open参数O_DIRECT的学习 使用 O_DIRECT 需要注意的地方 posix_memalign详细解释 free:这里好几个方法我都没测试成功,最后还是用posix_memalign 对齐的方法成功执行了,贴上代码 #include <stdio.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> //O_DIRECT #define __USE_GNU 1 #include <fcntl.h> #inc…

引用 https://www.cnblogs.com/maowp/p/8134342.html 基础知识 1.概念 params 是C#开发语言中关键字, params主要的用处是在给函数传参数的时候用,就是当函数的参数不固定的时候. 在方法声明中的 params 关键字之后不允许任何其他参数,并且在方法声明中只允许一个 params 关键字. 2.注意项 1.若形参表中含一个参数数组,则该参数数组必须位于形参列表的最后. 2.不允许将params修饰符与ref和out修饰符组合起来使用. 3.…

Redis总结(五)缓存雪崩和缓存穿透等问题   前面讲过一些redis 缓存的使用和数据持久化.感兴趣的朋友可以看看之前的文章,http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/771056.html .今天总结总结缓存使用过程中遇到的一些常见的问题.比如缓存雪崩,缓存穿透,缓存预热等等. 缓存雪崩 缓存雪崩是由于原有缓存失效(过期),新缓存未到期间.所有请求都去查询数据库,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机.从而形成一系列连锁…

学习了函数的装饰器的写法,然后想到如果要在类中初始化或获取信息时能用装饰器做过滤和验证应该怎么写呢, 在网上查了下相关信息,感觉这样也是可以的,不知道会不会有什么问题class Ctj(): class Ctj(): sex = 'man' name = 'name' age = ' def wrapper_func(func): # self 通过结构 可将需要单独使用的参数取出来 # *args 获取位置参数的可变参数 # **kwargs 关键字参数的可变参数 def wrapper(se…

ex13.py  argv参数的学习 #argv:参数变量(argument variable),这是一个标准的编程术语,在其他语言中也可可以看到.argument可译为: 参数 #如果参数是用户在执行命令时就要输入,用argv.命令行参数都是字符串 #如果参数是在脚本运行过程中需要用户输入 ,用input() from sys import argv #read the WYSS section for how to run this #将argv解包(unpack),把参数赋值给4个变量:s…

1)形参 形参顾名思义就是形式上的参数,不是实际的参数,它代替实际传入方法的值.在方法体代码中代表了值本身参与运算.形参定义于参数中,它不同于方法体内局部变量,因为是一个变量,在它的作用域内不允许存在一个同名的局部变量,不管他们的类型是否相同,都是不允许出现同名的. 看下面的代码示例: //这其中的strName就是一个形参也是一个变量,不允许出现同名的局部变量 public void SayHelloTo(string strName) { Console.WriteLine("我的名字是{0…

分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input:       图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:    第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1:     池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2:    核尺寸:5*5,数量…

1.参数设置分析 (1)open: soc_pcm_open 依次调用cpu_dai, dma, codec_dai, machine的open或startup函数 只在dma的open函数里添加参数相关的代码 (2)SNDRV_PCM_IOCTL_HW_PARAMS: soc_pcm_hw_params 依次调用machine,codec_dai,cpu_dai,platform(dma)的hw_params函数      在uda1341.c, s3c2440-iis.c里实现hw_para…

在Python中可以定义可变参数,顾名思义,可变参数就是传入参数是可变的.可以是任意个,以一个简单的数学编程为例,计算 sum = a * a + b * b + .....z * z 函数定义可以如下: def getsum(num) : sum = 0 for n in num : sum = sum + n * n return sum 但是调用的时候必须定义一个元组或者列表.比如getsum([1,2,3]) 如果利用可变参数调用函数的方式可以变成这样的话就方便的多比如getsum(1,…

http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/72511749 高级参数绑定 现在进入SpringMVC高级参数绑定的学习,本文所有案例代码的编写均建立在前文SpringMVC学习(五)——SpringMVC的参数绑定的案例基础之上,因此希望读者能仔细阅读这篇文章. 绑定数组 现有这样一个需求:在商品列表页面选中多个商品,然后删除之.下面是我对该需求的分析:此功能要求商品列表页面中的每个商品前有一个checkbook(复选框),选中多个商品…

在HTML Helper,帮助类的帮助下,我们可以动态的创建HTML控件.HTML帮助类是在视图中,用来呈现HTML内容的.HTML帮助类是一个方法,它返回的是string类型的值. HTML帮助类,分成三个类型: Inline HTML helpers[内联的HTML帮助类,例如@Html.Label等] Built-in HTML helpers[也就是嵌套的HTML帮助类,即@helper辅助方法] Custom HTML helpers[自定义的HTML帮助类] 在这里,我们学习第二种,…

