LRU（Least Recent Used）是我们在cache替换算法中最普遍使用的算法，在缓存块已满，而需要缓存新的数据块的时候，这时需要从缓存中找到一个“没有价值”的块用新的数据块去替换它。 Cache有两个问题：一个是前面提到的降低锁粒度，另一个是提高精准度，或者称为提高命中率。LRU在大多数情况下表现是不错的，但是有如下的问题：1, 顺序扫描。顺序扫描的情况下LRU没有命中情况，而且会淘
序列化模块时rest-framework的很重要的组成部分rest-framework序列化模块(核心)一. 为什么要使用序列化组件? 后台的数据多以后台的对象存在,经过序列化后,就可以格式化成能返回给前台的数据二. 序列化操作视图类的三步操作ORM操作数据库拿到资源数据格式化(序列化)成能返回给前台的数据返回格式化后的的数据视图类的序列化操作直接将要序列化的数据传给序列化类要序列化的数据如果是单
这几天跟着指数的剧烈不坚定，盘面也是振动得非常凶狠，特别是超短心境方面，今天涨停明日跌停，或者是今天跌停明日反包，操作难度是非常大，这个从连板数也可以看出来，今天连板只需6只，而二板仅有2只，这在今天指数这个大反扑的环境中显得极点不正常，说明其时的超短接力环境并不是太好，当然这儿面存在创业板这个烦扰项，正常思维做主板数板这几天是比较难赚到钱，相反去创业板或许就好些，但这儿是存在一个适应性的问题。创
上一篇我们对Restormer的论文进行了解析。这篇对Restormer的代码进行解析。论文地址：Restormer:EfficientTransformerfor一个
作者 Mark Edmonds读后感作者干了一件什么事：作者2018年那篇文章说强化学习无法学习因果，而2019年这篇文章作者成功让agent实现了初步的因果推理能力。作者怎么实现的：作者采用贝叶斯框架建立了一种因果理论归纳模型，并使用推论因果理论在相似环境之间让agent得以传递抽象的知识，而之所以这么设计，是因为作者认为人类的因果推理能力也基于此方式。（具体模型构建的细节尚未研究）效果怎么样：
由于卷积神经网络（CNN）在从大规模数据中学习可推广的图像先验方面表现出色，这些模型已被广泛应用于图像复原辨率图像的图像复原任务。
1、默认搜索可以设置（百度、谷歌、搜搜……）2、自定义模式不放“本地保存”和“云端保存” 按钮。 学习hao123.com网站，在点击地址导航区域右上角的 齿轮标志后可以设置 地址，并且显示“恢复默认”和“保存到账户”。点击保存到账户就直接保存到服务器。3、数据同步按钮也去掉，只要登录账户就自动
原创
2021-09-28 10:13:45
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当我们开始一个新的软件项目时，我们通常充满热情。 整个团队认为，这次我们将能够避免在先前项目中犯的错误。 我们梦想着这次，一切都会变得完美。 然后， 我们醒来 。 当头几周（或几个月）结束后，我们开始注意到各种问题： 我们的项目负责人已放弃AWOL，我们怀疑他没有像我们这样坚定。 我们无法自动执行部署过程，因为我们的构建脚本很烂。 我们注意到，我们的代码库并不完美，需要对其进行重构。
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2024-02-29 15:10:34
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PTA 7-9 题目集总结：（1）前言：总结三次题目集的知识点、题量、难度等情况 在第七次作业中，题目集7的题量不算多，只有两道题，分别为图形卡片排序游戏以及图形卡片分组游戏，但总体的工作量 却不少，因为是两道大题，不是那种看一眼就开始 写的题目，题目集7的知识点主要有类的继承、多态性
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2024-04-18 09:29:46
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创新一直是一个令人纠结的话题，研究生毕业设计多数需要算法的创新，而博士生毕业更需要大量的创新才行。这里，我们就团队这几年来的工作经验，谈谈如何进行合理的算法创新。一、创新角度通常，我们使用一个算法，这里举个简单的粒子，PSO粒子群优化算法，我们通过仿真，会得到该算法的收敛速度，仿真精度等一些参数指标。如果我们需要对该算法进行创新，一般就需要从原算法的性能指标角度考虑，比如收敛速度和精度的提高，对于
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2024-03-28 14:40:37
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从问世到现在， 期间诞生了众多优秀的物体检测算法， 但凭借其优越的性能， 目前依然是物体检测领域主流的框架之一。尤其是在高精度、 多尺度和小物体等物体检测领域的难点问题上， 新型算法基本都是在Faster RCNN的基础上优化完善的。 本节将首先分析Faster RCNN的特点及可以优化的方向， 然后从特征提取网络、 RoI Pooling等多个角度， 陆续讲解几个在Faster RCNN基础上优
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2024-06-17 17:53:59
