笔记专题

【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络（1）sklearn

系列文章目录监督学习：参数方法【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归【课后题练习】陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归（SAheart.csv）【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归【学习笔记及课后题练习】陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析【学

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识（20）通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点：第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear

数学建模笔记—— 非线性规划

数学建模笔记—— 非线性规划非线性规划1. 模型原理1.1 非线性规划的标准型1.2 非线性规划求解的Matlab函数 2. 典型例题3. matlab代码求解3.1 例1 一个简单示例3.2 例2 选址问题1. 第一问线性规划2. 第二问非线性规划非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。2

【C++学习笔记 20】C++中的智能指针

智能指针的功能在上一篇笔记提到了在栈和堆上创建变量的区别，使用new关键字创建变量时，需要搭配delete关键字销毁变量。而智能指针的作用就是调用new分配内存时，不必自己去调用delete，甚至不用调用new。智能指针实际上就是对原始指针的包装。 unique_ptr 最简单的智能指针，是一种作用域指针，意思是当指针超出该作用域时，会自动调用delete。它名为unique的原因是这个

查看提交历史 —— Git 学习笔记 11

查看提交历史查看提交历史不带任何选项的git log-p选项--stat 选项--pretty=oneline选项--pretty=format选项git log常用选项列表参考资料在提交了若干更新，又或者克隆了某个项目之后，你也许想回顾下提交历史。完成这个任务最简单而又有效的工具是 git log 命令。接下来的例子会用一个用于演示的 simplegit

记录每次更新到仓库 —— Git 学习笔记 10

记录每次更新到仓库文章目录文件的状态三个区域检查当前文件状态跟踪新文件取消跟踪（un-tracking）文件重新跟踪（re-tracking）文件暂存已修改文件忽略某些文件查看已暂存和未暂存的修改提交更新跳过暂存区删除文件移动文件参考资料咱们接着很多天以前的取得Git仓库这篇文章继续说。文件的状态不管是通过哪种方法，现在我们已经有了一个仓库，并从这个仓

忽略某些文件 —— Git 学习笔记 05

忽略某些文件忽略某些文件通过.gitignore文件其他规则源如何选择规则源参考资料对于某些文件，我们不希望把它们纳入 Git 的管理，也不希望它们总出现在未跟踪文件列表。通常它们都是些自动生成的文件，比如日志文件、编译过程中创建的临时文件等。通过.gitignore文件假设我们要忽略 lib.a 文件，那我们可以在 lib.a 所在目录下创建一个名为 .gi

取得 Git 仓库 —— Git 学习笔记 04

取得 Git 仓库 —— Git 学习笔记 04 我认为， Git 的学习分为两大块：一是工作区、索引、本地版本库之间的交互；二是本地版本库和远程版本库之间的交互。第一块是基础，第二块是难点。下面，我们就围绕着第一部分内容来学习，先不考虑远程仓库，只考虑本地仓库。怎样取得项目的 Git 仓库？有两种取得 Git 项目仓库的方法。第一种是在本地创建一个新的仓库，第二种是把其他地方的某个

Git 的特点—— Git 学习笔记 02

文章目录 Git 简史Git 的特点直接记录快照，而非差异比较近乎所有操作都是本地执行保证完整性一般只添加数据参考资料 Git 简史众所周知，Linux 内核开源项目有着为数众多的参与者。这么多人在世界各地为 Linux 编写代码，那Linux 的代码是如何管理的呢？事实是在 2002 年以前，世界各地的开发者把源代码通过 diff 的方式发给 Linus，然后由 Linus

集中式版本控制与分布式版本控制——Git 学习笔记01

什么是版本控制如果你用 Microsoft Word 写过东西，那你八成会有这样的经历：想删除一段文字，又怕将来这段文字有用，怎么办呢？有一个办法，先把当前文件“另存为”一个文件，然后继续改，改到某个程度，再“另存为”一个文件。就这样改着、存着……最后你的 Word 文档变成了这样：过了几天，你想找回被删除的文字，但是已经记不清保存在哪个文件了，只能挨个去找。真麻烦，眼睛都花了。看

使用JS/Jquery获得父窗口的几个方法(笔记)

<pre name="code" class="javascript">取父窗口的元素方法：$(selector, window.parent.document);那么你取父窗口的父窗口的元素就可以用：$(selector, window.parent.parent.document);如题： $(selector, window.top.document);//获得顶级窗口里面的元素 $(

1.所谓的层就是数据交换的深度，电脑点对点就是单层，物理层，加上集线器还是物理层，加上交换机就变成链路层了，有地址表，路由器就到了第三层网络层，每个端口都有一个mac地址 2.A 给 C 发数据包，怎么知道是否要通过路由器转发呢？答案：子网 3.将源 IP 与目的 IP 分别同这个子网掩码进行与运算****，相等则是在一个子网，不相等就是在不同子网 4.A 如何知道，哪个设备是路由器？答案：在 A

