实战datawhale diffuser模型
【matlab混沌理论】1.5.洛伦兹模型的分析
洛伦兹方程用于生成y变量的图。这是对三种y初始条件敏感依赖的一个例子。 1.洛伦兹吸引子的y敏感依赖的着色图 input: % 洛伦兹方程用于生成y变量的图。x和z的初始条件保持不变，但y的初始条件在1.001、1.0001和1.00001之间变化 % 定义洛伦兹方程 sigma = 16; bet ......
【matlab混沌理论】1.4.双摆杆的不同参数模型
双摆杆运动模型。初始条件的微小差异，会导致千差万别的运动现象，这是混沌理论重要体现。主要考虑初始条件有两摆杆长度、质量、初始摆杆角度、重力加速度。 input: % 参数定义 L1 = 1; % 第一根摆长 L2 = 0.5; % 第二根摆长 m1 = 1; % 第一根摆质量 m2 = 0.5; % ......
windows使用YOLO训练模型
1：安装Nvidia显卡驱动、cuda和cuDNN 1.1下载安装Navida显卡驱动 NAVIDIA驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx 下载完成后，在CMD中输入 nvidia-smi 验证是否安装成功 如果有错误 2：下载CUDA（本 ......
MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练让中度模型「涌现」结构泛化能力
前言 过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全 ......
物理地址模型 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/mm/memory-model.html 物理内存模型 系统中的物理内存可以以不同的方式进行寻址。最简单的情况是物理内存从地址0开始，并延伸到最大地址的连续范围。然而，这个范围可能包含对CPU不可访问的小空洞。然后可能存在完全 ......
【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型
【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型 双摆杆是混沌理论的典型运动模型之一。涉及重力加速度、摆杆长度和质量。 1.双摆杆的摆角分析 input: % 已知物理参数 L1 = 5;L2 = 3; %两摆杆长度和质量 m1 = 3;m2 = 5; g = 9.80665; % 物理重力加速度m/ ......
数据分享|R语言用RFM、决策树模型顾客购书行为的数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30330 最近我们被客户要求撰写关于RFM、决策树模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 团队需要分析一个来自在线零售商的数据 该数据包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书 ......
设备的能量模型【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/power/energy-model.html 设备的能量模型 1. 概述 能量模型（EM）框架充当了一个接口，连接了了解各种性能水平下设备功耗的驱动程序和愿意利用该信息做出节能决策的内核子系统。 关于设备功耗的信息来源在不同 ......
Qt实战16.构建甘特图
1 需求描述 根据不同的飞机平台，可视化展示其计划飞行时间（段）和实际飞行时间（段），同时能够展示飞行过程中人员的操作。 2 设计思路 这次我们换一种思路，站在使用者的角度去思考，如果是我，我希望这个控件具有哪些元素？再一个就是控件应该提供什么样的接口？让我用着更爽。 好了，我们简单分析下，首先控件 ......
KubeKey 升级 Kubernetes 次要版本实战指南
作者：运维有术 前言 知识点 定级：入门级 KubeKey 如何升级 Kubernetes 次要版本 Kubernetes 升级准备及验证 KubeKey 升级 Kubernetes 的常见问题 实战服务器配置 (架构 1:1 复刻小规模生产环境，配置略有不同) 主机名 IP CPU 内存 系统盘 ......
transformer模型
Transformer由谷歌团队在论文《Attention is All You Need》提出，是基于attention机制的模型，最大的特点就是全部的主体结构均为attention。 以下部分图片来自论文，部分图片来自李宏毅老师的transformer课程 课程链接：强烈推荐！台大李宏毅自注意力 ......
Linux IO模型之多路复用模型
文件描述符：当我们创建一个文件或者打开一个文件，内核就会向进程返回一个文件描述符fd IO多路复用之select：应用进程通过调用select函数可以同时监控多个fd，在监控的fd中只要有一个数据准备就绪，select就会返回可读状态，应用进程就会发起read系统调用 同步非阻塞模型中需要多次使用r ......
three.js 3d模型使用|vue项目使用three.js
three.js 3D模型使用 安装 安装three.js npm install three 安装轨道控件插件 npm install three-orbit-controls 安装加载.obj和.mtl文件的插件 npm install --save three-obj-mtl-loader 安 ......
drf实战和源码剖析----学习笔记1
学自:bilibili武沛齐老师. 武老师讲课:清晰,连贯,实用,透彻,真乃名师! # 1. 什么是前后端分离 - 不分离,主要用于后台系统(CRUD)和用户量上的情况,开发起来代价小- 分离,面向用户，大量，几十万- 根据实际情况 # 2. 什么是drf?作用是什么? # 3. 必备工具:post ......
