本文旨在介绍深度学习架构，包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。
图像文本匹配，顾名思义，就是度量一幅图像和一段文本的相似性，该技术是多个模式识别任务的核心算法。例如，在图像文本跨模态检索任务中，当给定查询文本，需要依据图像文本的相似性去检索内容相似的图像；在图像描述生成任务中，给定一幅图像，需要依据图像内容检索相似的文本，并以此作为(或者进一步生成)图像的文本描述；在图像问答任务中，需要基于给定的文本问题查找图像中包含相应答案的内容，同时查找的视觉内容反过来也需要检索相似文本预料作为预测答案。 .
cd 切换目录 > cd ../ #切换到父级目录 > cd /tmp # 切换到/tmp目录 > cd ~ # 切换到当前用户的家目录 ls命令 查看文件与目录的命令,list的缩写 > ls -l #列出长数据串，包含文件的属性与权限数据等 > ls -a #列出隐藏文件 > ls -d # 列出目录本身,而不是列出目录的文件数据 > ls -lh # 将文件容量以较易读的方式（GB，kB等）列出来 > ls -lR #连同子目录的内容一起列出（递归列出），等于该目录下的所有文件都会显示
树是一种常见的数据结构，其中的节点通过边相互连接。在Java中，我们可以使用递归或迭代来实现树的遍历、查找和平衡操作。下面将详细介绍如何使用Java实现树的前序遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历、查找操作和平衡操作。
diff是什么？diff就是比较两棵树，render会生成两颗树，一棵新树newVnode，一棵旧树oldVnode，然后两棵树进行对比更新找差异就是diff，全称difference，在vue里面 diff 算法是通过patch函数来完成的，所以有的时候也叫patch算法
玩过Linux的人都会知道，Linux中的命令的确是非常多，但是玩过Linux的人也从来不会因为Linux的命令如此之多而烦恼，因为我们只需要掌握我们最常用的命令就可以了。当然你也可以在使用时去找一下man，他会帮你解决不少的问题。然而每个人玩Linux的目的都不同，所以他们常用的命令也就差异非常大，而我主要是用Linux进行C/C++和shell程序编写的，所以常用到的命令可以就会跟一个管理Linux系统的人有所不同。因为不想在使用是总是东查西找，所以在此总结一下，方便一下以后的查看。不多说，下面就说说我
假设有一个1~100之间的数字，你来猜这个数是多少，每猜一次可以得到三种回答：正确、大了或小了。如何保证用最少的次数猜对？很多人会想到先猜50，如果猜大了，说明答案比50小，然后猜25...用这种方法，每次都可以将数字的范围缩小一半，对于1~100之间的任何数，最多都只需要7次就能找到答案。
1. 单例设计模式: 整个应用程序中只有该类的一个实例，类的构造方法私有化，提供一个方法，该类自己创建实例，提供公共静态方法返回该类的实例 单例设计模式分为懒汉式和饿汉式。 饿汉式：在使用该类之前就已经将该类的对象创建完成，使用公共方法返回，没有线程安全问题，占用了内存空间。 懒汉式：需要的时候在进行创建，多线程环境下存在线程安全问题，需要在返回公共对象的方法上添加同步代码块 DCL：双检锁机制。第一次进入方法时检查对象是否已经被实例化，如果没有则进入到同步代码块中，在实例化该对象之前，再次进行检查对象是否已经被实例化。 使用场景：Jsp中的Application对象就是单例设计模式，该类用于项目中加载Xml文件，完成多个客户端之间的数据共享。 2. 工厂设计模式： 工厂设计模式提供了一种创建对象的一种方法。 隐藏创建对象的逻辑，实现创建对象和对象的使用过程解耦。 简单工厂：在工厂类中定义方法用于创建某个接口的实现类，方法的参数为对象所在类的接口，根据传入该接口的实现了创建不同的对象。角色：抽象产品，具体产品，具体工厂。 工厂方法：将工厂提取成一个接口或抽象类，具体生产什么产品由子类决定。