nn.Conv1d、nn.Conv2d、nn.Linear
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- nn.Linear
- nn.Conv1d
- nn.Conv2d
nn.Linear
Args:
in_features: size of each input sample
out_features: size of each output sample
bias: If set to False
, the layer will not learn an additive bias.
Default: True
Shape:
- Input: :math:(*, H_{in})
where :math:*
means any number of
dimensions including none and :Hin=in_featuresH_{in} = \text{in\_features}Hin=in_features.
- Output: :math:(*, H_{out})
where all but the last dimension
are the same shape as the input and :Hout=out_featuresH_{out} = \text{out\_features}Hout=out_features.
Examples::>>> m = nn.Linear(20, 30)>>> input = torch.randn(128, 20) # 需要输入到nn.Linear(in_features, out_features)中的tensor[B C H W]需要满足:W == in_features>>> output = m(input)>>> print(output.size())torch.Size([128, 30])
nn.Conv1d
In the simplest case, the output value of the layer with input size (N,Cin,L)(N, C_{\text{in}}, L)(N,Cin,L) and output :(N,Cout,Lout)(N, C_{\text{out}}, L_{\text{out}})(N,Cout,Lout) can be precisely described as:
out(Ni,Coutj)=bias(Coutj)+∑k=0Cin−1weight(Coutj,k)⋆input(Ni,k)\text{out}(N_i, C_{\text{out}_j}) = \text{bias}(C_{\text{out}_j}) + \sum_{k = 0}^{C_{in} - 1} \text{weight}(C_{\text{out}_j}, k) \star \text{input}(N_i, k)out(Ni,Coutj)=bias(Coutj)+k=0∑Cin−1weight(Coutj,k)⋆input(Ni,k)
Shape:
- Input: :math:(N,Cin,Lin)(N, C_{in}, L_{in})(N,Cin,Lin) or :math:(Cin,Lin)(C_{in}, L_{in})(Cin,Lin)
- Output: :math:(N,Cout,Lout)(N, C_{out}, L_{out})(N,Cout,Lout) or :math:(Cout,Lout)(C_{out}, L_{out})(Cout,Lout), where
… math::
Lout=⌊Lin+2×padding−dilation×(kernel_size−1)−1stride+1⌋L_{out} = \left\lfloor\frac{L_{in} + 2 \times \text{padding} - \text{dilation} \times (\text{kernel\_size} - 1) - 1}{\text{stride}} + 1\right\rfloorLout=⌊strideLin+2×padding−dilation×(kernel_size−1)−1+1⌋
Attributes:
weight (Tensor): the learnable weights of the module of shape
(out_channels,in_channelsgroups,kernel_size)(\text{out\_channels}, \frac{\text{in\_channels}}{\text{groups}}, \text{kernel\_size})(out_channels,groupsin_channels,kernel_size).
The values of these weights are sampled from
:math:U(−k,k)\mathcal{U}(-\sqrt{k}, \sqrt{k})U(−k,k) where
:math:k=groupsCin∗kernel_sizek = \frac{groups}{C_\text{in} * \text{kernel\_size}}k=Cin∗kernel_sizegroups
bias (Tensor): the learnable bias of the module of shape
(out_channels). If :attr:bias
is True
, then the values of these weights are
sampled from :math:U(−k,k)\mathcal{U}(-\sqrt{k}, \sqrt{k})U(−k,k) where
:math:k=groupsCin∗kernel_sizek = \frac{groups}{C_\text{in} * \text{kernel\_size}}k=Cin∗kernel_sizegroups
Examples::
# 需要输入到nn.Conv1d(in_channels, out_channels)的中的tensor[C H W]需要满足:H = in_channels>>> m = nn.Conv1d(16, 33, 3, stride=2)>>> input = torch.randn(20, 16, 50)>>> output = m(input) # torch.Size([20, 33, 24])
-
nn.Conv1d, kernel_size=1与nn.Linear不同
两者都可以作为全连接层,实现同样结构的MLP计算,但计算形式不同,具体为:nn.Conv1d输入的是一个[batch, channel,
length],3维tensor,而nn.Linear输入的是一个[batch, *, in_features],可变形状tensor,在进行等价计算时务必保证nn.Linear输入tensor为三维
nn.Conv1d作用在第二个维度位置channel,nn.Linear作用在第三个维度位置in_features,对于一个XXX,若要在两者之间进行等价计算,需要进行tensor.permute,重新排列维度轴秩序。
nn.Linear速度比 nn.Conv1d, kernel_size=1速度更快。
def count_parameters(model):"""Count the number of parameters in a model."""return sum([p.numel() for p in model.parameters()])conv = torch.nn.Conv1d(8,32,1)
print(count_parameters(conv))
# 288linear = torch.nn.Linear(8,32)
print(count_parameters(linear))
# 288print(conv.weight.shape)
# torch.Size([32, 8, 1])
print(linear.weight.shape)
# torch.Size([32, 8])# use same initialization
linear.weight = torch.nn.Parameter(conv.weight.squeeze(2))
linear.bias = torch.nn.Parameter(conv.bias)tensor = torch.randn(128,256,8)
permuted_tensor = tensor.permute(0,2,1).clone().contiguous()out_linear = linear(tensor)
print(out_linear.mean())
# tensor(0.0067, grad_fn=<MeanBackward0>)out_conv = conv(permuted_tensor)
print(out_conv.mean())
# tensor(0.0067, grad_fn=<MeanBackward0>)Speed test:%%timeit
_ = linear(tensor)
# 151 µs ± 297 ns per loop%%timeit
_ = conv(permuted_tensor)
# 1.43 ms ± 6.33 µs per loop
nn.Conv2d
Shape:
- Input: (N,Cin,Hin,Win)(N, C_{in}, H_{in}, W_{in})(N,Cin,Hin,Win) or :(Cin,Hin,Win)(C_{in}, H_{in}, W_{in})(Cin,Hin,Win)
- Output: (N,Cout,Hout,Wout)(N, C_{out}, H_{out}, W_{out})(N,Cout,Hout,Wout) or :(Cout,Hout,Wout)(C_{out}, H_{out}, W_{out})(Cout,Hout,Wout), where
Hout=⌊Hin+2×padding[0]−dilation[0]×(kernel_size[0]−1)−1stride[0]+1⌋H_{out} = \left\lfloor\frac{H_{in} + 2 \times \text{padding}[0] - \text{dilation}[0] \times (\text{kernel\_size}[0] - 1) - 1}{\text{stride}[0]} + 1\right\rfloorHout=⌊stride[0]Hin+2×padding[0]−dilation[0]×(kernel_size[0]−1)−1+1⌋
Wout=⌊Win+2×padding[1]−dilation[1]×(kernel_size[1]−1)−1stride[1]+1⌋W_{out} = \left\lfloor\frac{W_{in} + 2 \times \text{padding}[1] - \text{dilation}[1] \times (\text{kernel\_size}[1] - 1) - 1}{\text{stride}[1]} + 1\right\rfloorWout=⌊stride[1]Win+2×padding[1]−dilation[1]×(kernel_size[1]−1)−1+1⌋
Examples:
# 需要输入到nn.Conv2d(in_channels, out_channels)的中的tensor[B C H W]需要满足:C = in_channels>>> # With square kernels and equal stride>>> m = nn.Conv2d(16, 33, 3, stride=2)>>> # non-square kernels and unequal stride and with padding>>> m = nn.Conv2d(16, 33, (3, 5), stride=(2, 1), padding=(4, 2))>>> # non-square kernels and unequal stride and with padding and dilation>>> m = nn.Conv2d(16, 33, (3, 5), stride=(2, 1), padding=(4, 2), dilation=(3, 1))>>> input = torch.randn(20, 16, 50, 100)>>> output = m(input)
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黎明觉醒火种测试服务器维护,黎明觉醒3月25日开启火种测试
黎明觉醒火种测试什么时候开启?黎明觉醒火种测试资格怎么获得?黎明觉醒火种测试怎么才能参加?游戏中3月25日的话就要开启测试了哦,很多玩家都是比较期待的,都是想要早点可以得到资格的,那么就需要看看可以获…...

