发电系统simulink模型matlab
VMware虚拟机安装银河麒麟桌面版V10系统
1镜像下载 1.1打开官网 百度搜索或浏览器地址栏直接输入地址 1.2找到镜像下载 选择桌面版操作系统进行安装我们日常办公使用的是桌面版的系统,选择桌面版操作系统进行下载 1.3申请试用 现在安装系统需要填写申请试用表,填写完之后,才会调转到镜像下载随着国产系统的日益发展,申请试用以后有可能取消,直 ......
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破，在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
OpenHarmony 上跑CV 应用 - Windows上搭建 Linux 桌面系统
为什么做这个事呢？首先dev 环境方面肯定Linux是主流，然后因为要跑CV应用，肯定还是要看看效果啥的，最好有个桌面系统。 Ref: https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/tutorials/gui-apps ......
Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一
远程一对一也好，经过型，穿过型一对一也好，都能表示这种模型的关联方式：一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子：👩🔧修理工，🚗车，👨💼车主来说明 上下文解释 👩🔧修理工 mechanics 负责维修 👨💼车主 owners 的 🚗车 cars，这里假设一个车主只有一张车， ......
JFinal学生信息管理系统
项目地址：mendianyu/StudentManage: JFinal学生信息管理系统 (github.com) JFinal学生信息管理系统 环境介绍：IDE：IDEA 2021.2.3 jdk:1.8 maven:3.6.3 项目介绍：JFinal框架实现的学生信息管理系统，完成简单的学生信息 ......
matlab练习程序（Bundle Adjustment）
BA作为视觉SLAM中后端优化的一个核心点还是比较重要的。 BA根据优化量的不同可以分为三种形式。 Full BA：观测点和位姿同时优化，一般是视觉SLAM后端的核心。 Motion BA：已知观测点，优化位姿，一般用来定位。之前的文章中有用到BA单做位姿计算的方法。 Struct BA：已知位姿， ......
从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现
本文从从Bitcask存储模型讲起，谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统，只有最适合应用业务实际场景的系统，做任何的方案选择，要结合业务当前的实际情况综合权衡，有所取有所舍。 ......
开发篇1：使用原生api和Langchain调用大模型
对大模型的调用通常有以下几种方式：方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口，在代码中可以直接发起http请求调用；方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api；方式三、使用开发框架Langchain调用，这个就像java对数据库的调用一样，可以直接用jdbc也可以使用第三方框架，第三方框架 ......
Linux系统的一些实用操作 [补档-2023-07-30]
Linux的实用操作 4-1.常用快捷键 强制停止：当某些程序运行时，或者命令输入错误时，可以通过 ctrl + c 来强制结束当前的操作。 退出或登出：当我们要退出某些用户时，或者要退出某些特殊的页面可以使用 ctrl + d 来进行。（vi/vim 不可用） 历史命令搜索：通过输入 histor ......
Qt/C++编写视频监控系统83-自定义悬浮条信息
一、前言 一般视频控件上会给出个悬浮条，这个悬浮条用于显示分辨率或者一些用户期望看到的信息，一般常用的信息除了分辨率以外，还有帧率、封装格式、视频解码器名称、音频解码器名称、实时码率等，由于实际的场景不一样，用户希望能过自定义勾选开启哪些信息，开启的就显示，不开启的则可以不用显示，这样也方便节约空间 ......
matlab练习程序（正交分解）
正交分解可以将多个向量分解为互相正交的多个向量。 可以用QR分解方法或施密特正交化方法，施密特正交化方法一般数值不稳定。 假设有{V1...Vn}向量组，施密特正交化算法原理如下： 结果中{β1...βn}为一组正交基，{η1...ηn}为其标准正交基。 matlab代码如下： clear all; ......
软件构造大作业 综合信息管理系统
项目地址：mendianyu/AdvancedManagement: 综合信息管理系统 (github.com) 项目演示地址：https://www.bilibili.com/video/BV1uw411J7cy/ 项目功能一：基于Jfinal构建信息管理系统，要求包含用户管理，翻译业务模块管理， ......
图书管理系统概要设计说明书
   ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351... ......
darknet-yolov4训练自己的模型记录
最近又整了一块jetson nano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的 就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
扩散模型
有不少介绍扩散模型的资料，其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
短视频商城系统，session和cookie实现登录
短视频商城系统，session和cookie实现登录 项目准备1.登录页面的login.html2.主页index.html3.处理登录的方法4.获取session中数据的方法5.过滤器 登录页面在static目录下新建一个文件叫做login.html <!DOCTYPE html> <html l ......
短视频系统源码，如何限制视频分辨率？
导言： 在短视频系统源码的许多场景下，我们需要确保用户上传的视频满足一定的分辨率要求，以保证在后续的处理中能够获得良好的视觉效果。在短视频系统源码开发时需要对用户上传的视频分辨率进行限制，以确保页面加载和播放的性能。 技术实现步骤： 1、创建视频元素和 Canvas： const video = d ......
Unity 获取当前系统时间并在UI界面中显示
在 Unity3D 中获取当前系统时间，并在 UI TEXT 中显示 代码： using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using System; using TMPro; using ......
一对一直播系统源码，后台管理系统权限控制方案
纯前端控制 前端写死配置文件，通过用户角色信息判断是否有权限。 例如 const anth = { 'admin': { //路由权限，如果路由权限为false/undefined则整个页面无权限 // 如果路由权限为true，则拥有全部路由下操作的权限 '/home': true, '/base/ ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
01 Ubuntu 系统的安装
软件版本：vitis2021.1(vivado2021.1) 操作系统：Ubuntu18.04 硬件平台：适用XILINX A7/K7/Z7/ZU/KU系列FPGA 登录"米联客"FPGA社区-www.uisrc.com视频课程、答疑解惑！ 1.1概述 基于XILINX XDMA的开发应用环境需要用 ......
[Maven] 02 - POM模型与常见插件
POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目（包含成百上千个模块或者子项目），模块间的依赖关系就变得非常复杂，管理也变得很困难。针对此种情形，Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解： 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
RHCASA之系统进程管理
什么是进程 在linux系统中，触发任何一个事件时，系统都会讲他定义成为一个进程。并且回给予这个进程一个ID，称为PID，同时根据出发这个进程的用户与相关属性关系，会给予这个进程一个一组有效的权限设置。 进程与程序 进程的产生 一般来说，执行一个程序或命令就可以触发一个事件而获取一个PID。 任务管 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......