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RSS订阅翻译 Mimalloc：内存分配器的创新实践
现代内存分配器需要在性能、安全性、并发性以及特定应用场景的需求之间取得平衡。一个日益重要的应用场景是作为使用引用计数自动释放对象的语言（如 Swift 和 Python）的后端实现。我们提出了 mimalloc，这是一个平衡了这些需求的内存分配器，并且在性能上显著优于现有的分配器。mimalloc 结合了多项创新，以实现这一目标。首先，它使用了三种页面本地化的碎片化空闲列表，以提高局部性、避免竞争，并支持高度优化的分配和释放快速路径。
2025-02-05 16:02:08
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翻译 论文翻译——一种用于产品生命周期管理的产品信息建模框架
产品生命周期管理(PLM)的理念承诺将产品生命周期所有阶段产生的所有信息无缝集成到组织中每个管理和技术层面的每个人，以及关键的供应商和客户。PLM系统是实现PLM概念的工具。因此他们需要提供上述信息的能力并需要确保产品数据的内聚性和可追溯性。........................
2022-06-12 11:38:27
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转载 C++容器：array,vector和list
介绍：STL三个标准容器std::array，std::vector和std::list各自的结构和特点
2022-02-28 19:09:51
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翻译 设计模式——命令模式
命令模式也被称为： 行动模式，事务模式。内容命令是一种行为设计模式，它将请求转换为包含有关请求的所有信息的独立对象。这种转换允许您将请求作为方法参数传递，延迟或排队请求的执行并支持可撤销操作。
2022-02-07 14:32:28
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翻译 设计模式——观察者模式
观察者模式**也被称为：**事件-订阅者模式，监听器模式目的观察者模式是允许你定义一个订阅机制去通知多个对象它们所观察的对象已经发生了某种事件的行为设计模式。
2022-02-07 11:10:16
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翻译 齐次坐标系
本文转载自技术博客， 如需获取更多相关信息请参见原文。齐次坐标系假设在欧式平面上我们有一个点(x,y)(x,y)(x,y)。如果我们想在投影平面上表示这个点，我们仅需要在末尾为其添加第三个坐标1：(x,y,1)(x,y,1)(x,y,1)。总体而言缩放并不重要，因此点(x,y,1)(x,y,1)(x,y,1)同(αx,αy,α)(\alpha x, \alpha y, \alpha)(αx,αy,α)对于所有α\alphaα不为零的情况都表示同一个点。换句话说，(X,Y,W)=(αX,αY,αW)(
2021-05-29 14:49:33
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转载 C++11带来的新特性
C++11带来的新特性1 语法改进1.1 模板表达式中的空格在C++03及以前vector<list<int>>; //Errorvector<list<int> >; //OKC++11vector<list<int>>; //OK1.2 nullptr和std::nullptr_t在C++03及以前void f(int);void f(void*);f(0); //call f(int
2021-02-08 09:43:17
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转载 C++11带来的新特性——匿名函数(Lambdas)
C++11 带来的新特性(4) —— 匿名函数(lambdas)1. 语法Lambdas并不是新概念，在其它语言中已经烂大街了。直接进入主题，先看语法：[ captures ] ( params ) specifiers exception attr -> ret { body } (1) [ captures ] ( params ) -> ret { body } (2) [ captures ] ( params )
2021-02-07 15:29:43
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原创 VS 统计代码行数
VS 统计代码行数1. vs编辑 | 查找和替换 | 在文件中查找2. 查找选项选 选择正则表达式3. ^b*[^:b#/]+.*$效果如图：代码解释^ ^代表正则表达式开头b* b代表空格，*代表{0,}，即任意多个空格[^:b#/]+ ^代表否，+代表{1，},即至少一个非{空格， #， /， :}的字符.* 代表任意数量任意字符$ $代表正则表达式结尾这样的统计过滤了空白
2021-01-12 17:34:30
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转载 C++中的std::function和std::bind
C++中的std::function和std::bind1.可调用对象可调用对象有以下几种：一个函数指针；一个具有operator()成员函数的类对象；可被转换成函数指针的类对象；一个类成员函数指针C++中可调用对象虽然都有一个比较统一的操作形式，但定义方法五花八门，导致使用统一的方式保存可调用对象或者传递可调用对象时，会十分繁琐。C++11中提供了std::function和std::bind统一可调用对象的各种操作。不同类型可能具有相同的调用形式，如：上述三种可调用对象虽然类型不
2020-12-08 09:07:57
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翻译 综述论文：深度学习在心脏图像分割的应用
作者：Chen Chen [1], Chen Qin [1], Huaqi Qiu [1],∗, Giacomo Tarroni [1,2], Jinming Duan [3],Wenjia Bai [4,5], and Daniel Rueckert [1][1] Biomedical Image Analysis Group, Department of Computing, Imperial College London, London, UK;[2] Department of Compute
2020-07-03 07:39:08
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翻译 论文翻译——用于大型社交网络的推荐系统：主要挑战及解决方案回顾
Recommender Systems for Large-Scale Social Networks: A review of challenges and solutionsPunished in: ELSEVIER, Volume 78, Part 1, January 2018, Pages 413-418Author: Magdalini Eirinaki, Jerry Gao, I...
