一只黑猩猩-CSDN博客

原创二叉堆的应用：优先队列和堆排序（解释+java代码）

文章目录一、二叉堆二、相关操作2.1 插入节点2.2 删除节点2.3 构建二叉堆三、优先队列四、堆排序五、其余补充学习自书籍——《小灰的算法之旅》~一、二叉堆二叉堆本质上是一种完全二叉树，分为大根堆和小根堆两类：大根堆：任何一个父结点的值都大于或等于它左、右孩子结点的值小根堆：任何一个父结点的值都小于或等于它左、右孩子结点的值二叉堆的根结点叫做堆顶，因此，大根堆的堆顶是整个堆中的最大元素、小根堆的堆顶是整个堆中的最小元素。应用：堆排序、优先队列。二、相关操作2.1 插入节点当

2021-04-24 15:49:08 386 3

原创残差块及ResNet残差网络

一、VGG-16二、RestNet2.1 产生背景Question：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？Answer：理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。针对这一问题，何恺明等人提出了残差网络（ResNet）。2.2 残差块聚焦于神经

2021-03-29 14:53:04 3373 1

原创 JVM（三）GC垃圾回收以及四种GC算法

JVM（三）学习视频链接，以示尊重：https://www.bilibili.com/video/BV1iJ411d7jS?p=4图片来源：https://blog.csdn.net/weixin_42609363/article/details/115265943（仅自我学习用，无其他用途）文章目录JVM（三）一、GC垃圾回收二、GC算法之引用计数法三、GC算法之复制算法四、GC算法之标记清除算法五、GC算法之标记压缩算法一、GC垃圾回收垃圾回收只存在于堆和方法区中（方法区本质上也属于堆

2021-03-29 14:49:50 722

原创 JVM（二）native\程序计数器\方法区\栈\堆\新生区养老区永久区

JVM（二）native\程序计数器\方法区\栈\堆学习视频链接，以示尊重：https://www.bilibili.com/video/BV1iJ411d7jS?p=4文章目录JVM（二）native\程序计数器\方法区\栈\堆一、native关键字二、PC寄存器三、方法区四、栈五、三种JVM六、堆一、native关键字先举个例子：看一看线程类的start()方法：public static void main(String[] args) { new Thread().start(

2021-03-29 13:24:57 371 1

原创 Semi-supervised Learning for COVID-19 Image Classification via ResNet

Semi-supervised Learning for COVID-19 Image Classification via ResNet27 Feb 2021Lucy Nwuso, Xiangfang Li, Lijun Qian, Senior Member, IEEE, Seungchan Kim, Member, IEEE, XishuangDong, Member, IEEE文章目录Semi-supervised Learning for COVID-19 Image Classifica

2021-03-28 21:11:39 288

原创 JVM之实现Java跨平台

C/C++等不具跨平台性的语言用标准C等开发的程序，不同的平台需要使用不同的编译器将其编译为的exe文件，然后在对应平台运行的。比如windows可以使用VC编译，那编译后的exe文件就可以在windows下运行；liunx下可以使用GCC编译，生成的可执行文件就可以在Liunx上运行。Java的跨平台性首先，将Java源程序编译为.class文件，称为字节码文件，可以理解为一种中间语言，然后不同平台会有不同的JVM，它们不同的JVM将.class文件二次编译为该平台可以解释执行的机器语言。

2021-03-28 20:49:16 431

原创 JVM（一）位置/体系结构/类加载器/双亲委派/沙箱安全

JVM（一）学习视频链接，以示尊重：https://www.bilibili.com/video/BV1iJ411d7jS?p=4文章目录JVM（一）一、JVM的位置二、JVM的体系结构三、类加载器和双亲委派机制3.1 类加载器3.2 双亲委派机制四、沙箱安全机制一、JVM的位置二、JVM的体系结构Tips：垃圾回收（GC）不会发生在Java栈、本地方法栈和程序计数器部分Runtime运行时异常即发生在运行时数据区的异常三、类加载器和双亲委派机制3.1 类加载器类加载器的

