介绍LVM（Logical Volume Management）是一种存储设备管理技术，它赋予用户权力，汇集和抽象物理存储设备，从而实现更轻松，更灵活的管理。 利用device mapper这个Linux内核框架，当前迭代版本LVM2，可将现有存储设备收集到组中，并根据需要从组合空间分配逻辑单元。LVM的主要优点是增加了abstraction, flexibility, and control。
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2023-07-14 15:45:08
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# TensorFlow 查看网络每一层架构
随着深度学习的快速发展，TensorFlow 作为一个强大的深度学习框架，被广泛应用于各类项目中。当我们构建一个深度学习模型时，了解模型的结构（即网络每一层的架构）对于调试和优化非常重要。本文将深入探讨如何在 TensorFlow 中查看网络的每一层架构，并提供相关的代码示例。
## 理解模型架构
在深度学习中，模型架构指的是模型中各个层及其连接
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2024-10-11 09:15:55
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# Java 层序遍历每一层：深度还原树形结构
层序遍历（Level Order Traversal）是树的一种遍历方式，它从根节点开始，逐层访问树的节点。本文将详细介绍如何在 Java 中实现层序遍历，并配合代码示例加深理解。同时，文章提供了一些包含结构关系的可视化示例，帮助大家更好地掌握相关概念。
## 概念介绍
在数据结构中，树是一个非线性的数据结构，由节点和边组成。每棵树都有一个根节
LINUX平台设备分为
1 设备层（主要是描述设备资源）
2 驱动层（我们写驱动要实现的）
设备层：主要定义个设备的资源。
用platform_device结构体来描述一个平台设备。定义在（/include/LINUX/platform_device.h）
struct platform_device {
const char
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2024-05-07 11:11:40
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Calico简单简介Calico是一个纯三层的协议，为OpenStack虚机和Docker容器提供多主机间通信。Calico不使用重叠网络比如flannel和libnetwork重叠网络驱动，
它是一个纯三层的方法，使用虚拟路由代替虚拟交换，每一台虚拟路由通过BGP协议传播可达信息（路由）到剩余数据中心。 Calico 架构Calico 是一个三层的数据中心网络方案，而且方便
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2024-09-10 10:43:57
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Tomcat 总体架构设计在开始这篇文章的时候，忽然发现上一篇内容的题目不是很合适，不应该叫启动流程，更确切的应该是叫启动脚本。在最开始，先介绍下 Tomcat 的总体设计，先有一个大概的印象，对 Tomcat 不至于那么陌生。先介绍下 Tomcat 的一些基础组件（以下内容来自刘光瑞老师的「tomcat 架构解析」）：组件名称介绍Server这个其实就是 Servlet 容器，一个 Tomcat
讲到递归，先要明白递归是什么概念。看看第一个函数： 函数自己调用自己，就是递归。比如如果计算n阶阶乘的函数如果是F(n)=n*F(n-1)的话，如果利用递归算法，取n=5，计算机计算过程如下：1.F(5)=F(5)2.F(5)=F(5*F(4))3.F(5)=F(5*F(4*F(3))4.F(5)=F(5*F(4*F(3*F(2)))5.F(5)=F(5*F(4*F(3*F(2*F(1
为何使用三层架构？
因为每一层都可以在仅仅更改很少量的代码后，就能放到物理上不同的服务器上使用，因此结构灵活而且性能更佳。此外，每层做些什么其它层是完全看不到的，因此更改、更新某层，都不再需要重新编译或者更改全部的层了。这是个很强大的功能。例如，如果把数据访问代码与业务逻辑层分离，当数据库服务器更改后，你只需要更改数据访问的代码，因为业务逻辑层是不变的，因此不需要更改或者重新编译业务逻辑层。
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2012-03-12 17:08:31
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因为每一层都可以在仅仅更改很少量的代码后，就能放到物理上不同的服务器上使用，因此结构灵活而且性能更佳。此外，每层做些什么其它层是完全看不到的，因此更改、更新某层，都不再需要重新编译或者更改全部的层了。这是个很强大的功能。例如，如果把数据访问代码与业务逻辑层分离，当数据库服务器更改后，你只需要更改数据访问的代码，因为业务逻辑层是不变的，因此不需要更改或者重新编译业务逻辑层。
一个三层的应用程序
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2012-10-23 20:02:17
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# 软件四层架构技术分析
软件四层架构通常由以下四个层次构成：表现层、业务逻辑层、数据访问层和数据层。每一层都有其特定的职责和可以使用的技术。在这篇文章中，我们将详细分析每一层的技术实现，并逐步引导你了解整个流程。
## 流程概述
下面是一个简要的步骤表，展示了实现软件四层架构的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------- |
