good18Levin的博客

原创 mybatis-plus使用saveOrUpdateBatch函数时数据库中已存在对应id数据，但报错插入时出现重复键

对该段测试代码执行两次，第一次成功在表中插入该数据，

原创 higher-order function in functional programming （JS）

可以利用small function来compose into large function，比如最常见的是filter 这个作用在array上的function，它可以接受其他的function来作为argument，这个filter function返回的函数值是：filtered version of the array。上面的代码完全等价于下面：可以看出，**这使得判断是否为dog的逻辑完全与数据本身进行了解耦，**这个逻辑不再依赖于当前特定的这个animals数据本身了。来自：YT/watch?

原创 goland显示fmt.Sprintf代码格式化结果时的异样

在goland中查看项目源码时，看到这一句，以为fmt.Sprintf除了。这种方式还可以直接用#来显示变量值呢。

原创 time.Duration(ms.Int64()) * time.Millisecond) 和 ms.Int64() * time.Millisecond有什么区别呢？

而time.Millisecond是一个time.Duration类型的常量，表示一毫秒的时间间隔。time.Sleep(time.Duration(ms.Int64()) * time.Millisecond)和time.Sleep(ms.Int64() * time.Millisecond)在功能上是等效的，它们都是用于暂停（休眠）一段时间。在第一种写法中，使用time.Duration(ms.Int64())将ms.Int64()的结果转换为time.Duration类型的值。

原创 王益分布式机器学习讲座~Random Notes (1)

的，其中所提出的优化通信的方法：平衡CPU和GPU、平衡内存和CPU、平衡网卡和磁盘等在实际情况中都是不适用的，这是因为在实际的云计算平台中，通过挖掘长尾数据，企业可以发现新的产品、服务和市场细分，从而提供更有针对性的解决方案。所有的I/O操作、所有的通信操作（与这个进程通信的所有进程都要kill掉，然后重启，由于数据依赖，就会导致所有的进程都要kill再重启）。，这是因为复杂算法要求频繁的数据交换、数据合并、不同性质的计算任务的协调运行，所以对进程通信要求高。，从而提供个性化和定制化的产品和服务。

原创 MIT 6.824: Go并发相关的协程问题

因为mutex作为互斥锁，其能够保证多个goroutine同步访问共享资源的原因是，**多个goroutine使用的是同一份互斥锁的实例，**一个goroutine抢占了这份实例，其他goroutine必须等待这份锁实例被释放。如果使用value receiver的话，这个结构体实例本身会在每个goroutine中都被复制一份，那么实例中的mutex变量也相应地会被复制了，这样每个goroutine对应的是不同的互斥锁实例了，此时就起不到互斥的作用了。可以避免对结构体进行复制，从而提高性能和减少内存占用;

原创 修改CGO_ENABLED=1

然后再输入go env进行检验。

原创 Zookeeper启动报错：远程主机强迫关闭了一个现有的连接。

在cmd终止了占用2181端口的所有进程之后，再次运行zkServer.cmd命令，能够正常启动Zookeeper，但是**启动作为服务提供者的使用dubbo配置的springboot项目时，

原创 mybatis常见异常：Invalid bound statement (not found): XML文件搞的鬼！target目录不自动更新搞的鬼！

Invalid bound statement (not found)中XML导致的解决方案！

原创 torchvision.transforms.Compose输入类型是？处理过程中的数据类型转化又是什么样的呢？

转化为RGB之后才是通常意义上的PIL. Image图片类型。

原创 VSCode python extension loading 终极解决方案

vscode python extension loading 怎么更换版本都不行

原创 OrderedDict构建函数模块的不常见写法

代码】OrderedDict构建函数模块的不常见写法。

原创 小白大白读论文-关于EfficientNetV2论文的 疑问 与 总结

假设作用的特征图是 H * W * C，那么一个3 * 3的普通卷积的参数量就是 3 * 3 * C * C = 9C^2，而一个深度可分离卷积对应的参数量就是 3 * 3 * C = 9C，这个非常好理解，普通卷积和深度可分离卷积都需要C个卷积核，但是普通卷积的卷积核是三维的，是同时作用在原始的C个通道的，而深度可分离卷积的卷积核是二维的，是只用单个通道的。卷积上本质也是相加求和等原子操作，但是求和的时候需要找到准确的 3 * 3网格区域，个人怀疑底层的这个定位操作会比较耗时。.............

