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跟着李沐学ai
01 课程安排【动手学深度学习v2】-跟李沐学AI-【完结】动手学深度学习 PyTorch版-哔哩哔哩视频 (bilibili.com)https://www.bilibili.com/list/1567748478?sid=358497&spm_id_from=333.999.0.0&desc=1&oid=714717789&bvid=BV1oX4y137bC 目标 介绍深度学习经典和最新模
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APP自动化测试思路整理,跟着步骤快速撸码...
前言 1、开发语言选择 通常用于自动化测试的编程语言有:Python、Java、Javascript、Ruby、C#、PHP等。 一般我们会选择自己熟悉的编程语言来编写自动化脚本,但对于编程基础基本为0的童鞋(或者专注于做自动化测试的童鞋),推荐学习使用Python。 相对于其他语言,Python做自动化测试有以下优点: 对于初学者来说,Python语法简洁,可读性强,易于学习 有强大
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跟着B站前端面试总结回顾前端基础知识(一)
组件划分标准 组件划分_哔哩哔哩_bilibili 在前端Vue开发中,组件的划分是构建高效、可维护应用的关键步骤。Vue组件的划分标准通常基于多个方面的考虑,包括但不限于功能独立性、复用性、可维护性和可扩展性。以下是一些Vue组件划分的标准: 1. 单一职责原则 功能独立性:每个组件应该只负责一个单一的功能或一组紧密相关的功能。这有助于保持组件的简洁和易于理解。高内聚低耦合:
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跟着 Github 学习 Restful HTTP API 设计
近几年提供 HTTP API 服务的公司越来越多,许多公司都把 API 作为产品重要的一部分,作为服务提供出去。而微服务的兴起,也让企业内部开始重视和频繁使用 HTTP API 。好的 HTTP API 设计容易理解、符合 RFC 标准、提供使用者便利的功能,其中经常被拿来作为教科书典范的当属 Github API。 本篇文章通过 Github API 总结了一些非常好的设计原则,可以作为以后要
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跟着GPT学习 Kubernetes ,简称 K8s(二)
问:Mac M1 上可以部署k8s么? 答:是的,Mac M1 上可以部署 Kubernetes,不过由于 M1 芯片基于 ARM 架构,而 Kubernetes 以及相关的工具在某些情况下可能更优化于 x86 架构,因此需要一些特殊的配置和工具。 在 Mac M1 上部署 Kubernetes 的方法: 1. 使用 Minikube Minikube 是一个非常适合在本地运行 Kubern
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跟着 iLogtail 学习高质量软件建设
作者:余韬 本文根据 iLogtail PMC 成员余韬 2024 年 6 月 26 日在 DBAPlus 社群的公开直播《云上千万级可观测 Agent SRE 实践》整理而成。 引言 近年来,关于可靠性工程这一话题的热议不断升温,这主要归因于当前形势的显著变化。 首先,行业竞争日益激烈,以往的蓝海市场或空白领域已逐渐饱和,企业普遍面临同质化竞争的挑战。以公有云市场为例,2021-
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下划线跟着走的导航效果
效果图: css部分: <style type="text/css"> .navCon{ min-width: 1200px; height: 43px; margin: 0 auto; position: relative; } .navCon
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跟着刘二大人学pytorch(第---12---节课之RNN基础篇)
文章目录 0 前言0.1 课程视频链接:0.2 课件下载地址: 1 Basic RNN1.1 复习DNN和CNN1.2 直观认识RNN1.3 RNN Cell的内部计算方式 2 具体什么是一个RNN?3 使用pytorch构造一个RNN3.1 手动构造一个RNN Cell来实现RNN3.2 直接使用torch中现有的RNN模块来实现RNNinput维度h0维度output维度hn维度numL
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跟着刘二大人学pytorch(第---10---节课之卷积神经网络)
文章目录 0 前言0.1 课程链接:0.2 课件下载地址: 回忆卷积卷积过程(以输入为单通道、1个卷积核为例)卷积过程(以输入为3通道、1个卷积核为例)卷积过程(以输入为N通道、1个卷积核为例)卷积过程(以输入为N通道、M个卷积核为例)PaddingPadding(padding=1)步长stride(stride=2)下采样(Max Pooling Layer)一个简单的例子如果有GPU的