2021-03-28 15:04:47 198 1

原创 Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers

文章目录一、研究背景二、研究重点三、研究方法3.1 图像序列化3.2 Encoder3.3 Decoder3.3.1 Naive upsampling (Naive)3.3.2 Progressive UPsampling (PUP）3.3.3 Multi-Level feature Aggregation (MLA)四、实验及结果4.1 实验相关参数4.2 ADE20K结果4.3 Pascal Context结果4.4 Cityscapes结果五、消融实验六、其他可视化6.1 注意力机制6.2 位置向量6

2021-01-11 21:29:22 2940 9

原创 Transformer讲解以及在CV领域的应用

文章目录Transformer一、思想和框图二、实现细节2.1 Encoder2.2 Decoder2.3 Self-Attention2.4 Multi-Headed Attention2.5 Positional Encoding2.6 Layer normalization三、应用任务和结果3.1 NLP领域3.2 CV领域3.2.1 检测DETR3.2.2 分类ViT3.2.3 分割SETR3.2.4 Deformable-DETR四、优点及分析五、缺点及分析六、参考文献Transformer

2021-01-10 14:47:24 28860 9

原创 Ajax快速上手使用及典型案例

学习视频链接，以示尊重：https://www.bilibili.com/video/BV1Kt411u7BV文章目录一、Ajax概述二、使用Ajax（一）——请求响应三、使用Ajax（二）——数据回显四、使用Ajax（三）——注册提示效果五、获取baidu接口Demo一、Ajax概述Ajax 即 Asynchronous JavaScript and XML（异步的 JavaScript 和 XML），是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。传统的网页（即没有使用Aj.

2020-12-09 21:31:16 322 4

原创 Shell四大工具举例解释——cut/sed/awk/sort

文章目录Shell工具一、cut二、sed三、awk四、sortShell工具一、cutcut的工作就是“剪”，具体的说就是在文件中负责剪切数据用的。cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段输出。1、基本用法：cut [选项参数] filename说明：默认分隔符是制表符2、选项参数说明：选项参数功能-f列号，提取第几列-d分隔符，按照指定分隔符分割列3、案例实操：（0）数据准备[root@iZ2ze436suxwekg

2020-11-04 21:34:27 408 3

原创 Shell函数之系统函数和自定义函数

文章目录一、系统函数二、自定义函数一、系统函数1、基本语法：basename [string / pathname] [suffix]功能描述：basename命令会删掉所有的前缀包括最后一个（‘/’）字符，然后将字符串显示出来。选项：suffix为后缀，如果suffix被指定了，basename会将pathname或string中的suffix去掉。2、案例实操（1）截取该/home/atguigu/banzhang.txt路径的文件名称[root@iZ2ze436suxwekgjxx28

2020-11-04 20:35:31 191

原创 Shell流程控制以及读取控制台输入

一、if 判断1、基本语法if [ 条件判断式 ];then 程序fi或者if [ 条件判断式 ]then 程序elif [ 条件判断式 ]then 程序fi注意事项：[ 条件判断式 ]中括号和条件判断式之间必须有空格if后要有空格2、案例实操（1）输入一个数字，如果是1，则输出banzhangzhenshuai，如果是2，则输出banzhangzhenmei，如果是其它，什么也不输出。[root@iZ2ze436suxwekgjxx28iaZ she

2020-11-04 20:27:15 984

原创 Shell算术运算和条件判断

文章目录一、运算符二、条件判断一、运算符1、基本语法“$((运算式))”或“$[运算式]”expr + , - , \*, /, % 加，减，乘，除，取余注意：expr运算符间要有空格2、案例实操（1）计算3+2的值：[root@iZ2ze436suxwekgjxx28iaZ shell]# expr 2 + 35（2）计算3-2的值：[root@iZ2ze436suxwekgjxx28iaZ shell]# expr 3 - 2 1（3）计算（2+3）X4 的值：3.

