gap

原文地址： https://www.cnblogs.com/luofeel/p/10400954.html 第一次接触Class Activation Mapping这个概念是在论文《Learning Deep Features for Discriminative Localization 》(2016CVPR)中。 简单来说，这篇文章主要介绍了两个核心技术： GAP（Global Average Pooling Layer） 和 CAM（Class Activation Mapping） GAP（全局平均池化层） 在说全局平均池化之前，我想先谈一谈池化层。我们都知道，池化层的作用是正则化。比如说，这是一个VGG-16的模型。 我们可以直观的看到，从卷积层到池化层，深度不变，尺寸变小了。我们使用更小尺寸的特征图来表示输入，虽然会丢失一些信息，但是池化层可以防止过拟合，降低维度，保留主要特征的同时减少计算量，减少了参数数量。 全局平均池化也一样，可以用来正则化。让我们来看一个容易的例子，我想这个相信可以帮助我们理解全局平均池化。 首先是Max pooling（最大池化）。如图所示，最大池化是选择每个子区域的最大值，然后使用子区域的最大值表示该子区域。 Average pooling（平均池化）是指计算出子区域的平均值，用一个平均值来分别表示子区域子区域。 与平均池化类似

目录 (?) [-] 冒泡排序 选择排序 1 直接插入排序 1 二分查找插入排序 希尔入排序 快速排序 归并排序 总结 本篇博客知识点 分别描述了 冒泡，选择，直接插入，二分插入，希尔，快速以及归并排序。同时还有Java实现代码，算法分析和示意图 冒泡排序 算法描述 设待排序记录序列中的记录个数为n 一般地，第i趟起泡排序从1到n-i+1 依次比较相邻两个记录的关键字，如果发生逆序，则交换之。 其结果是这n-i+1个记录中，关键字最大的记录被交换到第n-i+1的位置上，最多作n-1趟。 算法实例 经过五趟可以将 21 25 49 25 16 08 排为由小到大的升序 其中，里面的每一趟的排序示意如下，以第一天49如何配到最后为例 每一趟的结果都是把未排序的最大的那个数字排到最后。 算法代码实现—Java代码实现 工具方法，交换数组中的两个位置 private static void swap(int[] num, int i, int j) { int temp = num[i]; num[i] = num[j]; num[j] = temp; } //优化版---冒泡排序 public void sort2(int [] num){ for(int i=0;i<num.length;i++){ boolean isOK = true; for(int j=0;j<num

索引 1. 插入排序 1.1 直接插入 1.2 折半插入 1.3 希尔排序 2. 交换排序 2.1 冒泡排序 2.2 快速排序 3. 选择排序 3.1 直接选择 3.2 堆排序 4. 归并排序 4.1 迭代归并 总结 1. 插入排序 思想 ：每步将一个待排序的对象, 按其排序码大小, 插入到前面已经排好序的一组对象的适当位置上, 直到对象全部插入为止。 1.1 直接插入 1.1.1 方法： 当插入第i (i >= 1) 个对象时, 前面的V[0], V[1], …, V[i-1]已经排好序。这时, 用V[i]的排序码依次与V[i-1], V[i-2], …的排序码顺序进行比较, 找到插入位置即将V[i]插入, 原来位置上的对象向后顺移。 具体过程： 1. 把n个待排序的元素看成为一个“有序表”和一个“无序表”； 2. 开始时“有序表”中只包含1个元素，“无序表”中包含有n-1个元素； 3. 排序过程中每次从“无序表”中取出第一个元素，依次与“有序表”元素的关键字进行比较，将该元素插入到“有序表”中的适当位置，有序表个数增加1，直到“有序表”包括所有元素。 1.1.2 实例图： 1.1.3 代码： /** * 直接插入排序：将数组从小到大排序 */ #include <iostream> using namespace std; typedef int Index;//下标的别名

　　在传统的计算机算法和数据结构领域，大多数专业教材和书籍的默认语言都是Java或者C/C+ +。当我了解到有一本叫做《数据结构与算法JavaScript描述》时，觉得它是一本很好的针对前端开发者们的入门算法书籍。有一个问题是，很多重要的算法和数据结构知识并没有在这本书里被提到。这些问题对于作为一个晚期强迫症患者的我来说简直不能忍。于是乎，一言不合我就决定自己找资料总结算法。那么，我就从算法领域里最基础的知识点——排序算法总结起好了。 十大经典算法概括图 名词解释： 　　n:数据规模 　　k:“桶”的个数 　　In-place:占用常数内存，不占用额外内存 　　Out-place:占用额外内存 　　稳定性:排序后2个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同 ① 冒泡排序 　　作为最简单的排序算法之一，冒泡排序给我的感觉就像Abandon在单词书里出现的感觉一样， 每次都在第一页第一位 ，所以最熟悉。冒泡排序还有一种优化算法，就是立一个flag，当在一趟序列遍历中元素没有发生交换，则证明该序列已经有序。但这种改进对于提升性能来说并没有什么太大作用。 演示图 　 JavaScript代码实现　 function bubbleSort(arr) { var len = arr.length; for (var i = 0; i < len; i++) { for (var j = 0; j