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跟着AI学AI_08 NumPy 介绍
NumPy(Numerical Python)是一个用于科学计算的基础库,它为 Python 提供了支持大规模多维数组和矩阵 NumPy 介绍 NumPy(Numerical Python)是一个用于科学计算的基础库,它为 Python 提供了支持大规模多维数组和矩阵操作的功能,并包含大量的数学函数库来进行各种操作。 主要功能和特点 多维数组对象(ndarray): NumPy 的核心
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跟着AI学AI_07张量、数组、矩阵
说明这三个概念不是一个范畴的东西,但是很容易混淆,因此放到一起进行说明。 张量(Tensor) 张量是一个多维数组的通用概念,用于表示具有任意维度的数值数据。在数学和计算机科学中,张量是广泛用于表示数据的基础结构,尤其在深度学习和科学计算领域。下面通过对比数组和矩阵来详细解释张量。 数组(Array) 数组是一种线性数据结构,用于存储一组具有相同数据类型的元素。数组有不同的维度: 一
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ListView下面跟着button
button随着listView的item增加而动,button始终在listView的下面, 如果满屏了,button就会固定在最底部。 代码如下: <LinearLayoutandroid:layout_width="match_parent"android:layout_height="wrap_content"android:orientation="vertical"><L
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echart盒子没有跟着当前div大小变化而自适应
一、问题描述 当echarts图表在一个盒子里的时候,盒子大小变化了,但是图表没有跟着自适应,比如这样,盒子变大了,但是图表没变化 二、解决方法 在盒子大小更改的同时,调用图表的resize方法,记得在nextTick调用,这是我更改盒子的方法,你们只要在盒子大小更改的时候调用就可以了 change() {this.width += 20;this.$nextTick(() => {
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如何压缩jpg图片到200k以下?跟着我操作!
在现代社交媒体和网络分享的时代,经常需要上传和分享各种图片。然而,有时候大尺寸的JPEG图片可能会成为上传和分享的一道难题,特别是当需要在网络条件不佳或存储空间有限的情况下。为了解决这个问题,我们需要学会如何压缩jpg图片到200k以下,以便更便捷地与他人分享,同时保持图像质量。接下来,让我们一起探讨实际操作中的方法,让您轻松掌握如何将JPEG图片压缩到理想的文件大小。 如何压缩jp
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跟着GPT学设计模式之观察者模式
你好,这里是codetrend专栏“跟着GPT学设计模式”。 引言 观察者模式(Observer Pattern)是一种行为型设计模式,它定义了对象之间的一对多依赖关系,使得当一个对象的状态发生改变时,其依赖对象都能够收到通知并自动更新。 观察者模式(Observer Design Pattern)也被称为发布订阅模式(Publish-Subscribe Design Pattern)。一般
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指针还是学不会?跟着小代老师学,进入深入理解指针(4)
指针还是学不会?跟着小代老师学,进入深入理解指针(4) 1回调函数2qsort使用举例2.1使用qsort函数排序整行数据2.2使用qsort排序结构体数据 3qsort函数的模拟实现 1回调函数 回调函数就是一个通过函数指针调用的函数。 如果你把函数的指针(地址)作为一个参数传递给另外一个函数,当这个指针被用来调用其所指向的函数,被调用的函数就被称为回调函数。回调函数不是有函数
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跟着大佬学RE(四)
几个API函数 [ACTF新生赛2020]Universe_final_answer 一个很多方程组的函数,还有一个嗯,对input进行一些操作的函数 嗯,确实方程解出来得到 key 直接运行就可以得到 flag 了,不过还是去分析了一下。 v22 = __readfsqword(0x28u); // 获取栈保护值memset(space,
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echarts当容器大小变化时跟着变
