- 2024-09-13机器学习3
神经网络普通的Logistic回归模型不能有效地处理这么多的特征，这时候我们就需要神经网络来帮助我们处理输入特征n很大时的情况神经元神经元是神经系统最基本的结构和功能单位，由三部分组成，分别是树突、胞体和轴突，如图所示。树突是接受输入，轴突是用于输出的。 模型神经网络模型
- 2024-09-13AD学习笔记1
建立原理图与PCB修改PCB尺寸大小原理图画线工具自定义快捷键设置元器件库的使用双击可进行更改尺寸之类的，table键也可以不用的端口打上叉叉结束后把原理图更新到PCB上PCB前期先敲定好pcb尺寸和形状在Keepoutlayer层设置边界(避免裁剪到布局的线)绘制(在t
- 2024-09-12【机器学习】层归一化（Layer Normalization）
LayerNormalization（层归一化）是一种用于深度学习神经网络的归一化方法，它通过对神经元的输入进行归一化，使每一层的输入保持稳定，从而减缓梯度消失或梯度爆炸问题。与批量归一化（BatchNormalization）不同，LayerNorm不依赖于mini-batch，而是对每一个样本的每一层神经元进行归一
- 2024-09-10LayerMask 的介绍和使用
LayerMask实际上是一个位码操作，在Unity3D中一共有32个Layer层，并且不可增加。Unity中的使用：LayerMaskmask=1<<3；表示开启Layer3。LayerMaskmask=0<<8；表示关闭Layer8。LayerMaskmask=1<<1|1<<9；表示开启Layer1和Layer9。LayerMaskmask=0<<4|0<<5；表示关闭L
- 2024-09-07ArcMap批量附色操作，并保存mxd
ArcMap批量附色操作，并保存mxd1、对单文件操作1、保存当前ArcMap中打开的shp文件为mxd文件打开label_shp_root中的任意一个shp文件夹保存成mxd文件2、对当前在arcmap中打开的shp文件应用color配色color配色是手动设置好一个shp文件夹的配色方案并保存成mxd文件应用color.
- 2024-09-06Linux平台屏幕|摄像头采集并实现RTMP推送两种技术方案探究
技术背景随着国产化操作系统的推进，市场对国产化操作系统下的生态构建，需求越来越迫切，特别是音视频这块，今天我们讨论的是如何在linux平台实现屏幕|摄像头采集，并推送至RTMP服务。我们知道，Linux平台，如果需要采集摄像头，可使用V4L2相关接口，屏幕采集用X相关接口实现，如果是Wayland协议,
- 2024-09-03UIButton设置圆角和边框颜色
UIButton*btn=[UIButtonbuttonWithType:UIButtonTypeCustom];btn.frame=CGRectMake(100,100,100,100);[self.viewaddSubview:btn];//设置曲线UIBezierPath*path=[UIBezierPathbezierPathWithRoundedRect:btn.boundsbyRoundingCorner
- 2024-09-01Lecture 02 Layered Architecture of Game Engine
Lecture02LayeredArchitectureofGameEngine渲染只是游戏引擎中不大的一部分ToolLayer工具层这部分不是实时的，所有可以允许多种实现方法（C++/C#开发等等）DCCDigitalContentCreation将不同文件导入成Assets·FunctionLayer功能层每个tick依次做完所有内
- 2024-08-31Flutter的一些概念(二)
注：本文同步发布于微信公众号：stringwu的互联网杂谈Flutter的一些概念(二)1flutter的核心渲染模块当应用启动时flutter会遍历所有的Widget形成Widget树，并通过createElement方法创建每个element对象，最后通过createRenderObject方法创建renderobject对象1.1WidgetWidge
- 2024-08-31✨✨使用jq+layui的layer+laytpl实现横屏查看功能✨✨
使用jq+layui的layer+laytpl实现横屏查看功能✨一、实现功能
- 2024-08-2624. 网络编程
osi七层协议 每层常见物理设备 OSI（OpenSystemsInterconnection）七层协议是由国际标准化组织（ISO）制定的一个网络模型，它将网络系统划分为七个层次。以下是各层的详细解释： 物理层（PhysicalLayer）：这是OSI模型的最低层或第一层。它负责在物理媒体上传输原始的比特流
- 2024-08-26layui弹框在按钮的旁边
想让弹框随着按钮位置变化而变化，通过offset设置<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><head><metacharset="UTF-8"/><metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0"/><t
- 2024-08-26layui中layer.open改变第一个按钮的样式
（1）改变所有弹框第一个按钮颜色，在css中操作.layui-layer-btn.layui-layer-btn0{background-color:#d3d3d3;/*灰色背景*/color:#000;/*按钮文字颜色*/} （2）只改变一个弹框按钮颜色，在success中操作success:function(layero){//在弹框打开后，选择按钮
