通常我们程序跑飞的原因有以下几个方面： 1，memset/ memcpy使用错误
错误代码
aucCpyLength=NAME_DATA_LENGTH- ((wucCdTextCmdBufferPara.stTagCmdPara.ucPageNo+1)*TAG_PAGE_LENGTH);
memset(pucCpyDestAdress + T
笔记相关笔记李沐的《动手学深度学习v2》 PyTorch版前言相关笔记随笔04 数据预处理05 线性代数基础概念1. 标量 scalar2. 向量3. 矩阵4. 张量5. 降维randn函数——torch内置函数练习1：证明一个矩阵?的转置的转置是?，即 (?⊤)⊤=?练习2：给出两个矩阵 ? 和 ? ，证明“它们转置的和”等于“它们和的转置”，即 ?⊤+?⊤=(?+?)⊤ 。练习3：给定任意方
1. LeNetLeNet是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。 这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别图像中的手写数字。1.1 LeNet架构：总体来看，LeNet由两个部分组成：卷积块（有两个卷积层组成）和全连接块（由三个全连接层组成），架构如下图所示。 **每个卷积块中的基本单元是
如果你是一名 Java 开发人员，你肯定指定 Java 代码有很多种不同的运行方式。比如说可以在开发工具（IDEA、Eclipse等）中运行，可以双击执行 jar 文件运行，也可以在命令行中运行，甚至可以在网页（比如各种 OJ）中运行。当然，这些执行方式都离不开 JRE（Java 运行时环境）。JRE 包含运行 Java 程序的必需组件，包括 JVM（Java 虚拟机）以及 Java 核心类库等。
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2024-10-22 22:32:40
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# Java Crontab 一天跑一次
## 介绍
Crontab是一个用于Linux和Unix系统的任务计划工具，它允许用户在预设的时间间隔执行自定义的任务。Java Crontab是一个基于Java语言开发的类似工具，用于在Java应用程序中定时执行任务。本文将介绍如何使用Java Crontab实现一天跑一次的定时任务，并提供相应的代码示例。
## Crontab基本原理
Cron
原创
2023-11-22 15:45:18
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使用vscode 编辑运行processing代码之前一直在使用processing自带的编辑器来编写和运行代码，因为用习惯了其他vscode之类的编辑器,processing自带的编辑器确实不是很好用。之前我的做法是使用vscode编辑代码，然后转到processing里面去点击运行，每次改完都要切换到p才能运行，着实不是一很优雅的做法。于是我想起可不可以在vscode里运行processing
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2024-05-17 22:44:59
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动手学深度学习笔记day2数据预处理读取数据集1、创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件 …/data/house_tiny.csv中。import os
os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True)#在此文件的上一级文件中创造文件夹data
data_file = os.path.join('..', 'data',
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、深度学习计算1.层和块1.层2.块2.多层感知机3.自定义块1.块功能4.小结4.参数管理1.目的2.初始化参数5.自定义层1.实现自定义版本的全连接层6.读写文件1.加载和保存模型参数2.总结二、卷积神经网络1.从全连接层到卷积1.多层感知机局限性2.单隐藏层MLP3.不变性1.计算机视觉的神经网络架构4.重新考察
动手学深度学习——深度学习计算（学习记录）1.层和块对于上一节学习的多层感知机而言，整个模型接受原始输入（特征），生成输出（预测）， 并包含一些参数（所有组成层的参数集合）。每个单独的层接收输入（由前一层提供）， 生成输出（到下一层的输入），并且具有一组可调参数， 这些参数根据从下一层反向传播的信号进行更新。这是整个模型及其组成层的架构。而为了实现复杂的网络，我们引入了神经网络块的概念。块（blo
Cron表达式是一个字符串，字符串以5或6个空格隔开，分开工6或7个域，每一个域代表一个含义,Cron有如下两种语法 格式： Seconds Minutes Hours DayofMonth Month DayofWeek Year 或 Seconds Minutes Hours DayofMonth Month DayofWeek 每一个域可出现的字符如下
相信很多刚接触人工智能学习的人会遇到这个问题，当时用笔记本的CPU在跑一个Unet，19个epoch要跑半个小时，电脑内存也爆满。先跑一个简单的网络试试看，比如Unet Unet代码可以在unet代码下载 用自己的轻薄本CPU跑的情况如图，电脑要炸啦后来又想去买显卡，看了看价格还是望而却步了。而且学这个很多人都是学生，无收入。要想搭建gpu环境，配置最好RTX2060以上，这已经很贵了。笔记本跑大
