Go1.18升级功能 - 模糊测试Fuzz 从零开始Go语言
学习笔记，写到哪是哪。模糊测试也是Go1.18更新的功能点之一。自己测试了一下，初步感觉挺好用的。可以通过模糊测试来进行全自动的测试，不依赖提供的数据集。写法入参使用*testing.F，使用Fuzz方法对入参方法进行模糊测试。使用gotest来执行，执行命令如下后面的时间可以自己设置。看一下执行结果。可以看到测试通过了，中间还有一些测试细节。我们换一个有问题的代码，来试试看。和刚才一样，执行一下看看结果。可以看到很快就发现问题了，在文件同级目录下有个测试数据文件。...
2020最新Java面试题
先自我介绍一下，小编13年上师交大毕业，曾经在小公司待过，去过华为OPPO等大厂，18年进入阿里，直到现在。总感觉自己在面试的时候提出的问题没有一个由浅入深的感觉，总是东一个问题，西一个问题的，所以整理一些面试问题，首先是给自己扫盲，丰富自己的技术栈。RDB和AOF，这里简单说一下，目前的redis支持RDB和AOF混合的方式，4.0以后的版本，开启如下的配置，会生成一个混合的文件，SDS(SimpleDynamicString)，链表，字典，跳跃表，整数集合，压缩列表。修饰类，修饰方法，修饰变量。...
2020最新Java常见面试题及答案
面试题包括以下十九个模块Java基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、JavaWeb模块、异常、网络、设计模式、Spring/SpringMVC、SpringBoot/SpringCloud、Hibernate、Mybatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、MySql、Redis、JVM。165.一张自增表里面总共有7条数据，删除了最后2条数据，重启mysql数据库，又插入了一条数据，此时id是几？79.http响应码301和302代表的是什么？...
Hough变换原理-直线检测
霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。import cv2def HoughLinesP_demo(img_path): img = cv2.imread(img_path) org = img.copy() img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 阈值计算 ret, img = cv2.threshold(img, ..
损失函数大全Cross Entropy Loss/Weighted Loss/Focal Loss/Dice Soft Loss/Soft IoU Loss
目录一、cross entropy loss二、weighted loss三、focal loss四、dice soft loss五、soft IoU loss总结：一、cross entropy loss用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失，这种损失会逐个检查每个像素，将对每个像素类别的预测结果（概率分布向量）与我们的独热编码标签向量进行比较。假设我们需要对每个像素的预测类别有5个，则预测的概率分布向量长度为5：每个像素对应的损失函
深度学习参数初始化（一）Xavier初始化 含代码
Xavier初始化也称为Glorot初始化，因为发明人为Xavier Glorot。Xavier initialization是 Glorot 等人为了解决随机初始化的问题提出来的另一种初始化方法，他们的思想就是尽可能的让输入和输出服从相同的分布，这样就能够避免后面层的激活函数的输出值趋向于0。........................
荐号 | 对你有恩的人，不要请吃饭来报答
作为受惠者，我们常以“改天请你吃饭”作为报答。“改天请你吃饭”，有人只是说说而已，欠下了人情债，选择性遗忘，被人诟病。有人认真履行，请对方吃饭后，互不相欠，失去互动，感情渐渐淡漠。所以，对帮你忙的人，请不要用“请吃饭”来报答。他人为你雨中送伞，你要学会为他人雪中送炭，互利共生，合作共赢。1、社交的本质是交换，但不是等价交换2、敢于欠人情，是一种智慧3、好的关系，相互麻烦今...
深度学习参数初始化（二）Kaiming初始化 含代码
Xavier初始化在ReLU层表现不好，主要原因是relu层会将负数映射到0，影响整体方差。而且Xavier初始化方法适用的激活函数有限：要求关于0对称；线性。而ReLU激活函数并不满足这些条件，实验也可以验证Xavier初始化确实不适用于ReLU激活函数。所以何恺明在对此做了改进，提出Kaiming初始化，一开始主要应用于计算机视觉、卷积网络。...
ubuntu18.04安装gtsam
1、安装相关依赖：sudo apt-get install libeigen3-devsudo apt-get install libtbb-dev2、下载源代码：git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git3、编译安装：cd gtsammkdir build && cd buildcmake ..makesudo make install ......
【Pytorch深度学习50篇】·······第二篇：【人脸识别】（5）
hello啊朋友们，时隔几日我又回来了，脱更了，因为我去驻厂了，驻厂的意思就是去厂里写代码，在没有网络的环境下，对我来说挑战也不小，对我任何程序员来说没网的话，ctrl+c和ctrl+v这一必杀技就没法用了，所以难顶啊。3.训练篇为什么直接就是3了，因为前面已经讲了1和2，不懂就去看，骗流量，哈哈哈。闲话不多说，开始上训练代码，前面数据准备和网络搭建都已经完成了，现在就要开始训练了import torchimport torch.nn as nnimport datasetimpor
【Pytorch深度学习50篇】·······第三篇：【非监督学习】【训练篇】
兄弟萌，我咕里个咚今天又杀回来了，有几天时间可以不用驻场了，喜大普奔，终于可以在有网的地方码代码了，最近驻场也是又热又心累啊，抓紧这几天，再更新一点的新东西。今天主要讲一下非监督学习，你可能要问了，什么是非监督学习，我的理解就是不会给样本标签的，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。这个可以用来干什么，举个例子，在工业场景瑕疵检测的运用中，由于良品的数量远远高于不良品的数量，如果这个时候你要采用监督学习，那么收集样本的时间就多得吓人了，可能你样本还没有收集完全，
【Pytorch深度学习50篇】·······第三篇：【非监督学习】【推理篇】
各位朋友们，大家好，相信大家看了之前的训练篇的文章，应该还是想知道，推理的具体过程，是通过什么来判断OK,NG的。那我们今天这个文章就来坎一坎。1.具体算法流程图大家看到这里可能就会有个疑问了，你的阈值图是个什么玩意，干嘛的，凭空产生的？2.阈值图好好，我先来讲讲阈值图怎么得到的。首先我们已经训练好了一个非监督的模型，我们也有了刚刚用于训练的一大批训练图片，我们就是用这一批训练图片来得到的这个阈值图。我们直接上代码，我通过代码来给大家解释一下怎么回事。import torchi.
