- 目录 目录Bash使用基础if 语句运算符逻辑表达式不将执行指令的结果显示出来echo 语句从Bash接受输入参数Case语句循环 for 语句While语句 内置变量和函数AWK Command Bash使用基础 1. 显示脚本的执行的详细步骤： sh -x shellScript.sh1 2. 判断一条指令是否执行成功 netsta... 目录 目录Bash使用基础if 语句运算符逻辑表达式不将执行指令的结果显示出来echo 语句从Bash接受输入参数Case语句循环 for 语句While语句 内置变量和函数AWK Command Bash使用基础 1. 显示脚本的执行的详细步骤： sh -x shellScript.sh1 2. 判断一条指令是否执行成功 netsta...
- 前言 进行完LR(1)分析后，我们会发现，存在一些同心项目【同心：如果除展望符外，两个LR(1)项目集是相同的，则称这两个LR(1)项目集是同心的】那么是否可以简化这些项目呢？是的，可以，简化后就是LALR分析。 LALR分析 LALR：lookahead-LR 基本... 前言 进行完LR(1)分析后，我们会发现，存在一些同心项目【同心：如果除展望符外，两个LR(1)项目集是相同的，则称这两个LR(1)项目集是同心的】那么是否可以简化这些项目呢？是的，可以，简化后就是LALR分析。 LALR分析 LALR：lookahead-LR 基本...
- 目录 文章目录 目录 边缘计算对 AI 技术的支撑 针对不同设备的模型压缩和优化 基于异构硬件资源的系统优化 数据和隐私安全保护 边缘计算对 AI 技术的支撑 针对不同设备的模型压缩和优化 基于边缘计算的技术特征，云计算的学习模型无法满足其要求。需要大量复杂的算法重新模拟并训练学习模型，但此种模型结构比较庞大，由上... 目录 文章目录 目录 边缘计算对 AI 技术的支撑 针对不同设备的模型压缩和优化 基于异构硬件资源的系统优化 数据和隐私安全保护 边缘计算对 AI 技术的支撑 针对不同设备的模型压缩和优化 基于边缘计算的技术特征，云计算的学习模型无法满足其要求。需要大量复杂的算法重新模拟并训练学习模型，但此种模型结构比较庞大，由上...
- 前言 在上一篇博客：LR(0)分析的最后，简要的说明了一下LR(0)分析在构建分析表时候会发生的一些冲突。那么有什么方法可以避免这种语法冲突呢？ SLR分析就是对LR(0)分析产... 前言 在上一篇博客：LR(0)分析的最后，简要的说明了一下LR(0)分析在构建分析表时候会发生的一些冲突。那么有什么方法可以避免这种语法冲突呢？ SLR分析就是对LR(0)分析产...
- 01背包问题： 01背包其实是一个递推问题，每次都是最优解不断推出最终结果。一维和二维都要掌握。 动态方程：... 01背包问题： 01背包其实是一个递推问题，每次都是最优解不断推出最终结果。一维和二维都要掌握。 动态方程：...
- 本文介绍美国加利福尼亚州圣地亚哥加利福尼亚大学圣地亚哥分校多学科的研究者合作发表于Nature Communications的工作：作者以炎症性肠病（IBD）为例，概述了一种用于靶点识别和验证的无偏见AI辅助方法。作者构建了一个网络，其中基因簇通过突出不对称布尔关系的有向边连接。作者使用机器学习，确定了一条连续状态的路径，它能最有效地预测疾病结果。这条路径富含维持肠道上皮屏障完整性的基因簇。... 本文介绍美国加利福尼亚州圣地亚哥加利福尼亚大学圣地亚哥分校多学科的研究者合作发表于Nature Communications的工作：作者以炎症性肠病（IBD）为例，概述了一种用于靶点识别和验证的无偏见AI辅助方法。作者构建了一个网络，其中基因簇通过突出不对称布尔关系的有向边连接。作者使用机器学习，确定了一条连续状态的路径，它能最有效地预测疾病结果。这条路径富含维持肠道上皮屏障完整性的基因簇。...
