由于年后要赶一个小工程,以前一直用VB6+sqL2K的做些小玩具一样的桌面项目,低级的不能再低级了,某日幡然醒悟,决定努力跟进潮流的尾巴..匆匆撸了一遍网上的PYTHON基础知识,面向对象,装饰器...__what?__  一大堆东西都没搞懂.夯实基础的任务就留在后面慢慢来吧,简单的基本语法可以看懂了,为了跟进项目,就从QT入门吧,也不知道选择对不对,边走边看吧 目前比较感兴趣的有几个方面: 1.WEB开发,flask,django.....等等必须掌握的,虽然不怎么感兴趣(包括爬虫) 2.OP…

学长好久之前讲的,本来好久好久之前就要写题解的,一直都没写,懒死_(:з」∠)_ Senior Pan Time Limit: 12000/6000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)Total Submission(s): 1332    Accepted Submission(s): 533 Problem Description Senior Pan fails in his discrete ma…

本季 Sense8 (2015)看点:<超感八人组>由沃卓斯基姐弟执导的科幻剧集是Netflix继“纸牌屋第二季”后的又一大手笔制作,讲述未来世界不同地区的8个人因同时目睹同一暴力事件.从而命运相连的故事,将于2015年问世.此前Netflix已向外界透露该片将在伦敦.孟买.首尔.内罗毕.柏林.墨西哥城.洛杉矶.芝加哥等城市取景以及8位角色的演员选择情况.目前已经确定出演该剧集的演员包括:布莱恩·J·史密斯.塔彭丝·米德尔顿.阿梅尔·艾米恩.韩国演员裴斗娜.杰米·克莱顿.马克思·雷迈特.米盖尔…

首先是良好的硬件体制,CPU.内存和显卡都必须是健康的,在100%负荷下工作也能拥有合理的温度和功耗.其次就是硬件准备,超频需要一块强大的主板做支撑,特别是主板供电部分,考虑到CPU和内存超频后功耗大增,高低电平信号要求不能模糊,所以主板的供电部分一定要达到4+1或者更高项数,这样每项供电的压力才能小.超频还需要强大的散热器和电源,前者可以让CPU和显卡工作在合理温度下,提升超频潜能和超频过程的稳定性,后者可以给予硬件足够的电能支撑,即使功耗提升也能轻松应对. 在准备工作进行完之后,就是BIOS…

springboot默认加载配置 SpringBoot使用两种全局的配置文件,全局配置文件可以对一些默认配置进行修改. application.properties application.yml 这两个配置文件使我们springboot启动的时候回默认加载的配置文件. 配置文件放在src/main/resources目录或者类路径/config下,这个配置文件的路径是有优先级的,至于优先级后面再说. 首先这两个文件中properties这个文件不需要多说使我们经常使用的资源文件,可是这个Yml…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a869c130102e7nu.html 很多人都经历过孕早期阴道出血,但结局大不一样. 人类受孕后,从一个单细胞逐渐发育成为一个活蹦乱跳的婴儿是一个很复杂的生理过程,首先要有健康的精子.健康的卵子才能够有健康的受精卵.受精卵在很好的环境中才能够生存,这“很好的环境”首先就包括我们人类生存的大环境,要少接触污染,少接触有毒有害的物品.其次是每个母亲自身的环境条件要适合于胎儿生长,首先要有好的心情,愉快的心态迎接这个来之不易的生…

超分辨率重建技术(Super-Resolution)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像.SR可分为两类:    1. 从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像    2. 从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像.基于深度学习的SR,主要是基于单张低分辨率的重建方法,即Single Image Super-Resolution (SISR) 一.基于深度学习的超分辨率重建方法整理 1.SRCNN Super-Resolution Convolutional Neural Network(…