【Pytorch深度学习50篇】·······第四篇：【Segmentation】【3】----- Deeplab V3+ 推理
兄弟们，我杀疯了，一日两更。推理片已经写好了，请查收先给大家一下整个项目的链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1hwWF4-rfpiUBGUAZfWIgTQ提取码：qlwo项目的文件结构是这样的：model文件夹中，提供了一个我训练好的模型，因为deeplabv3+的模型还是比较大的，大概210M，所以建议开个百度云会员（这里也建议百度云给我点广告费，或者免除我的会员费）DATA是这个项目用到的数据集和标注好的标注数据。有兴趣可以自行下载来跑一跑给大...
【Pytorch深度学习50篇】·······第五篇：【YOLO】【2】-----数据标签的准备
兄弟们，朋友们，为期两周的驻场生活结束了，没准说不定啥时候有要去，所以抓紧把YOLO篇搞定，驻场可是太累了，早6晚9，这和早9晚6可是一个天上一个地下啊，好了，废话不多说，今天进入YOLO中最难理解的部分。2.dataset 数据准备和创建标签先上代码吧，我们一点一点来讲from torch.utils.data import Dataset, DataLoaderfrom torchvision.transforms import transformsimport torchimpo
【Pytorch深度学习50篇】·······第五篇：【YOLO】【4】-----推理篇
假设兄弟们之前的内容已经看完了，训练也有自己的数据集了，也训练出了自己的模型，所以我们接下就来看看模型的效果，我们这里没有任何指标性的数据，仅仅是看看效果，别杠我啊，兄弟们。那就先上两张效果图吧.这是某年的全名星东西部的照片，东部有我喜欢的罗斯。西部有大家喜欢的KOBE(btw,我有一个科比亲笔签名的篮球，还是2001总决赛的球，听说老值钱了。)看到这个图，估计大家就知道我肯定是上年纪了，哈哈哈哈。可以看到，检测效果还是可以的，虽然不完美，因为训练的时间，样本增强，以前损失函数都没有搞，所以这.
【Pytorch深度学习50篇】·······第五篇：【YOLO】【3】-----训练篇
一周过去了，我赶在一周的尾巴上来继续写文章了，上周不算忙，至少不用去驻场了，日子好过多了。不过苦了小兄弟们了，他们去驻场了。来这个现在这个公司快两年了，大概是今年5月份开始，我们一个初创公司开始和这个行业的巨头开始对着干，老板也是真相信我们啊，别人公司什么体量，我们公司什么体量，根本不是一个数量级，就这样还初生牛犊不怕虎，他不怕，我怕，但是又能怎么着呢，环境就是这么残酷，你不硬着头皮上，就只能灰溜溜的走。负重前行吧。明知山有虎，偏向虎上行的精神。好了，废话说多了，回归主题，YOLO的训练，之前我们网
OpenCV DNN模块黑白图片上色修复
大家新年快乐啊，时隔多日，今天又来给博客添砖加瓦了，话不多说，我们先上效果图吧图片左边部分是原始的黑白图像，右边是生产的彩色图片。这个项目是基于在加利福尼亚大学，伯克利，Richard Zhang，Phillip Isola和Alexei A. Efros开发的研究工作--Colorful Image Colorization论文地址：https://arxiv.org/pdf/1603.08511.pdf作者项目github地址：https://github....
【Pytorch深度学习50篇】·······第七篇：【4】GAN生成对抗网络---cycleGAN
本来GAN这系列我只打算说到pix2pix的，但是情况有变，因为有人再看(感谢各位老铁支持)所以决定再来一篇难度更大的GAN----cycleGAN，这次我们来个莫奈画生成，上强度！！4.CycleGAN4.1 cycleGAN的模型结构仍旧是：生成器+判别器好了，这次肯定有人要说了，这哪里变难了，感觉比之前的都简单。其实并不是的，cycle这个单词就是循环，弯弯绕绕的意思，你看你一会晕不晕。希望别晕。4.2算法逻辑还是先来介绍一下数据集monet2photo，莫奈画和自
你被MySQL 中的反斜杠 \\坑过吗？
在MySQL中有很多特殊符号都是相当恶心的，比如字符串中有单引号（'）、双引号（"）、反斜杠（\）等等，同学们可以先脑补一下可能会出现啥问题？在我们平时操作SQL中，一不注意这些符号就会给你背上一口锅。你还别不信，听叔一句劝，这里的水很深，有些东西，你把握不住…《潘嘎之交》好了，今天咱们就一起针对最膈应人的反斜杠（\），来看看都有哪些坑。一、INSERT语句中有反斜杠（\）1、实际测试INSERT INTO `demo0526` (`id`,&n
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