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深度学习——使用卷积神经网络改进识别鸟与飞机模型
准备数据集：从CIFAR-10抽离鸟与飞机的图片 from torchvision import datasets from torchvision import transforms data_path = './data' # 加载训练集 cifar10 = datasets.CIFAR10(r ......
导数的应用
单调性 极值 最值 凹凸性质 渐近线 水平渐近线 $\lim_{x->\infty} f(x) = A$, 铅直渐近线 $\lim_{x->x_0}f(x) = \infty$ $\Delta$斜渐近线 $\lim_{x->\infty}\frac{f(x)}{x} = a$且$\lim_{x-> ......
股票买卖模型
股票买卖模型 题目描述 给定一个长度为 $N$ 的数组，数组中的第 $i$ 个数字表示一个给定股票在第 $i$ 天的价格。 如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在买入股票前卖出股票。 输入格式 第一行包含整数 $N$，表示数组长度 ......
千级边缘节点应用分钟级部署测试验证
1.测试组网 一台主节点master部署k8s,mef-center组件，cloud core 7台服务器模拟边缘节点部署docker,edge core 2.模拟边缘节点步骤 2.1 制作边缘容器镜像 拉取官网ubuntu镜像，更新镜像源，安装docker.io,安装 systemd 所需要的 I ......
2023应用上架谷歌商店流程
海外开发基础环境 有可以科学的环境 手机要支持/安装谷歌框架 有外币信用卡/借记卡-visa之类的 注册谷歌账号，开启两步验证-后面开也ok 最好使用Gmail PS：最好一卡一号 注册GooglePlay开发者账号 注册开发者网站 Gp管理中心帮助网站 开发者政策中心 进入注册开发者网站，按需选择 ......
数据库应用2023-04-08
msql like _ vs % In MySQL, the underscore (_) and percent sign (%) are wildcards used in LIKE expressions for pattern matching. The underscore matches ......
gazebo小车模型（附带仿真环境）
gazebo小车模型（附带仿真环境） 参考链接 1、(https://blog.csdn.net/qq_43406338/article/details/109600827?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%221680870432168001827 ......
人工智能在线AI智能模型聊天AI网站系统源码
demo软件园每日更新资源,请看到最后就能获取你想要的: 1.人工智能在线AI智能模型聊天AI网站系统源码 PHP网站系统源码 API接口源码 AI网站系统源码仅23kb，实现用户管理，一键添加接口，一键修改接口，在线ai5个模型聊天，文转图，图转图， 并且实现5个不同模式的API接口源码提供用 ......
基于扩散过程的生成模型
以下内容由GPT生成。 简单介绍 以下是该领域（基于扩散过程的生成模型）的发展历史总结，其中包含了一些关键性论文： 扩散过程最早可以追溯到20世纪的物理学和数学，它在随机过程和概率论方面具有悠久的历史。扩散过程模型是基于一种特殊的马尔可夫链，通常用于描述颗粒或信息在媒介中扩散的方式。 离散扩散模型（ ......
盒子模型常用属性
盒⼦的位置和⼤⼩ 尺寸 宽度 width: ⻓度|百分⽐|auto ⾼度 height 边界 margin padding 上右下左|上下左右 padding与margin padding:10px 10px 10px 10px //上左下右 padding:5px 10px //上下边距5px、左 ......
集合流之“anyMatch”的应用【返回boolean类型】
判断集合中是否存在"字符串"，返回boolean类型 boolean isExit = allSku.stream().map(Product::getFeatureList) .anyMatch(featureList -> isNotEmpty(featureList) && featureLi ......
CSS标准盒子模型与怪异盒子模型
<style> * { margin: 0; padding: 0; } div { /* 宽高改变的是内容大小 */ width: 200px; height: 200px; } /* w3c标准盒子：盒子的总大小=内容+内边距+边框+外边距 */ /* 只要改变 内容，内边距，外边距，边框，盒子 ......
工程力学：静力学 1（直觉+应用）
工程力学：静力学 1（直觉+应用） 解决工程力学问题：矢量、力、力矩、分布载荷、体中心、流体压力！ 课程英文名：Engineering Mechanics Statics 1 (Intuition + Application) 此视频教程共9.92GB，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全 课程 ......
工程力学：静力学 2（直觉 + 应用）
工程力学：静力学 2（直觉 + 应用） 解决实际力学问题：身体平衡、框架、机器、虚功、摩擦力、桁架、横梁和缆索 课程英文名：Engineering Mechanics Statics 2 (Intuition + Application) 此视频教程共5.47GB，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码 ......