2020-05-08 18:05:48
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翻译 论文节选——2019新型冠状病毒在美国的第一个病例
First Case of 2019 Novel Coronavirus in the United StatesPunished in : The New England Journal of MedicineAuthor :Michelle L. Holshue, M.P.H., Chas DeBolt, M.P.H., Scott Lindquist, M.D., Kathy H. L...
2020-02-04 09:50:24
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翻译 论文翻译——中国武汉市2019年新型冠状病毒感染患者的临床特征
中国武汉市最近发生的一系列肺炎病例是由新型β冠状病毒（2019-nCoV）引起的。 本文报告了这些患者的流行病学分析、临床分析、实验室分析、放射学特征以及治疗方案和临床反应。
2020-01-31 19:30:42
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翻译 论文翻译——基于数据的最优直方图
摘要在本文中给出了最佳直方图单元格宽度的公式，该公式渐近地使积分均方误差最小化。 蒙特卡罗方法用于验证该公式对小样本的有效性。提出了一种基于数据的选择箱宽参数的程序，该程序采用高斯参考标准，并且仅需要样本大小和标准偏差的估计值。使用几种违反高斯假设的概率模型研究了该过程的敏感性。关键词：频率分布 直方图 非参数密度估计 最佳箱宽1. 全文简介直方图是经典的非参数密度估计量可以追溯到1...
2019-11-07 22:16:12
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翻译 资料翻译——核密度估计简介
概述这一讲分为三个部分：首先是直方图——如何构造直方图及其属性；接下来是核密度估计——它是直方图的泛化和改进。 最后是如何选择最合适的核，以便我们提取数据中的所有重要特征。1. 直方图直方图是最简单最常见的一种非参数密度估计器。构建直方图时，我们将数据值的覆盖域划分为相等的子间隔——称为“ bins”。每次当数据值落入特定的子间隔时，将宽度等于binwidth高度为1的块放在其顶部 。在构造...
2019-11-07 09:27:23
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翻译 论文翻译——使用深度卷积网络处理ImageNet分类
作者在LSVRC（Large scale visual recognition challenge）2010比赛中对包含1000个类别的120万张高像素图像数据集训练模型，在测试集得到了37.5%的Top-1错误率和17.0%的Top-5错误率（当时最佳成绩）。本文的创新主要体现在为避免过拟合，采用了一种当前正在发展的正则化方法"dropout"和采用ReLU替代tanh作为神经元激活函数，提升模型训练速度和非饱和性。
2019-10-23 08:19:52
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转载 优化算法
随机梯度下降随机梯度下降法每次采样单个样本来估计当前的梯度，即：gt=∇θt−1f(θt−1)Δθt=−ηgt\begin{aligned}g_{t} &=\nabla_{\theta_{t-1}}f(\theta_{t-1}) \\\Delta \theta_{t} &= -\eta g_t\end{aligned}gtΔθt=∇θt−1f(θt−1)=...
2019-09-24 19:09:55
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原创 反向传播算法
反向传播算法梯度计算公式定义：一个网络整体代价函数为J(W,b)J(W,b)J(W,b)，第(l)(l)(l)层的参数为W(l)W^{(l)}W(l)和b(b)b^{(b)}b(b)；每一层的线性变换为z(l)=W(l)x(l)+b(l)z^{(l)}=W^{(l)}x^{(l)}+b^{(l)}z(l)=W(l)x(l)+b(l)，输出为a(l)=f(z(l))a^{(l)}=f(z^{(l)...
