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RSS订阅原创 动态规划（刷题）
机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish” ）。数组中的每一行选择一个数字，且按顺序选出来的数字中，相邻数字不在原数组的同一列。，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。返回机器人能够到达右下角的不同路径数量。机器人的移动路径中不能包含。每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。，找出自顶向下的最小路径和。测试用例保证答案小于等于。
2025-02-18 21:08:20
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原创 java-jvm虚拟机（一）（更新...)
虚拟机栈：线程运行需要的内存空间栈帧： 每个栈由多个栈帧组成，对应每次方法调用时所占用的内存每个线程只能有一个活动栈帧，对应当前执行的方法2.2栈帧组成eg.main（）method1（） method2（）依次压入栈问题辨析1.垃圾回收是否涉及栈内存?不涉及2.栈内存分配越大越好吗?不是 可能减少了线程的数目3.方法内的局部变量是否线程安全?（逃逸分析）如果方法内局部变量没有逃离方法的作用访问，它是线程安全的。
2025-01-15 21:46:27
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原创 docker拉取rabbitmp 失败 报错： Get https://registry-1.docker.io/v2/: net/http: request canceled while ...
#2.把daemon.json配置文件改成daemon.conf即可。####（基于前两步后）刷新重启docker。
2024-11-18 23:01:30
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原创 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation-v5
ILSVRC2013检测数据集被分割成3个子集：训练集（395918）、验证集（20121）、测试集（40152）。圆括号中的数字表示图片数量。验证集和测试集与PASCAL VOC有相同的图片分布，它们的场景看起来很相近，并且复杂程度也很相似，例如目标数量、混乱程度、姿态变化程度等。验证集和测试集有详尽的标注，200个类别中所有图片都标注有边界框。相反地，训练集来源于ILSVRC2013的分类任务的图片。这些图片更加复杂，并且在图片的中心有一个目标物体。
2023-11-05 20:04:28
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原创 利用不确定性衡量场景几何和语义损失的多任务学习
多任务学习中的多元回归和分类让很多深度学习程序受益，但是多任务网络结构的性能受每一个任务损失函数的权重影响很大，常规的做法是手动调节这些权重参数，毫无疑问，这是一个低效和困难的工作，不同任务损失的尺度差异非常大，导致整体损失被某一个任务所主导，最终导致其他任务的损失无法影响网络共享层的学习过程。这也阻碍了MTL的进一步提升。本文针对多任务学习提出了一种新的策略，即通过考虑每个任务之间的同方差不确定性（）来设置不同任务损失函数的权值(关于同方差不确定性的具体含义，我会展开进一步解释）。
2023-10-12 21:47:35
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空空如也
空空如也
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