Jeffong Jeffong
3年前
GraalVM学习系列一:GraalVM介绍及安装方法,有了这个教程,可避免很多坑,本人亲自操作+淌雷后的经验
什么是GraalVM呢?这个东西好啊,这个东西是一个超级虚拟机,可虚可实,怎么说呢,它可以运行脚本代码,可以运行跨平台代码,最牛B的是,它TM还能把这些代码编译成机器码,你说上哪说理去,执行效率CUA的一下就上去了,速度可媲美C,就是这么不讲武德。它可以运行什么代码呢?有:Java,Python,Ruby,JavaScript&Node.js
Aidan075 Aidan075
3年前
冈萨雷斯《数字图像处理》学习总结及感悟:第一章 绪论 百闻不如一见
一、引言好几月前开始自学OpenCVPython,但老猿以前没接触过图像基础知识,数学知识基本上也都忘光了,因此在自学OpenCVPython过程中遇到了很多困难。OpenCVPython虽然网上资料丰富,但对于一个缺乏图像处理基础知识的人还是远远不够,导致进展非常缓慢。为了弥补基础知识的不足,特地下载了冈萨雷斯(RafaelC.Gonzalez)编著的
李志宽 李志宽
3年前
今天除了IDA完整版,还有一大波···
大家好我是周杰伦!上次分享了IDA的学习教程,没想到受到了很多人的欢迎,这也说明这套资料确实质量不错。但是上次只弄了一个7天有效的链接,导致很多后面来的朋友发现链接失效了,虽然更新了一次,但又一次过期了。之前只分享了这份资料的上半部分,还有一部分没有分享,应大家的呼声,这一次分享一个完整版的,弄个永久链接,再也不怕过期了!第二部分的内容,来先睹为快:注意,
Wesley13 Wesley13
3年前
5分钟入手容器云平台,k3s快速部署,小水枪主机也可以用来学习kubernetes使用
为什么需要k3s?k8s集群搭建费时费力,需要非常大的集群资源,运行环境还是有一定的门槛,那还学个锤子,成人的世界我全要。废话不多说,下面我们来实际安装k3s入门容器编排的微服务。首先需要下载三个资源,如下官方直通车安装的脚本http://ranchermirror.cnrancher.com/k3s/k3sinstall.sh
Stella981 Stella981
3年前
ES6学习之Babel的正确安装姿势(我已测,可以在alt+F12命令行实时转ES5)
本文介绍Babel6.x的安装过程~首先呢,可以使用Babel在线转换 https://babeljs.io/repl/(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fbabeljs.io%2Frepl%2F)!(https://static.oschina.net
Wesley13 Wesley13
3年前
Android开发之制作圆形头像自定义View,直接引用工具类,加快开发速度。带有源代码学习
作者:程序员小冰,CSDN博客:http://blog.csdn.net/qq\_21376985(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fqq_21376985)QQ986945193博客园主页:http://www.cnblogs.co
Stella981 Stella981
3年前
Android小白的探索:2D绘图之Android简易版Microsoft Visio学习之路 二、 自定义xml生成与解析
  今天天分享下如何通过组合模式,在sd卡中,写一个xml文件来保存这个组合类,及如何读取,解析自定义的xml文件,没有使用w3c组织所推荐的任何一种接口,自己实现对自定义xml文件的解析,因为能力不够,所以实现下基本原理,加深对xml文件解析原理的理解。  上一篇博客我发现都没写出来我对组合模式的理解,很尴尬,文笔不好呢。  先简略说
高耸入云 高耸入云
6个月前
近屿智能成功获得A轮资金,其首创的AIGC工程师与产品经理学习路径图引起业界广泛关注。
2024年1月,上海近屿智能科技有限公司(简称近屿智能)宣布其A轮融资圆满成功,智望资本作为领投方,金沙江创投也进行了追加投资。这一轮融资的成功,标志着近屿智能在AIGC技术领域的领先地位获得了业界的广泛认可,并反映了投资者对其技术实力和未来增长潜力的充分
高耸入云 高耸入云
8个月前
近屿智能成功完成A轮融资,打造独家AIGC工程师与产品经理学习路径图引发热议
近屿智能OJAC的发展历程与行业实力在2024年1月,上海近屿智能科技有限公司(简称近屿智能)宣布成功完成A轮融资。智望资本作为领头投资者,金沙江创投也参与了增资。这一里程碑事件不仅突显了近屿智能在人力资源技术领域的领先地位,也显示了投资者对其技术实力和市
CBAM注意力模型介绍
近年来,注意力机制在各项深度学习任务中表现出色。研究表明,人类视觉感知过程中,注意力机制发挥了积极的效果,可以帮助人们高效和自适应的处理视觉信息并聚焦于显著的画面区域,从而能够做出最准确的判断。因此,通过模拟视觉注意力机制,在网络结构中加入注意力模块,使模型可以更加关注待分类图像中的关键信息,抑制不相关的特征信息,促使模型对重要的特征区域更加敏感,从而有效提升相关任务的性能。本文简要介绍一种经典的混合注意力模型CBAM。