大卫 异星觉醒 机器人_吐槽下异星觉醒的几个明显科学常识硬伤
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼科幻电影不同于一般电影,本身就应该在科学常识上更为严谨一些,而《异星觉醒》里面的常识硬伤实在太多,使得其成为了一部典型的科幻烂片,下面我随便吐槽几个,欢迎补充。1.卡…...

职业觉醒
!!!!这么多年(7年3年)每晚加班到8点,为何却猛然醒悟这不是我想要的生活和事业。是现在极度渴望离开,因为极度渴望成就。为自己工作,为行业工作,提高对公司的贡…...

黎明觉醒服务器维护什么时候恢复,营地被强行解散,《黎明觉醒》服务器出错,玩家:补偿让人致富...
营地被强行解散,《黎明觉醒》服务器出错,玩家:补偿让人致富前言:大家好,我是阿瑶,每天为你发布游戏领域最新情报。对于生存游戏来说,营地是比较重要的。很多玩家为了找到志趣相投的人࿰…...

犬夜叉手游觉醒服务器维护,犬夜叉觉醒安卓手游_犬夜叉觉醒手游最新版-优基地...
游戏介绍犬夜叉觉醒手游是由小学馆授权,原著作者高桥老师亲自监修的横版动作游戏,核心特色在于对作品的高度还原及多角色养成战斗,原版声优再次聚集,快来下载犬夜叉觉醒手游回味曾经的经典吧!游戏特色动画原版声优再次聚集倾情献声…...

觉醒
不知不觉中做android开发已经两年多了,依稀记得当初第一次进入xx公司实习的场景,公司所谓的一个月的培训就是听部门老大上几节介绍activity的生命周期,listview的基本使用,json数据的解析,随便看了一本android入门教程,就踏上了android工程师这条不归路. 进入第一个项目组,动手…...

开局觉醒天道酬勤天赋(一)
第一章 天道酬勤,努力就有回报 东汉熹平七年, 即公元178年10月中旬。 此时,北方已经进入秋末,早晚的气温开始降低,草木开始泛黄,凉风自北方吹过阴山山脉,吹向并州大地。 大汉并州雁门郡罗家…...

大卫 异星觉醒 机器人_《异星觉醒》披着科幻外衣的老套惊悚片
这部电影名叫《异星觉醒》,海报上深蓝太空背景下,《死侍》瑞安雷诺兹和《断背山》杰克吉伦哈尔两大帅哥穿着纯白太空服,摆出一脸自信俊逸的偶像笑容,围着底下泛着光晕的地球。叫我以为这是部洋溢着智慧理性风采的科幻大片。影片开…...

黎明觉醒服务器维护什么时候结束,黎明觉醒终极测试什么时候结束 黎明觉醒最终测试多久...
黎明觉醒最终测试6月25日开启,很多小伙伴们肯定都想知道这个的测试时间是多久,什么时候结束,下面一起来看看吧。本次测试何时开始?何时结束?本次测试将在2021年6月25日10:30起开启游戏包体下载通道,并于2021年6月25日…...

觉醒吧,可爱的程序员们!
各位童鞋,我又回来了。 感谢大家对我的支持,经过一周的尝试,让我改变了看法。 现在的公司慢慢趋于理性了,歧视外包的真的是个别的,少之又少。 公司关心的是你能为他做多少事,赚多少钱。其他的都是扯淡。 我…...

拳皇觉醒服务器维护,拳魂觉醒活动什么时候开 服务器开区活动时间顺序
拳魂觉醒是一款卡牌对战游戏,最近游戏内也在搞各种活动。每个服务器都有活动,那么具体的活动时间安排是什么样的呢?来看看下面的服务器开区活动时间顺序吧!针对新人开区活动全知道。这里记得多少写多少,可能会有漏掉的…...

