目录 TCP/UDP TCP：全双工通信、面向连接、可靠 UDP：全双工通信、面向无连接、不可靠 三次握手与四次挥手 三次握手 四次挥手 UDP编程 1.通信流程 2.函数接口 TCP/UDP UDP TCP 协议相同点：都存在于传输层，全双工通信 TCP&…

MSCKF7讲：特征管理与优化 文章目录 MSCKF7讲：特征管理与优化1 Feature.h2 OptimizationConfig3 initializePosition三角化LM优化3.1 计算归一化坐标深度初值generateInitialGuess① 理论推导② 代码分析 3.2 计算归一化误差cost① 理论推导② 代码分析 3…

Flash Attention 是 由 Tri Dao 和 Dan Fu 等人在2022年的论文 FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness 中 提出的， 论文可以从 https://arxiv.org/abs/2205.14135 页面下载，点击 View PDF 就可以下载。 下面我…

Redis 是一个高性能的、基于内存的键值对存储系统，广泛用于缓存、会话管理、排行榜和消息队列等场景。它的高效性得益于其独特的实现原理和机制，Redis支持丰富的数据结构和多种持久化、复制、集群和发布/订阅功能，提供了灵活性和高可用性。 …

深度学习概述 深度学习的特点 优点 性能更好 不需要特征工程 在大数据样本下有更好的性能 能解决某些传统机器学习无法解决的问题 缺点 小数据样本下性能不如机器学习 模型复杂 可解释性弱 深度学习与传统机器学习相同点 深度学习、机器学习是同一问题不同的解决方法 …

179. 最大数（简单） 给定一组非负整数 nums，重新排列每个数的顺序（每个数不可拆分）使之组成一个最大的整数。 注意：输出结果可能非常大，所以你需要返回一个字符串而不是整数。 解法一、自定义比较…

引言 随着深度学习模型的应用越来越广泛，其可解释性问题也变得日益重要。深度学习模型的复杂性使得它们在许多情况下被视为“黑盒”，难以理解和解释。这种不可解释性在关键领域（如医疗诊断、金融风控）中可能带来严重后果。因此&a…

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresearch/segment-…