一.相关概念 1.分辨率 图像分辨率指图像中存储的信息量,是每英寸图像内有多少个像素点,分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch),通常叫做像素每英寸.一般情况下,图像分辨率越高,图像中包含的细节就越多,信息量也越大.图像分辨率分为空间分辨率和时间分辨率.通常,分辨率被表示成每一个方向上的像素数量,例如64*64的二维图像.但分辨率的高低其实并不等同于像素数量的多少,例如一个通过插值放大了5倍的图像并不表示它包含的细节增加了多少.图像超分辨率重建关注的是恢复图像中丢失的细节,即高频信…

本文首发自公众号:RAIS ​前言 本系列文章为 <Deep Learning> 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳. 超参数 参数:网络模型在训练过程中不断学习自动调节的变量,比如网络的权重和偏差: 超参数:控制模型.算法的参数,是架构层面的参数,一般不是通过算法学习出来的,比如学习率.迭代次数.激活函数和层数等. 与超参数对比的概念是参数,我们平时训练网络所说的调参,指的是调节 超参数.超参数的确定方法一般是凭借经验,或者类似问题的参数迁移. 问题来了,为啥超参数不通过学习确定?这是…

摘要:图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰. 本文分享自华为云社区<图像超分实验:SRCNN/FSRCNN>,作者:zstar. 图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰.本文对BSDS500数据集进行超分实验. 1.实验目标 输入大小为h×w的图像X,输出为一个sh×sw的图像 Y,s为放大倍数. 2.数据集简介 本次实验采用的是 BSDS500 数据集,其中训练集包含 200 张图像,验证集包含 100 张图像,测试集包含 200 张图像. 数据集来源:https://down…

Hyperparameter search 超参数搜索 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.1 调试处理 需要调节的参数 级别一:\(\alpha\)学习率是最重要的需要调节的参数 级别二: Momentum参数 \(\beta\) 0.9是个很好的默认值 mini-batch size,以确保最优算法运行有效 隐藏单元数量 级别三: 层数 , 层数有时会产生很大的影响. learning rate decay 学习率衰减 级别四: NG在使用Adam算法时几乎不会调整\…

1.什么是超参数 所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数.比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题的个数等等,都称为超参数.它们跟训练过程中学习的参数(权重)是不一样的,通常是手工设定的,经过不断试错来调整,或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举(叫做网格搜索).深度学习和神经网络模型,有很多这样的参数需要学习. 2.一些启发式规则 在实际应用中,当你使用神经网络去解决问题时,很难找到好的超参数.假设我们现在正在处理MINIST数据库的问题,并且对超参数是如何使用的一无所知.假设我们大…

奔腾G3258搭配主板详解 [pconline 应用]目前DIY市场上最火热的装机组合莫过于奔腾20周年纪念版处理器G3258搭配B85芯片组主板,只要通过适当的超频,相对较低投入也能来不错的性能体验,因此在奔腾G3258还没上市时,业界对其充满期待.现时奔腾G3258已经上市一段时间了,不少网友手上都已经有一颗奔腾G3258. 但是网友手上的主板却是千差万别的,不同品牌的主板在BIOS上设置有所不同,今日PConline评测室为大家带来几款而且不同芯片组的主板简单超频设置教程,小小白也能看得懂…

腾讯QQ空间超分辨率技术TSR:为用户节省3/4流量,处理效果和速度超谷歌RAISR 雷锋网AI科技评论: 随着移动端屏幕分辨率越来越高,甚至像iPhone更有所谓的“视网膜屏”,人们对高清图片的诉求也随之越来越大.在QQ .QQ空间.微博.微信等社交平台,人们常乐于发送和浏览数兆的高清图片,以获得更佳的视觉体验.但这也给用户造成了一定的困扰——要看高清大图也就意味着要占用大量带宽,一来是数据成本增加,二来加载速度会变慢,导致用户体验不佳.在时间就是金钱的时代,怎么能把这么宝贵的时间用在等待lo…