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2023-12-11 07:07:48
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跑批很慢的第二个原因，是存储过程性能差。由于SQL的语法体系过于陈旧，存在诸多限制，很多高效的算法无法实施，所以存储过程中的SQL语句计算性能很不理想。而且，业务逻辑比较复杂的时候很难用一个SQL实现，经常要分成多个步骤，用十几甚至几十个SQL语句才能完成。每个SQL的中间结果，都要存入临时表给后续步骤的SQL使用。临时表数据量较大时就必须落地，会造成大量的数据写出。而数据库的写出要比读入性能差很
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2024-07-04 22:12:28
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## 怎么在线上跑深度学习代码
在实际应用中，深度学习模型的训练通常需要大量的计算资源，而很多人可能无法在本地环境中完成训练工作。因此，我们可以选择将深度学习代码部署到云服务器上进行在线训练。以下是一个针对这个问题的解决方案。
### 方案概述
我们将使用Google Colab这个免费的云端Notebook服务来运行深度学习代码。Colab提供了免费的GPU和TPU资源，可以大大加速模型训
原创
2024-07-13 07:17:47
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# 如何在Ubuntu上跑深度学习代码
深度学习作为机器学习的一种重要方法，越来越受到开发者的关注。本文将引导你完成在Ubuntu上运行深度学习代码的基本流程。我们将从环境准备到代码运行逐步展开。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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# SLAM与深度学习环境搭建指南
在计算机视觉与机器人领域，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一个重要的研究方向，它允许机器人在未知环境中同时定位和构建地图。与深度学习结合，可以大幅提高SLAM的性能。本文将为你提供一个详细的环境搭建流程，并附上必要的代码和解释，帮助你快速入门。
## SLAM与深度学习环境搭建流程
| 步骤 | 描
原创
2021-07-08 11:54:59
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很简单，三步：1.在启动类上加入 @EnableScheduling 注解2.在需求的方法上加入 @Scheduled(cron="0 0 0 ? * SUN") 注解3.配置cron规则 (cron="0 0 0 ? * SUN") 实例：1.启动类加入注解 @Confiquration
@EnableBatchProcessing
@EnableSchedulinq
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# 深度学习入门指南：理解代码的必要性
## 引言
对于刚入行的开发者来说，深度学习的复杂性常常让人感到畏惧。一个常见的问题是：“我是否需要完全理解我的代码才能运行深度学习模型？”答案是：不一定需要，但至少理解代码的主要组成部分是非常重要的。本文将带你了解如何有效地运行深度学习代码，而不必一开始就完全理解它的每一个细节。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看一下运行深度学习模型的基本步骤
原创
2024-09-16 05:14:31
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启用线程public static void show() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
for (var i : IntStream.range(0, 10).toArray()) {
var thread = new Thread(() -> System.out.println("download.."
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2024-07-15 08:53:04
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因为毕业搬家，再也不能用学校实验室的电脑了，所以最近刚配置了一台电脑，用来在家写写MATLAB，同时刷刷知乎。经常刷到关于MATLAB电脑配置的问题，所以想跟大家说一说如何配置一台适合跑MATLAB的电脑。首先上一下我自己的配置单：CPUIntel i5 10400主板华硕 Tuf Gaming B460M Plus (Wi-Fi)内存十铨火神 2666MHz 16GB×2显卡Int
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2023-11-20 21:25:20
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