目录 Linux权限理解1.Xshell命令以及运行原理2.linux权限的学习2.1linux权限的切换2.2linux权限的概念2.3linux权限管理2.3.1linux中文件访问者的分类2.3.2文件类型和访问权限(文件属性)2.3.2.1文件类型2.3.2.2文件权限拓展—文件的起始权限 2.3.3文件权限管理2.3.4文件权限的应…

欢迎关注个人主页：逸狼 创造不易，可以点点赞吗~ 如有错误，欢迎指出~ 目录 实例3:线程池 参数解释 核心线程数, 最大线程数 允许空闲的最大时间 ,时间单位 任务队列(阻塞队列) 线程工厂>工厂设计模式 拒绝策略 使用举例 模拟实现一个线…

引言 在机器学习和深度学习中，损失函数（Loss Function）是模型训练过程中一个不可或缺的部分。它用来度量模型预测结果与真实值之间的差异，从而指导模型参数的优化。合理选择损失函数对于提高模型的准确性和泛化能力至关重要。本文…

连接池（Connection Pool） 是一种数据库连接管理技术，用于在应用程序和数据库之间管理数据库连接。连接池通过预先创建和维护一定数量的数据库连接，将这些连接放入一个“池”中，供应用程序重复使用。这种方法避免了频繁…

1. 安装必要软件 sudo apt update sudo apt-get install -y build-essential sudo apt-get install -y cmake-gui git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install -y python3-dev python3-numpy libtbbmalloc2 libtbb-…

文章目录 文章列表五、MoCo V15.1 文章摘要5.2 实验结果5.3 文章图示图 1: Momentum Contrast (MoCo) 训练方法概述图 2: 三种对比损失机制的比较 六、SimCLR V16.1 文章摘要6.2 文章实验6.3 文章图示图 1: ImageNet Top-1 Accuracy of Linear Classifiers图 2: 对比学习框架图…

目录 1. L1 Loss 2. NLL Loss (Negative Log Likelihood Loss) 3. NLLLoss2d 4. Gaussian NLL Loss 5. MSE Loss (Mean Squared Error Loss) 6. BCE Loss (Binary Cross-Entropy Loss) 7. Smooth L1 Loss 8. Cross Entropy Loss 1. L1 Loss 作用：计算预测值…

【洛谷】P11062 【MX-X4-T2】「Jason-1」加法 的题解 题目传送门 离 CSP 初赛只剩两天了，祝各位 OIers rp !!! 题解 挺有意思的一道思维题，不过比赛的时候没想出来。 需要分类讨论两种情况: 当 a a a， b b b 为异号时 当 a a a, b b…