基于孪生卷积网络(Siamese CNN)和短时约束度量联合学习的tracklet association方法 Siamese CNN Temporally Constrained Metrics Tracklet Association MTT MOT 读 'B. Wang, L. Wang, et.al. Joint Learning of Siamese CNNs and Temporally Constrained Metrics for Tracklet Association[j],…

第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习(Sparse Dictionary Learning).该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段(Dictionary Generate)和利用字典(稀疏的)表示样本阶段(Sparse coding with a precomputed dictionary).这两个阶段(如下图)的每个阶段都有许多不同算法可供选择,每种…

转自Caffe fine-tuning 微调网络 一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的领域的识别分类中,我们很难拿到大量的数据.因为像在ImageNet上毕竟是一个千万级的图像数据库,通常我们可能只能拿到几千张或者几万张某一特定领域的图像,比如识别衣服啊.标志啊.生物种类等等.在这种情况下重新训练一个新的网络是比较复杂的,而且参数不好调整,数据量也不够,因此fine-tuning微调就是一个比较理想的选择. 所谓fine tune就是用别人训练好的模型,加上我们自己的数据,来训练新的模…

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完…

在前面文章中,为了使数据回显,使用的技术思路是,首先,将数据持久化写到ROM或者SDCard中,其中name和password以":"分隔;然后,将数据记取出来,再用split方法将数据切割,分割后的数据再set到输入框中.整个过程可谓是相当麻烦,一不小心就会报空指针的错误,而且很容易忘记写参数.下面将学习一个叫SharedPreference东西.SharedPreference主要用来保存参数. 1.效果: 2.实现代码 package com.amos.sharedprefere…

20145320<Java程序设计>第9周学习总结 教材学习内容总结 16.整合数据库 JDBC(java DateBase Connectivity)是用于执行SQL的解决方案,开发人员使用JDBC的标准接口,数据库厂商则对接口进行操作,开发人员无须接触底层数据库驱动程序的差异性. 厂商在操作JDBC驱动程序时,依方式可将驱动程序分为4种类型: Type1:JDBC-ODBC Bridge Driver Type1:Native API Driver Type1:JDBC-Net Drive…

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include "stdafx.h" #include <ml.h> #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <vector> using namespace cv; using namespace std; int ma…

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian…

Guava学习笔记目录 Guava 是一个 Google 的基于java1.6的类库集合的扩展项目,包括 collections, caching, primitives support, concurrency libraries, common annotations, string processing, I/O, 等等. 这些高质量的 API 可以使你的JAVa代码更加优雅,更加简洁,让你工作更加轻松愉悦.下面是学习过程中的一些笔记和知识点的记录. 1.Guava学习笔记:Google…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

链接地址:http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2012/01/22/2328757.html 在实际的应用中,SQLite作为目前最为流行的开源嵌入式关系型数据库,在系统的架构设计中正在扮演着越来越为重要的角色.和很多其它嵌入式NoSQL数据库不同的是,SQLite支持很多关系型数据库的基本特征,这在数据移植.程序演示等应用中有着不可替代的优势.从官方文档中我们可以获悉到,SQLite支持的数据量和运行效率都是非常骄人的,因此在海量数据的解决…

事实上之前有很长一段时间都在纠结是否有必要好好学习它,但是始终都没有一个很好的理由说服自己.甚至是直到这个项目最终决定选用PostgreSQL 时,我都没有真正意识到学习它的价值,当时只是想反正和其它数据库差不多,能用就行了.然而有一天晚上,自己也不知道为什么,躺在床上开始回想整个项目的 实施过程,想着想着就想到了数据库选型这一问题上了.事情是这样的,最初 客户将他们的产品目标定位为主打中型规模,同时也要在一定程度上支持小型规模.鉴于此,我们为他们提供的方案是中型规模的数据库选用Oracle,小…

以前接触过libsvm,现在算在实际的应用中学习 LIBSVM 使用的一般步骤是: 1)按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集: 2)对数据进行简单的缩放操作: 3)首要考虑选用RBF 核函数: 4)采用交叉验证选择最佳参数C与g : 5)采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型: 6)利用获取的模型进行测试与预测. 参数认识 LIBSVM使用的数据格式该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下: [label] [index1]:[value1] [index2]:[v…

[TOC] Gradle 的核心功能是由Java实现. 在这些功能之上, 有一个使用动态编程语言Groovy编写的领域特定语言(DSL). Gradle的构建脚本build.gradle和setting.gradle都是可执行的Groovy脚本(不过它们不可以在Groovy运行时环境下运行, 由于上述.gradle文件都需要调用gradle的api运行且后缀不是.groovy). 下面通过与Java对比, 简单介绍小于Gradle相关的Groovy语言知识.   1. 什么是Groovy Gro…

介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录. 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述. 1.神经网络概要 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如\(a^{[1]}\)表示第二层(隐藏层)的数据. 2.神经网络表示 这个图的内容有点多,跟着下面的步骤来理解这个图吧: 首先看蓝色字体,这个2层的神经网络(输入层一般理解成第0层)有输入层…