泛娱乐应用成为主流,社交与互动性强是共性,而具备这些特性的产品往往都集中在直播.短视频.图片分享社区等社交化娱乐产品,而在这些产品背后的黑科技持续成为关注重点,网易云信在网易MCtalk 泛娱乐创新峰会上重点介绍了超越像素的AI视频黑科技“超分”. 超分辨率(Super-Resolution)通过硬件或软件方法提高原有图像的分辨率,通过一幅或者多幅低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程就是超分辨率重建,可以通过人工智能深度学习将低分辨率视频重建成高分辨率视频模糊图像.视频瞬间变高清,为移动端…

1. 什么是超全局变量 PHP官网:超全局变量 超全局变量就是在全部作用域中始终可用的内置变量. 全局作用域.函数作用域都可以使用的PHP内置变量. 在函数或方法中无需执行 global $variable; 就可以访问它们. <?php $a = 123; test(); function test() { // 非超全局变量 // 函数内使用必须使用global关键字 global $a; var_dump($a); // 超全局变量无须global var_dump($_GET); } 2…

建表 1.订单表 CREATE TABLE `order` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `order_sn` varchar(45) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '订单编号', `goods_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '商品id', `uid` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '用户id', PRIMARY KEY (…

大家好,本篇是接上一篇 ASP.NET SignalR 与 LayIM2.0 配合轻松实现Web聊天室(零) 前言  ASP.NET SignalR WebIM系列第二篇.本篇会带领大家将 LayIM界面中的数据动态化.当然还不涉及即时消息通讯,如果你已经搞定了数据界面,那么本文您可以简单的看一下,或者略过. 进入正题,layim帮我们定义好了数据规则,我们只要写一个接口实现那个json规范就可以了,剩下的事情就交给layim去做,看一下json格式.(对应文件夹:demo/json/getLi…

Java虚拟机 Java虚拟机之所以被称之为是虚拟的,就是因为它仅仅是由一个规范来定义的抽象计算机.因此,要运行某个Java程序,首先需要一个符合该规范的具体实现. Java虚拟机的生命周期 一个运行时的Java虚拟机实例的天职就是:负责运行一个Java程序.当启动一个Java程序时,一个虚拟机实例就诞生了.当该程序关闭退出,这个虚拟机实例也就随之消亡.每个Java程序都运行于它自己的Java虚拟机实例中. Java虚拟机实例通过调用某个初始类的main()方法来运行一个Java程序.而这个ma…

前言: 在遨游了一番 Java Web 的世界之后,发现了自己的一些缺失,所以就着一篇深度好文:知名互联网公司校招 Java 开发岗面试知识点解析 ,来好好的对 Java 知识点进行复习和学习一番,大部分内容参照自这一篇文章,有一些自己补充的,也算是重新学习一下 Java 吧. 前序文章链接: Java 面试知识点解析(一)--基础知识篇 Java 面试知识点解析(二)--高并发编程篇 Java 面试知识点解析(三)--JVM篇 Java 面试知识点解析(四)--版本特性篇 Java 面试知识点…

1.0, 概述.JavaScript是ECMAScript的实现之一 2.0,在HTML中使用JavaScript. 2.1 3.0,基本概念 3.1,ECMAScript中的一切(变量,函数名,操作符)都是区分大小写的. 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, typeof 用于基本类型的判别,instanceof用于引用类型(Object类型)的判别. 3.6, 3.7, 3.8,Boolean类型有两个取值:true 和 false(区分大小写).使用Boolean()函数如下:注意,除n…

A Absolute Mode Transform Type-in绝对坐标方式变换输入 Absolute/Relative Snap Toggle Mode绝对/相对捕捉开关模式 ACIS Options ACIS选项 Activate活动:激活 Activate All Maps激活全部贴图 Activate Grid激活栅格.激活网格 Activate Grid Object激活网格对象:激活网格物体 Activate Home Grid激活主栅格:激活主网格 ActiveShade实时渲染…

