一、 问题描述： 华为地图服务“我的位置”能力，在中国大陆地区，向用户展示他们在地图上的当前位置与用户的实际位置存在较大的偏差。 具体差别可以查看下方的图片： 二、 偏差较大的原因： 华为Map SDK在中国大陆使用的地理坐标系是GCJ02。 点击“我的位置”控件，获取的定位经纬度的地理坐标系是WG
### 一、 问题描述： 华为地图服务“我的位置”能力，在中国大陆地区，向用户展示他们在地图上的当前位置与用户的实际位置存在较大的偏差。 具体差别可以查看下方的图片： ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2396482/202306/2396482-2
摘要：所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。 本文分享自华为云社区《模型压缩-pytorch 中的模型剪枝方法实践》，作者：嵌入式视觉。 一，剪枝分类 所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什
# FIO的再学习-不同Raid性能验证 ## 背景 ``` 发现自己对iodepth的和num_jobs的理解存在偏差 找了一些资料才发现自己很多地方做的不对. 这里找到一个新资料可以进行模拟数据库的测试 ``` ## 测试配置文件 ``` # R/W: 8/2 # ThreadPool Num:
如何改善模型的表现 学过正交化，如何设立开发集和测试集，用人类水平错误率来估计贝叶斯错误率以及如何估计可避免偏差和方差。现在把它们全部组合起来写成一套指导方针，如何提高学习算法性能的指导方针。 所以想要让一个监督学习算法达到实用，基本上希望或者假设可以完成两件事情。首先，的算法对训练集的拟合很好，这
国产CPU制造工艺与部分性能总结 背景 最近一段时间验证了很多国产CPU的性能. 感觉很多地方与之前的理解有一些偏差. 前几天总结了部分架构和指令集相关的差异 今天想着总结一下制造相关的部分. 希望能够更全面的了解国产化的相关内容. 频率相关 想到制程, 第一反应就是会影响主频这一重要属性 第一款打
在前面我们介绍过new运算符，这个操作实际上上包含了如下3个步骤： 调用operator new的标准库函数。此函数会分配一块内存空间以便函存储相应类型的实例； 调用相应类的构造函数； 返回一个指向该对象的指针。 在第一步中，其实我们可以自己写个operator new函数对标准库函数进行重载，通常
个人认为数据结构有点偏向理论知识点，从这些理论知识点，我们可以知道各种数据结构的特点，然后在特定的场景下使用对应的数据结构来存储。 基础的数据结构 从逻辑上来说基础的数据结构只有线性结构、非线性结构，也就是数组、链表。其他复杂一点的如队列、栈、树、图、hash table 都可以通过数组和链表的方式
Java中Synchronized锁升级通过偏向锁、轻量级锁到重量级锁的动态转变，优化了多线程同步性能。偏向锁减少无竞争场景的开销，轻量级锁借助CAS与自旋优化低竞争环境，重量级锁确保高竞争下的互斥性。合理设计并发模型，监控锁状态并结合其他并发工具以充分利用锁升级优势。
https://www.sohu.com/a/420644570_185599 用生命影响生命 · 一杯咖啡活动组织和社群管理团队招新 公益心理科普自媒体团队招募： 编辑|翻译|校对|美编 文章编号： F20200509 自我成长专刊 本文系咖啡心理英语小组翻译 第 383 篇文章 作者 |杰里米·
让我们继续在`《内核读写内存浮点数》`的基础之上做一个简单的延申，如何实现多级偏移读写，其实很简单，读写函数无需改变，只是在读写之前提前做好计算工作，以此来得到一个内存偏移值，并通过调用内存写入原函数实现写出数据的目的。以读取偏移内存为例，如下代码同样来源于本人的`LyMemory`读写驱动项目，其中核心函数为`WIN10_ReadDeviationIntMemory()`该函数的主要作用是通过用
1.综述 本文以HiveSQL语法进行代码演示。 对于其他数据库来说同样也适用，比如SparkSQL，FlinkSQL以及Mysql8，Oracle，SqlServer等传统的关系型数据库。 已更新第一类聚合函数类，点击这里阅读 ①SQL窗口函数系列一之聚合函数类 ②SQL窗口函数系列二之分组排序窗
本文介绍基于SPSS软件的经典统计学分析与偏度、峰度等常用统计学指标的计算方法~
一个诡异的Python小问题 问题 来自一个基础偏弱的学员，但不知道如何去解释 >>> '' is not None :1: SyntaxWarning: "is not" with a literal. Did you mean "!="? True # 注意结果是会出现的，其实不影
AI搜索引擎不仅能够理解复杂的查询语句，还能够通过学习用户的搜索习惯和偏好，提供更加个性化的搜索结果。本篇文章将介绍7款在这一领域表现出色的AI搜索引擎工具，它们各有特色，但都致力于为用户提供更加智能、高效和精准的搜索体验。 传统的搜索引擎在处理模糊或多义性强的查询时往往力不从心。而AI搜索引擎则可
frida注入的主要思路: 1.找到目标进程,使用ptrace跟踪目标进程 2.获取mmap，dlpoen，dlsym等函数库的偏移 3.获取mmap，在目标进程申请一段内存空间，将在目标进程中找到存放（frida-agent-32/64.so），在此内存空间启动执行各种操作由agent去实现。 补
众所周知，个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容，使得用户更感兴趣，从而提升用户体验，提高用户粘度，之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统，但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性，本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。 推荐算法:协同过滤
https://www.cnblogs.com/kangoroo/p/7273493.html https://www.cnblogs.com/kangoroo/p/7273493.html Elasticsearch的查询语言(DSL)真是不好写，偏偏查询的功能千奇百怪，filter/query/
1.从.c文件到可执行文件，其间经历了几步？ 高级语言是偏向人，按照人的思维方式设计的，机器对这些可是莫名奇妙，不知所谓。那从高级语言是如何过渡到机器语言的呢？这可是一个漫长的旅途呀！ 其中，得经历这样的历程：C源程序－>编译预处理－>编译－>汇编程序－>链接程序－>可执行文件 1.预处理 读取c源
本文将重点介绍 Stack Overflow 发布的2023年度开发人员调查报告中的几项重要发现，即重要编程语言和工具偏好、人工智能在开发工作流程中的应用以及这些趋势对 DevOps 领域可能意味着什么。
