：请求并响应请求；所以该层轻似接受，涉及业务的。之前，使用下分开的开发设计模式，推荐使用@RestController注解它@R...
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2022-08-21 01:03:27
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字符编码所有编码(unicode除外)之间的转换, 都要先转成unicodeunicode和GBK之间是不互相兼容的 函数1.概述1) 编程方法的分类面向对象: 类 class面向过程: 过程 def
函数式编程: 函数 def (Fuctional Programming)
函数没有变量, 没有副作用, 输入是确定的, 输出就是确定的主要思想是把运算尽量写成一系列嵌套函数的调用更接近数
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2023-12-13 01:55:38
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目录前言一、SPI协议1.应用2.组成二、汉字点阵编码原理三、OLED屏显四、OLED屏上显示自己的学号和姓名1.打开程序2.提取文字五、在OLED中显示温湿度1.新建一个AHT20文件夹2.添加文件3.添加文件路径4.写入AHT20-21_DEMO_V1_3.c文件5.写入AHT20-21_DEMO_V1_3.h文件6.修改main.c六、左右的滑动显示长字符1.修改main.c2.修改tes
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2023-10-18 23:06:31
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1.Controller规范主要的内容是就是接口定
原创
2023-01-09 17:38:11
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深度学习的编码层怎么画图？这是一个好问题！在深度学习的项目中，清晰的模型架构图不仅能帮助开发者更好地理解网络的层次结构，还方便团队进行交流与讨论。接下来，我将分享整个过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
## 问题背景
在深度学习的研究与应用中，尤其是在实现编码层（如卷积层、全连接层等）时，画出相应的图形模型至关重要。一个清晰的设计可以帮助我们更快地调试和优化
引言通过上一篇博客JavaWeb学习之三层架构实例（二）我们基本上已经实现了对学生信息列表的增删改查操作（UI除外），但是不难看出，代码冗余度太高了，尤其是StudentDao这个类，其中的增删改查四个方法，同样都要连接数据库、获取statement等等。为此，我又对这个项目进行了有点点优化。优化日志1、增加了两个接口 IStudentDao.java 、 IStudentService.java
包含从头开始构建Autoencoders模型的完整代码。(关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~)在本教程中，我们一起来探索一个非监督学习神经网络——Autoencoders（自动编码器）。自动编码器是用于在输出层再现输入数据的深度神经网络，所以输出层中的神经元的数量与输入层中的神经元的数量完全相同。如下图所示：该图像展示了典型的深度自动编码器的结构。自动编码器网络结构的目标是在
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2023-11-10 23:36:24
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一、自编码网络自编码，又称自编码器(autoencoder)，也是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有隐藏层，通过编码和解码来还原输入数据。该网络可以看作由两部分组成：一个函数h=f(x)表示编码器和一个解码器r=g(h)。自编码器是一个3层或大于3层的神经网络，它的作用是将输入样本压缩到隐藏层，然后解压，在输出端还原输入样本。最终输出层神经元数量等于输入层神经元数量。
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2024-01-21 00:45:26
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频率编码频率编码的想法是认为信息包含在神经元的发放频率中，但是目前而言频率编码对于脑活动的描述过于简单。 spike-count rate： 计算在一个时间长度T中发放的动作电位数目，T通常为100~500ms。当刺激强度恒定或者变化缓慢的时候，改编码方式具有很好的效果；但是真实世界中刺激并非恒定的，而是在时间上往往快速变化，此时编码得到的信息可能会有缺失。 Time-dependent firi
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2023-11-09 15:08:10
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第1部分 信道编码的基本概念
思考：如果收到的数据不可靠，那接收端怎么才能判断收到的数据是0还是1呢？
这就需要信道编码，确保接收方收到的数据确实是发送方发送的数据，而不是受干扰后的数据！
备注：
人在进行解码时候，能够根据上下文猜测传输过程中的出错的信息，甚至能够根据上下文进行恢复，这实际上是卷积码的基本思想，只不过卷积码只能根据前后几个bit进行纠错，不能根据全文进行
原创
2021-07-26 11:13:58
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刚学自编码，以下是本人关于题目问题的一点思考。自编码器是一种非常简单的BP神经网络，是一种无监督学习算法。使用一个三层（只有一个隐含层）的自编码网络，然后设置隐含节点的数量少于输入层节点，就能够轻松地实现特征降维。如图：
Fig1. 自编码器网络结构（图片来自网络） refer to: Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）如果隐藏节点比可视节点（输入、输出）少
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2023-08-05 11:35:38
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Android平台在上层实现mediacodec的编码，资料泛滥，已经不再是难事，今天给大家介绍下，如何在Android native层实现MediaCodec编码H264/HEVC，网上千篇一律的接口说明，这里不再赘述，本文主要介绍下，一些需要注意的点，权当抛砖引玉，相关设计界面如下：问题1：有了上层MediaCodec编码方案，为什么还要开发Native层解决方案？回答：由于我们的数据流向是编
原创
精选
2022-08-28 17:35:51
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此demo需涉及api层的controller。
原创
2024-03-09 08:34:28
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DAO层单元测试编码和问题排查 SecKillDaoTest .java(注意接口参数使用注解@Parm(“parameter”)) package org.secKill.dao;import org.junit.Test;import org.junit.runner.RunWith;impor
原创
2021-05-20 17:48:33
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深度学习入门之PyTorch学习笔记绪论1 深度学习介绍2 深度学习框架3 多层全连接网络4 卷积神经网络4.1 主要任务及起源4.2 卷积神经网络的原理和结构4.2.1 卷积层1.概述2.局部连接3.空间排列4.零填充的使用5.步长限制6.参数共享7.总结4.2.2 池化层4.2.3 全连接层4.2.4 卷积神经网络的基本形式1.小滤波器的有效性2.网络的尺寸4.3 PyTorch卷积模块4.
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2024-06-07 11:29:03
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版本概要： 802.11-2007是目前的基础版本，之前的过时版本不考虑。 2009是较新的版本，就是目前最普及的802.11n。（100Mb/s） 2012就是传说中的802.11ac，工作在5G，速度牛逼哄哄的，但穿透力不咋的。 各种PHY总览： 2007里给出了5种PHY，也就是5种编码与调制方法，
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2013-07-02 20:08:00
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此demo需涉及到domain层的entity、多entity的servicerepository接口类以及infra层的repository实现类。
原创
2024-03-09 08:31:08
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视频解码硬解和软解的区别硬解就是硬件解码，指利用GPU来部分代替CPU进行解码，软解就是软件解码，指利用软件让CPU来进行解码。两者的具体区别如下所示： 硬件解码：是将原来全部交由CPU来处理的视频数据的一部分交由GPU来做，而GPU的并行运算能力要远远高于CPU，这样可以大大的降低对CPU的负载，CPU的占用率较低了之后就可以同时运行一些其他的程序了，当然，对于较好的处理器来说，比如i5&nb
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2023-07-02 10:33:19
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此demo需涉及到app层的service接口类与其实现类。特别说明为了Demo的完整性，这里使用了app层的
原创
2024-03-09 08:35:37
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一、 数字数据 编码 数字信号、 二、 非归零编码 ( NRZ )、 三、 归零编码 ( RZ )、 四、 反向不归零编码 ( NRZI )、 五、 曼彻斯特编码、 六、 差分曼彻斯特编码、 七、 4B/5B 编码、
原创
2022-03-08 17:38:34
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