希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种，它是针对直接插入排序算法的改进。该方法又称缩小增量排序，因DL．Shell于1959年提出而得名。希尔排序实质上是一种分组插入方法。它的基本思想是：对于n个待排序的数列，取一个小于n的整数gap(gap被称为步长)将待排序元素分成若干个组子序列，所有距离为gap的倍数的记录放在同一个组中；然后，对各组内的元素进行直接插入排序。 这一趟排序完成之后，每一个组的元素都是有序的。然后减小gap的值，并重复执行上述的分组和排序。重复这样的操作，当gap=1时，整个数列就是有序的。 1 void shell_sort1(int a[], int n) 2 { 3 int i,j,gap; 4 // gap为步长，每次减为原来的一半。 5 for (gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) 6 { 7 // 共gap个组，对每一组都执行直接插入排序 8 for (i = 0 ;i < gap; i++) 9 { 10 for (j = i + gap; j < n; j += gap) 11 { 12 // 如果a[j] < a[j-gap]，则寻找a[j]位置，并将后面数据的位置都后移。 13 if (a[j] < a[j - gap]) 14 { 15 int tmp = a[j]; 16 int k = j -

文章目录 前言 日志 划重点 insert导致死锁原因排查 gap锁在insert里面起到作用 前言 技术群早上有个兄台发了一个死锁的日志，我瞄了一眼，发现插入也会死锁，好奇让人变得更强大。 日志 看下那位老哥的日志 ------------------------ LATEST DETECTED DEADLOCK ------------------------ 2019-12-20 04:00:03 0x7f78e455e700 *** (1) TRANSACTION: TRANSACTION 3460338, ACTIVE 0 sec inserting mysql tables in use 1, locked 1 LOCK WAIT 3 lock struct(s), heap size 1136, 2 row lock(s), undo log entries 1 MySQL thread id 2011281, OS thread handle 140156593497856, query id 29253160 10.105.232.16 DBopr update insert into TABLE_NAME ( IS_DELETED, CREATOR, MODIFIER, GMT_MODIFIED, GMT_CREATE, POLICY_NO, INS

mysql在rr隔离级别下，是如何解决幻读的？ mysql通过mvcc 及加上next-key lock来解决幻读发生的。 很多资料写的是rr隔离级别下是无法避免幻读的，的确是，理论上的rr是无法避免幻读的，但是mysql的innodb引擎通过next-key解决了幻读问题 （select 可以使用for update /lock in share mode来解决幻读）。 mvcc原理 数据行有另外两列，一个是create-version，delete-version，数据创建的时候初始化create-version，被delete及update时，设置其delete-version，值都是当前事务ID 比如我插入一条记录, 事务id 假设是1 ，那么记录如下：也就是说，创建版本号就是事务版本号。 如果我更新的话，事务id假设是2 如果我删除的话，假设事务是id=3 要注意，必须是commit的时候才会修改create-version delete-version字段，在没有提交的情况是，是不会修改和创建的。 这样保证了在 a b 两个事务情况下，假设 a(transationid=1) b(transactionid=2) 由于事务a早于事务b 约束： 1.事务只能读取到delete-version为空，或者delete版本号小于当前事务的数据行 2.事务只能读取到create

""" 希尔排序 gap = 子序列之间的间距 """ def shell_sort(sort_list): n = len(sort_list) # 初始排序的gap gap = n // 2 while gap > 0: for i in range(gap, n): j = i # 根据gap来进行比较，比较完后，下标减一，继续比较，直到比较到序列头。 while j >= gap and sort_list[j-gap] > sort_list[j]: sort_list[j - gap], sort_list[j] = sort_list[j], sort_list[j-gap] j -= gap gap = gap // 2 来源： https://www.cnblogs.com/sometingintheway/p/12026812.html

1 冒泡排序 最简单的排序算法之一 function sorting(arr){ //冒泡排序 let len = arr.length,temp= 0; for(let i = 0; i < len -1; i++){ for (let j = i+1; j < len-1; j++){ if(arr[i] > arr[j]){ temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } } } return arr; }, 2 选择排序 首页从未排序序列中找到最大值或最小值，放到已排序序列的末尾或开头，重复上述步骤，直到所有元素排序完毕 function sorting(arr){ let len = arr.length,temp = 0; let minIndex = 0; for (let i = 0; i < len -1; i++){ minIndex = i; for (let j = i+1 ; j < len; j++){ if(arr[i] > arr[j]){ minIndex = j; } } temp = arr[i]; arr[i] = arr[minIndex]; arr[minIndex] = temp; } return arr; }, 3 插入排序 通过构建有序序列，对于末排序数据

一个ble设备，地址可以分成2大类 Public Device Address(公共设备地址) 公共设备地址 Public Device Address是48bits的数字，就和电脑mac地址一样，是全球唯一的，一般传统蓝牙用这种地址。 Random Device Address（随机设备地址） 不是固定分配，而是设备启动后随机分配，Random Device Address（随机设备地址）又可以分成2类 Static Device Address( 静态设备地址) 最高2bits为“11”， 剩余46bits是随机数，不能全0或全1 在一个上电周期保持不变 下一次上电可以变也可以不变 Private Device Address（私密设备地址） 分为2类 Non-resolvable private address(不可解析私密地址) 最高2bits为“00” 剩余46bits是随机数，不能全0或全1 每隔T_GAP周期更新 Resolvable private address(不可解析私密地址) 高24bits是随机数，最高2bits为“10” 低24bits是随机数和IRK进过hash运算得到hash值，hash=ah(IRK,prand) 对端BLE扫描到该类型地址后，用本地IRK和该地址的prand进行ah运算，如果得到值和该类型地址低24bits一致才进行后续操作。