原创 RuntimeError: Calculated padded input size per channel: (1 x 1). Kernel size: (5 x 5). Kernel size c

torchvision.model.inception_v3报错

原创 keras老版本切换到新版本的代码问题

只需改成上图即可，特别需要注意data_format这个参数，新版本的keras中是把最后一个维度当做通道数的，比如【5, 256, 256, 32】，如果需要像pytorch一样，则需要改动为“channels_first".参考链接：https://stackoverflow.com/questions/46965047/channels-first-with-keras...

原创 /spark-submit报错：‘python’: error=13, Permission denied

1. 报错现象明明已经安装了python，也使用了root用户权限，却始终说Permission denied2 解决办法unbuntu在不手动安装python的情况下就有默认的python2.X和python3.X版本，可以通过whereis python命令查看具体已经有了哪些python环境；这里使用的是unbuntu20.04.3的版本，安装有python3.8、python2.7， 当直接在terminal里面输入python时终端会报错说python命令不存在，直接输入python3时终

原创 PGPCA、PHPCA、PLPCA去噪代码解析

一、整体Pipeline流程解析clear allclose allsigma=10;randn('seed', 2);ima = double(imread('data/barbara.png'));% 添加噪音ima_nse = ima + sigma * randn(size(ima));figure('Position',[100 100 800 800]);plotimage(ima_nse);title(sprintf('Noisy: \n PSNR %.2f', p

原创 东南大学数字图像处理作业-C++原生实现（不调库）对BMP图像旋转和平移

1 代码包含三个文件：把bmp.h、bmp.cpp、main.cpp1.1 bmp.h#pragma once#include <cstdio>#include <cstdlib>using namespace std;typedef unsigned char BYTE;typedef unsigned short WORD;typedef unsigned int DWORD;//位图文件头定义typedef struct tagBITMAPFILEH

原创 CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call

1. 报错程序运行运行着，就报了以下错误：2 原因正在使用的是“cuda:7", 1号机的第7号显卡被拿走了，或者第7号显卡机械位置松动了3 解决方案查看目前pytorch可读的显卡有几块（这时候使用nvidia-smi命令同样报错），假设为n， 然后【0，n-1】这些序号的显卡都可以使用：显卡默认是从0号开始计数的：...

原创 JAVA Debug:

1.三元运算符中包含与字符相关的条件判断语句时, 容易出错错误写法（这里G[i-1]虽然是一个int数值，但是会自动与s.charAt(i) == 'G’的结果相加, 这里不管G[i-1]的数值是0还是非0，只要s.charAt(i) == 'G’为false，那么整个表达式G[i-1] + s.charAt(i) == 'G’也为false；不管G[i-1]的数值是0还是非0， 只要s.charAt(i)=='G’为true，那么整个表达式G[i-1] + s.charAt(i) == 'G’也为tru

原创 vmware安装fedora以及glusterfs实验bug的一些解决方案

不能进行赋值粘贴：https://docs.vmware.com/en/VMware-Workstation-Pro/16.0/com.vmware.ws.using.doc/GUID-08BB9465-D40A-4E16-9E15-8C016CC8166F.htmlservice命令无法运行：https://serverfault.com/questions/982376/how-do-you-restart-the-network-service-on-fedora-30...

原创 torch.where遇到小数时必须要转化成double类型

不然会报错

原创 os.listdir(相对路径）

在命令行和代码文件中都是可以的，不必非要是os.listdir(绝对路径）。但是下面这种情形需要注意最好使用绝对路径：运行C文件的时候如果直接调用funcC， 这时候的相对目录“…/…/B”是相对于C.py文件的位置而不是相对于B.py文件，所以这时候会报错！这种情况下相对目录容易混淆！...

原创 VScode连接远程服务器的conda环境总是连不上

1 出现的问题我按照一般博客的说明，进行了如下操作：然后填写了ip地址和默认端口号22，结果是没有任何反应了！我并没有看到预期的在服务器端的所有python环境列表！自然也没有办法选择我需要的conda环境！这时候launch.json文件已经生成了，但是当我点击 运行 -》启动调试或者以非调试模式运行，弹出来的调试工具栏马上闪退，没有任何反应！我也尝试修改文件里面pathmapping的远程root为远程项目的实际目录，但是都没有效果！2 解决方法直接通过查看-》命令面板-》选择python解释

原创 torch.Tensor(dim)与torch.Tensor((dim)), torch.Tensor(dim1,dim2)与torch.Tensor((dim1,dim2))的区别