觉醒吧,Jessie
非每天不抽自己三个大嘴巴,不能进步.我就想一个陀螺,每天不停旋转,而寸步不前.忘了自己得到了另许多人羡慕的机会了吗,忘记自己鬼使神差的受主恩赐,而踏上了自己理想的道路了吗,难道就要这样挥霍吗? 做回勤劳的我吧!从现在开始.监督着自己.不管每天做了什么,做了多少,把东西放…...

觉醒吧,。。。。。
2013年5月13日19:35:24 不知怎么的,最近什么都不想做,看书提不起兴趣,。。。。 一直窝在宿舍,看着电脑,从一个连接点到另一个,什么都没做,也不想做,。。。。 都大三了,…...

猎魂觉醒 最新的服务器,猎魂觉醒变态服务器版
猎魂觉醒sf版是一款最新上线的冒险战斗手游,游戏中我们可以感受到全新的游戏场景,精美的画面无可挑剔,无论是操作还是玩法都非常的自由,你还等什么?赶快下载体验吧!游戏介绍猎魂觉醒是由网易自主研发的一款战略级3D团…...

黎明觉醒服务器维护2021,黎明觉醒2021
黎明觉醒2021游戏是一款超真实的开放世界生存手游,游戏打造了一个无缝式的超大开放世界,使用虚幻4引擎,真实的打造末日世界的每一个细节,让玩家感受末日到来时的真实与恐怖。快去下载体验吧。黎明觉醒2021游戏简介这款游戏会带给玩…...

觉醒吧,小宇宙!
突然发现我已经泯灭了奋斗的激情,习以为常的每天八九点钟才起床,百无聊赖的在网上浪费时间,不知疲倦的看着各种新潮智能 机的参数、报价、评测,习惯了每天都至少在自习室大睡两个小时,然后摆弄手机,打电话聊…...
觉醒吧!Kafka!!!
最近一直在学Kafka相关的知识,推荐一本书:《深入理解Kafka核心设计与实践原理》——朱忠华 著。这本书确实写的很不错,写的非常透彻、细致,研读下来能收获不少。所以从今天开始,我打算用一个月的时间解读一下这本书。整…...

觉醒吧!
软考结束了,但却发现自己做了一个很错误的决定,那就是浪费精力去追求了一个毫无意义的证书,只是因为跟风,只是想当然的认为或许有用,但事实上只是浪费精力而已。 不过还好损失不是很大,只是花了两天去复习而…...

前端效果积累 | 酷炫、实用3D地球路径飞行效果实现
📌个人主页:个人主页 🧀 推荐专栏:前端开发成神之路 --【这是一个为想要入门和进阶前端开发专门开启的精品专栏!从个人到商业的全套开发教程,实打实的干货分享,确定不来看看? &…...

[转]royer推挽自激电路图文介绍
Royer结构为自振荡形式,受元件参数偏差的影响,不易实现严格的灯频和灯电流控制,而这两者都会影响灯的亮度。尽管如此,Royer结构由于结构简单,技术成熟,且具有价格上的优势,因此,在液…...
RCC自激变换原理
开关管的导通受次级线圈P2控制,又因为电容两端电压不能突变,所以当Vin电压突然加到Vb端,开关管导通,电容C1充电,一段时间充电完成后,再慢慢放电,直到开关管断开,重复原来的过程。 特…...

运放自激问题
转】运放自激问题 (2009-10-30 14:14:35) 转载标签: 运放 自激 杂谈 分类:学习相关 来自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_556848bc010008wf.html 运放的自激有多种可能引起: 1. 补偿不足. 例如OP37等运放,在设计时,为了提高高频响应…...
无稳态自激谐振器
首先,什么是无稳态自激谐振器? 顾名思义,所谓的无稳态就是电路中没有稳定状态,任何时刻都是在变化的。自激谐振即不需要任何的控制就能自己产生震荡。 下图是无稳态自激谐振器的电路设计。 为方便分析该电路,下文讲…...

射频功放自激调试心得
刚参加工作时,主要工作方向是低噪放设计。刚开始会听老同事讲,遇到自激,就会很麻烦,因为调试起来很费时间,需要在保证带内性能的前提下,把自激现象消除掉。 当时测试一个放大器是否自激,主要方法…...

运放的自激
这几天详细看了下运放自激震荡的资料,网上也查看了相关,作了一点总结如下: 1.运放振荡两个条件 1、环路增益大于1(|AF|>1) 2、反馈前后信号的相位差在360度以上,附加相位180以上(由于负反馈接反向端&…...

运放震荡自激原因及解决办法
闭环增益GA/(1FA)。 其中A为开环增益,F为反馈系数,AF为环路增益 A(开环增益) Xo/Xi F(反馈系数)Xf/Xo 运放震荡自激的原因: 1、环路增益大于1 (|AF|》1) 2、反馈前后信号的相位差在360度以上,也就是能够形成正反…...

什么是自激
自已发出的信号又被自已接收回来,不断的放大,直至功放起控,有用信号被淹没 自激例子 在会议室开会时,常常会遇到一种情况,就是喇叭里突然发出刺耳的尖叫。这种现象的原理在物理学上叫“自激”,是把喇叭…...

自激的产生与消除
自激的产生与消除郸城 李西亮由于自激对电路的危害,因此,在设计和生产时要破坏形成自激的条件,减小或消除其对电路的危害。下面介绍自激产生的原因及消除方法。 一、电源内阻引起的自激及消除 这种自激通常发生在两级低频放大电路中(见图1)。…...

hadoop整体
大数据框架 目录 大数据框架 一、Hodoop 四大组件:HDFS/MapReduce/YARN/Common 二、Zookeeper 三、Hive 四、Spark 五、ETL 六、ngnix 七、Redis 八、Oracle 十一、Jsp/node.js/JQueryEcharts 一、hadoop http://blog.csdn.net/huanglong8/article/details/6369548…...

