构型 模型 电源advisor
数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告，包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决 ......
R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=26105 最近我们被客户要求撰写关于LCTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以 ......
网络模型
OSI七层参考模型 OSI模型，开放式通信系统互联参考模型（Open System Interconnection Reference Model），是国际标准化组织（ISO）提出的一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架，简称OSI（OSI/RM)。 思想：分层 更利于标准化。 降低各 ......
《算法学习专栏》—— DP问题之背包模型
2023年10月11日 更新于2023年10月11日 一、前言 本栏，为背包模型，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到背包的题目，也能加进来，不断完善。使用的分析方法均为闫式DP分析法。字臭。。。希望能用手写板慢慢写的好看。 二、背包模型 2.1 目前的模型 01背包模 ......
花朵识别系统Python+TensorFlow+Django+网页界面+算法模型
一、介绍 花朵识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并基于多种花朵数据集进行模型训练，最后得到一个精度较高的h5模型文件。并基于Django框架搭建网页端可视化操作界面。实现用户上传一张花朵图片，识别其名称。 二、效果图片展示 三、演示 ......
摘要模型是什么-Bart
摘要模型分为两种 提取式摘要模型： 提取式摘要模型不生成新的文本，而是从原始文本中选择或提取现有句子、段落或短语，以创建摘要。 这些模型通过评估文本中的句子的相关性、重要性或其他特征来选择最相关的部分，以构建摘要。 提取式摘要通常更易实现，因为它不涉及文本生成，而是依赖于选择和筛选原始文本的一部分。 ......
门票赠送：2023百度世界大会-大模型驱动产业发展论坛
大模型作为核心的高级生产力正引领着崭新的经济和社会格局，推动着人工智能成为产业发展的新引擎。百度智能云致力于与客户、合作伙伴紧密协作，将大模型深度融入各领域，把握重构机遇，激发开发者和创企的创新能力，推动应用创新，实现智能化跃迁！在此行行AI诚邀您参加：[Baidu World 2023·大模型驱动... ......
三维模型规范：山海鲸可视化模型百科
模型是数字孪生的核心组成部分，为数字孪生提供了在数字环境中理解、模拟和管理实际世界的能力。在山海鲸数字孪生软件中，支持导入第三方工具模型，并在软件中进行一定的编辑。本文为大家解答山海鲸可视化软件中关于三维模型的一些基本问题。 ......
垃圾识别系统python+TensorFlow+网页界面+算法模型
1. 简介 本项目使用Python编程语言进行开始，并基于TensorFlow搭建算法网络模型，对五种常见的垃圾种类进行训练最后达到一个识别精度较高的模型。然后使用Django作为WEB后端框架，开发一个网页端的可视化操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 2. 效果图片 3. 演示视频 a ......
KBU1510-ASEMI开关电源整流桥KBU1510
编辑：ll KBU1510-ASEMI开关电源整流桥KBU1510 型号：KBU1510 品牌：ASEMI 芯片个数：4 封装：KBU-4 恢复时间：＞50ns 工作温度：-55°C~150°C 浪涌电流：200A 正向电流：15A 反向耐压：1000V 正向压降：1.10V 引脚数量：4 KBU1 ......
统一图像和文字生成的MiniGPT-5来了：Token变Voken，模型不仅能续写，还会自动配图了
前言 OpenAI 的 GPT-5 大模型似乎还遥遥无期，但已经有研究者率先推出了创新视觉与语言交叉生成的模型 MiniGPT-5。这对于生成具有连贯文本描述的图像具有重要意义。 本文转载自机器之心 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 ......
CLIP模型
CLIP模型（Contrastive Language-Image Pre-training） Title: Learning transferable visual models from natural language supervision 发表单位：OpenAI, San Francisc ......
BOSHIDA DC电源模块选用电容滤波器的注意事项
BOSHIDA DC电源模块选用电容滤波器的注意事项 DC电源模块是电子系统中的重要部件，常用于给各种电子设备供电。为了使输出的直流电压更加稳定，需要在电源模块中加入电容滤波器。电容滤波器的作用是平滑输出的直流电压，去除其中的纹波信号，使输出电压更加稳定。然而，选用电容滤波器时需要注意以下几点： 1 ......
