深度专题

Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

《Python中的异步与同步深度解析(实践记录)》在Python编程世界里,异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键,这篇文章将带你深入了解它们的差异,以及阻塞和非阻塞的特性,同时通过实际... 目录python中的异步与同步：深度解析与实践异步与同步的定义异步同步阻塞与非阻塞的概念阻塞非阻塞同步

Redis中高并发读写性能的深度解析与优化

《Redis中高并发读写性能的深度解析与优化》Redis作为一款高性能的内存数据库,广泛应用于缓存、消息队列、实时统计等场景,本文将深入探讨Redis的读写并发能力,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录引言一、Redis 并发能力概述1.1 Redis 的读写性能1.2 影响 Redis 并发能力的因素二、

最新Spring Security实战教程之表单登录定制到处理逻辑的深度改造(最新推荐)

Redis 内存淘汰策略深度解析(最新推荐)

《Redis内存淘汰策略深度解析(最新推荐)》本文详细探讨了Redis的内存淘汰策略、实现原理、适用场景及最佳实践,介绍了八种内存淘汰策略,包括noeviction、LRU、LFU、TTL、Rand... 目录一、内存淘汰策略概述二、内存淘汰策略详解2.1 noeviction（不淘汰）2.2 LR

Python与DeepSeek的深度融合实战

《Python与DeepSeek的深度融合实战》Python作为最受欢迎的编程语言之一,以其简洁易读的语法、丰富的库和广泛的应用场景,成为了无数开发者的首选,而DeepSeek,作为人工智能领域的新星... 目录一、python与DeepSeek的结合优势二、模型训练1. 数据准备2. 模型架构与参数设置3

Java深度学习库DJL实现Python的NumPy方式

《Java深度学习库DJL实现Python的NumPy方式》本文介绍了DJL库的背景和基本功能,包括NDArray的创建、数学运算、数据获取和设置等,同时,还展示了如何使用NDArray进行数据预处理... 目录1 NDArray 的背景介绍1.1 架构2 JavaDJL使用2.1 安装DJL2.2 基本操

最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式

《最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式》本文详细介绍了最长公共子序列（LCS）问题,包括其概念、暴力解法、动态规划解法,并提供了Java代码实现,暴力解法虽然简单,但在大数据处理中效率较低,... 目录最长公共子序列问题概述问题理解与示例分析暴力解法思路与示例代码动态规划解法DP 表的构建与意义动

Go中sync.Once源码的深度讲解

《Go中sync.Once源码的深度讲解》sync.Once是Go语言标准库中的一个同步原语,用于确保某个操作只执行一次,本文将从源码出发为大家详细介绍一下sync.Once的具体使用,x希望对大家有... 目录概念简单示例源码解读总结概念sync.Once是Go语言标准库中的一个同步原语，用于确保某个操

五大特性引领创新! 深度操作系统 deepin 25 Preview预览版发布

《五大特性引领创新!深度操作系统deepin25Preview预览版发布》今日，深度操作系统正式推出deepin25Preview版本，该版本集成了五大核心特性：磐石系统、全新DDE、Tr... 深度操作系统今日发布了 deepin 25 Preview，新版本囊括五大特性：磐石系统、全新 DDE、Tree

Node.js 中 http 模块的深度剖析与实战应用小结

《Node.js中http模块的深度剖析与实战应用小结》本文详细介绍了Node.js中的http模块,从创建HTTP服务器、处理请求与响应,到获取请求参数,每个环节都通过代码示例进行解析,旨在帮... 目录Node.js 中 http 模块的深度剖析与实战应用一、引言二、创建 HTTP 服务器：基石搭建（一

基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RGBD相机小车的仿真指南(五)：Blender锥桶建模

前言本系列教程旨在使用UE5配置一个具备激光雷达+深度摄像机的仿真小车，并使用通过跨平台的方式进行ROS2和UE5仿真的通讯，达到小车自主导航的目的。本教程默认有ROS2导航及其gazebo仿真相关方面基础，Nav2相关的学习教程可以参考本人的其他博客Nav2代价地图实现和原理–Nav2源码解读之CostMap2D(上)-CSDN博客往期教程：第一期：基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RG

韦季李输入法_输入法和鼠标的深度融合

在数字化输入的新纪元，传统键盘输入方式正悄然进化。以往，面对实体键盘，我们常需目光游离于屏幕与键盘之间，以确认指尖下的精准位置。而屏幕键盘虽直观可见，却常因占据屏幕空间，迫使我们在操作与视野间做出妥协，频繁调整布局以兼顾输入与界面浏览。幸而，韦季李输入法的横空出世，彻底颠覆了这一现状。它不仅对输入界面进行了革命性的重构，更巧妙地将鼠标这一传统外设融入其中，开创了一种前所未有的交互体验。想象

免费也能高质量！2024年免费录屏软件深度对比评测

我公司因为客户覆盖面广的原因经常会开远程会议，有时候说的内容比较广需要引用多份的数据，我记录起来有一定难度，所以一般都用录屏工具来记录会议内容。这次我们来一起探索有什么免费录屏工具可以提高我们的工作效率吧。 1.福晰录屏大师链接直达：https://www.foxitsoftware.cn/REC/ 录屏软件录屏功能就是本职，这款录屏工具在录屏模式上提供了多种选项，可以选择屏幕录制、窗口