深度学习基础理念(一)
文章目录1. 机器学习 Machine Learing机器学习类别2. 机器如何找函数深度学习输入类型和输出类型机器如何找函数的1. 机器学习 Machine Learing 什么是机器学习,顾名思义 机器 拥有会学习的能力,机器学习就是让机器具备能够找函数的能力 机器学习就是找…...

小白的 Python 修炼手册:入门篇
Life is short, you need Python。(人生苦短,我用 Python。)——Bruce Eckel 前言 听说现在是全民 Python 的时代,虽然不知道事实如何,但学会 Python 的确可以做很多事。据我了解,Python 目前主要有五大用…...

C++高级编程(第3版)_学习记录
《C高级编程(第3版)》 Professional C, Third Edition [美]Narc Gregoire 著,张永强 译,清华大学出版社,2015.5第1版 文章目录一、类型相关(一)枚举类型(二)const引用&a…...

智慧水务能效管理平台在污水处理厂电气节能中的应用
摘要:污水处理属于高能耗行业,会消耗大量的电能、燃料和药剂等,高能耗不仅会提升污水处理成本,还会加剧能源危机。所以,本文首先探究了污水处理厂耗能的原因,分析了污水处理与节能降耗的关系,然…...

移动端App自动化之触屏操作自动化
本文节选自霍格沃兹测试学院内部教材 工作中我们经常需要对应用的页面进行手势操作,比如滑动、长按、拖动等,AppiumDriver 为我们提供一个模拟手势操作的辅助类 TouchAction,可以通过它对手机屏幕进行手势操作。 具体用法参见链接࿱…...

六大设计原则 之 单一职责原则:做好自己的事情,别瞎掺和
简介: 单一职责原则(Single Responsibility Principle, SRP),顾名思义,在编程上就是一个类中,应该是一些相关性很高的函数、数据的封装。简单来说,就是一个类只干一件事。 问题点: …...

实现搜索查询功能
FoodUtils.java package com.example.healthydiet;import java.util.ArrayList; import java.util.List;public class FoodUtils {private static final String[] food {"猪肉","猪肝","牛肉","猪肝","牛肉","猪肝&q…...
CV Papers|计算机视觉论文推荐周报20200503期
五月第三周,推荐本周新出几篇有意思的 CV 论文,其中还有 3 篇最新综述,希望对大家有帮助。换装人员重识别#CVPR2020##数据集#COCAS: A Large-Scale Clothes Changing Person Dataset for Re-identificationCOCAS:用于重识别的大规…...

从零到一写一个完整的 Compose 版本的天气
忍不了了 最近在手机上看天气的时候发现一堆广告,烦得要死,一个天气app,我想要的只是查看下天气,结果钢筋天气应用就给我来个开屏广告,好家伙,原来我这么喜欢广告吗???开…...

从零编写MDK的FLM烧录算法
文章目录前言一、将代码中的图片资源下载到外部flash1. 修改分散加载文件2. 添加外部flash算法二、制作FLM文件步骤三、使用STM32CubeMX新建工程前言 上文讲过,当我们要下载编译好的镜像到Flash时,首先要做的一步就是选择合适的Flash下载算法࿰…...

SpringCloud-Netflix学习笔记01——SpringCloud入门
一、SpringCloud是什么 Spring官网:https://spring.io/ SpringCloud, 基于SpringBoot提供了一套微服务解决方案,包括服务注册与发现,配置中心,全链路监控,服务网关,负载均衡,熔断器等组件&#…...
用友U8案例教程应付管理前台操作
目录 一.采购发票处理 新增采购发票 查询采购发票 审核采购发票 生成凭证 采购发票 二.委外发票处理 新增委外发票 查询委外发票 审核委外发票 生成凭证 委外发票 三.应付模块操作 显示采购发票列表 新增付款单 生成凭证 付款单 核销 付款冲应…...

关于用友 U8-UAP二开的一些事
这是关于一个刚刚接触用友U8的二次开发的一些小心得。 首先就是用友二开的论坛,http://u8dev.yonyou.com/ 当然这个论坛做得不怎么样,提出了好几个问题,都没有回复的。 以下是关于二开的内容,写的不好,请各位勿喷 1、首…...
卡尔曼滤波由浅入深
无人驾驶在行驶过程中的噪声或者其他波动,带来的传感器测量与实际有误差,卡尔曼滤波就是在努力消除这种误差,比如说一个超声波传感器,我们假设车辆固定,障碍物实际离车辆的距离实际是5米,但是超声波给到的距…...

重读博弈论(五)--纳什均衡
纳什均衡与优势策略均衡是完全不同的,纳什均衡给出了对问题的一种新的分析方法。它往往用于在没有优势均衡与重复剔除优势均衡的情况之下。它的正确并不容易看出,但普遍的应用却很广泛。 智猪博弈 在下面的例子之中: 猪圈里有两头猪&a…...

keyshot激活选择许可证后提示,mac cannot retrieve MAC addre
这个问题是我用 手机热点给电脑用时,打开keyshot出现的。 只需打开适配器-本地连接,再选择注册证就可以注册成功了...

Omit --global to set the identity only in this repository. fatal: unable to auto-detect email addre
Omit --global to set the identity only in this repository.fatal: unable to auto-detect email address (got rootubuntu.(none))解决办法:git config --global user.email "youexample.com"git config --global user.name "Your Name"执行…...

Address localhost:8080 is already in used
解决: 出现这个错误可能是你的8080端口真的被占用了,那我的这个方法就帮不到你了,要是你的8080端口没有被任何其他程序占用但还是提示了这个错误,就可以尝试一下下面的方法: 在运行web项目前去tomcat/bin目录下运行s…...

redis:错误DENIED Redis is running in protected mode because protected mode is enabled, no bind addre
错误 今天在window系统下学习redis的时候,在cmd界面输入redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379 是OK的,但是输入redis-cli.exe -h 192.168.2.107 -p 6379出现以下错误 (error) DENIED Redis is running in protected mode because protected mode is ena…...

