目录 一、关于博主二、2023的历程 1、博客分类2、年度创作数据3、解锁勋章 4、主要的方向二、技术感悟1、技术深入2、还是实践三、展望2024 今天是2024年的第一天，告别2023年，让我们以全新的姿态，去迎接新的一年的挑战。2023年已经过去，在这一年中，我通过不断地学习和实践，收获了许多宝贵的经验。作为一名技术博客的作者，自己在这一年中也取得了很多进步。在这篇年终总结中，我将分享我的成长历程、技术感悟以及未来的展望。 一、关于博主 作为一名技术人，其实很早就在CSDN有了自己的账号，只是刚开始的时候，很少在这里记录知识，只是用于学习和
4月26日消息，根据OnMSFT和TheVerge等多家国外科技媒体报道，MicrosoftEdge最新版本正在向BingAPI网站发送包括访问网站URL历史在内的用户数字足迹。微软公关总监凯特琳・罗尔斯顿（CaitlinRoulston）表示，目前正在调查此事，应该会尽快解决。在浏览器启动时，会发出以下GET请求：www.bingapis.com/api/v7/followweb/getdomainfilter?Id=F1E45C4A7B95B48AC3F411C6214F6B861D0C276B&edgechannel=stablewww.bingapis.com/api/v7/follo
1.HowObstacleAvoidanceworks1.1处罚条款避障是作为整体轨迹优化的一部分来实现的。显然，优化涉及到找到指定成本函数（目标函数）的最小成本解（轨迹）。简单地说：如果一个计划的（未来）姿势违反了与障碍物的期望分离，那么成本函数的成本必须增加。理想情况下，在这些情况下，成本函数值必须是无穷大的，否则优化器可能会更好地完全拒绝这些区域。然而，这将需要优化器处理硬约束（即求解非线性程序）。teb_local_planner放弃了考虑硬约束的能力，以便更好地考虑效率。将硬约束转化为软约束，从而得到具有有限代价的二次罚项。上图显示了一个示例处罚条款（针对避障）。到障碍物的允许最小欧
我是Redis新手。我想了解一个redis实例在内存占用方面有多大(不考虑存储在内存中的实际数据)？它有Redis的“精简版”吗？还是有其他选项可以在这种环境下工作？ 最佳答案 它很小。在分区信息页面的预分片部分，它指出“备用”实例使用大约1MB的RAM。http://redis.io/topics/partitioning 关于memory-Redis服务器的足迹，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverfl
2023年5月份，华为官方已经将的2022/0223Q(1/2/3/4)统一修改为2023A卷和2023B卷。你收到的链接上面会标注A卷还是B卷。请注意：根据反馈，目前大部分收到的都是B卷。B卷对应之前专栏的20022部分考题以及新出的题目专栏：2023华为OD机试(A卷+B卷)（C++JavaJSPy）https://blog.csdn.net/banxia_frontend/category_12225173.html文章目录题目描述输入描述输出描述用例C++javajavaScriptpython题目描述某探险队负责对地下洞穴进行探险。探险队成员在进行探险任务时，随身携带的记录器会不定期
术语“应用程序足迹”对于使用C/C++开发的应用程序意味着什么。以及我们如何计算C/C++应用程序占用空间。 最佳答案 它是应用程序所需的代码、数据和堆的大小。在Linux中，您可以使用sizea.out检查“文本”(代码)、“数据”和“bss”的大小(将a.out替换为您的应用程序调用的任何内容)。Windows有类似的工具。至于堆需求，它更复杂，例如将波音747的完整模型(每个螺母、铆钉、bolt、座椅和“电视Remote”上的按钮)加载到Autocad中比在同一个Autocad系统中两个bolt和相应的螺母通过两个金属板的模型
术语“应用程序足迹”对于使用C/C++开发的应用程序意味着什么。以及我们如何计算C/C++应用程序占用空间。 最佳答案 它是应用程序所需的代码、数据和堆的大小。在Linux中，您可以使用sizea.out检查“文本”(代码)、“数据”和“bss”的大小(将a.out替换为您的应用程序调用的任何内容)。Windows有类似的工具。至于堆需求，它更复杂，例如将波音747的完整模型(每个螺母、铆钉、bolt、座椅和“电视Remote”上的按钮)加载到Autocad中比在同一个Autocad系统中两个bolt和相应的螺母通过两个金属板的模型
我正在尝试对我的Tensorflow深度学习模型的GPU内存足迹进行粗略的操作，并依靠我发现的启发式建议：构建Convnet体系结构时最大的瓶颈是内存瓶颈。许多现代GPU的限制为3/4/6GB内存，最好的GPU约为12GB的内存。有三个主要的内存来源可以跟踪：从中间体积尺寸：这些是Convnet每一层的原始激活数，也是其（相等大小）的梯度。通常，大多数激活都位于convnet的较早层（即第一转换层）。这些之所以存在，是因为它们需要进行反向传播，但是仅通过将当前激活存储在任何一层中并在下面的图层上丢弃以前的激活，才能原则上只能在测试时间运行Convnet的巧妙实现。。从参数尺寸来看：这些是保存网
古希腊神话中，一位名叫赫尔墨斯的神，会充当人神之间的信使，穿着带有双翼的飞鞋，行走在神明与人类之间。根据《荷马史诗》的记载：“在天神中，赫尔墨斯是最喜欢引导凡人前行的。”这句话用来形容OpenAI与AI的关系，虽不中亦不远矣。上一周，OpenAI打造的ChatGPT出尽风头，成为国内外AI领域的头号热门话题。关于ChatGPT的对话能力，大家可能已经通过很多文章感受过了。简单总结，就是对答如流，无所不能，可替程序员写代码，可替商务人士出方案，还能替作家编故事。一度让久违的 “谷歌已死”“XX职业又要被AI取代了”之类的AI威胁论说辞，开始大量出现了。关于ChatGPT的神奇之处，看多了也有点审
Java——或者至少是Sun的HotspotJVM——长期以来一直以占用大量内存而闻名。赋予它这种声誉的JVM到底是什么？我对详细的分割感兴趣:运行时有多少内存(JIT？GC/内存管理？类加载器？)任何与“辅助”API(如JNI/JVMTI)相关的东西？标准库？(哪些部分得到多少？)还有其他主要组成部分吗？我意识到，如果没有具体的应用程序和虚拟机配置，这可能无法直接回答，所以至少在某种程度上缩小范围:我主要对默认/典型虚拟机配置感兴趣，并且在基线控制台“HelloWorld”应用程序以及任何现实世界的桌面或服务器应用程序。(我怀疑JVM占用空间的很大一部分在很大程度上独立于应用程序本身
