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在介绍了Java虚拟机的运行时数据区域后，我们对Java虚拟机在运行中放了什么有了一些了解，现在我们要讨论下Java中的对象是如何创建、布局和访问的。 对象的创建 当我们编写Java代码的时候，一个new指令就直接完成了对象的创建，但是这时候Java虚拟机具体是怎么创建一个正常的对象的呢？ 检 ...
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区域感知动态卷积论文笔记 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.12243.pdf 该论文提出了DRConv。传统的卷积结构由于权值共享，所以只有通过增加网络宽度和深度来增加网络捕获的图像特征，这种方法会浪费大量的算力。本论文提出的DRConv构造出了一个“智能通道过滤器 ...
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Java的HotSpot虚拟机是如何管理内存的呢？对于c++程序员来说他们是“The King of The Memory”，然而对于Java开发者来说他们全然不知。这一部分就来探讨下Java虚拟机的各个区域，这些区域的作用、服务对象以及可能产生的问题。 运行时数据区域 一图以说明： Java ...
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正则表达式是编程中常用的技术手段，普通的字符串操作会使得程序难以复用，而使用正则表达式会极大的提高复用率。 匹配符 要用字符来匹配字符，定义一些基本的的匹配符是不可避免的： \d可以匹配一个数字，\w可以匹配一个字母或者数字，\s 表示匹配空格或者Tab等空白符 . 可以匹配任意字符 对于 ...
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SKNet(Selective Kernel Convolution)是ResNext后时代的产物，它和SENET是一对兄弟，其灵感来源于我们的视觉神经在看物体时会有不同的感受野。SKNet在实际的数据中表现的也很好。 Abstract 在经典的ResNext系列网络中，卷积神经网络的感受野是 ...
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> 树结构是一个程序员必须十分熟悉的结构，它包括了二叉树以及二叉树的各种变种、多叉树等，将树结构推广便是图，而树的前中后序遍历就对应了图的DFS，树的层序遍历对应了图的广度优先遍历。 除了特殊问题之外，大部分的关于树的问题的根本是在树的遍历。为了加快遍历的速度，产生了多种不同结构的树结构。 ...
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简单的说，Neighbor Embedding是一种降维方法，而且是无监督的，利用的是各个单词的临近关系 Manifold Learning(流形学习) 对于降维问题的思考在于，我们的降维在高维空间和低维空间看到的东西是不同的： 上图很容易看到，蓝色的点距离绿色的点更近、距离红色的点更远。但是 ...
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1.基本数值特征 对于刚拿到的数据，先进行缺失值处理 对于离散值，我们常用 LabelEncoder OneHotEncoder来对其进行编码以方便识别。常用的为pandas中的get_dummies()方法，当然sklearn 也有对应的类 对于二值特征:Sklearn中的二值化类是Binari ...
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核心问题：如何用一个vector表示单词？ 1-of-N encoding 这是最简单的做法，相当于对所有的文字做了一个onehot编码，也就是用一个长度为N(N表示单词的个数)的向量来唯一的表示一个单词。 1-of-N encoding 但是这种方法无法表达各个单词之间的关系，比如dog ...
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闲暇之余，想写篇日记，记录自己的所见所闻. 我的博客已经三个月没有更新东西了， 这个三个月可能发生了一些事情，也可能没有发生什么事情，但是终究还是发生了一些事情的。 "我太难了" "我太难了"， 当收到导师召回的消息时，这句话便脱口而出。纵观我没几天的暑假 ...
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