GTD之初总结
思维导图 GTD:GTD是“Getting Things Done”的缩写,是由效率管理专家戴维艾伦(David Allen)开创的一套完整个人时间管理系统 既高效地处理工作事务,又能品味生活的快乐滋味,达到心如止水的轻松感 GTD工作…...

hadoop报错java.io.IOException: Incorrect configuration: namenode address dfs.namenode.servicerpc-addre
不多说,直接上干货! 问题详情 问题排查 sparkmaster:~/app/hadoop$ sbin/start-all.sh This script is Deprecated. Instead use start-dfs.sh and start-yarn.sh Starting namenodes on [master] master: starting namenode, logging to /home/spark/a…...

c语言入门到c++使用高手: c语言入门之结构体与共用体(二)
第十章 结构体与共用体 第二节 结构体数组,结构体指针 1. 结构体数组 单独写成一行来定义 struct student stu[3];定义结构的时候顺便定义结构体数组 struct student {int num; //学号char name[100]; //姓名int sex; //性别,女:0, 男:1i…...

java.net.BindException: Cannot assign requested address: bind
1、错误描述WARN:oejuc.AbstractLifeCycle:FAILED SelectChannelConnector168.36.25.21:8686: java.net.BindException: Cannot assign requested address: bind java.net.BindException: Cannot assign requested address: bindat sun.nio.ch.Net.bind0(Native Method)at sun.…...

Error running 'pms': Unable to open debugger port (127.0.0.1:56448): java.net.BindException Addre
将C:\Users\zjh\.IntelliJIdea2018.1\system\tomcat文件夹下的所有文件都删了,成功...
EhCache启动报Error starting heartbeat. Error was: Can't assign requested addre
最近采用EhCache解决分布式缓存问题,我的开发笔记本为MacBook PRO,昨天晚上调试完好的demo程序,今天早上启动时竟然报以下错误: [2017-04-12 10:35:33,267] 460 [localhost-startStop-1] INFO [org.springframework.cache.ehcach…...

遇到问题--kubernets--k8s--运行delete deployment空指针报错--panic: runtime error: invalid memory address or nil
情况 运行命令 kubectl --kubeconfig kubeconfig-beta delete --ignore-not-found=true deployment reportfile-api报错如下: kubectl --kubeconfig kubeconfig-beta delete --ignore-not-found=true deployment reportfile-api panic: runtime error: invalid memory addre…...

[New Portal]Windows Azure Virtual Machine (20) 关闭Azure Virtual Machine与VIP Address,Internal IP Addre
《Windows Azure Platform 系列文章目录》 默认情况下,通过Azure Management Portal创建的Public IP和Private IP都是随机分配的。 用户可以通过Azure PowerShell来设置固定Public IP和Private IP,请参考笔者的文档: Windows Azure Virtual…...

[New Portal]Windows Azure Virtual Machine (19) 关闭Azure Virtual Machine与VIP Address,Internal IP Addre
《Windows Azure Platform 系列文章目录》 默认情况下,通过Azure Management Portal创建的Public IP和Private IP都是随机分配的。 用户可以通过Azure PowerShell来设置固定Public IP和Private IP,请参考笔者的文档: Windows Azure Virtual…...

智慧商场精准客流统计系统
随着店铺的精细化运营的深入,对各个店铺的客流进行统计,输出明确的客流统计报表,对店铺的运营及分析有较大的帮助。尤其是在连锁门店、超市、便利店等进行客流统计,能够让总部更快速的了解到各个分店的客流人数,方便店…...

工业识别手眼标定
目录 1 手眼标定的理论基础 1.1 AXXB1.2 约束条件分析 1.2.1 旋转矩阵所需的方程数量1.2.2 平移向量的约束数量2 基于平面运动的外参标定方法 2.1 传感器的旋转轴与平面法向量重合2.2 引入其它约束参考文献附录A 一、手眼标定的理论基础 1.1 AXXB 手眼标定(hand …...

基于ssm流浪动物救助及领养管理系统(文档)024
大家好✌!我是CZ淡陌。一名专注以理论为基础实战为主的技术博主,将再这里为大家分享优质的实战项目,本人在Java毕业设计领域有多年的经验,陆续会更新更多优质的Java实战项目,希望你能有所收获,少走一些弯路…...

使用binlog把数据恢复到指定时间
使用场景 我们的数据库都有在凌晨3点做数据全备份,假如我们的数据库在上午10点出了故障,那我们就可以用备份把数据还原到凌晨3点时的状态,但是3点到10点间的数据变动是没有的,如果要将数据库恢复到故障点之前,那么需要…...

华清远见重庆中心—后端基础阶段技术总结/Java高级/个人总结
目录String字符串String类使用时注意总结字符串String类中的常用方法可变字符串StringBuilderStringBuffer构造方法常用方法注意System类常用方法和属性Runtime类特点Date类构造方法常用方法SimpleDateFormat类构造方法日期模板常用方法包装类特点异常异常的产生异常的分类Exce…...

Android Kotlin协程之Channel的使用
Channel提供了一种便捷的方法使单个值在多个协程之间进行相互传输。 通道提供了一种在流中传输值的方法。 简单说就是Channel用于多个协程之间的通信,让协程之间的协作更加的顺畅。 主要内容: 一、通道基本使用二、通道的容量三、迭代Channel四、prod…...

在 AI 上训练 AI:ChatGPT 上训练另一种机器学习模型
ChatGPT 可以像 Linux 终端一样运行,并在给出以下提示时返回执行结果。下面我来带大家操作起来。 文章目录终端操作训练机器学习模型镜像演示终端操作 输入:I want you to act as a Linux terminal. I will type commands and you will reply with what…...

