统计建模基础

什么是建模? 问题——>数据——>模型——>结论 统计建模的本质 收集、分析、展示、解释数据 统计问题 回归: 横截面数据、纵向数据 分类: 横截面数据、分类数据 我们观测不到真值,观测到的数据一定有误差。 如何确定模型? 1.根据探索性数据分析主观确定一个参数模型或者一个算法。 2.根据已知数据训

两个表取差集再插入到另一张表中

@目录概要思路梳理实现步骤小结 概要 工作中采集时候遇到一个问题,就是两张结构一样的表数据不同,哪里不同呢,如t1表是基础表,里面数据量大,但是它不全,t2表有少数t1的数据也有一些自己额外的数据,我的需求是把t2里面t1没有的数据插入到t1中 思路梳理 这种也简单就是在t2中取t1和t2的差集,然

Fastjson基础环境配置与Java基础概念

Preface 此篇系列文章将会从 Java 的基础语法开始,以 Fastjson 的各个反序列化漏洞分析为结尾,详细记录如何从一个具有基础面向对象编程但毫无 Java 基础的小白成长为了解 Fastjson 的各个漏洞并能够熟练利用的网络安全人员。 环境配置 我们使用 IDEA 作为开发的 IDE

Timing!!!

End or Beginning "毕业",一个令人无限憧憬的具象化名词。适逢高考结束,又有一批人将奔赴更远的地方,离开他们生活了十八年的城市,在这之中亦然有着曾经的我们。但大家把目光交距在高中生的未来选择时,同时各校的大四学生也迎来了属于自己的毕业季。这一次他们的再次离开不单是为了求学探索新的生活

Go 语言中的异常处理简单实践 panic、recover【GO 基础】

〇、Go 中的异常处理简介 Golang 没有结构化异常,使用 panic 抛出错误,recover 捕获错误。 panic、recover 参数类型为 interface{},因此可抛出任何类型对象。 func panic(v interface{}) func recover() interfa

OOP课第二阶段总结

OOP课第二阶段总结 前言 作为第二次3+1的总结,明显感受到了此次题目集越来越复杂,结合了实际的物理知识来解决现实中的电路问题。因为电路可以一直扩展下去,情况千变万化,难以像上次题目集一样找到一个呆板的做法。这次题目集,让很多人连题目都无法理解,代码也是无从下手,因为这些人根本不知道如何去设计,如

迭代器的一些简单理解

迭代器的一些简单理解 使用迭代器最方便的地方就是和算法库结合,对于实现只需要聚焦于算法,而不用过多考虑数据结构的实现。 举一个常见的的例子,std::copy_n 用作于范围元素的复制,适配于各个容器类型,并且演化出了 back_inserter/front_inserter/inserter 这类

PVT:特征金字塔在Vision Transormer的首次应用,又快又好 | ICCV 2021

论文设计了用于密集预测任务的纯Transformer主干网络PVT,包含渐进收缩的特征金字塔结构和spatial-reduction attention层,能够在有限的计算资源和内存资源下获得高分辨率和多尺度的特征图。从物体检测和语义分割的实验可以看到,PVT在相同的参数数量下比CNN主干网络更强大

FFmpeg开发笔记(二十二)FFmpeg中SAR与DAR的显示宽高比

​《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书提到:通常情况下,在视频流解析之后,从AVCodecContext结构得到的宽高就是视频画面的宽高。然而有的视频文件并非如此,如果按照AVCodecContext设定的宽高展示视频,会发现画面被压扁或者拉长了。比如该书第10章源码playsync.

经验分享:春招零Offer,5月份还有机会吗?