<template><div ref="chartContainer" class="chart-container"><!-- 图表将渲染到这个容器中 --></div></template><script>import * as echarts from "echarts";import { bars } from "@/api/api";export default {name: "
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跟着AI学AI_05音频处理库 librosa 简介
librosa 是一个用于音频和音乐分析的 Python 库,特别适合处理音乐信息检索(MIR)任务。它提供了丰富的工具和函数来处理音频信号,从基础的音频加载和播放,到高级的特征提取和可视化。以下是 librosa 的一些主要功能和使用示例。 主要功能 音频加载和保存: 加载音频文件:librosa.load保存音频文件:librosa.output.write_wav 时间和频率操作:
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跟着AI学AI_06 tensorflow 简介
TensorFlow 介绍 TensorFlow 是一个开源的机器学习框架,由 Google Brain 团队开发。它最初于2015年发布,并迅速成为最流行的深度学习框架之一。TensorFlow 提供了广泛的工具和库,支持从研究到生产环境的机器学习应用。 主要功能 广泛的模型支持: 深度神经网络(DNNs):包括卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)等。机器学习模型:支持
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跟着实例学习OpenLayers(二)
geojson.html http://openlayers.org/en/latest/examples/geojson.html 使用geojson的features作为vecorLayer的数据源(source) <div id="map" class="map"></div><script>var image = new ol.style.Circle({radius: 5,f
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跟着实例学习OpenLayers(一)
1.accessible.html <div id="map" class="map" tabindex="0"></div> <a class="skiplink" href="#map">Go to map</a> tabindex表示map默认获得焦点,可通过tap键进行切换。当map失去焦点时,可以通过点击“Go to map”这个链接重新回到map,使map获得焦点
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跟着鲁sir学CV_Opencv(10)卡尔曼滤波
简介 卡尔曼滤波器由鲁道夫·卡尔曼(Rudolf E. Kálmán)在1960年提出,广泛应用于导航系统、信号处理、机器人定位、金融等多个领域。 主要分为两阶段:预测与更新 贝叶斯滤波器 贝叶斯框架下:预测(先验)+观测(似然,有噪声)→目标状态 状态描述:向量(位置,姿态,速度,加速度...) 观测描述:(位置,速度...)有噪声 滤波器求解 两个假设 预测
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跟着我来更新你的装备:Pack包
一、Keil的Pack包下载 更新keil的pack包有两种方式,一是在keil中直接更新(在线下载),二是到官网下载最新的pack安装包进行安装(离线下载) 二、Pack包的在线下载 01 打开keil,点击pack installer图标 02 点击check for updates图标,更新列表 03 找到并点击对应的单片机型号,点击install,等待更新完成 三、
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跟着google工程师学Go语言(八):Golang指针
欢迎来到:Google资深工程师深度讲解Go语言 视频地址:Google资深工程师深度讲解Go语言 -指针 Go 语言为程序员提供了控制数据结构的指针的能力;但是,你不能进行指针运算。通过给予程序员基本内存布局,Go 语言允许你控制特定集合的数据结构、分配的数量以及内存访问模式,这些对构建运行良好的系统是非常重要的:指针对于性能的影响是不言而喻的,而如果你想要做的是系统编程、操作系统或者网络应
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跟着google工程师学Go语言(七):Golang函数
欢迎来到:Google资深工程师深度讲解Go语言 视频地址:Google资深工程师深度讲解Go语言 -函数 函数语法要点: 返回值类型写在最后面可返回多个值函数作为参数没有默认参数,可选参数 函数是 Go 里面的基本代码块:Go 函数的功能非常强大,以至于被认为拥有函数式编程语言的多种特性。在这一章,我们将对 第 4.2.2 节 所简要描述的函数进行详细的讲解。 每一个程序都包含很多的函
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