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内容概要：本人在学习B站刘二大人Pytorch实践课程时，做的一些学习笔记。包含课程要点、教学源码以及课后作业和作业源码。 目录： 第一讲 概述 第二讲 线性模型创建 第三讲 梯度下降算法 第四讲 反向传播机制 第五讲 用pytorch实现线性回归 第六讲 逻辑斯蒂回归模型 第七讲 处理多维特征的输入 第八讲 加载数据集 第九讲 多分类问题--softmax classifier 第十讲 卷积神经网络（基础篇） 第十一讲 卷积神经网络（高级篇） 学完刘二大人的课程和此学习笔记，你就可以看懂大部分网络结构，并且复现出一些经典网络，比如残差网络ResNet、密集连接网络DenseNet和GoogleLeNet中Inception模块等等。收获良多。

CSI NFS驱动程序 概述 这是 驱动程序的存储库。 当前，它仅实现最低限度，并且处于开发的Alpha状态。 CSI特征矩阵 nfs.csi.k8s.io K8s版本兼容性 CSI版本兼容性 动态预配 调整大小 快照 原料块 存取模式 地位 掌握 1.16 + v1.0 + 是的 不 不 不 读取/写入多个Pod Α v2.0.0 1.14 + v1.0 + 不 不 不 不 读取/写入多个Pod Α 要求 CSI NFS驱动程序需要版本1.14或更高版本且预先存在的NFS服务器的Kubernetes集群，无论它是部署在集群上还是独立配置。 插件本身仅在cluser和NFS服务器中的资源之间提供通信层。 在Kubernetes集群上安装驱动程序 通过安装 按安装 驱动参数 请参考 例子 故障排除 CSI驱动程序故障排除指南 Kubernetes开发 请参考开发指南

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为解决单幅图像中的人群遮挡和尺度变化问题，提出一种基于多列卷积神经网络的人群计数算法。利用具有不同尺寸感受野的卷积神经网络（CNN）和特征注意力模块自适应提取多尺度人群特征，引入可变形卷积增强CNN网络空间几何形变学习能力并优化特征图，从而生成高质量的密度图。 Shanghai tech和UCF_CC_50数据集上的实验结果表明，该算法能学习输入图和人群密度图之间的映射关系，且计数准确性高、鲁棒性强。

《深入理解Android：卷I》是一本以情景方式对Android的源代码进行深入分析的书。内容广泛，以对Framework层的分析为主，兼顾Native层和Application层；分析深入，每一部分源代码的分析都力求透彻；针对性强，注重实际应用开发需求，书中所涵盖的知识点都是Android应用开发者和系统开发者需要重点掌握的。 目录 第1章　阅读前的准备工作 / 1 1.1　系统架构 / 2 1.1.1　Android系统架构 / 2 1.1.2　本书的架构 / 3 1.2　搭建开发环境 / 4 1.2.1　下载源码 / 4 1.2.2　编译源码 / 6 1.3　工具介绍 / 8 1.3.1　Source Insight介绍 / 8 1.3.3　Busybox的使用 / 11 1.4　本章小结 / 12 第2章　深入理解JNI / 13 2.1　JNI概述 / 14 2.2　学习JNI的实例：MediaScanner / 15 2.3　Java层的MediaScanner分析 / 16 2.3.1　加载JNI库 / 16 2.3.2　Java的native函数和总结 / 17 2.4　JNI层MediaScanner的分析 / 17 2.4.1　注册JNI函数 / 18 2.4.2　数据类型转换 / 22 2.4.3　JNIEnv介绍 / 24 2.4.4　通过JNIEnv操作jobject / 25 2.4.5　jstring介绍 / 27 2.4.6　JNI类型签名介绍 / 28 2.4.7　垃圾回收 / 29 2.4.8　JNI中的异常处理 / 32 2.5　本章小结 / 32

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