坐标 模型 屏幕 基础

[转]地心地固坐标系-WGS84坐标系-东北天坐标系-以及坐标系转换

本文转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/383633619 一、简介 1.1 ECEF坐标系 也叫地心地固直角坐标系。其原点为地球的质心,x轴延伸通过本初子午线(0度经度)和赤道(0deglatitude)的交点。 z轴延伸通过的北极(即,与地球旋转轴重合)。 y轴完成右 ......
坐标系 坐标 心地 WGS 84

POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模,尤其是POT建模,对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是,E ......
极值 阈值 模型 理论 代码

计算机系统基础一

计算机系统基本组成与功能 1946年2月,第一台通用电子计算机ENIACE(lectronic Nurerical Integrator And Corputer电子数字积分计算机)诞生,使用十进制,采用手动编程,通过设置开关和插拔电缆来实现 1945年冯●诺伊曼发表全新的存储程序通用电子计算机方案 ......
计算机 基础 系统

ElasticSearch基础操作

ES基础操作 创建索引 通过PUT请求发起操作,对于put请求来说,是有幂等性的,只能发送一次请求,创建成功后再次创建就会报错了。 http://localhost:9200/shopping // 此时创建一个shopping索引的库 // 创建成功后返回如下格式: { "acknowledged ......
ElasticSearch 基础

【Python基础】多进程使用

多进程 正常下载和使用多进程下载: from multiprocessing import Process import time,random #模拟下载 def down(text): print(f"{text}开始下载开始!!!!!!!") time.sleep(5) print(f"{te ......
进程 基础 Python

从工程化角度,详解鹏程·脑海大模型训练过程

从工程化的角度,对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。 ......
模型 脑海 角度 过程 工程

软考网络工程师-基础笔记归纳

1.计算机原理和操作系统 可靠性模型 串联:可靠性 R=R1*R2 并联:可靠性 R=1-(1-R1)(1-R2) 流水线的操作周期至少为最长的时间周期 即 8ns、9ns、4ns、8ns 的流水线,操作周期至少为 9ns 流水线执行 N 条指令,需要的时间 T T=[(N-1)*最长时间 t ] ......
工程师 基础 笔记 工程 网络

【Python基础】面向对象编程

类和实例 面向对象最重要的概念就是类(Class)和实例(Instance),必须牢记类是抽象的模板,比如Student类,而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”,每个对象都拥有相同的方法,但各自的数据可能不同。 通过class关键字定义People类 class People(object) ......
对象 基础 Python

人工智能应用的“繁花时代”,各大企业何以破局AI模型挑战

​ AI技术的崛起,为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而,各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途,“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状:工商银行运用超过2200个智能模型,通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
人工智能 繁花 人工 模型 智能

零基础入门Vue之梦开始的地方——插值语法

一、Vue 我!作为初学者,既然要将Vue,那我一定要介绍一下他是什么?我们可以应用一下官方的话 vue的介绍 Vue (读音 /vjuː/,类似于 view) 是一套用于构建用户界面的渐进式框架。与其它大型框架不同的是,Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层,不仅易于上 ......
语法 基础 地方 Vue

Excelize 开源基础库入选 2023 开源创新榜「优秀开源项目 」

近日,由中国科协科学技术传播中心、中国计算机学会、中国通信学会、中国科学院软件研究所共同主办,CSDN 承办的 2023 开源创新榜专家评审会在国家科技传播中心成功举办。Excelize 电子表格文档开源基础库入选“2023开源创新榜”优秀开源项目。 ......
Excelize 基础 项目 2023

【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型

RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 Ope... ......
OpenVINO 模型 RT-DETR Python DETR

综合评价模型

层次分析法(AHP)(太主观) 。。。 熵权法(客观定权) 秩和比法 ......
模型

04.Postman 基础使用

目录 Postman 工具准备 Postman 使用 Postman 工具准备 Postman 介绍 快速构建请求 提供响应结果的比较功能 查看测试结果 批量运行 设置环境变量 Postman 安装 官网下载地址 https://www.postman.com/downloads Postman 页 ......
Postman 基础 04

模型层choice字段使用

1 模型表:Student表,写接口应该选择继承哪个视图类2 推荐使用自动生成路由的方式(继承ViewSetMixin及它的字类)3 但是目前来说,你先实现功能即可(至于选择哪个,慢慢体会) 4 choice的使用 -在模型类中使用 sex = models.SmallIntegerField(ch ......
字段 模型 choice