Docker之路(8.Docker网络、Docker0)
理解 Docker0 1.首先使用 ip addr 查看 lo: 是我们本机的回环地址eth0: 是我们系统的内网地址,例如我的就是阿里云内网地址docker0: 安装docker后 docker0 的地址 2. docker 是如何处理容器网络访问的? 2.1 先运行一个tomcat容器来测试 docker run…...

【Unity】创建一个自己的AR安卓程序
目录1 环境配置2 下载官方提供的AR Starter工程3 AR Starter工程中的包以及打包设置3.1 Package Manager3.2 Player Settings4 创建一个新的AR场景5 AR场景中的物体6 在unity中运行AR场景7 在AR场景的基础上添加自己的想法7.1 修改Cube的旋转速度/方向7.2 将Cube替换为其他物体…...

sensor 噪声
目录 改善信噪比SNR: 随机噪声: 空间噪声(模式噪声 pattern noise,非均匀噪声non-uniformity noise) 噪声来源: 在sensor层次改善噪声: 内容为学习记录,大部分从网上摘抄的。 …...

Linux下,几个关于容量获取命令
序言:Linux下存在很多命令,其中也存在很多获取容量的命令开发应用的经常会碰到一些需求,例如:1. 获取下当前设备存储空间,例如,总大小多少,剩余大小多少之类类似,还有检测U盘&#x…...

计算机常见的进制和单位
1. 十进制 - 进制说明:以 10 为基数的进制。 - 应用场景:常见的计数方式,如人民币金额、年龄等。 - 中文表达:十进制。 2. 二进制 - 进制说明:以 2 为基数的进制。 - 应用场景:计算机内部使用的基本计数…...

【AI工具大全】不应该只知道ChatGPT
AI工具导航:AI导航 | 深度导航 ChatGPT网址导航:GitHub - LangLangShanDeNanKe/chatgpt: ChatGPT网址导航,分享免费好用AI网站! 最大的AI工具目录:Futurepedia - The Largest AI Tools Directory | Home 生成图片或…...

ICG-PEG-CRGD-吲哚菁绿-聚乙二醇-环肽;ICG可用于肝脏手术的肝段及半肝染色显影、肿瘤边界界定及肝断面胆漏侦测等方面。
ICG-PEG-CRGD-吲哚菁绿-聚乙二醇-环肽 中文名称:-吲哚菁绿-聚乙二醇-环肽 英文名称:ICG-PEG-CRGD 性状:绿色粉末 溶剂:二氯甲烷等常规性溶剂 稳定性:冷冻保存 分子量:1000、2000、3400、5000等&#…...

Go 设计模式中工厂方法模式应用
工厂方法模式(Factory Method Pattern)是一种常见的设计模式,它属于创建型模式。在 Go 语言中,工厂方法模式经常被用于对象的创建和初始化。 在工厂方法模式中,我们定义一个抽象的工厂接口,用于创建一系列…...

机器学习中的五种回归模型及其优缺点
线性回归 回归是在建模过程中用于分析变量之间的关系、以及变量是如何影响结果的一种技术。线性回归是指全部由线性变量组成的回归模型 线性回归的几个特点: 1. 建模速度快,不需要很复杂的计算,在数据量大的情况下依然运行速度很快。 2. 可以…...

verilog的经典电路详解
经典的电路的控制 例如 :spi 控制器 文档 design spec (1) IO postlist (2) feature list (3) 框图:对其进行分解,分隔 ,查看每个模块接口都有那些信息 设计人员 : 对自己的代码心里有数 全加器 提供进位输出&#x…...

神经网络之反向传播算法(加入Nesterov动量的误差反向传播算法)
文章目录1、Nesterov动量2、结合Nesterov动量的误差反向传播算法3、算法实现3.1 训练过程3.2 测试过程4、参考源码及数据集1、Nesterov动量 在动量法提出不久之后,Nesterov动量也随之被提了出来,此方法属于动量法的进一步发展,与动量法不同的…...

在Ubuntu上使用VSCode编译MySQL Connector/C连接库
首先下载并解压MySQL Connector/C源码,然后执行以下步骤: 1、安装MySQL Connector/C依赖:在终端中输入以下命令来安装MySQL Connector/C的依赖项: sudo apt-get install build-essential cmake 2、下载并解压MySQL Connector/C源…...

LeetCode 2395 - 和相等的子数组
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ,判断是否存在 两个 长度为 2 的子数组且它们的 和 相等。注意,这两个子数组起始位置的下标必须 不相同 。 如果这样的子数组存在,请返回 true,否则返回 false 。 子数组 是一个数组中一段…...

游戏平台商店化的功能特点
帮助用户高效的获取游戏以及游戏相关内容是游戏平台的核心,基于这个需求在平台功能的设计上与其他类型产品也有着类似的思路。商店模式的特点诸如百货商店、超市、书店以及其他类型的商店,都会根据推荐、分类两个特点提供商品。 如果把游戏比作书籍&…...

多线程进阶学习08------CAS与原子类详解
CAS CAS介绍 CAS的全称是:比较并交换(Compare And Swap)。在CAS中,有这样三个值: V:变量var,也即AtomicInteger类当中被声明为volatile 的valueE:期望值(expected)U:新…...

牛刀小试(牛客小题)
今天为大家带来了几道牛客网的题 很简单 注重基础BC105 矩阵相等判定描述KiKi得到了两个n行m列的矩阵,他想知道两个矩阵是否相等,请你回答他。(当两个矩阵对应数组元素都相等时两个矩阵相等)。输入描述:第一行包含两个整数n和m,表…...

开启新航路,拓尔思发力AIGC市场 | 爱分析调研
2022年,随着AI聊天机器人GhatGPT在世界范围内持续火爆,极具创意、表现力、个性化且能快速迭代的AIGC技术成功破圈,成为全民讨论热点。 AIGC是指在确定主题下,由算法模型自动生成内容,包括单模态内容如文本、图像、音频…...

