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Kernel Locking Techniques
Proper locking can be tough—real tough. Improper locking can result in random crashes and other oddities. Poorly designed locking can result in code that is hard to read, performs poorly and makes your fellow kernel developers cringe. In this article, I explain why kernel code requires locking, provide general rules for proper kernel locking semantics and then outline the various locking primitives in the Linux kernel.
53620编辑于 2022-05-13 - 来自专栏along的开发之旅
Smart Pointer Programming Techniques
转自： https://www.boost.org/doc/libs/1_74_0/libs/smart_ptr/doc/html/smart_ptr.html#techniques boost写的智能指针技术
1.9K10发布于 2020-10-10 - 来自专栏卡少编程之旅
techniques about VsCode
VScode的插件记录 用VS code来做网页web开发，目前安装的插件有 HTML Snippets JavaScript Snippet Pack jQuery Code Snippets(jQuery提示) HTML CSS Support(CSS提示) Path Intellisense(HTML中SRC路径自动补全) View In Browser(按Ctrl+F1快速在浏览器里浏览) HTML CSS Class Completion(写类时的自动提示补全) Sass(用scss写css时的语
959100发布于 2018-05-16 - 来自专栏正则
iOS Core Animation:Advanced Techniques
到目前为止，我们已经探讨过CALayer类了，同时我们也了解到了一些非常有用的绘图和动画功能。但是Core Animation图层不仅仅能作用于图片和颜色而已。本章就会学习其他的一些图层类，进一步扩展使用Core Animation绘图的能力。
2.5K30发布于 2021-09-02 - 来自专栏算法channel
AI之嵌入技术（Embedding techniques)
嵌入技术 （Embedding techniques) 正如我们前面所说的，TFM和TFIDF数值矩阵主要是根据单词在文本中出现的频率而得到的，它没有考虑到词语之间的相似性。
88820发布于 2020-02-21 - 来自专栏hsdoifh biuwedsy
Classification and regression techniques: decision tree and knn
Lectures 12 and 13: Classification and regression techniques: decision tree and k-nearest neighbor -understand
64920发布于 2021-05-19 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Improved Techniques for Training Single-Image GANs
最近，人们对从单个图像而不是从大型数据集学习生成模型的潜力产生了兴趣。这项任务意义重大，因为它意味着生成模型可以用于无法收集大型数据集的领域。然而，训练一个能够仅从单个样本生成逼真图像的模型是一个难题。在这项工作中，我们进行了大量实验，以了解训练这些方法的挑战，并提出了一些最佳实践，我们发现这些实践使我们能够比以前的工作产生更好的结果。一个关键点是，与之前的单图像生成方法不同，我们以顺序的多阶段方式同时训练多个阶段，使我们能够用较少的阶段来学习提高图像分辨率的模型。与最近的最新基线相比，我们的模型训练速度快了六倍，参数更少，并且可以更好地捕捉图像的全局结构。
54420编辑于 2023-10-07 - 来自专栏码字搬砖
读 4 Techniques for Writing Better Java
4 Techniques for Writing Better Java一文中，作者提到了 4个小技巧。 1.协变返回类型，说了就是可以返回子类。
61120发布于 2020-03-17 - 来自专栏鸿鹄实验室
读书笔记《antivirus-bypass-techniques》
本文是基本图书《Antivirus Bypass Techniques: Learn practical techniques and tactics to combat, bypass, and 也就是一本免杀书籍，国内好久没有免杀类的书了，不如来看看国外的，有兴趣的可以自行找一找，下载看一下，亚马逊上也有，地址如下： https://www.amazon.com/Antivirus-Bypass-Techniques-practical-techniques 跟上面的类似，一个开sockets的demo 4、技术总结 第四部分，红队操作中的免杀 一上来给了个wmi查杀软进程的脚本 import wmi print("Antivirus Bypass Techniques
1.2K30发布于 2021-08-25 - 来自专栏社区的朋友们
Kaggle实战：House Prices: Advanced Regression Techniques（下篇）
作者：郭小发 接上一篇《Kaggle 实战-House Prices: Advanced Regression Techniques（上篇）》 初步模型 这次题目给的自变量有很多，我们需要从中挑选对房价影响最大的变量
5.6K20发布于 2017-05-12 - 来自专栏社区的朋友们
Kaggle实战：House Prices: Advanced Regression Techniques（上篇）
数据集 这次选择的竞赛网址为：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 竞赛给了已经成交的近1500座房子的 接下篇《Kaggle 实战-House Prices: Advanced Regression Techniques （2）》
7.9K10发布于 2017-05-11 - 来自专栏CoderJia的工作笔记
RAG_Techniques：深入解析GitHub热门RAG技术宝库
本文将带您深入探索GitHub上备受瞩目的RAG_Techniques项目，这是目前最全面的RAG技术集锦之一，为研究人员和实践者提供了丰富的高级技术实现和示例。 项目概述 项目名称：RAG_Techniques 创建者：NirDiamant 项目地址：https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques 主要功能：展示和实现各种先进的检索增强生成 安装和使用教程 要开始使用RAG_Techniques项目，请按照以下步骤操作： 1、克隆仓库： git clone https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques.git 同时，许多技术还提供了可执行脚本版本，位于 all_rag_techniques_runnable_scripts目录中。 无论您是刚接触 RAG 的初学者，还是寻求改进现有系统的经验丰富的开发者，RAG_Techniques项目都能提供有价值的指导和灵感。
1.1K21编辑于 2025-05-07 - 来自专栏foochane
【翻译】A New Approach for Sparse Matrix Classification Based on Deep Learning Techniques
Conference on Cluster Computing A New Approach for Sparse Matrix Classification Based on Deep Learning Techniques
1.3K20发布于 2019-05-23 - 来自专栏Unity游戏开发
Unity-Optimizing Unity UI（UGUI优化）05 UI Optimization Techniques and Tips