2020-11-04 19:48:09 346

原创 Shell编程入门以及Shell中的变量

一、Shell概述Shell是一个命令行解释器，它接收应用程序或者用户命令，然后调用操作系统内核。Shell是一个功能相当强大的编程语言，易编写、易调试、灵活性强。Shell 脚本（shell script）是一种为 shell 编写的脚本程序。常说的shell通常都是指 shell 脚本，但shell和shell script是两个不同的概念。通常说“shell编程”都是指 shell 脚本编程，不是指开发 shell 自身。大数据程序员为什么要学习Shell呢？需要看懂运维人员编写的Shel

2020-11-04 16:37:53 175

原创 Zuul路由网关的简介和简单使用

文章目录Zuul路由网关一、概述二、Zuul的简单使用Zuul路由网关一、概述什么是Zuul？Zuul 包含了对请求的路由和过滤两个最主要的功能：路由功能负责将外部请求转发到具体的微服务实例上，是实现外部访问统一入口的基础过滤功能负责对请求的处理过程进行干预，是实现请求校验、服务聚合等功能的基础Zuul 和Eureka进行整合，将Zuul自身注册为 Eureka服务治理下的应用，同时从Eureka中获得其他微服务的消息，也即以后的访问微服务都是通过Zuul跳转后获得。总之：Zuul服务

2020-10-22 14:14:40 297 5

原创 Hystrix简介与idea简单使用Hystrix服务熔断/服务降级

文章目录Hystrix一、Hystrix是什么二、Hystrix能做什么三、Hystrix服务熔断的简单使用四、Hystrix服务降级的简单使用五、总结六、DashBoard流监控的简单使用Hystrix一、Hystrix是什么分布式系统面临的问题：复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系再某些时候将不可避免地失败。服务雪崩：多个微服务之间调用的时候，假设A调用B和C，B和C又调用其他微服务，这就是所谓的扇出。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务

2020-10-22 13:42:33 391

原创贝叶斯学习的简单介绍

文章目录贝叶斯学习 Bayesian Learning一、介绍1.1 先验概率1.2 后验概率二、贝叶斯理论2.1 举例介绍2.2 MAP假设2.3 概率法则三、最小描述长度假设四、贝叶斯最优分类器五、Gibbs算法六、Bagging分类器七、朴素贝叶斯分类器八、贝叶斯信念网络九、总结贝叶斯学习 Bayesian Learning一、介绍贝叶斯概率论于1764年提出。贝叶斯学习提供了定量的方法来衡量证据如何支持其他假设。贝叶斯决策理论是一种基本的统计方法，它利用决策所伴随的概率和成本来量化各种

2020-10-21 17:12:24 4013 6

原创人工神经网络的简单介绍

人工神经网络Artificial Neural Networks一、介绍2.1 什么是人工神经网络人工神经网络是一组连接起来的的输入/输出单元，其中每个连接都有与其相关的权重。也被称为连接主义学习以生物学为动机的机器学习方法神经网络的基本处理元素是神经元是一种有监督且归纳的学习2.2 神经元是做什么的接收来自其他来源的输入以某种方式组合这些输入对组合结果进行普遍地非线性操作输出最终结果2.3 人工神经网络的特性许多简单的类神经元阈值开关单元单元之间的许多加权互连高

2020-10-21 13:59:20 766

原创 SpringCloud消费者服务调用神器——Feign简介与基本使用

文章目录Feign一、Feign简介二、Feign简单使用2.1 导入依赖2.2 API中配置FeignClient2.3 服务消费者Controller2.4 修改消费者主类三、测试Feign一、Feign简介Feign是spring cloud中服务消费端的调用框架，通常与ribbon、hystrix等组合使用。假设之前已经创建好了用户，订单，商品微服务，这三个微服务是互相隔离的，那么微服务和微服务之间如何互相调用呢，显然三个微服务都可以采用http通信，也就是restTemplate进行

2020-10-17 21:47:33 552

原创 Spring Cloud负载均衡神器——Ribbon简介与基本使用

文章目录Ribbon简介与基本使用一、Ribbon 简介二、Ribbon 可以做什么三、Ribbon 简单使用Ribbon简介与基本使用一、Ribbon 简介负载均衡在系统架构中是一个非常重要，并且是不得不去实施的内容。因为负载均衡是对系统的高可用、网络压力的缓解和处理能力扩容的重要手段之一。我们通常所说的负载均衡都指的是服务端负载均衡，其中分为硬件负载均衡和软件负载均衡。硬件负载均衡主要通过在服务器节点之间按照专门用于负载均衡的设备，比如F5等；软件负载均衡则是通过在服务器上安装一些用于