讲座笔记1

1. 攻击者 2.链式未知的apt 防御模型，访问关键资源，可信验证，不的转到替身，开展隐蔽防御， 1.触发点博弈，绕过问题 2.替身对抗围绕这两个问题马尔科夫链，形象化，15分钟处。提高替身的诱骗效果防御成功概率 = 两个问题处成功的概率之积网络攻击研判，mdata 理论多维关联认知模型巨规模，关联性，演化性模拟人脑结构组成作用认知实现，模拟学习模型

js react 笔记 2

起因，目的: 记录一些 js, react, css 1. 生成一个随机的 uuid // 需要先安装 crypto 模块const { randomUUID } = require('crypto');const uuid = randomUUID();console.log(uuid); // 输出类似 '9b1deb4d-3b7d-4bad-9bdd-2b0d7b3dcb6d'

笔记整理—内核！启动！—kernel部分（2）从汇编阶段到start_kernel

kernel起始与ENTRY(stext)，和uboot一样，都是从汇编阶段开始的，因为对于kernel而言，还没进行栈的维护，所以无法使用c语言。_HEAD定义了后面代码属于段名为.head .text的段。内核起始部分代码被解压代码调用，前面关于uboot的文章中有提到过（eg:zImage）。uboot启动是无条件的，只要代码的位置对，上电就工作，kern

JavaScript整理笔记

JavaScript笔记 JavaScriptJavaScript简介快速入门JavaScript用法基础语法注释关键字显示数据输出innerHTML innerText属性返回值的区别调试数据类型和变量数据类型数字(Number)字符串(String)布尔值(Boolean)null(空值)和undefined(未定义)数组(Array)对象(Object)函数(Function) 变量

树莓派5_opencv笔记27：Opencv录制视频（无声音）

今日继续学习树莓派5 8G：（Raspberry Pi，简称RPi或RasPi）本人所用树莓派5 装载的系统与版本如下: 版本可用命令 (lsb_release -a) 查询: Opencv 与 python 版本如下：今天就水一篇文章，用树莓派摄像头，Opencv录制一段视频保存在指定目录... 文章提供测试代码讲解，整体代码贴出、测试效果图目录阶段一：录制一段

FreeRTOS学习笔记（六）队列

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、队列的基本内容1.1 队列的引入1.2 FreeRTOS 队列的功能与作用1.3 队列的结构体1.4 队列的使用流程二、相关API详解2.1 xQueueCreate2.2 xQueueSend2.3 xQueueReceive2.4 xQueueSendFromISR2.5 xQueueRecei

[论文笔记]LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale

引言今天带来第一篇量化论文LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale笔记。为了简单，下文中以翻译的口吻记录，比如替换"作者"为"我们"。大语言模型已被广泛采用，但推理时需要大量的GPU内存。我们开发了一种Int8矩阵乘法的过程，用于Transformer中的前馈和注意力投影层，这可以将推理所需

✨机器学习笔记（二）—— 线性回归、代价函数、梯度下降

1️⃣线性回归（linear regression） f w , b ( x ) = w x + b f_{w,b}(x) = wx + b fw,b(x)=wx+b 🎈A linear regression model predicting house prices：如图是机器学习通过监督学习运用线性回归模型来预测房价的例子，当房屋大小为1250 f e e t 2 feet^

FreeRTOS学习笔记（二）任务基础篇

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、任务的基本内容1.1 任务的基本特点1.2 任务的状态1.3 任务控制块——任务的“身份证” 二、任务的实现2.1 定义任务函数2.2 创建任务2.3 启动任务调度器2.4 任务的运行与切换2.4.1 利用延时函数2.4.2 利用中断 2.5 任务的通信与同步2.6 任务的删除2.7 任务的通知2

【高等代数笔记】线性空间（一到四）

3. 线性空间令 K n : = { ( a 1 , a 2 , . . . , a n ) ∣ a i ∈ K , i = 1 , 2 , . . . , n } \textbf{K}^{n}:=\{(a_{1},a_{2},...,a_{n})|a_{i}\in\textbf{K},i=1,2,...,n\} Kn:={(a1,a2,...,an)∣ai∈K,i=1,2,...,n

C++学习笔记----6、内存管理（四）---- 通常的内存陷阱（2）

3、Windows环境下使用Visual C++发现并修复内存渗露内存渗露很难跟踪是因为你无法很容易地看着内存并且看到什么对象处于使用中，一开始在哪儿分配的内存。然而，是有程序可以为你做到这一点的。内存渗露检测工具有昂贵的专业软件包，也有免费下载的工具。如果你是在Microsoft Visual C++环境下工作，它的排错工具库有内建的对于内存渗露检测的支持。该内存检测默认没有

【小迪安全笔记 V2022 】信息打点9~11

第9天信息打点-CDN绕过篇&漏洞回链8接口探针&全网扫指&反向件知识点： 0、CDN知识-工作原理及阻碍 1、CDN配置-域名&区域&类型 2、CDN绕过-靠谱十余种技战法 3、CDN绑定-HOSTS绑定指向访问 CDN 是构建在数据网络上的一种分布式的内容分发网。 CDN的作用是采用流媒体服务器集群技术，克服单机系统输出带宽及并发能力不足的缺点，可极大提升系统支持的并发流数目，减少或避

GPU 计算 CMPS224 2021 学习笔记 02

并行类型（1）任务并行（2）数据并行 CPU & GPU CPU和GPU拥有相互独立的内存空间，需要在两者之间相互传输数据。（1）分配GPU内存（2）将CPU上的数据复制到GPU上（3）在GPU上对数据进行计算操作（4）将计算结果从GPU复制到CPU上（5）释放GPU内存 CUDA内存管理API （1）分配内存 cudaErro