Layout组件性能开销比较大，因为其子元素在位置和大小发生变化的时候会被设置为脏的。如果Layout中的元素数量比较小并且元素比较小，并且Layout有比较简单的结构，那么可以使用基于RectTransform-based layout代替Layout。 通过分配RectTransform的锚点，RectTransform的位置和大小可以基于它们的父节点。比如，一个简单的两列布局可以通过下面两个RectTransform实现： The left column’s anchors should be X: (0, 0.5) and Y: (0, 1) The right column’s anchors should be X: (0.5, 1) and Y: (0, 1)
1.4K20发布于 2019-07-23 - 来自专栏数据饕餮
Building the Unstructured Data Warehouse: Architecture, Analysis, and Design
Building the Unstructured Data Warehouse: Architecture, Analysis, and Design earn essential techniques Babel, and lack of natural relationships Avoid the Data Junkyard and combat the Spider's Web Reuse techniques traditional data warehouse and Data Warehouse 2.0, including iterative development Apply essential techniques Techniques such as keeping the unstructured data at its source and using backward pointers are discussed Chapters 11, 12, and 13 put all of the previously discussed techniques and approaches in context through
52520发布于 2019-01-14 - 来自专栏红色石头的机器学习之路
中国台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记16（完结） -- Finale
本节课我们将对机器学习技法课程介绍过的所有内容做个总结，分成三个部分：Feature Exploitation Techniques，Error Optimization Techniques和Overfitting Elimination Techniques。 Error Optimization Techniques 接下来我们将总结一下本系列课程中介绍过哪些优化技巧。 Overfitting Elimination Techniques Feature Exploitation Techniques和Error Optimization Techniques都是为了优化复杂模型 Techniques和Overfitting Elimination Techniques。
83700发布于 2017-12-28 - 来自专栏机械之心
EMC 知识总结
的低压供电系统电压波动和闪烁测试 EN/IEC 61000-4-2：Electromagnetic compatibility (EMC) Part 4-2: Testing and measurement techniques test ESD 静电放电抗扰 EN/IEC 61000-4-3：Electromagnetic compatibility (EMC) Part 4-3: Testing and measurement techniques 辐射，射频，电磁场抗扰度 EN/IEC 61000-4-4：Electromagnetic compatibility (EMC) Part 4-4: Testing and measurement techniques 电瞬变脉冲群抗扰度 EN/IEC 61000-4-5：Electromagnetic compatibility (EMC) - Part 4-5: Testing and measurement techniques test 浪涌抗扰度 EN/IEC 61000-4-6：Electromagnetic compatibility (EMC) - Part 4-6: Testing and measurement techniques
3.2K21编辑于 2023-04-07 - 来自专栏数据派THU
低资源如何用深度模型？【2022新书】高效深度学习: 更快更小更好的模型，Efficient Deep Learning全面解答
Learning Efficient Deep Learning Mental Model of Efficient Deep Learning Summary Part II: Effciency Techniques 压缩技术导论 Introduction to Compression Techniques An Overview of Compression Quantization Exercises: Compressing from the Mars Rover Project: Quantizing a Deep Learning Model Summary 学习技术导论 Introduction to Learning Techniques Learning Techniques and Efficiency Data Augmentation Distillation Summary 高效架构 Efficient Architectures Long-Term Dependencies Using Attention Efficient On-Device Convolutions Summary 高级压缩技术 Advanced Compression Techniques
53330编辑于 2022-08-29 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
使用 Node.js 定制你的技术雷达：上篇
│ └── radar │ ├── languages-and-frameworks │ ├── platforms │ ├── techniques const { readFileSync, existsSync } = require("fs"); app.get("/", (req, res) => res.redirect("/cn/radar/techniques ="9142" data-blip-status="c" data-event-action="Click to Summary" data-event-category="Tech Radar - Techniques class="blip-name" style="display: inline;">基础设施即代码 <a class="non-js-blip-desc-link" href="<em>techniques</em> 抽象通用页面模版 通过观察发现 cn/radar 目录下的 languages-and-frameworks、platforms、<em>techniques</em>、tools 结构完全一致，如果我们将页面当前的数据去除
1.1K00发布于 2020-09-05 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
使用 Node.js 定制你的技术雷达：上篇
│ └── radar │ ├── languages-and-frameworks │ ├── platforms │ ├── techniques const { readFileSync, existsSync } = require("fs"); app.get("/", (req, res) => res.redirect("/cn/radar/techniques ="9142" data-blip-status="c" data-event-action="Click to Summary" data-event-category="Tech Radar - Techniques class="blip-name" style="display: inline;">基础设施即代码 <a class="non-js-blip-desc-link" href="<em>techniques</em> 抽象通用页面模版 通过观察发现 cn/radar 目录下的 languages-and-frameworks、platforms、<em>techniques</em>、tools 结构完全一致，如果我们将页面当前的数据去除
1.1K10发布于 2020-09-10
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