模型 参数 理论matlab

MATLAB计算表达式求解方程

1、利用syms声明表达式中需要使用的变量 2、编辑带有变量的表达式 3、使用subs命令将表达式中的变量替换为具体数值,此过程有计算功能 4、求解方程组可以使用solve函数 5、eqn = [方程1,方程2] var = [待求未知数1 待求未知数2] ans = solve(eqn,var) ......
表达式 方程 MATLAB

MATLAB边缘检测

使用如下命令可生成不同边沿检测算法下的图案: 1 %对同一副图像分别使用6种边缘检测算法进行处理 2 3 4 A = imread ('chepai.jpg'); %读入图像chepai.jpg,赋给变量A 5 A = rgb2gray(A); 6 7 bw1 = edge(A,'sobel'); ......
边缘 MATLAB

speexdsp参数设置

#ifdef HAVE_CONFIG_H#include "config.h"#endif #include "speex/speex_preprocess.h"#include <stdio.h> #define NN 160 int main(){ short in[NN]; int i; