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原创 PyTorch深度学习实践
根据学习情况随时更新。2020.08.14更新完成。参考课程-刘二大人《PyTorch深度学习实践》文章目录（一）课程概述（二）线性模型（三）梯度下降算法（四）反向传播（五）用PyTorch实现线性回归（六）Logistic回归（七）多维特征输入的分类问题（八）加载数据集（九）多分类问题（十）卷积神经网络（十一）循环神经网络（一）课程概述本章知识部分涉及到计算图的正向传播（表达式计算）和反向传播（表达式求导），无需赘述。（二）线性模型机器学习的过程训练时如果y值已知的学习是监督学习。数
2020-08-06 16:30:34
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原创 后端学习 - Zookeeper & Kafka
消息不丢失 (acks = -1) && (replication.factor>=2) && (min.insync.replicas>=2)
2022-11-23 19:30:49
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原创 后端学习 - 计算机网络
可以根据消息的格式区分消息的开始和结尾，UDP 和 TCP 两个发送消息就好像一个用桶运水，一个用水管运水，用水管运水的你是没办法区分那部分的水是属于哪一桶的。发生粘包的原因：当应用发送数据包太小，TCP为了减少网络请求次数的开销，会等待多个消息，打成一个 TCP 数据包一次发送出去。发生半包的原因：TCP 报文段大小有限制，应用发出的消息包过大，会执行拆分。例子：A用桶向目的地运水，水属于哪个桶是可以划分的。TCP 是面向字节流的，本身不存在“包”的概念，UDP是没有半包、粘包的问题，因为。
2022-04-06 09:44:02
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原创 后端学习 - 操作系统
非连续分类允许一个程序分散地装入不相邻的内存分区，但需要额外的空间存放索引，导致非连续分配的存储密度低于连续分配。时间片的大小对系统性能影响很大：时间片足够大时，退化成先来先服务；高优先级队列可以抢占低优先级队列的 CPU，只有在高优先级队列为空时，CPU 才分配给低优先级队列的进程。管道通信：消息传递的一种特殊方式，管道指 pipe 文件，连接一个读进程和一个写进程。是对 FCFS 和 SJF 的综合平衡，每次选择相应比最高的作业投入运行。为作业分配优先级，每次选择优先级最高的一个或几个作业执行。
2022-03-31 10:59:35
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原创 后端学习 - 设计模式与设计原则
文章目录创建型模式1 工厂模式2 抽象工厂模式3 单例模式行为型模式1 观察者模式2 模板模式结构型模式1 代理模式创建型模式1 工厂模式主要解决接口选择的问题：将同一类对象的创建过程，转移到一个工厂类实现在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑，并且是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象// 1.创建接口public interface Shape { void draw();}// 2.创建接口的实现类public class Rectangle implements
2022-03-23 20:59:59
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原创 在线教育后端开发项目总结
文章目录一 持久化工具1 MyBatis2 Spring Data JPA3 Spring Data MongoDB二 数据库1 MySQL2 MongoDB3 Redis三 响应格式与异常处理1 响应格式2 异常处理一 持久化工具1 MyBatis用于写相对复杂（需要多表连接的） SQL 命令使用时，用 @Mapper 注释接口，在接口中定义方法，并创建同名的 xml 文件，在方法对应的标签存放 SQL 命令更多关于 MyBatis2 Spring Data JPASpring 提供
2022-03-19 16:58:47
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原创 后端学习 - SpringBoot
SpringBoot 是整合 Spring 技术栈的一站式框架，是简化 Spring 技术栈的快速开发脚手架约定大于配置文章目录一 第一个 SpringBoot 项目一 第一个 SpringBoot 项目导入 maven 依赖 <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-pare.
2022-02-07 13:34:35
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原创 后端学习 - SpringMVC
文章目录一 SpringMVC 简介1 MVC2 SpringMVC一 SpringMVC 简介1 MVCModel 模型层：工程中的 JavaBean，包含实体 Bean（Customer、Student…） 和 业务处理 Bean（Service、DAO）View 视图层：指工程中的 html 或 jsp 等页面，与用户进行交互，展示数据Controller 控制层：指工程中的 servlet，作用是接收请求和响应浏览器MVC 的工作流程 View <—> Controller
2022-01-29 10:58:21
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原创 后端学习 - Spring5
文章目录一 简介二 IOC1 底层原理2 实现过程3 Spring 实现 IOC 的两个接口二 IOC 的 Bean 管理（XML）1 创建对象2 使用 set 方法注入属性3 通过有参构造器实现属性注入一 简介Spring 是轻量级的开源的 JavaEE 框架Spring 有两个核心部分：IOC（Inversion of Control，控制反转） 和 AOP（Aspect Oriented Programming，面向切面编程）IOC 是一种设计思想，核心是，将设计好的对象交给容器控制，而不
2022-01-09 23:48:41
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原创 数据结构 - 二叉树
二叉树的遍历思想在很多算法中体现。快速排序的本质是二叉树的先根遍历，归并排序和分治算法本质是后根遍历。文章目录1.翻转二叉树2.填充二叉树节点的右侧指针3.将二叉树按先根顺序展开成链表（即只有右子节点的树）1.翻转二叉树写递归函数时首先确定递归出口。本题可以使用先根遍历，也可以使用后根遍历。# Definition for a binary tree node.# class TreeNode(object):# def __init__(self, val=0, left=None,
2021-10-19 16:55:03
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原创 数据结构 - 概述
存储方式数据结构的存储方式只有顺序存储（对应数组）、链式存储（对应链表）两种。所有上层的数据结构，如树、堆、栈等，存储方式均属于以上两种。顺序存储的优势是支持随机访问，缺点是需要连续的存储空间，扩容、插入、删除的时间复杂度都是O(N)。链式存储不支持随机访问，不需要扩容，插入和删除的时间复杂度都是O(1)，需要额外的空间存储指针。遍历方法数据结构的遍历方法只有线性（迭代）和非线性（递归）。数据结构的存在目的、选择方式一切为了实现高效的增删改查。...
2021-10-18 15:24:19
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原创 数据结构 - 链表
题目描述输入一个链表的头节点，按链表从尾到头的顺序返回每个节点的值（用数组返回）。解答思路最直观的想法是，遍历链表求出长度，创建空数组，再遍历链表将每个节点的值反向填进数组。递归解法很简洁，思路类似于树的后根遍历（先根->递归过程自顶向下，后根->递归过程自底向上），从想象一棵单叉的树（其实就是链表），叶节点向根节点前进，就能得到反向的顺序。# -*- coding:ut
2021-10-15 16:52:05
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原创 吴恩达DeepLearningCourse5-序列模型
终于在八月末学完了这门课程，这个月虽然为此不停地忙碌，但每天都在进步也是一种乐趣。吴恩达教授的课程循序渐进，适合初学者，非常感谢他的辛苦付出。文章目录第一周：循环序列模型循环神经网络（RNN）模型语言模型和序列生成GRU（门控循环单元）LSTM（长短期记忆）双向循环神经网络/BRNN深层RNN第二周：自然语言处理与词嵌入词汇表征使用词嵌入词嵌入的特性嵌入矩阵学习词嵌入：Word2Vec 的 skip-gram模型负采样GloVe 词向量情感分类问题消除词嵌入中的歧视：以性别为例第三周：序列模型和注意力
2020-08-27 12:42:05
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原创 吴恩达DeepLearningCourse4-卷积神经网络
部分内容参考之前的笔记 PyTorch深度学习实践文章目录第一周：卷积神经网络边缘检测Padding、Stride三维卷积卷积神经网络中的一层池化层第二周：深度卷积网络实例探究残差网络1x1卷积Inception模块和网络卷积神经网络的迁移学习第三周：目标检测目标定位基于滑动窗口的目标检测滑动窗口的卷积实现Bounding Box 预测 /YOLO算法基础交并比 loU非极大值抑制Anchor Boxes第四周：特殊应用——人脸识别和神经风格转换One-Shot学习Siamese 网络Triple
2020-08-22 14:44:40
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原创 吴恩达DeepLearningCourse3-结构化机器学习项目
文章目录第一周：机器学习策略1正交化单一数字评估指标满足和优化指标训练/开发/测试集机器学习和人的表现第二周：机器学习策略2进行误差分析修正标注错误的数据使用来自不同分布的数据进行训练和测试数据分布不匹配时的偏差与方差的分析处理数据分布不匹配问题迁移学习多任务学习端到端的深度学习第一周：机器学习策略1正交化需要正交化的四个标准-训练集的表现：训练更大的神经网络、使用优化算法-开发集的表现：正则化、使用更大的训练集-测试集的表现：使用更大的开发集-真实应用中的表现：改变开发集或成本函数单一数字
2020-08-21 09:24:04
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原创 吴恩达DeepLearningCourse2-改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
文章目录第一周：深度学习的实用层面训练、开发、测试集偏差、方差机器学习基本步骤L2正则化Dropout（随机失活）正则化其它正则化方法正则化输入神经网络的权重初始化梯度检验第二周：优化算法Mini-Batch梯度下降法指数加权平均指数加权平均的偏差修正动量梯度下降法RMSpropAdam优化算法学习率衰减第三周：超参数调试、Batch正则化、程序框架调试处理为超参数选择合适的范围Batch Norm/z的归一化处理Batch Norm作用的原理SoftMax回归第一周：深度学习的实用层面训练、开发、测试
2020-08-16 23:00:44
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原创 吴恩达DeepLearningCourse1-神经网络和深度学习
计划在9月4日（截止日期）之前完成DeepLearning的所有课程学习。每个课程对应一篇博客，根据学习进度随时更新。
2020-08-05 10:55:09
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原创 软件构造学习笔记-第十四周、十五周
并发1.并行：将程序布置在多个CPU上执行。并发：将任务拆分为多个阶段，在同一个CPU上执行（切片）。2.并发的两个模型：共享内存（只能用于线程）和消息传递（线程、进程）。进程和线程1.进程和线程都是并发模块的类型。进程比较“重量级”，私有空间，彼此隔离；线程“轻量级”，是程序内部的控制机制。一个进程可以形成多个线程。2.每个应用至少有一个线程，主线程可以创建其它的线程。3.创建线程的方法：继承Thread；从Runnable接口构造Thread对象。创建线程需要调用Thread类的s
2020-06-03 21:06:29
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空空如也
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