在进行用户信息认证之前，我们需要先知道两个知识点：（1）：http是无状态协议。所以，在进行信息认证时，我们需要引入状态机制，也就是session机制。（2）：cookie，与域名有关，域名不变，cookie不变。也就是说，在同一域名下，请求各种资源都会携带cookie回后端。下面来谈谈两种认证方式：1.session（会话）这种方式依赖于cookie，我们也称它为setCookie（种cooki
检查器允许您选择页面上的任何元素并检查其属性。 例如，当我们在Tuts +主页上选择徽标时，检查员将显示以下内容： 我们可以看到使用的标记以及分配给元素的各种类。 我们还可以看到填充，边框和其他样式。 在这种情况下，我们可以看到图像源，向下滚动可以看到更多。 出口 在此阶段，我们可以导出可见的任何资产。 图像文件虽然不是SVG格式，但可以随时获取。 甚至文本和其他样式也可以导出为J
最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google发表的Attention Is All You Need中主要是针对自然语言处理领域提出的，后被拓展到各个领域。本系列文章介绍Transformer及其在各种领域引申出的应用。本文介绍的Training data-efficient image transformers & distillation t
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2024-06-08 19:23:06
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Token 的中文有人翻译成 “令牌”，我觉得挺好，意思就是，你拿着这个令牌，才能过一些关卡 传统身份验证HTTP 是一种没有状态的协议，也就是它并不知道是谁是访问应用。这里我们把用户看成是客户端，客户端使用用户名还有密码通过了身份验证，不过下回这个客户端再发送请求时候，还得再验证一下。解决的方法就是，当用户请求登录的时候，如果没有问题，我们在服务端生成一条记录，这个记录里可以说明一下登
上篇讲述了一维FFT的GPU实现（FFT算法实现——基于GPU的基2快速傅里叶变换），后来我又由于需要做了一下二维FFT，大概思路如下。首先看的肯定是公式：如上面公式所描述的，2维FFT只需要拆分成行FFT，和列FFT就行了，其中我在下面的实现是假设原点在F(0,0)，由于我的代码需要原点在中心，所以在最后我将原点移动到了中心。下面是原点F(0,0)的2维FFT的伪代码：//C2DFFT
JWT的组成签名的目的信息会暴露？JWT的适用场景JSON Web Token（JWT）是一个非常轻巧的规范。这个规范允许我们使用JWT在用户和服务器之间传递安全可靠的信息。让我们来假想一下一个场景。在A用户关注了B用户的时候，系统发邮件给B用户，并且附有一个链接“点此关注A用户”。链接的地址可以是这样的 https://your.awesome-app.com/make-friend/?fro
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2024-10-11 11:15:13
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操作系统的虚拟内存管理，是内存管理中逻辑扩充内存的一个重点，必须掌握其原理和经典的页面置换算法。主要的重点冷月做出了标识，知识点如下图（pdf版或xmind源文件请私聊我：操作系统）。 冷月点睛虚拟内存管理基本概念驻留性原理时间局部性 当前访问的数据、指令在不久的将来可能会再次访问空间局部性 当前访问的存储单元附近的存储空间在不久的将来可能会再次访问高速缓存技术 把使用更加频繁的数据放
在配置完环境之后，训练模型之前，就是寻找合适的训练数据。人脸模型对数据集的要求非常的高，比较出名的有lfw、vggface、CASIA-WebFace等等，这里提供一个别人收集好的数据资源信息，在近几年中，基本上大多数的模型都用lfw数据集进行验证，成了一个常态，所以本文也使用lfw数据集对训练中的模型进行测试，同时，vggface2和WebFace都是非常优秀的数据集，建议使用它们中的一个进行模
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2024-05-12 16:58:41
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1.GPU渲染完数据在显存，回传内存的唯一方式glReadPixels函数。。。2.显存也被叫做显示内存、帧缓存，它是用来存储显示芯片处理过或者即将读取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储图形数据的硬件。在显示器上显示出的画面是由一个个的像素点构成的，而每个像素点都以4至64位的数据来控制它的亮度和色彩，这些点构成一帧的图形画面。为了保持画面流畅，要输出和要处理的多幅帧的像素数据必须通
Matlab航迹规划仿真——OBG栅格详解 文章目录章节简介OBG地图导入Robotics BOG map构建构建空白BOG地图填充栅格方式1：“小”栅格方式2：“大”栅格方式3：从导入图片生成BOG地图获取地图数据方式1：判断“word”栅格是否被占用方式2：判断“row，cols”栅格是否被占用其他文献 章节简介 本章介绍在Matlab ROS仿真中如何建造**BOG(Binary Occu
