卷积 神经网络 深度 模型
JVM内存模型
JVM内存模型 JVM-就是Java虚拟机 主要由ClassLoader（类加载器），Runtime Data Area（运行时数据区，内存分区），Execution Engine（执行引擎），Native Interface（本地库接口）组成 JVM屏蔽了平台，使Java只需要生成在JVM上运行的 ......
机器学习——网络中的网络NiN
NiN块 回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1*1卷积层， ......
python实现STL模型文件体积表面积计算
没有什么特殊的算法，直接用包，开箱即用 from stl import mesh import numpy as np # 读取stl文件 filename = './text.stl' mesh_data = mesh.Mesh.from_file(filename) xyz = (mesh_da ......
linux-常用网络命令
1、ping ping 命令用于测试与目标主机之间的连接。它向目标主机发送一个ICMP回显请求，并等待它的回应。如果目标主机正常工作并且连接畅通，则会收到一个回显响应。如果没有收到响应，则说明有问题，需要进一步排除故障。 2、traceroute traceroute 命令用于跟踪数据包从本地主机到 ......
PHP使用php_stl计算STL模型体积和表面积
使用composer安装chubv/php-stl包 <?php require_once 'vendor/autoload.php'; use PHPSTL\Handler\VolumeHandler; use PHPSTL\Handler\SurfaceHandler; use PHPSTL\R ......
Docker容器间的网络设置
1、构建自定义docker网络 docker network create -d bridge docker_Net#其中，-d指定了docker的网络类型为bridge类型，并自定义docker网络的名称为docker_Net 创建成功后，用docker network ls查看系统的docker ......
机器学习——使用块的网络VGG
VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板（例如VGG块）来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列： 带填充以保持分辨率的卷积层； 非线性激活函数， ......
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26897 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险 风险价值 (VaR) VaR 可以定义为资产在给定时间 ......
R语言EG(Engle-Granger)两步法协整检验、RESET、格兰杰因果检验、VAR模型分析消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31108 原文出处：拓端数据部落公众号 作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。 对此问题的研究显然具有重要的学术价值与现实意义:当PPI先行地引导着CPI的变动，则意 ......
form表单 数组中对象校验 深度校验
<el-form ref="dataFormRef" :model="form" :rules="dataRules" formDialogRef label-width="100px" v-loading="loading"> <el-form-item label="负责人" prop="dir ......
神经网络基础篇：详解logistic 损失函数（Explanation of logistic regression cost function）
详解 logistic 损失函数 在本篇博客中，将给出一个简洁的证明来说明逻辑回归的损失函数为什么是这种形式。 回想一下，在逻辑回归中，需要预测的结果\(\hat{y}\),可以表示为\(\hat{y}=\sigma(w^{T}x+b)\)，\(\sigma\)是熟悉的\(S\)型函数 \(\sig ......
大模型时代，程序员的工作还是“写程序”？
过去，作为一名程序员的职责非常明确，具备对计算机和软件基本原理的掌握，至少掌握一门编程语言，了解若干流行的框架，编写和调试代码，确保应用程序正常运行，你就可以称为一名合格的程序员了。 然而，真正专业的“程序员”并不仅仅局限于这一点。 由于软件的长期维护特性和天生的复杂性，编写高效、高质量且易于长期维 ......
开源模型 Zephyr-7B 发布——跨越三大洲的合作
最近我们刚刚发布了新的开源模型 Zephry-7B🪁，这个模型的诞生离不开全球三大洲开源社区的协作 ❤️。 我们的 CSO Thomas 录了一个视频介绍了它的起源故事: ✨ 就在几个月前，巴黎的一个新团队发布了他们首个模型: Mistral 7B，这个模型体积小巧但性能强劲，在基准测试中的表现超 ......
Pytorch 实现 GAN 网络
Pytorch 实现 GAN 网络 原理 GAN的基本原理其实非常简单，假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。它们的功能分别是： G 是一个生成网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成伪造数据，记做 G(z)。 D 是一个判别网络，判别数据是不是“真实 ......
详解 Calico 三种模式（与 Fannel 网络对比学习）
1. 概述Calico是一个基于 BGP 的纯三层网络方案。它在每个计算节点都利用 Linux kernel 实现了一个高效的虚拟路由器 vRouter 来进行数据转发。每个 vRouter 都通过 BGP 协议将本节点上运行容器的路由信息向整个 Calico 网络广播，并自动设置到达其他节点的路由 ......