1 torch.Tensor(dim)与torch.Tensor((dim))的区别从三张截图可以看出这两者其实是完全一样的，其中第一处之所以不同是因为torch.Tensor本身就是随机数。2 torch.Tensor(dim1,dim2)与torch.Tensor((dim1,dim2))的区别可以看出这两者是不一样的，写成（X1, X2, X3，X4…）这种形式类似于写成[X1, X2, X3, X4] ，即是将这个list或者tuple给张量化，可以理解传入的参数是data的含义；

原创 python中的continue只能用于for循环中

本来想在调试中用这个语句来充当注释后面一大段代码的作用，但是不行。后来找到了https://blog.youkuaiyun.com/index20001/article/details/74294945。

原创 pyradimics使用source安装报错“Apparently running from root, but unable to load C extensions”

按照https://www.icode9.com/content-4-1061732.html链接进行安装：但报以下错误：直接按照提示运行，导入成功：目前不太理解第三步的作用，因为之前的按照source来安装是只需要两步就可以完成的，等理解透彻了再来补充。...

原创 conda和pip卸载包的注意事项

安装和import时包的名称不一致时，比如scikit-learn和sklearn， 卸载的时候还是应该用包的全称，也就是与安装时一致用pip安装的就要用pip卸载，而不是conda，反之亦然

原创 python判断多个字符是否存在于字符串中的坑

if 'B' or 'M' in x_base: pass很容易写成上面的结果，但其实其结果是一个字符串，而不是bool值：所以应该改正为：if 'B'in x_base or'M' in x_base: pass

原创 Leetcode刷题笔记-1

1 前言只把刷题过程中的重要步骤理解、重要代码理解、代码技巧做总结。毫无疑问，会反复刷多遍同样的题目，所以每次刷都会把增加的理解做更新。总结按照不同的算法专题来展开。2 动态规划https://leetcode.com/problems/regular-expression-matching/solution/递推算法需要注意含有*时代码的运行过程，相对复杂。class Solution(object): def isMatch(self, text, pattern):

原创 python对字符串取not操作

如果该字符串为空字符串，则 not s为true；如果该字符串不为空字符串，则not s为false。一句话，not操作不管后面的操作数是什么类型，结果一律都是bool值，一般来说空值都是默认为假的。

原创 manacher算法代码的理解

1链接和代码https://cp-algorithms.com/string/manacher.htmlvector<int> manacher_odd(string s) { int n = s.size(); s = "$" + s + "^"; vector<int> p(n + 2); int l = 0, r = -1; for(int i = 1; i <= n; i++) { p[i] = max(0,

原创 Python 两个list相加不能使用append而应该使用+

原创 linux里python和ipython环境不一致

情况如题所示，在同一个conda环境里面使用这两个命令发现对于的python版本不一样：检查过后发现：在当前的conda环境里面并没有安装ipython环境，但是ipython命令却依然能被正常使用，这说明当前的ipython命令不属于当前环境，而是属于系统默认的python环境。这说明了linux的一些设计哲学？给定一个命令时，会优先匹配最近的环境，如果没有再寻找是否同样具有该命令的环境！所以感觉不同环境的命令名称尽量不要重复比较好吧！...

原创 matlab rgb2gray() 的坑

ima = double(imread('data/house.png'));ima = double(rgb2gray(uint8(ima)));特别注意在在使用rgb2gray这个函数将3通道转化成单通道的时候，必须先将这个图像转化成uint8类型。如果不进行转化的话，由于此处的ima在读取之后变成了double数据类型，直接使用rgb2gray(ima)得到的矩阵的取值范围是在0-1范围之内的！这与造成imshow显示图像为全白的原因是一样的，imshow函数和rgb2gray函数，都会将dou

原创 给matlab数组不存在的列赋值

虽然开始时，m定义时是没有列的，但是后续却可以直接给m的第一列赋值。直接给第2列赋值也是可以的，此时第一列默认赋值为0.

原创 numpy数组计算非0元素个数

np.count_nonzero(s)len(s.nonzero(s)[0])

原创 flask后端接受图片文件数据

1 代码@app.route('/predict', methods=['POST'])def predict(): # 获取传送过来的完整原始图像 file = request.form.get('file') print('file type', type(file)) data_url = str.split(file, ',')[1] print('data_url type:', type(data_url)) print('data_url:

原创 torch scatter 当取的axis=0而不是1的时候

原创 利用np.sum计算准确度的坑

np.sum(y == y_predict) 其中y和y_predict必须是同一个shape，要么都是(n,) ， 要么都是（n, 1），**千万不要是一个是（n,）,另外一个是（n,1），不然计算出的结果会非常大，因为这时候会自动广播成两个矩阵相减了！**这里不会报错的哦！...