Override 与OverLoad的区别这个本来应该在写实验的时候就写完，但是当时老是被乱七八糟的事分去精力，做往年期末复习题遇到了相关知识点，现在补上，作为复习整理。多态性的不同表现Override：在子类中如果需要定义一个与父类重名且参数相同的方法，这种操作成为重写（Override）。当我们调用子类的这个方法时，父类中的同名方法将被屏蔽。OverLoad：在同一个类中如果需要定义多个同名的
目录安装python3下载tensorflowSSD.Tensorflow训练自己的数据集制作voc数据集 介绍 生成训练数据文件训练测试安装python3首先安装python3sudo apt-get install python3安装pip3，这里可能用 apt get安装sudo apt-get install python3-pip执行后
对于YOLO 的数据集主要涉及到两个东西： 图片 以及 图片的标注图片的收集不在本文章的内容范围内图片的标注可以通过 Labelimg 进行标注通过使用Labelimg 可以获得 XML 格式的标签，可以选择 YOLO 格式的标签下面以获得 XML 格式的标签后为例子# 处理文件名： 有时候通过各种方式获得的图片中会有空格，而空格会导致接下来划
嵌入式vxWorks系统属于静态加载方式，程序直接全部装载在内存去运行，对于这种处理方法，理论上运行速度优势明显，缺点是内存永远不够。
数据存储方式 代码段：代码段是用来存放可执行文件的操作指令，也就是说是它是可执行程序在内存中的镜像。代码段需要防止在运行时被非法修改，所以只准许读取操作，而不允许写入（修改）操作――它是不可写的。数据段：数据段用来存放可执行文件中已初始化全
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2024-07-11 11:27:15
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目录1、numpy1.1、创建 numpy.array1.1.1、常规创建 numpy.array 的方法1.1.2、其他创建 numpy.array 的方法1.1.2、其他创建随机数 random1.2、numpy.array 基本操作1.2.1、numpy.array 的基本属性1.2.2、numpy.array 的数据访问1.2.3、numpy.array 合并和分割1.3、numpy.a
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2024-05-24 12:48:41
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NumPy学习笔记NumPy简介NumPy基础1、创建数组(矩阵)、数据类型2、数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度3、小数、reshape(括号维度辨析)4、广播5、轴概念、数组拼接5.1轴5.2拼接6、三元运算符、行列交换7、numpy中的nan和inf7.1 简介7.2 nan性质NumPy常用方法NumPy生成随机数NumPy中的布尔索引NumPy常用统计方法思维导图 &n
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2024-05-24 16:41:28
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1. 显存的占用当在GPU上跑一个模型时，显存的占用主要有两部分：模型的输出（特征图、特征图的梯度）、模型的参数（权重矩阵、偏置值、梯度）1. 模型参数的显存占用：（例如：卷积核的参数、BN层、全连接层的参数等（池化层没有参数）） 2. 如果是在训练阶段，需要反向传播更新参数值，所以每个参数都需要存储梯度。所以模型参数的显存占用，与采用的优化器有关。
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2024-10-21 16:41:56
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CUDA编程（九）矩阵乘法在之前我们一直围绕着一个非常简单的求立方和的小程序学习CUDA，从编写到优化，学习了很多，包括CUDA GPU的架构，如何评估程序，并行优化，内存优化，等等，把程序的运行时间从679680304个时钟周期（对于我的显卡是0.853S）最终优化到了133133个时钟周期（对于我的显卡是1.67e-4S），优化的效果还是非常明显的，前后总共加速了5015倍。不过这个立方和的小
Tutorial 8: Loading Maya 2011 Models
第八章：加载Maya2011模型
This tutorial will cover how to import static 3D models from Maya 2011. Note that this tutorial will be focused on Maya but
一、 你自已在自已电脑上创建数据库并填入数据。 二、 就是附加别人的数据库。但需要注意的是无论是你导出自已电脑上的数据库给别人还是别人导出他电脑上的数据文件给你。都要注意分离。如果没有经过分离数据库文件，直接拷贝出去别人用不了，或者别人给你的未经过分离你也用不了。 三、 附加别人的数据库。点击数据库。右键+附加就会弹出一个框框，点击你要添加的数据库文件就可以。 在附加别人的数据时可能你会出现一个
