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Docker、Podman 容器“扫盲“ 学习笔记【与云原生的故事】
是指可以对系统资源空间进行分割隔离的技术，例如：创建一个虚拟机，在虚拟机里的所有操作，都不会对真实机造成影响。 命名空间分为六大类，可以从各个方面来对系统资源空间进行隔离； Linux 的 NameSpace UTS：主机名命名空间，作用：分割主机名，即在容器内修改主机名
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一次训练、多端部署——华为提出宽度和深度可伸缩的动态预训练模型DynaBERT
ERTw中利用知识蒸馏技术将最大宽度学到的知识迁移到宽度更小的子网络中。DynaBERTw训练后，我们再次利用宽度深度两个方向上的知识蒸馏将最大深度的知识迁移到深度更小的子网络中，同时不遗忘宽度方向学到的可伸缩性。我们对BERT-BASE和RoBERTa-BASE进行了可伸缩训练
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SpringCloud系列：Spring Cloud第十三篇: 断路器聚合监控(Hystrix Turbine)
falseturbine: aggregator: clusterConfig: default # 指定聚合哪些集群，多个使用","分割，默认为default。可使用http://.../turbine.stream?cluster={clusterConfig之一}访问
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《Office 2019高效办公三合一从入门到精通 : 视频自学版》 —3.5设置特殊版式
可以使用制表符进行排版。在标尺左侧单击制表符按钮直至显示“左对齐式制表符”，在标尺中单击需要定位制表符的位置，输入文本内容后，将鼠标定位至分割文本处，例如“姓名”后，按【Tab】键，后面的文本就会移动到设置的下一个制表符位置，按照此方法继续设置其他文本即可，效果如右图所示。生存技巧 使用制表符精确排版
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多模态信息抽取系列--预训练模型 Layout LM v1
2D位置嵌入：文档页面视为坐标系统（左上为原点）， 使用2张embedding table构造4种位置嵌入，横纵轴各使用1张嵌入表； 图像嵌入：将文档页面图像分割成小图片序列，基于Faster R-CNN建模整张图片特征丰富[CLS]token表征； 预训练数据集介绍：预训练集 IIT-CDIP
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Dataset之BDD100K：BDD100K数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略
in our CVPR 2018 challenges! 2、Full-frame Instance Segmentation 全帧实例分割 BDD100K数据集的下载 官网下载即可！ 如有需要，可向博主留言索取！ BDD100K数据集的使用方法
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一种新的最短路径查询方法 和 一种新的斯坦纳树构造方法
连接T节点的能力，通过统计方法得到一个整数，把邻接边除以该整数得到更新后的邻接边权重。该方法是一种全新的斯坦纳树构建方式，其通过（1）把图分割为多个字图（可使用2022110583932中方法）、（2）根据多个联通的子图间路径的联通情况，把重要邻接边的权重除以某个整数、（3）根据
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分治算法之快速排序
1、快速排序 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序 2、思路 ( 1 )分解:先从数列中取出一个元素作为基准元素。以基准元素为标准,将问题分解为两个子序列
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cmd 里面运行git提示“不是内部或外部命令，也不是可运行的程序”的解决办法...
”->将1中找到的bin和git-core路径复制到其中->保存并退出。（注意，系统变量path的配置中，每个路径之间以分号;分割）如果还是不行的话，就试试方法二方法二：参考：windows安装git和环境变量配置的第七点【7.设置环境，选择使用什么样儿的命令行工具】
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TensorRT 基础笔记
和 cudnn 的高性能深度学习推理加速引擎，能够使深度学习模型在 GPU 上进行低延迟、高吞吐量的部署。采用 C++ 开发，并提供了 C++ 和 Python 的 API 接口，支持 TensorFlow、Pytorch、Caffe、Mxnet 等深度学习框架，其中 Mxnet、Pytorch
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[机器学习|理论&实践] 机器学习在电影和音乐推荐中的应用
推荐系统使用多种机器学习算法来构建模型。常见的推荐算法包括： 协同过滤： 基于用户行为的相似性或物品相似性进行推荐。分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。 内容过滤： 利用物品的内容信息，如标签、描述等，为用户推荐具有相似内容的物品。 深度学习： 使用深度神经网络对用户
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《计算机视觉算法：基于OpenCV的计算机应用开发》 —1.2 理解计算机视觉
视化也因为计算机视觉算法的进步而显著增强了。用极高精度的显微镜获取器官的图像，然后利用计算机可以检测器官是否癌变。机器人行业也涌现出许多有前景的方向，例如用机器人做手术。下图中，计算机视觉算法可以在数字显微镜扫描出来的图像中统计生物组织的不同区域分别有多少感兴趣的特定生物目标（此例为细胞）：
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Docker 基础命令，看这一篇够了！
命令时，它将首先执行，直到其执行未完成，您无法进一步使用任何其他命令，有时由于您的互联网问题，命令需要时间，假设构建镜像将花费大量时间导致前景受挫，那么我们能做些什么来避免这种情况呢？ 解决方案——在后台而不是前台运行该容器 使用分离模式 我们使用-d使这个容器在后台工作，如果你想再次进入前台。运行此命令
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基于位相光栅的四波横向剪切干涉法波前检测算法的matlab仿真
y)}{I_1(x,y)I_3(x,y)+I_2(x,y)I_4(x,y)}\right]$。该算法在光学系统的成像质量检测和异常现象研究方面具有广泛的应用前景。 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法运行效果图预览
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OpenCV之图像直方图
原图： 直方图： 可以看到在每个通道中都有一个波峰（有时可能会有多个），我们可以根据波峰的位置进行图像处理，比如图像的二值化处理，图像分割等 2. 图像直方图均衡化 对图像进行直方图均衡化处理，即是将图像像数值的分布更加均衡，但保留基本的图像信息，这样的操作可以使降低高噪声
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AI基础——华为AI学习笔记1
学、哲学等各学科的交叉学科。 2. AI由数据、算力、算法、应用4个要素组成。 3. 算法包括机器学习，机器学习包括深度学习。 4. 机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 5. AI由基础设施、
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目前的物联网产品，主要有哪些？
页或者联系某个人的时候，都会用到IP或者唯一的电话号码，今后联系某个物体的时候，也会用类似的号码。这个物联网搜索引擎创意看似离谱，其实很有前景。
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强大的视频抠图 (RVM)
# [可选] 透明度预测结果 output_foreground="fgr.mp4", # [可选] 前景预测结果 output_video_mbps=4, # 输出视频 mbps. png序列不需要改.
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打造自主物联网产业链 这项技术让万物互联精准可控
“天津市科学技术进步特等奖”。作为物联网四大关键技术之一，据了解，射频感知技术是物联网实现物理世界与信息世界融合的重要纽带，具有广阔的应用前景。“物联网射频感知核心芯片研发与应用”项目解决了射频感知核心芯片自主可控问题。“射频感知技术即短距离无线通信技术，能够实现对载体非接触识别
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答完 物联网基础知识评测题 总结
us无法为现场设备供电，需辅助布设电源线。错 物联网是一门交叉学科技术，可支持智慧城市，智慧园区，智慧农业，智慧校园等各类智慧化场景，发展前景广阔。对 由于NB-IoT设备对省电要求高，设备数据一般采用____格式，物联网平台与应用测一般使用____格式进行通信。二进制，Jso
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