【导读】2020年，在各大CV顶会上又出现了许多基于ResNet改进的工作，比如:Res2Net，ResNeSt，IResNet，SCNet等等。为了更好的了解ResNet整个体系脉络的发展，我们特此对ResNet系列重新梳理，并制作了一个ResNet专题，希望能帮助大家对ResNet体系有一个更深的理解。本篇文章我们将主要讲解ResNet、preResNet、ResNext以及它们的代码实现。R
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2024-08-16 22:33:04
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Deep Learning 在形式表现上非常类似多层感知机，甚至可以说是多层感知机的一个发展，但是DL又在神经网络的结构上体现了划时代的思维方式。下面就来看一个具体的例子，DL非常著名的网络模型：卷积神经网络（CNN）。 卷积神经网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知机，并且无论这个二维
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2024-06-04 06:54:42
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From Thinking in Java 4th Edition 持有对象// Simple container example (produces compiler warnings.)
// {ThrowsException}
import java.util.*;
class Apple {
private static long counter;
private fina
TextConverter 是一款 Windows 下的生产力工具，它能够对文本文件进行批量处理，包括添加、替换、删除、合并等 16 种操作，支持正则，支持实时预览，能够极大的减轻工作量，属于生产力工具。 TextConverter 能解决的事情，可能在平时用不太到，但一旦遇到，要么几分钟，要么几天。比如你有几千个小文件，需要在每一个文件最后添加一行文字，那么使用 TextConver
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2024-10-12 14:43:45
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什么是pytorch？ pytorch是一个基于python语言的的科学计算包，主要分为两种受众：能够使用GPU运算取代NumPy提供最大灵活度和速度的深度学习研究平台开始Tensors Tensors与numpy的ndarray相似，且Tensors能使用GPU进行加速计算。 创建5 * 3的未初始化矩阵： 创建并随机初始化矩阵： 创建一个类型为long且值全为
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2024-09-30 10:52:43
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作者 | News编辑 | 奇予纪 专栏目录： 第五章：
PyTorch之文本篇
聊天机器人教程使用字符级RNN生成名字使用字符级RNN进行名字分类在深度学习和NLP中使用Pytorch (1)使用PyTorch进行深度学习(2)词嵌入：编码形式的词汇语义(3)序列模型和长短句记忆(LSTM)模型(4)高级：制定动态决策和BI-LSTM CRF使用Sequence2S
文章目录前言3.2 Visdom 前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具，最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块，合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多，本文分成了五篇文章（1）数据处理（2）预训练模型（3）TensorBoard（4）Visdom（5）CUDA与小结。整体结构如下：1 数据处理
1.1 Dataset
# 如何在PyTorch中输出模型每一层的输出
在深度学习中，了解模型各层的输出是非常重要的，这不仅有助于我们理解模型的行为，也可以帮助我们调试和改进模型。本文将向您展示如何在PyTorch中实现这一功能。我们将介绍操作的流程，并逐步提供代码示例。
## 流程概述
下面的表格展示了实现“在PyTorch中输出模型每一层的输出”的步骤。
| 步骤 | 描述
# 深入了解CNN及PyTorch中的层输出大小
卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其核心在于对图像特征的提取和学习。理解CNN中每一层输出的大小，对于调试和优化模型至关重要。本文将讨论如何在PyTorch中输出每一层的大小，并提供代码示例以帮助读者更好地理解。
## CNN基本要素
卷积神经网络主要由以下几层组成：
1. **卷积层**（Convolutional
# PyTorch经过每一层后的尺寸
## 引言
PyTorch是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习任务中。在构建神经网络模型时，了解每一层经过后的尺寸是非常关键的。本文将介绍PyTorch中常见的层，并展示每一层经过后的尺寸变化。我们将会使用一些简单的示例代码来说明。
## PyTorch中的常见层
在PyTorch中，有许多不同类型的层可以用来构建神经网络模型。下面是一些常见的层：
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2023-08-14 03:49:33
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