前言 问题 学习selenium的同学估计大多数都遇见过一个问题 明明页面已经精准的定位到了元素,但是执行脚本的时候却经常报错没找到元素.其实原因很简单,就是脚本执行的速度很快,而浏览器加载页面的时候由于网速,css渲染,JS等各种原因导致页面加载缓慢,所以当脚本执行到定位一个元素的代码时,页面还未加载出这个元素,进而导致代码报错.那么有没有办法解决这种问题呢?of course,如果解决不了还叫自动化嘛 我们先看下面的一个用例(百度首页输入“linux超”关键词,点击“百度一下”, 在搜索结果…

两机房分开考试.拿到了令人orz的A卷. 15本校+3外校=18人参加 排名第7,没前途.大不了去第二机房... skyh也很强了.tdcp拿来一个诡异的. 86,85,79.然后是我垃圾的.在后面差距也不大...(本来就没几分) 题很好.子任务评测很公正,分数也有梯度,知识点考得也不错. (而且超喜欢那个题目背景里几乎与题目毫无关联的英文诗) 就是我考得差了点. 这次考试长了10分钟,对我来说还挺关键的. 过一遍三道题,T1是组合计数什么的,数据范围不大,应该还可做. T2是一个看起来怪裸的欧…

第二周:优化算法(Optimization algorithms) Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent) 本周将学习优化算法,这能让你的神经网络运行得更快.机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程,伴随着大量迭代的过程,你需要训练诸多模型,才能找到合适的那一个,所以,优化算法能够帮助你快速训练模型. 我们希望可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络,而深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果其中一个难点在于,在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢.因此…

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络…

目录 6.1 本篇概述 6.1.1 本篇内容 6.1.2 基础概念 6.2 UE5新特性 6.2.1 UE5编辑器 6.2.1.1 下载编辑器及资源 6.2.1.2 启动示例工程 6.2.1.3 编辑器功能区 6.2.2 新渲染特性 6.2.2.1 Nanite虚拟微多边形 6.2.2.2 Lumen全局动态光照 6.2.2.3 虚拟阴影图 6.2.2.4 时间超分辨率 6.2.2.5 移动端渲染 6.2.3 其它新特性 6.2.3.1 世界分区 6.2.3.2 动画 6.2.3.3 物理 6.…

java.net类 Socket java.lang.Object java.net.Socket 直接已知子类: SSLSocket public class Socketextends Object 此类实现客户端套接字(也可以就叫“套接字”).套接字是两台机器间通信的端点. 套接字的实际工作由 SocketImpl 类的实例执行.应用程序通过更改创建套接字实现的套接字工厂可以配置它自身,以创建适合本地防火墙的套接字. 从以下版本开始: JDK1.0 另请参见: setSocketImplF…

00 完全成功完成 表 3  01 警告 表 4  02 无数据 表 5  07 动态 SQL 错误 表 6  08 连接异常 表 7  09 触发操作异常 表 8  0A 功能部件不受支持 表 9  0D 目标类型规范无效 表 10  0F 无效标记 表 11  0K RESIGNAL 语句无效 表 12  0N SQL/XML 映射错误 表 13  20 找不到 CASE 语句的条件 表 15  21 基数违例 表 16  22 数据异常 表 17  23 约束违例 表 18  24 无效的…

转载:https://gold.xitu.io/post/58451c1d8e450a006c0f1c74 支持多种屏幕 Android 可在各种具有不同屏幕尺寸和密度的设备上运行.对于 应用,Android 系统在不同设备中提供一致的开发环境, 可以处理大多数工作,将每个应用的用户界面调整为适应其显示的 屏幕.同时,系统提供 API,可用于控制 应用适用于特定屏幕尺寸和密度的 UI,以针对 不同屏幕配置优化 UI 设计.例如,您可能想要不同于手机 UI 的 平板电脑 UI. 虽然系统为使您的应…