Java内存模型
《Java虚拟机规范》中曾试图定义一种“Java内存模型”（Java Memory Model，JMM）来屏蔽各种硬件和操作系统的内存访问差异， 以实现让 Java 程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。
Java内存模型的主要目的是定义程序中各种变量的访问规则，即关注在虚拟机中把变量值存储... ......
一维数组的应用举例
案例1 从键盘读入学生成绩，找出最高分，并输出学生成绩等级 成绩>=最高分-10 等级为’A’ 成绩>=最高分-20 等级为’B’ 成绩>=最高分-30 等级为’C’ 其余 等级为’D’ 提示：先读入学生人数，根据人数创建int数组，存放学生成绩。 public static void ScoreT ......
图神经网络 基础、前沿与应用 第一章 表征学习 阅读笔记
导读 表征学习的目标是从数据中提取足够但最少的信息。传统上，该目标可以通过先验知识以及基于数据和任务的领域专业知识来实现，这也被称为特征工程。特征工程是利用人类的现有知识的一种方式，旨在从数据中提取并获得用于机器学习任务的判别信息（比如从音频中通过傅立叶变换提取出mel频谱）。 特征工程的缺点： 需 ......
图神经网络 基础、前沿与应用 第二章 图表征学习 阅读笔记
摘要 图表征学习的目的是将图中的节点嵌入低维的表征并有效地保留图的结构信息。 导读 许多复杂的系统具有图的形式，如社交网络、生物网络和信息网络。为了有效地处理图数据，第一个关键的挑战是找到有效的图数据表征方法，也就是如何简洁地表征图，以便在时间和空间上有效地进行高级的分析任务，如模式识别、分析和预测 ......
图神经网络 基础、前沿与应用 第三章 图神经网络 阅读笔记
导读 传统的深度学习技术已经在图像等欧式数据或文本和信号等序列数据上取得巨大的成功。但也有很多领域数据需要用复杂的图结构来表达，这些图结构的数据可以编码复杂的点对关系，以学习更丰富的信息表征；另一面，原始数据（图像或连续文本）的结构和语义信息中纳入特定领域知识可以捕捉数据之间更细粒度的关系。 当GN ......
图神经网络 基础、前沿与应用 第零章 术语 & 符号 阅读笔记
图的基本概念 中心度：用来衡量图中节点的重要性。中心度的基本假设是：如果其他重要的节点也连接到该节点，则认为该节点是重要的。常见的中心度度量包括度数中心度、特征向量中心度、间隔性中心度和接近性中心度。 邻域：一个节点的邻域一般是指与该节点相近的其他节点的集合（距离为1）。一个节点的k阶邻域内的所有节 ......
《渗透测试》安全开发-PHP应用&留言板功能&超全局变量&数据库操作&第三方插件引用 2023 Day22
PHPStorm : 专业PHP开发IDE PhpStudy ：Apache MYSQL环境 Navicat Premium: 全能数据库管理工具 #数据导入-mysql架构&库表列 1、数据库名，数据库表名，数据库列名 2、数据库数据，格式类型，长度，键等 #数据库操作-mysqli函数&增删改查 ......
集成Unity3D到iOS应用程序中
如果想让原生平台（例如 Java/Android、Objective C/iOS 或 Windows Win32/UWP）包含 Unity 功能，可以通过Unity 生成UnityFramework静态库包含到项目中进行实现。 Unity 从2019.3 开始支持将 Unity 运行时组件集成到原生 ......
经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......
R语言预测人口死亡率：用李·卡特（Lee-Carter）模型、非线性模型进行平滑估计|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=26147 最近我们被客户要求撰写关于预测人口死亡率的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天早上，我和同事一起分析死亡率。我们在研究人口数据集，可以观察到很多波动性 我们得到这样的结果： 由于我们缺少一些数据，因此我们想使用一些广义非线性模型。因此 ......
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CPI和PPI时间序列关系|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31108 最近我们被客户要求撰写关于VAR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 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 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 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。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方 ......
PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27099 最近我们被客户要求撰写关于蒙特卡罗的研究报告，包括一些图形和统计输出。 金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量 该项目分 ......
R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22350 最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归（TV-VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在心理学研究中，个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程 另一个原因是，由于移动设备无处不在，从个人获得的 ......