K8S Calico网络插件之BGP模式，BGP模式只能在同个子网内使用，无法跨网段
注：本文基于Calico v3.20.1版本编写 1 切换到BGP模式因为按照官网的配置文件部署calico时，默认使用的是IPIP模式，如果需要使用BGP模式，就要做一些修改。 主要有两种方式， 修改IPPool中的ipipMode为Never，也就是禁用IPIP模式[root@master ho ......
狄利克雷卷积&莫比乌斯反演
狄利克雷卷积（Dirichlet Convolution）在解析数论中是一个非常重要的工具，使用狄利克雷卷积可以很方便地推出一些重要函数和公式，它在信息学竞赛和解析数论中至关重要. ......
狄利克雷卷积及常见函数与莫比乌斯反演
狄利克雷卷积（Dirichlet Convolution）在解析数论中是一个非常重要的工具，使用狄利克雷卷积可以很方便地推出一些重要函数和公式，它在信息学竞赛和解析数论中至关重要. ......
费马点模型
费马点模型 一 费马点概念 到一个三角形三个顶点距离之和最小的点，称为三角形的费马点. 二 费马点模型 如下图，\(∆ABC\)的三个内角均不大于\(120^{\circ}\)，点\(P\)在三角形内， 当\(\angle \mathrm{BPC}=\angle \mathrm{APC}=\angl ......
海盗寻宝模型
海盗寻宝模型 一 模型背后的故事 从前，有一群海盗积攒了很多财富，为了轻装出发，计划把所有财宝埋在岛上.此时，他们发现荒岛上有两个橡树\(A\)，\(B\)，一棵山毛榉树\(C\).海盗头子克罗特吩咐一名海盗从山毛榉树到一棵橡树拉一根绳子，然后从橡树出发，沿着垂直于绳子的方向，走一段等于这段绳子的距 ......
奔驰模型
奔驰模型 一 奔驰模型 奔驰模型多指形如下面的左图，其中\(∆ABC\)是等边三角形，由于图形像奔驰车标，模型名称由此而来. 二 模型结论证明 如图，等边三角形，\(DA=3\)，\(DB=4\)，\(DC=5\)， 则（1）\(\angle ADB =150^{\circ}\)，（2）\(S_{\ ......
Linux服务器网络配置记录
Linux服务器网络配置记录 材料准备 材料 数量 服务器 1 显示器 1 网线 2（千兆*1） 千兆交换机 1 插线板 1 网线连接 从路由器LAN口引出网线到交换机任一口，再从交换机剩余任一口引出千兆网线到服务器网线插口1 服务器网线插口1插入后有有灯闪烁代表网线连接正常 网卡配置 网线插口1已 ......
面试官：你会如何设计QQ中的网络协议？
设计一个QQ需要考虑网络协议的选择。我们选择使用TCP协议和HTTPS协议进行登录，使用UDP协议进行消息传送，使用P2P技术进行内网传输文件。这样能够保证登录的安全性和准确性，提高消息传送的效率，同时实现内网传输文件的快速和稳定。这些选择基于各个协议和技术的优点和适用场景，使得设计的QQ能够更好地... ......
将军饮马模型
将军饮马模型 一 模型背后故事 相传亚历山大有一位精通数学和物理的学者，名字叫海伦，有一天，一位罗马将军专程去拜访他，并向他请教一个百思不得其解的问题. 如图，将军每天从军营\(A\)出发，先到河边饮（yìn）马，然后再去河岸同侧的\(B\)地开会，应该怎样走才能使得行走的路程最短？ 据说，海伦稍加 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的并行处理技术分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
婆罗摩笈多模型
婆罗摩笈多模型 一 婆罗摩笈多定理 婆罗摩笈多是七世纪时的印度数学家. 婆罗摩笈多定理：如果\(ABCD\)是\(⊙O\)的内接四边形，对角线\(AC\)和\(BD\)垂直相交，交点为\(E\). 过点\(E\)作\(BC\)的垂线\(EF\)；延长\(FE\)与\(AD\)交于点\(G\).则点\ ......
基于Mel谱图和卷积神经网络的音频识别
基于Mel谱图和卷积神经网络的音频识别 摘要——近年来，由于其许多潜在的应用，自动声音识别受到了越来越多的研究兴趣。其中包括视频/音频内容的自动标记和机器人的实时声音检测。虽然图像分类是一个研究较多的话题，但声音识别还不太成熟。在这项研究中，利用了为图像分类开发的鲁棒机器学习技术，并将其应用于声音识 ......