角色：抽象产品类，具体产品类，抽象工厂类，具体工厂类。 抽象工厂：为创建一组相关或者是相互依赖的对象提供的一个接口，不需要指定具体类。角色：和工厂方法一致。 3. 代理设计模式： 一个类代表另外一个类的功能，这种类型的设计模式属于结构型模式。为对象提供一个代理用于控制对该对象的访问。 静态代理实现方式：①定义一个接口以及实现类，②定义一个代理类实现该接口。③在代理类中重写接口方法时调用实现类的方法。 JDK实现动态代理(通过反射实现，获得目标类的实例和调用目标类的方法)。实现方式：①创建一个接口以及实现类。②定义一个代理类实现InvocationHandler接口，重写invoke方法。使用代理对象调用方法，完成对目标方法功能的增强。 CGLib实现动态代理(CGLib通过继承的方式实现动态代理。核心为MethodInterceptor接口和Enhancer类)。实现方式：①创建代理类实现MethodInterceptor接口，生成方法的拦截器。②CGLib定义的intercept()方法(MethodInterceptor中的方法)，拦截所有目标类的调用。③使用Enhancer类提供的方法完成对代理对象调用方法的拦截和代理对象的创建。 Spring中的AOP使用JDK和CGLib两种方式完成对代理类的创建。 4. 装饰者设计模式： 向一个现有的对象添加新功能，但又不改变其结构。装饰者设计模式本质是创建一个装饰类，用来包装原有类。将已有对象传入另一个类的构造器中创建新的对象来增强实现。就新增功能来说，装饰着设计模式相比生成子类更加灵活。 实现方式：
玩过Linux的人都会知道，Linux中的命令的确是非常多，但是玩过Linux的人也从来不会因为Linux的命令如此之多而烦恼，因为我们只需要掌握我们最常用的命令就可以了。当然你也可以在使用时去找一下man，他会帮你解决不少的问题。然而每个人玩Linux的目的都不同，所以他们常用的命令也就差异非常大，而我主要是用Linux进行C/C++和shell程序编写的，所以常用到的命令可以就会跟一个管理Linux系统的人有所不同。因为不想在使用是总是东查西找，所以在此总结一下，方便一下以后的查看。不多说，下面就说说我最常用的Linux命令。
Bert通过双向LM处理语言理解问题，GPT则通过单向LM解决生成问题，那如果既想拥有BERT的双向理解能力，又想做生成嘞？成年人才不要做选择！这类需求，主要包括seq2seq中生成对输入有强依赖的场景，例如翻译，生成式问答，文本摘要等等
操作Linux这些命令够用了 玩过Linux的人都会知道，Linux中的命令的确是非常多，但是玩过Linux的人也从来不会因为Linux的命令如此之多而烦恼，因为我们只需要掌握我们最常用的命令就可以了。当然你也可以在使用时去找一下man，他会帮你解决不少的问题。然而每个人玩Linux的目的都不同，所以他们常用的命令也就差异非常大，而我主要是用Linux进行C/C++和shell程序编写的，所以常用到的命令可以就会跟一个管理Linux系统的人有所不同。因为不想在使用是总是东查西找，所以在此总结一下，方便一下以
题目的答案提供了一个思考的方向，答案不一定正确全面，有错误的地方欢迎大家请在评论中指出，共同进步。
这个算法是Arrays.java中给基本类型的数据排序使用的具体实现。它针对每种基本类型都做了实现，实现的方式有稍微的差异，但是思路都是相同的，所以这里只挑了int类型的排序来看。
React 中的事件，是对原生事件的封装，叫做合成事件。抽象出一层合成事件，是为了做兼容，抹平不同浏览器之间的差异。
注意，rm 命令是一个具有破坏性的命令，因为 rm 命令会永久性地删除文件或目录，这就意味着，如果没有对文件或目录进行备份，一旦使用 rm 命令将其删除，将无法恢复，因此，尤其在使用 rm 命令删除目录时，要慎之又慎。