开启中文智能之旅：探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界
“开启中文智能之旅：探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界” 1.国内Llama2最新下载地址 本仓库中的代码示例主要是基于Hugging Face版本参数进行调用，我们提供了脚本将Meta官网发布的模型参数转换为Hugging Face支持的格式，可以直接通过transforme ......
三维模型3DTile格式轻量化压缩集群处理方法分析
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，... ......
盒子模型
内边距（padding) 1.一个值 上下左右一样 2.两个值 上下，左右 3.三个值 上，左右，下 4.四个值 上右下左 内边距特性：1.背景颜色可以蔓延到内边距 2.可以设置单一方向（padding-top/left/right/bottom) 边框（border) 特性：1.背景色会蔓延到边框 ......
Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22546 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于随机波动率(SV)模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型 ......
R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32511 原文出处：拓端数据部落公众号 时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序 ......
R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33838 原文出处：拓端数据部落公众号 传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如，假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动，并且可能导致更准确的预测。另一方面 ......
R语言无套利区间模型期货期现研究：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 最近我们被客户要求撰写关于无套利区间模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义 本文帮助客户对期货期 ......
Generative AI 新世界 | 文生图领域动手实践：预训练模型的微调
在上期文章，我们探讨了预训练模型的部署和推理，包括运行环境准备、角色权限配置、支持的主要推理参数、图像的压缩输出、提示工程 (Prompt Engineering)、反向提示 (Negative Prompting) 等内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、 ......
广义切糕模型
貌似题不是很多。但是有能力的话还是写写二次整数规划好吧。 求解如下问题： 有 \(n\) 个整数变量 \(x_i\) 取值为 \([1, m]\)，取值 \(j\) 有代价 \(a_{i, j}\) 求满足 \(x_{u_p} \leq x_{v_p} + w_p\) 的最小代价。 如果是 \(x_ ......
c++对象模型学习笔记
参照大佬的博客学习了一下c++的对象模型： https://www.cnblogs.com/skynet/p/3343726.html 有些思考需要做下记录。 对于有虚函数表的类的对象，它的起始地址处会存储vptr指向虚函数表，在这个虚函数表的前4或8字节中，会存储一个地址值，指向RTTI类型信息 ......
KBU808-ASEMI小功率开关电源KBU808
编辑：ll KBU808-ASEMI小功率开关电源KBU808 型号：KBU808 品牌：ASEMI 芯片个数：4 封装：GBU-4 恢复时间：＞50ns 工作温度：-55°C~150°C 浪涌电流：200A 正向电流：8A 反向耐压：800V 正向压降：1.10V 引脚数量：4 KBU808特性： ......
PowerDesigner之PDM(物理概念模型)
PowerDesigner之PDM(物理概念模型) 2022-01-05 09:41 248阅读 0赞 PowerDesigner之PDM(物理概念模型) 转载自：https://blog.csdn.net/qq_27376871/article/details/51321609 一、PDM概述 P ......
Composite 组合模式简介与 C# 示例【结构型3】【设计模式来了_8】
〇、简介 1、什么是组合设计模式？ 一句话解释： 针对树形结构的任意节点，都实现了同一接口，他们具有相同的操作，可以通过某一操作来遍历全部节点。 组合模式通过使用树形结构来组合对象，用来表示部分以及整体层次。组合模式属于结构型模式，多用于递归。 官方意图描述：将对象组合成树形结构，以表示“部分-整体 ......
【Python&语义分割】语义分割的原理及常见模型的介绍
语义分割是计算机视觉中的重要任务之一，其目的是将图像中的每个像素分配给特定的类别，从而实现对图像的精细分割。与目标检测不同，语义分割并不需要对物体进行位置和边界框的检测，而是更加注重对图像中每个像素的分类。随着深度学习的兴起，语义分割得到了广泛应用，并在许多领域中取得了显著的成果。本文将详细介绍语义... ......
BOSHIDA DC电源模块电容滤波器的原理及构成
BOSHIDA DC电源模块电容滤波器的原理及构成 DC电源模块电容滤波器是电源输出端的重要组成部分，其主要作用是滤除由电源输出的直流电压中所含的杂波和噪声，并将其平滑处理为一个稳定的直流电压输出。在电子设备的数字、模拟电路、电机驱动等方面，稳定的电源输出对于保证设备的正常运行和稳定性是至关重要的。 ......