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逻辑回归模型是经典的二分类模型，因其计算方式也可用于预测概率。在进行预测时主要用到了权重向量 、偏置 b对于样本特征 ，其先计算该样本的得分 ，而后使用sigmoid激活函数将 的值域变换到 [0, 1]，将该值作为概率，以 为分界线对样本进行二分类：而 均通过梯度下降法进行求解。求解时使用的损失函数为交叉熵，记
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2024-03-22 08:39:58
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样本和数据应该分开；策略：1.首先选择样本，并在数组中记录ID2.保存数据特征时进行重复性判断保存即可。伪代码：choose samplevector vt<- sample_region_ID && File sample_file <- sample_featuresave featuressearch in vt if not in vt then save features
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2011-08-22 20:59:00
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lope One 其基本的想法来自于简单的一元线性模型 $w = f(v) = v + b$。已知一组训练点 ${(v_i, w_i)}_{i=1}^n$，利用此线性模型最小化预测误差的平方和，我们可以获得 利用上式获得了$b$的取值后，对于新的数据点$v_{new}$，我们可以利用 $w...
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2013-11-13 09:46:00
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加入优化和参数网格
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from sklearn.model_selection import ParameterGrid
import pandas as pd
imp
日前，美国教育考试服务中心(ETS宣布将在2011年8月推出经过改革后的新GRE常规测试。新GRE常规测试是ETS在美国研究生院为代表的教育界的指导下，经多年研究而完成的，是GRE实施60年来最为重要的一次变革。培训高分学员最多的北京新东方学校国外部GRE教学专家在第一时间剖析了新GRE考试变化并本着对考生负责的态度，以最快的速度推出本系列文章，以使考生能够
原文链接[1504.08083] Fast R-CNN (arxiv.org)AbstractFast RCNN在实现了几个创新点后在提升训练、测试速度的同时增加了检测的准确度Introduction检测需要准确的物体位置信息，要解决这一问题有两个挑战：其一是大量的候选区需要被处理，其二是这些候选区只包含粗略的位置信息而必须被精炼才能得到准确位置。解决这些问题通常会伴随着速度、准确度和模型复杂度三
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2024-10-05 11:50:23
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多目标优化：Pareto理论定义 文章目录多目标优化：Pareto理论定义1.Introduction2.相关定义2.1 帕累托支配2.2 Pareto解2.2.1 弱支配解2.2.2 强支配解2.3 Pareto等级2.4 Pareto改进（Pareto Improvement）2.5 最优解与Pareto 最优解2.6 Pareto最优集（Pareto Optimal Set）2.7 Pare
首先，这里的缓冲池指的是 Cache，而不是 Buffer，就是指将代价较大的对象先存储起来，以备以后需要的时候可以直接拿来用，能够节约一些时间或空间。当缓冲池中的对象过多时，就需要删掉一些“不会再用”的对象来节约内存。但是没人能够知道某个对象什么时候会再用，因此这就涉及到缓存替换算法了，好的缓存替换算法可以有更大的概率删掉“不会再用”的对象，能够保留“很可能再用”的对象。现在发明的缓存替换算法有
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2024-08-02 10:59:50
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作者丨付辉辉、周钰臣 前言近年来，基于深度学习的人体动作识别的研究越来越多，slowfast模型提出了快慢两通道网络在动作识别数据集上表现十分优异，本文介绍了Slowfast数据准备，如何训练，以及slowfast使用onnx进行推理，着重介绍了Slowfast使用Tensorrt推理，并且使用yolov5和deepsort进行人物追踪，以及使用C++ 部署。1.数据准备1.1 剪裁视频准备多组视
