Bill78 Bill78
4年前
Python新式类与经典类(旧式类)的区别
Python新式类与经典类(旧式类)的区别Python中类分两种:旧式类和新式类:➤新式类都从object继承,经典类不需要。➤新式类的MRO(methodresolutionorder基类搜索顺序)算法采用C3算法广度优先搜索,而旧式类的MRO算法是采用
Wesley13 Wesley13
3年前
JQ选择器
如果你想寻找id以“sub\_”开头的元素,你可以使用:$("id^'sub_'")如果你想寻找id以“trim”结尾的元素,你可以使用:$("id$'trim'")要获得id包含“AAA”的元素,需要使用(这比遍历要快)$("id'trim'")可以指定元素类型input或者其他标签
Easter79 Easter79
3年前
Tengine快速上手指南(中文版)
Tengine是一个优秀的轻量级端侧/嵌入式环境深度神经网络推理引擎。兼容多种操作系统和深度学习算法,以AI推理框架为基础的AIoT开发套件。本文档将分别在x86Linux和Arm64Linux平台,以分类模型(TensorFlowMobileNetv1模型)为例,带你快速上手Tengine。Linuxx86平台编译
Stella981 Stella981
3年前
Spark Cache源代码分析
1\.sparkcache原理Task运行的时候是要去获取Parent的RDD对应的Partition的数据的,即它会调用RDD的iterator方法把对应的Partition的数据集给遍历出来,具体流程如下图:!在这里插入图片描述(https://imgblog.csdnimg.cn/20200724165519878.pn
Stella981 Stella981
3年前
Socket与系统调用深度分析
Socket与系统调用深度分析实验环境:Linux5.0.1内核32位系统的MenuOS本文主要解决两个问题用户态如何通过中断进入socket的系统调用socket抽象层如何通过多态的机制,来支持不同的传输层的协议。也就是socket作为父类,TCP/UDP为子类,父类指向子类对象,实现多态
使用深度学习进行图像分类
解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数
使用深度学习进行图像分类
使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs
幂简集成 幂简集成
1个月前
智谱清言API 与豆包API ​对比
在国产大模型技术快速迭代的背景下,智谱清言API与豆包API分别代表了学术驱动与场景驱动的技术路线。前者以知识深度构建技术壁垒,后者通过生态整合实现流量规模效应。本文将从技术架构、功能特性、性能成本、开发者支持等维度展开深度对比,为开发者提供选型决策依据。
深度学习 深度学习
6天前
【CSP-S 2019】括号树(洛谷P5658):栈+DFS
一、题目解读括号树问题(洛谷P5658)要求处理一个由括号序列转化的树结构:每个节点表示一个括号,'('为子节点,')'为父节点。题目给定一棵n个节点的树,需计算每个节点的深度(括号层数),并输出所有节点深度与节点编号乘积的异或和。核心在于将括号序列转化为