应用领域 模型 领域reactor

永嘉微电原厂推出高抗干扰电源供电系列单键/单通道/1路触摸触控芯片 VK3601大量应用于86面板开关/筋膜枪/玩具/厨房秤/保温杯/智能电表

1. 概述 VK3601 是一款单触摸通道带1个逻辑控制输出的电容式触摸芯片。具有如下功能特点和优势:  可通过触摸实现各种逻辑功能控制。操作简单、方便实用。  可在有介质(如玻璃、亚克力、塑料、陶瓷等)隔离保护的情况下实现触摸功能,安全性高。  应用电压范围宽,可在 2.4~5.5V 之间任 ......
单键 保温杯 电表 原厂 芯片

非对称纳米通道的整流特性研究及其在DNA检测中的应用

非对称纳米通道的整流特性研究及其在DNA检测中的应用 石晓雨 西北大学 摘要:纳米通道单分子检测技术具有方法简单、无需标签、实时监测的优点,在生物、化学领域受到广泛关注。与生物纳米通道相比,固态纳米通道孔径尺寸和形状可调,在各种条件(p H值、温度、浓度等)下均具有出色的热稳定性和化学稳定性,因此, ......
纳米 特性 通道 DNA

基于长读数的序列组装方法研究与应用

基于长读数的序列组装方法研究与应用 陈冉冉 河南理工大学 摘要:长读数因为在跨过基因组重复区方面具有卓越的表现,因此逐渐得到了广大研究者的青睐。通过分析和挖掘测序技术产生的长读数的数据特征,研究基于长读数序列组装方法,实现高速度、高准确性、高连续性的基因组组装,对支持和推动生命科学中一系列重要的基础 ......
读数 方法研究 序列 方法

R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=26271 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。 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路,分别由 Engle (1982) 和 Bollersl ......
收益率 bootstrap 收益 模型 股市

Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择|附代码数据

全文下载:http://tecdat.cn/?p=22319 最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法(PLS)回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去 ......
乘法 变量 模型 代码 数据

OWASP移动应用安全测试指南中文版

OWASP移动应用安全测试指南(MASTG)是OWASP移动应用安全(MAS)旗舰项目的一部分,是一本涵盖移动应用安全分析过程、技术和工具的综合手册,也是一套详尽的测试案例,用于验证OWASP移动应用安全验证标准(MASVS)中列出的要求,为完整和一致的安全测试提供一个基线。 OWASP MASVS ......
中文版 指南 OWASP

Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?以及不同人口统计学变量的类别,拖欠还款的概率如何变化? 有25个变量: ID:  ......
信贷 Adaboost 模型 森林 XGBoost

机器学习模型的生命周期

动动发财的小手,点个赞吧! ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2549345/202305/2549345-20230530223308801-735639095.png) 您的模型如何变化?[Source](https://towardsdatascienc ......
周期 模型 机器 生命

构建AI应用的几种范式思考

一、基础LLM模型的局限与对应的研发范式 单纯的LLM多轮交互更多面向C端消费场景,而B端应用场景需要LLM进行更多的被集成工作 更抽象、更本质地看,LLM充当的是物理世界人类语言—>信息世界比特信息的翻译者的角色,它带来的是一种新的人机交互方式的改变。 基于这种范式改变,传统的所有B端应用都有希望 ......
范式

比Transformer快4成!Meta发布全新Megabyte模型,解决算力损耗硬伤

前言 本文介绍了vanilla KD方法,它在ImageNet数据集上刷新了多个模型的精度记录。 本文转载自新智元 作者 | Joey 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 ......
决算 Transformer Megabyte 模型 全新

SpecInfer:小模型撬动大模型高效推理

近日,来自卡耐基梅隆大学(CMU)的 Catalyst Group 团队发布了一款「投机式推理」引擎 SpecInfer,可以借助轻量化的小模型来帮助大模型,在完全不影响生成内容准确度的情况下,实现两到三倍的推理加速。 随着 ChatGPT 的出现,大规模语言模型(LLM)研究及其应用得到学术界和工 ......
模型 SpecInfer

随机森林模型 的数学原理

随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,其基本思想是通过构建多个决策树来进行分类和回归。随机森林中的每一棵决策树都是在随机样本和随机特征的条件下构建出来的,整个建模过程相当于将多个弱分类器组合成一个强分类器。其主要数学原理如下: 1. 决策树: 随机森林是由多个决策树构成的集成模型,而决策树是一种树 ......
模型 原理 森林 数学

利用跨端框架和小程序容器技术,打造一致体验的多平台应用

跨端框架的出现为小程序应用的开发带来了巨大的便利性和灵活性。它们提供了统一的开发方式、代码复用的能力,并且与小程序容器技术紧密结合,实现了一次编码、多端运行的目标。开发者可以根据项目需求和团队技术栈选择合适的跨端框架,从而在不同的小程序平台上开发出高质量、易维护的应用。 ......
容器 框架 程序 平台 技术

实验6 结构体应用编程

4.实验任务4 #include <stdio.h> #include<string.h> #define N 100 typedef struct { char num[10]; // 学号 int s1; // 期末成绩 int s2; // 平时成绩 double sum; // 总评 cha ......
结构

在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类,加载pytorch的模型参数,推理mnist手写数字识别,并使用多进程加速

这几天又在玩树莓派,先是搞了个物联网,又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络,这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上,cpu就能训练,很快的: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
卷积 树莓 神经网络 模型 进程