彻底关闭Windows更新
一、关闭Windows Update服务 1、按“Windows R”键,打开运行对话框,并输入“services.msc”,然后再单击“确定”。 2、在弹出的服务窗口中,找到“Windows Update”选项并双击打开它。 3、在弹出的“Windows Update的属性”对话框…...

Array.from() 超全用法详解
Array.from方法用于将两类对象转为真正的数组:类似数组的对象(array-like object)和可遍历(iterable)的对象(包括 ES6 新增的数据结构 Set 和 Map)。 下面是一个类似数组的对象,Arr…...

IP编辑框(官方、网上、自定义)——QtWidget
前言 最近小工具界面上用到了ip编辑框,目前是直接放了个编辑框QLineEdit,因为属于自用,就不用写诸多限制。但是时间上有多余,就用官方的(即在QLineEdit基础上直接设置的)、网上的(QLineEdit拼接…...

【Note8】
#!/bin/bash # # Copyright 2019-present Huaqin. All Rights Reserved. # # This program file is free software; you can redistribute it and/or modify it # under the terms of the GNU General Public License as published by the # Free Software Foundation; versio...

ELK企业级日志分析平台(二)
文章目录一、kibana数据可视化1.部署2.定制数据可视化(1)网站访问量(2)访问量排行榜(3)创建dashboard,大屏展示二、ES集群监控1.启用xpack认证2.metricbeat监控3.filebeat日志采集一、kibana数据…...

金三最冷春招?你工作找的怎么样?
今年3月,说它是史上“最冷春招”也不为过,不少朋友都反馈说自己投的简历石沉大海,这些似乎都证明了一件事:今年找工作真的难! 破局最重要的一点是:不断提升个人价值。 一个人在职场里、在专业领域、在技术…...

C# 连接Oracle数据库和读取数据
一直没有Oracle数据库使用的经验,现在项目对接需要使用Oracle数据库,正好花点时间来学习学习,学点皮毛然后使用用在项目上就好了。 前面的文章对Oracle数据库的安装,以及Navicat for Oracle可视化工具安装、数据库视图/表的创建进…...

面试准备啊
fail fast 是把数组原来的更改次数记住 每次都去比较 变了 就抛异常 如果数组容量没到64 会先扩容 再树化 缺点:全是偶数 hash分布不均匀 质数比较好(二次哈希也不需要) 效率好 2的n次幂 使用内存屏障解决指令重排序 第一次扩容和之后的不…...

一篇学会redis
一、Redis概述 Redis是一个开源的key-value存储系统。支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集…...

这几个免费PPT模板、素材库,你绝对不能错过
1、菜鸟图库 ppt模板免费下载|ppt背景图片 - 菜鸟图库 网站有各种类型的素材,主要以设计素材为主,但办公类素材也很多,PPT模板就有上万个,而且经常更新。模板质量都很高,分类也很清晰,全部都能免费下载&am…...

JS-对象篇
内容 简单介绍 重点介绍三个 Array,String和JSON 后面这两个不是重点 BOM-浏览器对象模型 DOM-文档对象模式(JS中每个HTML标签都封装成一个DOM对象) Array 和java不同 方式一 JS中是var 变量 new Array()(这个变量名后面没有[]这个标记&…...

vue项目使用xshell部署到服务器
萌新小白疯狂百度,累哭了。 后端部署:后端jar部署 百度,csdn上的大致分两条路线 1,服务器上 安装tomcat 部署服务 2,服务器上安装 nginx部署服务 我下面使用的是第二种方法,第一种我也没有成功…...

Leetcode 二分查找的一些思考
正常做法是class Solution { public:int search(vector<int>& nums, int target) {int l0,rnums.size();while(l<r) {int mid(lr)/2;if(nums[mid]<target){lmid1;}else if(nums[mid]>target){rmid;} elsereturn mid;}return -1;} };为什么是 rnums.size() 而…...

五、k8s 生命周期管理和服务发现
文章目录前言深入理解 Pod 的生命周期Pod 的完整生命周期如何确保 Pod 的高可用健康检查探针优雅启停案例Service 对象Service 对象Endpoint 对象EndpointSlice 对象Service、Endpoint 和 Pod 的对应关系kube-proxyNetfilter 和 iptableskube-proxy 工作原理DNS 与 域名服务k8s…...

个人练习-Leetcode-835. Image Overlap
题目链接:https://leetcode.cn/problems/image-overlap/ 题目大意:给出两个位图矩阵img1[][]和img2[][],其中元素只有0和1。一次平移是指将一个图像里【所有的1】都向左/右/上/下移动一格。求经过若干次平移后,两个图像能重叠的1…...

Java ---包
(1)定义 包是Java语言有效地管理类的一个机制。在不同Java源文件中可能出现名字相同的类,如果用户想区分这些类,就需要使用包名。使用包名可以有效地区分名字相同的类,当不同Java源文件中的两个类的名字相同时&am…...

【前沿技术】文心一言 PK Chat Gpt
目录 写在前面 一、文心一言 二、Chat GPT 三、对比 四、总结 写在前面 随着人工智能技术的不断发展和普及,越来越多的智能应用走入了人们的日常生活,如智能语音助手、智能客服、机器翻译等等。在这些应用中,自然语言生成(…...

Centos系统服务器怎么查看端口是否开放?
不同的linux系统查看端口是否开放的不同,在某些环境下,需要依赖于服务,如果centos中并没有装相关的服务,就不一定能生效。所以具体使用哪种方法,取决于环境,可以每一种都试试。 方法:1、利用tel…...

每天学一点之Servlet
一、web资源 1、web资源的概念 将web应用部署到tomcat中,web应用中所有的内容都是服务器中的资源 2、web资源的分类 web资源的分类:web应用中src中编写的动态资源,web应用中web中编写的静态资源 静态资源:每次访问时…...