- 2024-08-25【HuggingFace Transformers】BertSelfAttention源码解析
BertSelfAttention源码解析1.BertSelfAttention类介绍1.1关键组件1.2主要方法2.BertSelfAttention类源码解析(核心简版)3.BertSelfAttention类源码解析1.BertSelfAttention类介绍BertSelfAttention类是BERT模型的核心组件之一，主要负责实现多头自注意力
- 2024-08-20神经网络之卷积篇：详解单层卷积网络（One layer of a convolutional network）
详解单层卷积网络如何构建卷积神经网络的卷积层，下面来看个例子。已经写了如何通过两个过滤器卷积处理一个三维图像，并输出两个不同的4×4矩阵。假设使用第一个过滤器进行卷积，得到第一个4×4矩阵。使用第二个过滤器进行卷积得到另外一个4×4矩阵。最终各自形成一个卷积神经网络
- 2024-08-18SNRS Day 3 (Layer 2 Security & IOS IPS)
缓解二层攻击二层攻击类型cam表溢出mac地址欺骗arp欺骗dhcp饿死交换机工作原理pc1和pc2要通信,pc1需要pc2个mac地址,开始没有mac地址,就会发送arp的请求,如果pc2的ip地址是2,它会询问2的mac地址是多少,这个包发送到交换机,首先交换机会记录下pc1的源mac地址,由于是一个arp
- 2024-08-17「OC」探索CALayer：基础知识与实用技巧简要介绍
「OC」探索CALayer：基础知识与实用技巧简要介绍文章目录「OC」探索CALayer：基础知识与实用技巧简要介绍前言认识CALayerCALayer的相关属性UIView和CALayer区别联系创建UIView和CALayer的原因开始创建CALayer视图层级CALayers和Sublayersposition与anchorPoint（锚点）CGIm
- 2024-08-14OSI七层网络参考模型
OSI（OpenSystemsInterconnection）七层网络参考模型是一个国际标准化组织（ISO）定义的网络通信模型，用于描述计算机网络系统中的数据传输过程。OSI模型将网络通信过程分为七个独立的层次，每一层都有特定的功能和协议。通过这个模型，网络通信得以标准化，使得不同系统之间可以互通。 一
- 2024-08-12wpf 如何7步写一个badge控件
首先看一下效果: 任意控件可以附加一个文字在控件的右上角，并带有红色背景第一步，新建一个空的wpf项目:第二步，创建一个类，取名为badge:第三步，将badge的父类设置成 System.Windows.Documents.AdornerpublicclassBadge:Adorner{publicBadge(UIElemen
- 2024-08-11Docker拉取镜像时的疑惑
Docker拉取镜像时的疑惑不知道你在拉取镜像的时候会不会有这样的疑惑——我不是只拉取了一个镜像嘛，为什么会出现这么多的东西Docker中Layer（层）的概念在Docker中，镜像（Image）是由多个层（Layer）组成的。这些层就像文件系统的快照，每一层都记录了从上一层开始的一系列变化。我们上面下
- 2024-08-09网络编程先验知识1
介绍互联网1.什么是互联网？2.网络与网络之间是通过什么连接在一起的？3.路由器是不是主机，为什么？OSI七层体系结构TCP/IP协议与五层体系结构IP地址与端口号1.分类IP2.无分类编址（CIDR）3.子网掩码4.IPv6的表示方式5.协议端口号互联网1.什么是互联网？互联网（Inter
- 2024-08-082024最新ai视频代码
importcv2#加载预训练模型（例如YOLOv3）net=cv2.dnn.readNet("yolov3.weights","yolov3.cfg")#加载COCO数据集类别标签withopen("coco.names","r")asf:classes=[line.strip()forlineinf.readlines()]#配置模型的输入和输出layer_na
- 2024-08-08深度学习中，图像和文本的输入区别
图像输入1.数据预处理尺寸调整（Resizing）:将图像调整到统一的尺寸，如224×224或256×256。归一化（Normalization）:对每个像素值进行归一化，像素值通常归一化到[0,1]或[-1,1]范围。数据增强（DataAugmentation）:包括随机裁剪、翻转、旋转等操作，以增加模型的泛化能力
- 2024-08-08yolov5更换主干网络shufflent
目录1.网络结构解析1.1创建yolov5s_shufflent_v2_X0_5.yaml文件2.对common.py末尾进行添加 3.修改yolo.py1.网络结构解析1.可以先看看shufflenet_v2的网络结构importtorchfromtorchimportnnfromtorchvisionimportmodelsfromtorchinfoimportsummaryc
- 2024-08-08yolov5主干网络换残差18
目录1.网络结构编辑 1.1三层如下定义1.2在common.py后面加入如下刚刚定义的网络，就是上面的代码的一部分2. 如此修改网络的yaml文件，yolov5n_res18.yaml3. 修改yolo网络并运行1.网络结构残差18网络如下可做出如下修改 1.1三层如下定义importtorchfrom