动手学深度学习【数据操作+数据预处理】

import osos.makedirs(os.path.join('.', 'data'), exist_ok=True)data_file = os.path.join('.', 'data', 'house_tiny.csv')with open(data_file, 'w') as f:f.write('NumRooms,Alley,Price\n') # 列名f.write('NA

深度优先（DFS）和广度优先（BFS）——算法

深度优先深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支，当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访

图解TCP三次握手｜深度解析｜为什么是三次

写在前面这篇文章我们来讲解析 TCP三次握手。 TCP 报文段传输控制块TCB：存储了每一个连接中的一些重要信息。比如TCP连接表，指向发送和接收缓冲的指针，指向重传队列的指针，当前的发送和接收序列等等。我们再来看一下TCP报文段的组成结构 TCP 三次握手过程假设有一台客户端，B有一台服务器。最初两端的TCP进程都是处于CLOSED关闭状态，客户端A打开链接，服务器端

java线程深度解析（六）——线程池技术

http://blog.csdn.net/Daybreak1209/article/details/51382604 一种最为简单的线程创建和回收的方法： [html] view plain copy new Thread(new Runnable(){ @Override public voi

java线程深度解析（五）——并发模型（生产者-消费者）

http://blog.csdn.net/Daybreak1209/article/details/51378055 三、生产者-消费者模式在经典的多线程模式中，生产者-消费者为多线程间协作提供了良好的解决方案。基本原理是两类线程，即若干个生产者和若干个消费者，生产者负责提交用户请求任务（到内存缓冲区），消费者线程负责处理任务（从内存缓冲区中取任务进行处理），两类线程之

java线程深度解析（四）——并发模型（Master-Worker）

http://blog.csdn.net/daybreak1209/article/details/51372929 二、Master-worker ——分而治之 Master-worker常用的并行模式之一，核心思想是由两个进程协作工作，master负责接收和分配任务，worker负责处理任务，并把处理结果返回给Master进程，由Master进行汇总，返回给客

java线程深度解析（二）——线程互斥技术与线程间通信

http://blog.csdn.net/daybreak1209/article/details/51307679 在java多线程——线程同步问题中，对于多线程下程序启动时出现的线程安全问题的背景和初步解决方案已经有了详细的介绍。本文将再度深入解析对线程代码块和方法的同步控制和多线程间通信的实例。一、再现多线程下安全问题先看开启两条线程，分别按序打印字符串的

java线程深度解析（一）——java new 接口？匿名内部类给你答案

http://blog.csdn.net/daybreak1209/article/details/51305477 一、内部类 1、内部类初识一般，一个类里主要包含类的方法和属性，但在Java中还提出在类中继续定义类（内部类）的概念。内部类的定义：类的内部定义类先来看一个实例 [html] view plain copy pu

8. 自然语言处理中的深度学习：从词向量到BERT

引言深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用极大地推动了语言理解和生成技术的发展。通过从词向量到预训练模型（如BERT）的演进，NLP技术在机器翻译、情感分析、问答系统等任务中取得了显著成果。本篇博文将探讨深度学习在NLP中的核心技术，包括词向量、序列模型（如RNN、LSTM），以及BERT等预训练模型的崛起及其实际应用。 1. 词向量的生成与应用词向量（Word Embedding）

【2.1 深度学习中的感知机是什么】

2.1 深度学习中的感知机是什么深度学习是机器学习的一个分支，它模拟人脑的工作方式来处理数据，尤其是通过神经网络的结构来自动提取数据的特征并进行分类、回归或其他复杂的任务。在深度学习的早期发展中，许多基础概念和模型为后续的复杂网络奠定了基础。其中，**感知机（Perceptron）**是一个非常重要的基础模型，它实际上是神经网络和深度学习的前身之一。感知机的基本概念感知机是一种二分

深度学习实战：如何利用CNN实现人脸识别考勤系统

1. 何为CNN及其在人脸识别中的应用卷积神经网络（CNN）是深度学习中的核心技术之一，擅长处理图像数据。CNN通过卷积层提取图像的局部特征，在人脸识别领域尤其适用。CNN的多个层次可以逐步提取面部的特征，最终实现精确的身份识别。对于考勤系统而言，CNN可以自动从摄像头捕捉的视频流中检测并识别出员工的面部。我们在该项目中采用了 RetinaFace 模型，它基于CNN的结构实现高效、精准的

深度学习速通系列:深度学习算法讲解

深度学习算法是一系列基于人工神经网络的算法，它们通过模拟人脑处理信息的方式来学习和解决复杂问题。这些算法在图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏等领域取得了显著的成就。以下是一些流行的深度学习算法及其基本原理： 1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN）原理：FNN 是最基本的神经网络结构，它由输入层、隐藏层和输出层组成。信息从输入层流向隐藏层，最

AI学习指南深度学习篇-带动量的随机梯度下降法的基本原理

AI学习指南深度学习篇——带动量的随机梯度下降法的基本原理引言在深度学习中，优化算法被广泛应用于训练神经网络模型。随机梯度下降法（SGD）是最常用的优化算法之一，但单独使用SGD在收敛速度和稳定性方面存在一些问题。为了应对这些挑战，动量法应运而生。本文将详细介绍动量法的原理，包括动量的概念、指数加权移动平均、参数更新等内容，最后通过实际示例展示动量如何帮助SGD在参数更新过程中平稳地前进。