IOC理论实现 UserDao接口 public interface UserDao { void say(); } UserDaoImpl实现类 public class UserDaoImpl implements UserDao { public void say() { System.out ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-10-13 16:23:00
                            
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            UserDao接口 UserDaoImpl实现类 UserService业务接口 UserServiceImpl业务实现类 在我们之前的业务中,用户需求可能会影响我们原来的代码,我们需要根据用户的需求去修改源代码!如果程序的代码量十分大,修改一次的成本代价十分昂贵! 我们使用一个Set接口实现 // ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2021-09-09 19:55:00
                            
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            ❤️《IOC理论推导》UserDaoUserDaoImpUserSeviceUserServiceImp在之前,用户的需求可能会影响原来的代码。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-10-20 10:20:46
                            
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            我们知道,softmax容易使模型过度自信过拟合,label smoothing作为一种改善方案可以提高模型的泛化能力。label_smoothing上篇博客推导过反向求导的结果如下sof            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-12-02 16:47:46
                            
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            GAN理论推导在知乎上看到一个对GAN推导得十分仔细的文章,写得非常好,我准备按照他的思路推导一下GAN的理论。GAN的原理首先我们知道真实图片集的分布
    
     
      
       
        
         P
        
        
         
          d
         
         
          a            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2022-04-19 11:09:59
                            
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            在SLAM后端中,主要有两种主流方法用于优化:基于滤波的方法和基于非线性的方法。基于滤波的方法主要有MSCKF、S-MSCKF、ROVIO等,基于非线性的方法主要有OKVIS、VINS-MONO、VINS-Fusion等。在这一节,主要分析S-MSCKF的理论推导和代码解读。一、扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)MSCKF的全称是Multi-State Constrai            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1 概述及IOC理论推导简介2002年,Rod Jahnson首次推出了Spring框架雏形interface21框架。2004年3月24日,Spring框架以interface21框架为基础,经过重新设计,发布了1.0正式版。Spring理念 : 使现有技术更加实用 . 本身就是一个大杂烩 , 整合现有的框架技术。官网:https://spring.io/官方下载地址:https://repo.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1. 利用集合并推导1. 利用集合并推导有ABC三个随机事件,我们知道,至少有两个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            笔记来源 --狂神1.简介Spring : 春天 —>给软件行业带来了春天2002年,Rod Jah            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            EM算法(Expectation-maximization),又称最大期望算法,是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计(或极大后验概率估计) 从定义可知,该算法是用来估计参数的,这里约定参数为 。既然是迭代算法,那么肯定有一个初始值,记为 ,然后再通过算法计算 通常,当模型的变量            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            先给出Logistic回归的sigmod函数数学表达式:                                                &nbs            
                
         
            
            
            
            Spring中的IoC是一种思想。所谓控制反转,也就是从创建对象的主动权在程序员手中,到创建对象的主动权在用户手中。控制反转官方定义是一种通过描述(XML或注解)并通过第三方生产或获取特定对象的方式,在Spring中实现控制反转的是IoC容器,其实现方式是依赖(Dependence Injection,DI)。
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                                                                                        原创
                                                                                    
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                最近几次组会讲的论文都有用到non-local,所以对此进行记录。一、简述     文中提到,卷积和循环算子都是对局部区域进行操作,而本文收到NL-means的启发,提出一种非局部计算方式来获取长距离依赖,这种依赖可以是图片中有一定距离的两个像素,可以是视频中的两帧,也可以是某段文字中的两个词语,所以他的计算是考虑特征图中所有信息的加权,时间或空间。二、思想     本文的提出是受到NL-            
                
         
            
            
            
            1. 概念线性回归是有监督学习的一种,线性回归(Linear Regression)解决的是连续数据的预测问题,是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型,其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面,使得预测值与真实值之间的误差最小化。线性回归是一个典型的回归问题,也即平时所说的最小二乘法。2. 特点优点:结果具有很好的可解释性(参数w直观表达了各属性在预测中的重要性),计算熵不复杂。缺            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spring中的IoC是一种思想。所谓控制反转,也就是从创建对象的主动权在程序员手中,到创建对象的主动权在用户手中。控制反转官方定义是一种通过描述(XML或注解)并通过第三方生产或获取特定对象的方式,在Spring中实现控制反转的是IoC容器,其实现方式是依赖注入(Dependence Injection,DI)。我在这里以代码和需求的形势进行阐述首先我在Dao层写一个UserDao的接口...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spring 5.3.9 环境 JDK 1.8 Maven 3.6.3 IntelliJ IDEA 2020 知识 Java基础 Maven JUnit 1、简介 1.1、什么是Spring Spring框架是由于软件开发的复杂性而创建的。 使用基本的JavaBean来代替复杂的 EJB (Ente ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SVD 奇异值分解理论推导
这里对 SVD 奇异值分解的数学公式给出一个简单的笔记,融合了自己对于公式推导过程的理解。
和 PCA 主成分分析一样,SVD 其实也是使用待定系数法对任意形状矩阵分解以后的矩阵乘法因子做的推断。
PCA 主成分分析是对协方差矩阵进行特征值分解,待分解的矩阵是方阵,SVD 也用到了类似的过程,在结论上,SVD 给出了一个更好的结果,即对任意形状的矩阵都可以进行矩阵分解...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Spring目的:解决企业应用开发的复杂性优点:Spring是一个轻量级控制反转(ioc)和面向切面(AOP)的容器框架spring是一个开源的免费的框架(容器)spring是一个轻量级的非入侵式的框架支持事务的处理,对框架整合的支持范围:任何java应用现代化的 java开发,就是基于Spring的开发SpringBoot:一个快速开发的脚手架。基于SpringBoot可以快速            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录1. 案例分析2. 转化为pytorch实现网络结构2.1 推导理论2.2 池化和卷积计算公式2.3 公式推导2.3.1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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