GZ075 云计算应用赛题第1套

``` 2023年全国职业院校技能大赛(高职组) “云计算应用”赛项赛卷1 某企业根据自身业务需求,实施数字化转型,规划和建设数字化平台,平台聚焦“DevOps开发运维一体化”和“数据驱动产品开发”,拟采用开源OpenStack搭建企业内部私有云平台,开源Kubernetes搭建云原生服务平台,选择 ......
075 GZ

ASEMI代理KY可控硅BT169的工作原理及应用领域

编辑-Z 本文主要介绍了可控硅BT169的工作原理及其在各个领域的用。首先,我们将详细阐述可控硅BT169的工作原理,包括结构特点、工作过程等;其次,我们将探讨可控硅BT169在家用电器、工业控制、电力电子等领域的应用。 1、可控硅BT169的工作原理 可控硅BT169是一种三端双向可控硅,具有结构 ......
可控硅 应用领域 原理 领域 ASEMI

【智能软件安全】上海道宁为您带来智能软件安全平台——​Veracode,帮助您全面地保护您构建和管理地应用程序

Veracode可以全面地 保护您构建和管理地应用程序 在现代软件 开发生命周期的 每个阶段不断发现并修复缺陷 Veracode通过 建立一种在安全和开发团队之间 架起桥梁并授权 开发人员成为 安全倡导者的积极文化 从一开始就防止常见的安全漏洞 开发商介绍 Veracode成立于2006年,起初是一 ......
智能 软件 应用程序 Veracode 程序

在树莓派上使用numpy实现简单的神经网络推理,pytorch在服务器或PC上训练好模型保存成numpy格式的数据,推理在树莓派上加载模型

这几天又在玩树莓派,先是搞了个物联网,又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络,这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上,cpu就能训练,很快的: 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......
树莓 模型 神经网络 numpy 神经

领域驱动设计DDD|从入门到代码实践 阿里巴巴

领域驱动设计DDD|从入门到代码实践 ......
领域 代码 DDD

MegEngine 使用小技巧:如何解读 MegCC 编译模型几个阶段 Pass 的作用

MegCC 是一个真真实实的深度学习模型编译器,具备极其轻量的 Runtime 二进制体积,高性能,方便移植,极低内存使用以及快启动等核心特点。用户可在 MLIR 上进行计算图优化,内存规划,最后通过预先写好的 code 模版进行代码生成。 ......
MegEngine 模型 作用 阶段 技巧

SSM:分页应用

## 1:控制层 > 一般查询和分页是一块的,所以写在一个功能里,即【findAll】和【findPageList】合并 ```java @RequestMapping public String index(@RequestParam Map filters, Model model){ //1. ......
SSM

ChatDoctor:一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人

ChatDoctor:一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人 https://www.yunxiangli.top/ChatDoctor/ 资源列表 Demo.自动聊天医生与疾病数据库演示。 HealthCareMagic-100k.100k患者和医生之间的真实的对话HealthCa ......
医学 机器人 ChatDoctor 模型 机器

【快应用】多语言适配案例

【关键词】 多语言,$t 【问题背景】 快应用平台的能力会覆盖多个国家地区,平台支持多语言的能力后,可以让一个快应同时支持多个语言版本的切换,开发者无需开发多个不同语言的源码项目,避免给项目维护带来困难。使用系统默认的语言,开发者配置多语言的方式非常简单,只需要定义资源与引用资源两个步骤即可 【实现 ......
案例

【HarmonyOS】hap包在多台设备中安装和HarmonyOS应用含多个module安装问题

在HarmonyOS应用开发过程中,大家会遇到一些hap安装问题,如多模块hap包存在调用如何在模拟器上统一运行、或者同一hap包如何在多台设备运行问题等,这里汇总一些hap安装问题解答,供大家参考。 【问题1】我的HarmonyOS工程创建了多个module,构建出的.app包,如何在模拟器上安装 ......
HarmonyOS 多台 多个 module 设备

《软件测试52讲》读书笔记(十三) —— 数据脚本解耦+页面对象模型

数据脚本与数据解耦 “测试脚本和数据解耦”的本质是实现了数据驱动的测试,让操作相同但是数据不同的测试可以通过同一套自动化测试脚本来实现,只是在每次测试执行时提供不同的测试输入数据 数据驱动很好地解决了大量重复脚本的问题,实现了“测试脚本和数据的解耦”。 数据驱动测试的数据文件中不仅可以包含测试输入数 ......
解耦 软件测试 脚本 模型 对象

淘宝详情的获取以及应用(封装代码)

一、如何通过API接口来获取淘宝商品详情 要通过API接口获取淘宝商品详情,需要按照以下步骤进行: 1. 注册账号。 2. 进入“API文档”页面,选择需要的API,比如item_get - 获得淘宝商品详情,并查看其详细文档内容。 3. 根据API文档说明,设置相应的请求参数和请求方法,并使用Ac ......
详情 代码

小程序容器与PWA的完美结合:提升应用性能与用户体验

PWA技术的出现为小程序开发带来了新的可能性,使开发者能够以一种更加灵活和跨平台的方式构建功能丰富的应用程序。通过将PWA技术与小程序容器相结合,开发者可以提供类似于原生应用的用户体验,同时享受PWA的离线访问、推送通知等强大功能。 ......
容器 性能 程序 用户 PWA

js应用-猜数字

之前学习循环的时候,做过一个游戏“猜数字”的练习。 这里主要利用js对css的控制,来重现这个游戏。 设计外观: 根据设计制作html 1 <!DOCTYPE html> 2 <html> 3 <head> 4 <meta charset="utf-8" /> 5 <title></title> 6 ......
数字