Mark SSE学习

最新推荐文章于 2025-08-06 01:31:02 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： SSE代码优化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/principle24/article/details/38901269
本文分享了两个高质量的博客资源，详细指导了关于SSE的学习过程，包括核心概念、应用实例及实践技巧。通过这些资源，读者可以快速掌握SSE的基本原理，并在实际项目中应用。
23、机器学习中的树算法与集成方法解析
Pepper的专栏
08-15 23
本文深入解析了机器学习中的树算法与集成方法，重点介绍了回归树的工作原理及其剪枝技术，以及集成方法中的装袋和提升算法。详细探讨了随机森林算法的流程、超参数影响及其在处理高维数据和非线性关系中的优势。最后总结了相关算法的核心思想，并提供了实践建议，帮助读者更好地应用这些方法解决实际问题。
80、编程学习资源与x86知识全解析
tree的博客
07-23 43
本文详细介绍了编程学习中多个领域的优秀书籍和博客资源，涵盖逆向工程、C/C++、x86/x86-64架构、ARM、汇编语言、Java、UNIX、密码学等多个方向。同时，深入解析了x86架构的核心知识，包括术语、通用寄存器、FPU寄存器、SIMD寄存器、调试寄存器以及常用指令的使用方法和操作步骤。通过本文，读者可以系统地掌握底层编程知识，并应用于逆向工程、系统开发和性能优化等领域。
第五周学习记录
m0_65541932的博客
08-06 306
I/O，输入输出。本章主要说的是计算机的一些基础概念，具体的内容可以围绕到计算机组成原理第一张的知识。总体的难度不算特别大。
【积累】机器学习知识
孟孟单单的博客
07-28 1626
【积累】机器学习知识
CppCon 2014 学习:Multiplatform C++
虾球
05-31 729
这段代码在 Windows、Linux、FreeBSD 等平台上都能编译和运行，符合多平台兼容的良好实践，完美“blend”！在 FreeBSD 上可能不可用或实现不同，调试时调用栈获取需要注意差异。(FreeBSD)FreeBSD 上可能没有或实现不一样，影响高性能无锁读文件的代码移植。用条件编译区分平台差异用兼容层（wrapper）封装不同系统API对依赖库版本做兼容检测尽量使用标准接口，避免非标准或系统特有的函数Windows用反斜杠，有驱动器字母和 UNC 网络路径用正斜杠。
机器学习 基于IRIS鸢尾花数据集进行聚类分析
赵四司机的博客
04-20 1万+
一：k-means、混合高斯聚类的原理 k-means算法的基本思想为：在数据集中根据一定策略选择k个点作为每个簇的初始中心，然后观察剩余的数据，将数据划分到距离这k个点最近的簇中，也就是说将数据划分成k个簇完成一次划分，但形成的新簇并不一定是最好的划分，因此生成的新簇中，重新计算每个簇的中心点，然后在重新进行划分，直到每次划分的结果保持不变。 高斯混合聚类是一种基于概率分布的算法，它首先假设每个簇符合不同的高斯分布，也就是多元正态分布。大致流程为首先假设k个高斯分布，然后判断每个样本属于每个高斯分布的概率
csapp-深入理解计算机系统学习记录
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02-26 1万+
文章目录csapp 学习记录一第1章：计算机系统漫游信息就是位+上下文从一个c文件，到可执行目标文件整个翻译过程分为4个阶段程序执行的过程：摩尔定律：HELLO WORLD 可执行程序的产生理解编译过程及原理的意义何在可执行程序hello在计算机上执行的过程程序执行过程中的几点启示系统的硬件组成高速缓存存储设备形成层次结构操作系统管理硬件进程线程虚拟内存并发和并行线程级并发指令级并行第2章：信息表示和处理2.1 信息存储2.1.1 十六进制表示法2.1.2 字2.1.3 数据大小2.1.4 寻址和字节顺序2
LIO-SAM学习总结
qq_44709827的博客
07-03 865
LIO-SAM学习总结
知识表示学习与图嵌入综述
qq_33290813的博客
07-03 3285
知识图谱表示学习对于知识获取和下游应用具有很重要的作用. 知识表示学习的表示空间包括：point-wise空间，流形空间，复数空间，高斯分布和离散空间. 打分函数通常分为基于距离的打分和基于语义匹配的打分函数. 编码模型包括：线性/双线性模型，张量分解和神经网络. 辅助信息考虑文本，视觉和类型信息.1.1.1 Point-wise空间 Point-wise的欧式空间是最常用的，将知识图谱中的实体和关系嵌入为向量或者矩阵空间，也有的捕捉关系交互. Point-wise方法包括基于翻译的方法TransE，需要满
ffmpeg编程入门学习笔记(一) -入门
成长之路
02-19 3130
推荐一个零声学院免费公开课程，个人觉得老师讲得不错，分享给大家：Linux，Nginx，ZeroMQ，MySQL，Redis，fastdfs，MongoDB，ZK，流媒体，CDN，P2P，K8S，Docker，TCP/IP，协程，DPDK等技术内容，立即学习 一、播放器框架 AVUtil：核心工具库，下面的许多其他模块都会依赖该库做一些基本的音视频处理操作。 AVFormat：文件格式和协议库，该模块是最重要的模块之一，封装了Protocol层和Demuxer、Muxer层，使得协议和格式对于开发者来
JVM 垃圾回收 详细学习笔记
白蝶的博客
07-06 221
给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它，计数器就加 1；当引用失效，计数器就减 1；任何时候计数器为 0 的对象就是不可能再被使用的。这个方法实现简单，效率高，但是目前主流的虚拟机中并没有选择这个算法来管理内存，其最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。如下面代码所示：除了对象 objA 和 objB 相互引用着对方之外，这两个对象之间再无任何引用。但是他们因为互相引用对方，导致它们的引用计数器都不为 0，于是引用计数算法无法通知 GC 回收器回收他们。 这个算法的基本思想就是通过一系
【客户端集成】：跨浏览器兼容性的SpringAI中SSE客户端解决方案
Server-Sent Events（SSE）作为一种轻量级的服务器推送技术，因其简洁性和高效性，在众多实时通信技术中脱颖而出。然而，在不同浏览器间实现SSE的完美兼容，一直是一个技术挑战。 SpringAI作为一套强大的企业级应
十五、机器学习进阶知识：K-Means聚类算法
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详细介绍了聚类的定义以及K-Means聚类算法的的主要原理，结合具体的实例来分别介绍Sklearn实现K-Means聚类的过程，最后说明算法存在的不足以及常见解决思路。
【WSL2笔记2】 搭建深度学习开发环境踩坑笔记 Ubuntu+CUDA+cuDNN+PyTorch+Tensorflow+ONNX
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04-06 4256
错误的结果就是配置的所有虚拟环境都以base的python版本运行，无法配置每个虚拟环境使用不同python版本，失去了虚拟环境意义。至此，适用PyTorch、Tensorflow、cuDNN框架的深度学习开发环境搭建完成。WSL 上的 CUDA 用户指南。安装protobuf 3.2版本。Anaconda官网版本档案。下载Anaconda安装包。创建Python虚拟环境。设置Anaconda路径。需要注册账号登录下载。通过SSH传送WSL。
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