2019-09-24 15:25:07
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转载 协方差矩阵计算方法
1. 协方差矩阵X,YX,YX,Y是两个随机变量，X,YX,YX,Y的协方差Cov(X,Y)Cov(X,Y)Cov(X,Y)定义为：cov(X,Y)=E[(X−μx)(Y−μy)]cov(X,Y) = E[(X-\mu_x)(Y-\mu_y)]cov(X,Y)=E[(X−μx)(Y−μy)]其中：E(X)=μx，E(Y)=μyE(X)=\mu_x，E(Y)=\mu_yE(X)=...
2019-09-10 17:22:24
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转载 第8章 从源文件到可执行文件
源代码完成后，就可以编译生成可执行文件了。负责实现该功能的是编译器。本章围绕编译器的功能，详细介绍从程序编写到运行为止的流程。首先，看一下源文件是如何通过编译转化为可执行文件的。接下来，我们会继续关注可执行文件被加载到内存后的运行机制。此外，还会对程序运行时内存中的zhan...
2019-04-16 17:25:37
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转载 第7章 程序是在何种环境下运行的
7.1 运行环境 = 操作系统 + 硬件程序的运行环境包括两个方面：操作系统和硬件。下图是office2007的运行环境介绍，可以看到里面既注明了操作系统也填写了硬件要求。从程序的运行环境这一角度来考量硬件时，CPU的种类是特别重要的参数。不同的CPU能解释得机器语言的种类也是不同的。机器语言的程序称为本地代码(native code)。程序员用C语言等编写得程序称为源代码。7.2 不同...
2019-04-14 18:10:23
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原创 1.2 Combining Functions; Shifting and Scaling graphs
本文为《Thomas’ Calculus Early Transcendentals》阅读笔记In this section we look at the main ways functions are combined or transformed to form new functions.Sums, Differences, Products and QuotientsIf fff a...
2018-11-23 10:14:31
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原创 1.1 Functions and their graphs
本文为《Thomas’ Calculus Early Transcendentals》阅读笔记Definition: A function fff from a set DDD to a set YYY is a rulethat assigns a unique(single) element f(x)∈Yf(x) \in Yf(x)∈Y to each elementsx∈Dx \in...
2018-11-22 19:17:36
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原创 感知机模型原始问题与对偶问题对比
原始问题由上图可知，感知机模型优化是每次迭代发现误分类点后通过学习率对权值ωω\omega和b的更新。而感知机对偶问题则将ωω\omega的更新替换为αi,i=1,2,…,Nαi,i=1,2,…,N\alpha_i, i=1,2,\dots, N的更新，计算每个误分类点出现的次数。误分类条件yi(∑Nj=1αjyjxjxi+b)≤0yi(∑j=1Nαjyjxjxi+b)≤0y_...
2018-03-19 10:10:51
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原创 矩阵及其运算
数域F中的m×nm \times n个数aij(i=1,⋯,m;j=1,⋯,n)a_{ij}(i=1, \cdots, m; j=1, \cdots, n)排成m行n列的数表。⎡⎣⎢⎢⎢⎢a11a21⋮am1a12a22⋮am2⋯⋯⋯a1na2n⋮amn⎤⎦⎥⎥⎥⎥ \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\
2018-01-02 18:46:58
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原创 numpy ndarray 按条件筛选数组，关联筛选
最近的项目中大量涉及数据的预处理工作，对于ndarray的使用非常频繁。其中ndarray如何进行数值筛选，总结了几种方法（按条件筛选和不同数组间的关联筛选）
2017-09-12 19:41:42
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原创 问题解决：SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
SettingWithCopyWarning 解决方案问题场景：我在读取csv文件之后，因为要新增一个特征列并根据已有特征修改新增列的值，结果在修改的时候就碰到了SettingWithCopyWarning这个警告，花了很长时间才解决这个问题。
2017-09-08 11:47:45
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原创 secureCRT 常用命令
常用命令ls 列出文件名（相当于dir，也可以使用dir） -A : 列出所有文件，包含隐藏文件。 -l : 列表形式，包含文件绝大部分属性。（相当于ll） -R : 递归显示。 –help : 此命令的帮助。cd 改变目录 cd / : 进入根目录。 cd : 回到自己的目录（用户不同则目录也不同）。 cd .. : 回到上级目录。 pwd ： 显示当前所在目录的详细路径le
2017-09-04 20:07:36
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空空如也
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