1.Motivation ---- 搜索查找是管理文件系统常用的操作，虽然动作逻辑本质上是匹配，很简单，但搜索也有很多种花样,可以用来加速搜索，快速提取想要的内容 最简单的搜索：你想递归遍历从当前目录下所有子目录以及子目录下的文件，得以了解这个目录组织结构 基于文件名的搜索：你想递归搜索从当前目录下所有拥有特定文件名或者后缀的文件 基于文件路径的搜索：你想递归搜索从当前目录下所有拥有特定路径名的路径 文件名反向排除的搜索：你不知道目标文件可能是什么但可以确定目标文件绝不是什么，需要将不可能的文件排除在外 目
https://leetcode.cn/problems/binary-search/
所有功能函数都是操作学员信息，所有存储所有学员信息应该是一个全局变量，数据类型为列表。
告诉bash如果任何语句的执行结果不是true则应该退出。这样的好处是防止错误像滚雪球般变大导致一个致命的错误。
上篇文章主要分享了的一个commonJS规范的问题，那么今天接着昨天的话题继续聊一聊nodejs的模块儿查找机制
r：recursive，递归地，即复制所有文件 f：force，强制覆盖 d：如果源文件为链接文件，也只是把它作为链接文件复制过去，而不是复制实际文件
你有没有过这样的经历，当你在吃东西的时候，发现自己没有多余的手来调节电影的音量，或者调节屏幕的亮度？在本文，我们将看到如何使用最先进的人工智能技术来解决这个问题，通过眼球运动把相应命令下达到你的计算机。
这篇文章中，我们主要介绍一下结构型设计模式，以及讨论结构型设计模式中代理模式、装饰者模式、适配器模式和桥接模式有哪些及其差异点。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 Use your eyes and Deep Learning to command your computer — A.I. Odyssey part. 2，作者为 Julien Despois。 翻译 | 陶玉龙、老赵 校对 | Lamaric 审核 | Lamaric
DFS的这种递归性质可以使用堆栈来实现。基本思想如下： 选择一个起始节点并将其所有相邻节点推入堆栈。 从堆栈中弹出一个节点选择下一个要访问的节点，并将其所有相邻节点推入堆栈。 重复此过程，直到堆栈为空。但是，请确保已标记访问的节点。这将防止多次访问同一节点。如果未标记访问的节点，并且多次访问同一节点，则可能会陷入无限循环。
chgrp命令主要作用是改变文件或目录所属的群组属性，与chown命令类似，区别在于chgrp命令可以是普通所有者权限可执行，chgrp命令只能修改文件或目录的所属群组，而chown命令必须要用root权限执行，且既可以改变文件或目录的群组也可修改文件或目录的群组属性，基本语法格式如下：
给你一个数列 (7, 3, 10, 12, 5, 1, 9)，要求能够高效的完成对数据的查询和添加
我们看两道关于动态规划的算法题。第一题的题目如下：在某些语言例如拉丁语，泰语，他们没有空格将不同意思的单词分开，因此有些字处理软件在处理这样语言时，给定一串字符串，它必须有办法将他们分割成有意义的单词组合。我们有一个单词对照表，例如[“cat”, “cats”, “eat”, “mice”, “seat”], 同时给定一个字符串”catseatmic”,那么根据单词对照表，它可以分解成句子如下：cat seat mice, 或者 cats eat mice ，请给出算法，在给定对照表和字符串后，将它分解成对应单词组合。
在线whois查询域名注册时留下的信息，如：管理员姓名、邮箱等。 在线whois地址：https://whois.chinaz.com/
这是一个非常基本，也是大家经常需要使用的命令，它用于切换当前目录，它的参数是要切换到的目录的路径，可以是绝对路径，也可以是相对路径。如：
复杂度是衡量算法好坏的标准之一，我们需要掌握计算算法时间复杂度和空间复杂度的方法。计算时间复杂度的方法一般是找到执行次数最多的语句，然后计算语句执行次数的数量级，最后用大写 O 来表示结果。
《Algorithms Unlocked》是 《算法导论》的合著者之一 Thomas H. Cormen 写的一本算法基础。