Transformer架构在大型语言模型(LLM)中的应用与实践
Transformer架构是当今最前沿的语言模型技术之一，它已经在谷歌的BERT、OpenAI的GPT系列中取得了显著的成就。这一架构之所以独特，是因为它打破了传统的序列处理模式，引入了创新的“自注意力”机制。 Transformer架构的核心是自注意力机制，它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分 ......
springboot listener、filter登录实战
转载自： www.javaman.cn 博客系统访问： http://175.24.198.63:9090/front/index 登录功能 1、前端页面 采用的是layui-admin框架，文中的验证码内容，请参考作者之前的验证码功能 <!DOCTYPE html> <html lang="zh" ......
金牌导航-网络流模型及应用
网络流模型及应用 例题A题解 直接对于每个限制连边，然后跑最小割，最小割等于最大流。 例题A代码 #include<bits/stdc++.h> #define int long long using namespace std; inline int read(){ int x = 0, f =1 ......
火星探测器背后的人工智能：从原理到实战的强化学习
本文详细探讨了强化学习在火星探测器任务中的应用。从基础概念到模型设计，再到实战代码演示，我们深入分析了任务需求、环境模型构建及算法实现，提供了一个全面的强化学习案例解析，旨在推动人工智能技术在太空探索中的应用。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经 ......
【Pytorch基础实战】第一节，BP神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_1 实现代码 import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim ......
Unity3D 帧同步核心技术: 3D定点数物理引擎架构实战详解
在游戏开发中，帧同步技术是一项非常重要的技术，它可以保证多个玩家在不同的客户端上看到的游戏画面和动作是一致的。本文将详细介绍Unity3D中的帧同步核心技术，并以3D定点数物理引擎架构为实例进行实战演示和代码实现。 一、帧同步核心技术概述帧同步是指多个客户端在同一时间点进行游戏画面和动作的更新，以保 ......
倾斜摄影三维模型根节点合并的模型层级和块大小划分规则探讨
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，... ......
Maya/ZBrush教程 次世代游戏模型《深掘奇遇》全流程制作案例分享
《深掘奇遇》次世代游戏模型全流程制作案例教程” 是一份详尽的指南，旨在揭示游戏开发领域中最先进的技术和实践。该教程覆盖了从概念设计到最终渲染的整个制作过程，深入探讨了模型建模、纹理映射、动画设计以及高级渲染技术等方面。通过这份教程，读者将获得深入了解游戏开发流程的机会，为打造引人入胜的游戏世界提供有 ......
捉虫日记：使用OpenGL加载模型 (2023/12/11)
前天晚上，花了一个小时解决了编译Assimp时的报错问题，顺便写了篇随笔。今天继续OpenGL的学习，不出意料地再次踩坑，好在最后都解决了。 今天主要学习使用Assimp加载模型，原理很简单：一个模型可以看作是许多个网格(Mesh)组成，只需要把这些Mesh画出来就好。写好代码后点击编译，出现了最让 ......
【Web攻防之业务安全实战指南】第4章 登录认证模块测试
4.1 暴力破解测试 4.1.1 测试原理和方法暴力破解测试是指针对应用系统用户登录账号与密码进行的穷举测试，针对账号或密码进行逐一比较，直到找出正确的账号与密码。一般分为以下三种情况：·在已知账号的情况下，加载密码字典针对密码进行穷举测试；·在未知账号的情况下，加载账号字典，并结合密码字典进行穷举 ......
Go singleflight文件 实战使用
Go中singleflight文件提供了可重复的函数调用抑制机制。通过给每次函数调用分配一个key，相同key的函数并发调用时，只会被执行一次，返回相同的结果。其本质是对函数调用的结果进行复用。一般用于缓存击穿，去除重复请求 ......
机器学习-线性回归-模型解析解-02
1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
盘点一个Python自动化办公的实战问题
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。问题描述： 大佬们，这个Excel表格中，针对C列到N列，我想要取每一行的数字，最后输出一句话，如针对第二行数据的话最后生成：该订单对应7个J01140300003、27个J011 ......
模型理论知识
人工智能：机器学习、对环境的感知、实现动作 机器学习 学习： 2.机器学习三要素：数据、算法、模型 机器学习研究的是从数据中通过选取合适的算法，自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果(模型)与新数据来进行预测。 3.深度学习是在机器学习的基础上实现的，得益于机器性能的提升。神经网络则是深度学习的 ......
第三单元 模型创建
模型创建分为正向工程（CodeFirst）与反向工程(DbFirst). 正向工程的模型配置也可以创建任意的数据库关系对象，如：字段，字段说明，表，索引，外键等等。 可在派生上下文中替代 OnModelCreating 方法，并使用 ModelBuilder API 来配置模型。 此配置方法最为有效 ......
三维模型的顶层合并构建的模型质量提升方法探讨
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，... ......