2020-10-17 15:14:03 948

原创从零到一简单搭建Eureka 集群

文章目录Eureka 集群搭建一、创建Eureka Server1二、创建Eureka Server2三、创建Eureka Server3四、服务提供者配置Eureka 集群搭建多个 Eureka Server 互相依赖。接下来使用三个Eureka Server进行集群搭建，其中，主类、pom.xml和上一篇的构造方式完全一致，区别在于application.yaml配置文件中的配置信息。一、创建Eureka Server11、配置application.yaml注意单机配置和集群配置的区

2020-10-17 13:54:35 356 1

原创从零到一简单构建和配置Eureka Server

文章目录一、构建Eureka Server二、配置服务提供者三、其他操作一、构建Eureka Server1、导入eureka-server的pom依赖<dependency> <groupId>org.springframework

2020-10-17 13:51:48 206

原创简单阐释Eureka是什么，与zookeeper区别是什么

文章目录Eureka服务注册与发现一、什么是Eureka二、原理阐释三、自我保护机制四、Zookeeper和Eureka区别Eureka服务注册与发现一、什么是EurekaEureka 是 Netflix 的一个子模块，也是核心模块之一。 Eureka 是一个基于REST的服务，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移，服务注册与发现对于微服务来说是很重要的，有了服务发现与注册，只需要使用服务的标识符就可以访问到服务，而不需要修改服务调用的配置文件，其功能类似于Dubbo的注册中心Zooke

2020-10-17 13:50:20 246 1

原创 SpringCloud（一）SpringCloud的简单概述以及与Dubbo对比

SpringCloud概述一、回顾微服务什么是微服务？微服务（Microservice Architecture）是近几年流行的一种架构思想，目前而言，对于微服务，业界没有一个统一的标准的定义。通常而言，微服务架构是一种架构模式，或者说是一种架构风格，它提倡将单一的应用程序划分为一组小的服务，每个服务运行在其独立的自己的进程内，服务之间相互协调相互配置，为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通，每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的部署到生产环境中。微服务架构的四个核

2020-10-16 22:50:38 160 1

原创 SpringCloud（二）使用IDEA从0到1搭建SpringCloud环境（REST环境）

文章目录从零到一搭建SpringCloud环境（REST环境）一、建立父项目二、建立服务API三、建立服务提供者四、建立服务消费者五、总结从零到一搭建SpringCloud环境（REST环境）一、建立父项目1、创建一个空的Maven项目作为父项目，删掉src文件夹；2、导入一些通用的pom依赖：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"

2020-10-16 22:47:40 388 1

原创 Docker Compose和Docker Swarm简析与区别

文章目录一、背景二、Compose 简介三、Swarm 简介四、Compose 和 Swarm区别一、背景之前使用 Docker 的时候，定义 Dockerfile 文件，然后使用 docker build、docker run 等命令操作容器。然而微服务架构的应用系统一般包含若干个微服务，每个微服务一般都会部署多个实例，如果每个微服务都要手动启停，那么效率之低，维护量之大可想而知。使用 Docker Compose / Swarm可以轻松、高效的管理容器，它是一个用于定义和运行多容器 Docker

2020-10-16 17:11:06 8556 1

原创 Self2Self With Dropout: Learning Self-Supervised Denoising From Single Image【使用单张图像进行自监督学习去噪】

文章目录Self2Self With Dropout: Learning Self-Supervised Denoising From Single Image【使用单张图像进行自监督学习去噪】一、相关概念1.1 监督学习（Supervised learning）1.2 无监督学习（Unsupervised learning）1.3 自监督学习（Self-Supervised learning）二、研究概述2.1 研究背景2.2 研究现状与问题2.3 研究内容2.4 研究结论三、研究方法3.1 模型3.2

2020-10-15 19:54:22 4671 5

空空如也

空空如也