先说答案:5 月份依然有拿到 Offer 的机会。 5月份春招结束了吗? 对于应届大学生来说(也就是今年暑假毕业的学生),5 月中旬春招就陆续结束了,但是 5 月份会有很多补录的机会。 对于非应届的大学生来说(今年之后毕业的学生)来说,5 月和 6 月正是在暑假最好的时机,尤其是 6 月份会有大量的

使用c#强大的表达式树实现对象的深克隆

一、表达式树的基本概念 表达式树是一个以树状结构表示的表达式,其中每个节点都代表表达式的一部分。例如,一个算术表达式 a + b 可以被表示为一个树,其中根节点是加法运算符,它的两个子节点分别是 a 和 b。在 LINQ(语言集成查询)中,表达式树使得能够将 C# 中的查询转换成其他形式的查询,比如

set 容器详解 附大根堆题解

声明 本文中题解部分内容大部分转载自 @sonnety 的这篇博客中,本文为为方便复习而写的结论类文章,读者可自行跳转至原文处阅读。 PART 1 set 什么是 set ——来源cppreference 简言之,它就是一种存进去就可以自动按升序排列的特殊容器,通常的 set 还具有自动去重的功能。

Lora训练的参数和性能

主要为了测试模型增加Lora模块后,参数量和训练速度的变化情况。结论:正常情况下,增加Lora模块是会增加参数量的,因此前向传播和反向传播的时间也会增加。但是,在大语言模型训练的情况下,因为基础模型本身参数量非常大,Lora模块增加的参数量相对非常小。并且,基础模型不参与梯度更新,可以做模型量化,实

Kafka源码分析(四) - Server端-请求处理框架

系列文章目录 https://zhuanlan.zhihu.com/p/367683572 一. 总体结构 先给一张概览图: 服务端请求处理过程涉及到两个模块:kafka.network和kafka.server。 1.1 kafka.network 该包是kafka底层模块,提供了服务端NIO通信

探索 DTD 在 XML 中的作用及解析:深入理解文档类型定义

DTD 是文档类型定义(Document Type Definition)的缩写。DTD 定义了 XML 文档的结构以及合法的元素和属性。 为什么使用 DTD 通过使用 DTD,独立的团体可以就数据交换的标准 DTD 达成一致。 应用程序可以使用 DTD 来验证 XML 数据的有效性。 内部 DTD

深度解读《深度探索C++对象模型》之数据成员的存取效率分析(二)

C++对象在经过类的封装后,存取对象中的数据成员的效率是否相比C语言的结构体访问效率要低下?本篇将从C++类的不同定义形式来一一分析C++对象的数据成员的访问在编译器中是如何实现的,以及它们的存取效率如何?

< Python全景系列-3 > Python控制流程盘点及高级用法、神秘技巧大揭秘!

全面深入地介绍 Python 的控制流程,包括条件语句、循环结构和异常处理等关键部分,尤其会将列表解析、生成器、装饰器等高级用法一网打尽。此外,我还将分享一些独特的见解和研究发现,希望能给你带来新的启发。文章的结尾,我们将有一个 "One More Thing" 环节,我会分享一个很特别但又很少人知道的有用的 Python 控制流程的技巧。

前馈神经网络解密:深入理解人工智能的基石

> 本文深入探讨了前馈神经网络(FNN)的核心原理、结构、训练方法和先进变体。通过Python和PyTorch的实战演示,揭示了FNN的多样化应用。 > 作者TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,

基于SLAM系统建图仿真,完成定位仿真

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 基于SLAM系统完成建图仿真,详见之前的博客 基于Gazebo搭建移动机器人,并结合SLAM系统完成建图仿真 - zylyehuo - 博客园 参考链接 Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》 Par

苞米豆的多数据源 → dynamic-datasource-spring-boot-starter,挺香的!

开心一刻 2023年元旦,我妈又开始了对我的念叨 妈:你到底想多少岁结婚 我:60 妈:60,你想找个多大的 我:找个55的啊,她55我60,结婚都有退休金,不用上班不用生孩子,不用买车买房,成天就是玩儿 我:而且一结婚就是白头偕老,多好 我妈直接一大嘴巴子呼我脸上 需求背景 最近接到一个需求,需要