这道题很简单，我们只需要遍历一遍数组，利用异或操作的性质（一个数与自身异或结果为0，任何数与0异或还是其本身）
我们提出了一种新的方法，将不成对的对比度计算机断层扫描（CT）转换为非对比度CT扫描，反之亦然。解决这项任务有两个重要的应用：（i）为注射造影剂不是一种选择的患者自动生成对比CT扫描，以及（ii）通过在配准前减少造影剂引起的差异来增强对比CT和非对比CT之间的对准。我们的方法基于循环一致的生成对抗性卷积变换器，简称CyTran。由于循环一致性损失的积分，我们的神经模型可以在未配对的图像上进行训练。为了处理高分辨率图像，我们设计了一种基于卷积和多头注意力层的混合架构。此外，我们还介绍了一个新的数据集Coltea-Lung-CT-100W，其中包含从100名女性患者中收集的3D三相肺部CT扫描（共37290张图像）。每次扫描包含三个阶段（非造影、早期门静脉和晚期动脉），使我们能够进行实验，将我们的新方法与最先进的图像风格转移方法进行比较。我们的实证结果表明，CyTran优于所有竞争方法。此外，我们表明CyTran可以作为改进最先进的医学图像对齐方法的初步步骤。
我们使用的Linux服务器，虽然有很多不同的发行版，但他们的文件目录都有一些相似性。Linux目录配置的依据是FHS（https://www.pathname.com/fhs/）标准。FHS建议根目录最好单独分区，尤其与安装的应用程序分开，这样根目录所在的文件系统不容易发生问题。
对于Linux初学者来说，最头疼的莫过于各种各样的英文指令，比如什么 ls 、touch、pwd 等等，如果单纯的依靠文档学习，理解起来是比较困难的。于是我决定花费大量时间，总结多达40+条基础指令用法，配合动图演示，让大家能够轻松理解、掌握它们，指令很多，文章很长，有需要的同学可以通过文章目录跳转查看指定指令。
我们都知道在 Mysql 中，索引是非常重要的内容，因为他对我们的查询会有非常大的帮助，所以，我们今天就来看看这个 Mysql 的索引。
《菜鸟也能“种”好二叉树！》一文中提到了：为了方便查找，需要进行分层分类整理。而满足这种目标的数据结构之一就是树。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/152803.html原文链接：https://javaforall.cn
自从 2012 年在一个图像识别比赛上，一个神经网络的性能超过人类后，深度学习就火了起来，但当时只有少数人会预料到接下来会发生什么。
域名系统（Domain Name System，简称DNS）是互联网的一项核心服务，其主要功能是将易于记忆的域名（例如www.example.com）转换成对应的IP地址（例如192.0.2.1）。这样的转换使得用户可以方便地通过域名访问互联网上的服务器，而无需记住复杂的数字IP地址。
链接：https://juejin.im/post/5b9770056fb9a05d2f3692ce
defer 是“渲染完再执行”，async 是“下载完就执行”，defer 如果有多个脚本，会按照在页面中出现的顺序加载，多个async 脚本不能保证加载顺序
在汉诺塔游戏例子中，如果你需要移动的盘子很多时，程序运行就会消耗很长时间来计算结果。可以回顾下 —>算法篇-python递归算法
在学习算法的过程中，我们除了要了解某个算法的基本原理、实现方式，更重要的一个环节是利用big-O理论来分析算法的复杂度。在时间复杂度和空间复杂度之间，我们又会更注重时间复杂度。 时间复杂度按优劣排差不多集中在： O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n2), O(nk), O(2n) 到目前位置，似乎我学到的算法中，时间复杂度是O(log n),好像就数二分查找法，其他的诸如排序算法都是 O(n log n)或者O(n2)。但是也正是因为有二分的 O(log n), 才让很
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