记人生第一次正式马拉松!
历时近五个小时,完成了人生的第一次正式的马拉松比赛;起步阶段,很多人朝前挤,我想先热身再说,不用太着急,慢慢跑;还试着边跑边看电影,但不成,只要一熄屏电影就不播了。跑了2公里&…...

【必须收藏】别再乱找TiDB 集群部署教程了,这篇保姆级教程来帮你!!| 博学谷狂野架构师
TiDB 基础使用 TiDB dashboard使用 TiDB Dashboard 是 TiDB 自 4.0 版本起提供的图形化界面,可用于监控及诊断 TiDB 集群。TiDB Dashboard 内置于 TiDB 的 PD 组件中,无需独立部署。 [外链图片转存中…(img-nQFfHgkf-1679905899529)] 集群概况 查看集群…...

Slope One:一种简单但实用的推荐算法
Slope One推荐算法 Slope One是一种简单但实用的协同过滤推荐算法。它的基本思想是如果两个项目对同一用户有相同的评分差值,那么这两个项目对其他用户也应有相同的评分差值。 Slope One通过对评分差值的利用从而减少所需的数据,这使得它在数据稀疏的情况下仍能有效运行。 算…...

安装MinIO
MinIO是一个高性能的、分布式的对象存储服务,能够在常规硬件上支持PB级别的存储规模。本文将介绍在CentOS系统中安装MinIO的步骤。步骤1:安装wget在开始安装MinIO之前,需要安装wget命令行工具。可以使用以下命令在CentOS系统中安装wget&#…...

今年面试好激烈!
金三银四过去一半,市场火热,但是大家就业压力却没有缓解多少。 很多粉丝后台留言,Java程序员面临的竞争太激烈了…… 我自己也有实感,多年身处一线互联网公司,虽没有直面过求职跳槽的残酷,但经常担任技术面…...

Matbox V1.0.7更新预览与手册
哔哩哔哩地址 : Click Me! Github地址 : Click Me! YouTube演示地址 :Click Me! 快速更新命令 pip install https://github.com/PythonnotJava/MTBOX/releases/download/matbo1.0.7/matbox-1.0.7-py3-none-any.whl --upgradePyPi 链接 :…...

DAY58|单调栈739.每日温度、496.下一个更大元素 I(哈希表)
单调栈里面是递增或者递减的 739.每日温度 今天正式开始单调栈,这是单调栈一篇扫盲题目,也是经典题。 大家可以读题,思考暴力的解法,然后在看单调栈的解法。 就能感受出单调栈的巧妙 class Solution {public int[] dailyTempe…...

RabbitMQ Explain in Detail
“Hello World”(using the Java Client) RabbitMQ is a message broker: it accepts and forwards messages. A queue. Although messages flow through RabbitMQ and your applications, they can only be stored inside a queue. A queue is only bound by the host’s me…...

Windows安装mysql5.5图文安装教程(详细说明+安装包)
mysql 安装图解 mysql图文安装教程(详细说明) 大家都知道MySQL是一款中、小型关系型数据库管理系统,很具有实用性,对于我们学习很多技术都有帮助,前几天我分别装了SQL Server 2008和Oracle 10g数据库,也用了JDBC去连接他们&#x…...

借LeNet简单的模型对深度学习训练过程中的注意事项进一步总结
本文是在卷积神经网络(LeNet)详解_欲游山河十万里的博客-CSDN博客博文的基础之上,对深度学习过程遇到的一些常见的问题进行总结。本文所总结的问题,不仅仅适用于这个简单的模型,更适用在其他的多个应用场景之下。 一、训练过程中模型的保存 …...

Java基础八股文
https://zhuanlan.zhihu.com/p/516271873 1.java八大基本数据类型 6 种数字类型: 4 种整数型:byte、short、int、long2 种浮点型:float、double 1 种字符类型:char1 种布尔型:boolean。 2.基本类型和包装类型的区别…...

安卓面经_安卓面试题(27/30)APK打包流程和反编译
系列专栏: 安卓高频面经解析大全专栏链接:150道安卓高频面试题全解析安卓高频面经解析大全目录详情 : 安卓面经_anroid面经_150道安卓常见基础面试题全解析安卓系统Framework面经专栏:Android系统Framework面试题解析大全安卓系统Framework面经目录详情:Android系统面经_Fr…...

「解析」牛客网-华为机考企业真题61-80
又是一年春招时,有幸收到华为自动驾驶算法岗,之前刷题不多,在此汇总下牛客网的真题,主要采用Python编写,个人觉得语言只是实现工具而已,并不是很关键,Python简洁易懂,更加适合算法工…...

【vue】vue中的计算属性和监听属性详解
文章目录计算属性和侦听器计算属性1.计算属性计算属性和缓存侦听器计算属性 vs 侦听器计算属性和侦听器 计算属性 1.计算属性 用来描述依赖响应式状态的复杂逻辑 <p>Has published books:</p><!-- <span>{{ author.books.length > 0 ? Yes : No }}&…...

canal快速监听数据库变化-window版
目录 一、下载canal 二、解压 三、开启数据库 Binlog 写入功能 四、建立一个canal账号 五、启动canal 六、python客户端 七、教程地址 一、下载canal Releases alibaba/canal (github.com)https://github.com/alibaba/canal/releases 二、解压 三、开启数据库 Binlo…...

Week14周报
一.动态规划1.路径计数难点:由于最后的答案很大,所以一些代码容易出现time limited ecceed的问题思路:此题可以采用动态规划来完成,分为向右走和向下走两种情况。动态规划的转移方程:f[i1][j]f[i1][j]f[i][j],当我们从…...

5GC-架构及网元
** SBA(Service-Based Architecture)架构: ** 每个网元对外暴露多种服务,其他网元通过HTTP API的形式来调用该服务对外暴露的接口称之为SBI,书写格式以大写N开头,加上小写的网元名字,如Namf…...