Linux —— 线程互斥 1. 临界资源与临界区2. 互斥的定义3. 原子性4. 互斥量(Mutex)5. 互斥的实现示例6. 互斥量实现原理探究 1. 临界资源与临界区 临界资源: 指的是多个线程或进程共享的资源，例如全局变量、文件、数据库等。由于这些资源的共享，可能会导…

利用 numpy 工具，手动搭建一个 DNN 深度神经网络。 定义网络结构 初始化模型参数 循环计算：前向传播/计算当前损失/反向传播/权值更新 1、初始化模型参数 对于一个包含L层的隐藏层深度神经网络，我们在初始化其模型参数的时候需要更灵活一点…

结构型模式 装饰器模式： 动态的给一个对象增加一些额外的职责，就增加功能来说，装饰模式比生成子类更为灵活。 优/缺点：装饰模式是继承关系的一个替代方案。装饰模式可以动态地扩展一个实现类的功能。缺点：多层的装饰…

有时候需要在视频上画图，所以需要能获取到每一帧视频数据。 以前从视频文件或视频流中得到帧，一般都是使用qt ffmpeg或qt vlc。 qt对显示处理视频大体有以下方法： QMediaPlayer QVideoWidget 这种方法只适合简单的显示视频功能&#xff…

题目： 题解： func kSmallestPairs(nums1, nums2 []int, k int) (ans [][]int) {m, n : len(nums1), len(nums2)// 二分查找第 k 小的数对和left, right : nums1[0]nums2[0], nums1[m-1]nums2[n-1]1pairSum : left sort.Search(right-left, func(sum in…

如果要一直刷新一个网页，总不能人工一直去点，所以想到大学时候学过selenium技术，写个脚本来一直刷新，因为经常写java语言，所以选用java语言来写 实验环境 注意，需要先准备好Google浏览器和Chrome-Driver驱…

在深度学习中，过拟合通常是指模型在训练集上表现良好，但在验证集或测试集上表现不佳。这意味着模型已经学到了训练数据中的噪声和细节，而不是学习到了数据的普遍模式。当发生过拟合时，验证集的loss（损失）通…

无论是我们注册的谷歌Google账号，还是购买的谷歌账号，我们在使用过程中可能都需要查看谷歌账号的信息、修改谷歌账号的辅助手机、邮箱、密码等等，这些操作都需要进入到谷歌账号管理的界面进行。 但是有一些朋友在视图进入到谷歌账号管理后台查…