- 1.题目：二维数组中的查找 在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 解法：从二维数组的左下角开始比较，令 i = n - 1 , j = 0;(假设数组为a，i为要比较的行号，j为... 1.题目：二维数组中的查找 在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 解法：从二维数组的左下角开始比较，令 i = n - 1 , j = 0;(假设数组为a，i为要比较的行号，j为...
- 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 文章目录 ... 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 文章目录 ...
- 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、C++、Python 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 上一篇：【算法与数据结构 05】“霸道“ 的栈——先进后出 在上一篇中，我们学习了后... 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、C++、Python 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 上一篇：【算法与数据结构 05】“霸道“ 的栈——先进后出 在上一篇中，我们学习了后...
- 大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 目录 一、STL... 大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 目录 一、STL...
- 大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱编程、热爱分享！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github -> 前往【人生苦短，我学 Pyt... 大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱编程、热爱分享！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github -> 前往【人生苦短，我学 Pyt...
- 目录 1、训练过程（创建分类器） 1.1、目标对象数据样本 1.2、目标对象分类器配置 1.3、目标对象分类器训练 1.4、目标对象分类器输出和评估 2、分类与识别 目标对象分类是指将未知样品的形状、颜色、纹理等显著特征组成的向量与代表某一类样本的特征向量（Feature Vector）进行比较，根据其匹配程度识别未知样品类别归属的过程。 目标对象分类是机器... 目录 1、训练过程（创建分类器） 1.1、目标对象数据样本 1.2、目标对象分类器配置 1.3、目标对象分类器训练 1.4、目标对象分类器输出和评估 2、分类与识别 目标对象分类是指将未知样品的形状、颜色、纹理等显著特征组成的向量与代表某一类样本的特征向量（Feature Vector）进行比较，根据其匹配程度识别未知样品类别归属的过程。 目标对象分类是机器...
- 学习设计模式我是大学研究《java与模式这本书》1024页，很多没有看懂，并且没有总结起来，这次一定要把设计原则和设计模式总结清楚。 设计模式的分类 设计模式分为三大类： 创建型模式，共五种：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。 结构型模式，共七种：适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模... 学习设计模式我是大学研究《java与模式这本书》1024页，很多没有看懂，并且没有总结起来，这次一定要把设计原则和设计模式总结清楚。 设计模式的分类 设计模式分为三大类： 创建型模式，共五种：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。 结构型模式，共七种：适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模...
- 1 linux提供了加载和处理动态链接库的系统调用 2 主要函数 1) dlopen、 dlopen以指定模式打开指定的动态连接库文件，并返回一个句柄给调用进程,打开模式如下： RTLD_LAZY 暂缓决定，等有需要时再解出符号 RTLD_NOW 立即决定，返回前解除所有未决定的符号。 ... 1 linux提供了加载和处理动态链接库的系统调用 2 主要函数 1) dlopen、 dlopen以指定模式打开指定的动态连接库文件，并返回一个句柄给调用进程,打开模式如下： RTLD_LAZY 暂缓决定，等有需要时再解出符号 RTLD_NOW 立即决定，返回前解除所有未决定的符号。 ...
- 此论文的出现十分有必要，由于压缩感知要处理的信号是有限维的离散信号，并且是可以压缩（可稀疏表示）的离散信号，若以奈奎斯特速率采样模拟信号得到离散信号，再以压感的框架去处理，这如何体现出压感的优势呢？ 为此，我将从此论文出发，试图找到答案。 模拟信息转换器的实现技术研究 直入要害，提出压感的问题（本人觉得提出的问题很良心，正是我想问的却无法系统表达的问题）： 压感采样理论利用观... 此论文的出现十分有必要，由于压缩感知要处理的信号是有限维的离散信号，并且是可以压缩（可稀疏表示）的离散信号，若以奈奎斯特速率采样模拟信号得到离散信号，再以压感的框架去处理，这如何体现出压感的优势呢？ 为此，我将从此论文出发，试图找到答案。 模拟信息转换器的实现技术研究 直入要害，提出压感的问题（本人觉得提出的问题很良心，正是我想问的却无法系统表达的问题）： 压感采样理论利用观...
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