确认
2016-03-18 17:07:01
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原创 小米现场笔试题
前两天去小米的宣讲会参加了现场笔试，只有三道编程题，不算难，但在短时间内准确做对感觉还是不太容易的，笔试的时候就不小心出了一些小错误。老惯例，把题目再做一遍记下来，不足之处欢迎指正。1. 求序列{A, B, C, ... , Z, AA, AB, AC, ... , AZ, BA, BB, ... , AAA, AAB, ...} 的第N项。思路：此题考核的是将十进制数N转化成
2015-10-14 12:28:53
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原创 京东校招编程题——小熊分苹果
刚做完京东校招在线笔试，第一道编程题居然没做出来，开始时没想到关键点还以为题目出错了，浪费了很多时间，郁闷……题目如下：N（1）把苹果平均分成N分，刚好多出一个，扔掉多出的那个并取走一份，后面每只熊以此类推。问苹果最少多少个。题目的关键点在于每只熊取走后剩下的苹果数是（N-1）的倍数，取之前苹果数%N==1，采用逆向思维，设最后一只熊取走后剩下m个苹果，从初始值为N-1
2015-09-18 21:46:43
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原创 使用SQLiteManager将Excel表格中的数据导入sqlite3数据库
1. 将Excel表格保存为csv格式文件(逗号分隔值文件)；2. 用记事本打开csv文件，另存为UTF-8编码；3. 用SQLiteManager打开要导入的数据库，使用import功能导入csv文件导入；4. 选择目标表格，点击Import，大功告成。 PS. 目标表格中的数据格式最好全部设置为字符串，否则容易出现格式不匹配错误
2015-01-28 13:07:49
3442
BeautyGAN论文翻译.docx
2019-09-18
Logistic_Regression_with_a_Neural_Network_mindset.rar
2019-09-01
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