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机分类

支持向量机也是一种既可以处理分类问题,也可以处理回归问题的算法。关于支持向量机在回归问题上的应用,请参考:TODO 支持向量机分类广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学(例如基因分类)、手写数字识别等领域。 1. 算法概述 支持向量机的主要思想是找到一个超平面,将不同类别的样本最大化地分隔开。超平 ......
向量 scikit-learn 基础 scikit learn

python基础之文件

文件的打开关闭、文件读写、文件的序列化和反序列化 1. 文件的打开关闭 文件的打开/创建 fp = open(文件的路径,模式) // 模式:w 可写,r 可读, a追加 文件的关闭 fp.close() 2. 文件的读写 写:write() 读:read() fp.read() //一字节一字节 ......
文件 基础 python

【Python基础】模块

简介 模块是一组Python代码的集合,可以使用其他模块,也可以被其他模块使用。 创建自己的模块时,要注意: 模块名要遵循Python变量命名规范,不要使用中文、特殊字符; 模块名不要和系统模块名冲突,最好先查看系统是否已存在该模块,检查方法是在Python交互环境执行import abc,若成功则 ......
模块 基础 Python

【专题】2023年大语言模型综合评测报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=33624 原文出处:拓端数据部落公众号 自2022年年末以来,人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速,预测数据显示,到2030年,AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年,国内主要 ......
评测报告 数据表 模型 语言 专题

【计网笔记】互联网基础结构发展

互联网基础结构发展的三个阶段 目录互联网基础结构发展的三个阶段第一阶段:ARPANET第二阶段:三级结构互连网(主干网、地区网、校园网、企业网)第三阶段:ISP、IXP 互联网的基础结构大体上经历了三个阶段的演进。但这三个阶段在时间划分上并非截然分开而是有部分重叠的,这是因为网络的演进是逐步的,而并 ......
结构 互联网 基础 笔记

浦语书生大模型实战训练营03笔记和作业

1.1配置环境 进入命令行,安装pytorch环境 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM conda activate InternLM # 升级pippython -m pip install --upgrade ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化

全文链接 :https://tecdat.cn/?p=34809 原文出处:拓端数据部落公众号 PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法,常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中,我们帮助客户使 ......
组别 患者 模型 差异 中医

(坚持每天写算法)算法复习与学习part1基础算法1-6——高精度加法

高精度加法,其实就是模拟我们普通算式的步骤,比如是267+58,首先个位相加,7 + 8 = 15 , 1给到十位(也就是进位),留下5,然后算十位,同样的步骤直到算完。通过这个步骤我们直到了我们每次循环(个位到十位到百位……)都需要一个t来充当进位,使用数组来存储或者使用vector(容器),我这 ......
算法 高精 加法 高精度 基础

生成模型—VAE

生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理,故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频! 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型,可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过 ......
模型 VAE

C 语言结构体和枚举完全指南:成员访问、字符串操作、枚举基础

访问结构体成员 要访问结构体的成员,请使用点语法 (.): // 创建名为 myStructure 的结构体 struct MyStructure { int myNum; char myLetter; }; int main() { // 创建名为 s1 的 myStructure 的结构体变量 ......
字符串 字符 成员 语言 结构

Gorm 数据库表迁移与表模型定义

Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用,单独安装MySQL 比较费时费力,所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境,可以参考:【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......
模型 数据库 数据 Gorm

13_Java基础-++--运算符2

运算符 一元运算符 ++,自增 --,自减 前缀(自增自减法) 先进行自增或者自减运算,再进行表达式运算。 ++a:先进行自增运算,再进行表达式运算。 --a:先进行自减运算,再进行表达式运算。 后缀(自增自减法) 先进行表达式运算,再进行自增或者自减运算 a--:先进行表达式运算,再进行自减运算 ......
运算符 基础 Java 13

springBoot(基础部分)

springboot入门案例开发步骤 那他这么强,是怎样做到的呢? 对于jdk的使用版本,我们可以先将模块创建出来,然后在项目结构中修改 在springboot中,对于前面springmvc和spring的一些配置信息我们可以完全省略 springboot工程官网创建方式 演示了我们在spring官 ......
springBoot 部分 基础

扩散模型

该模型是学习从噪音中如何去除噪音生成一个他已经学会的图片,所以一开始输入模型的是噪音,但是经过一次处理效果不会非常好,所以要循环迭代很多次,得到最终生成结果。 模型预测的实际上是噪音,也就是说要将输入图片减去模型预测的噪音,得到生成结果。 这里没有讲的太细,我的理解是神经网络需要的输入是正态分布的噪 ......
模型

VPS 基础环境配置

这篇文章介绍了如何在 VPS 上进行基础环境配置,包括服务器选择、登陆服务器、升级 Packages、添加 SWAP 虚拟内存、安装 Docker 环境等内容。 ......
环境 基础 VPS
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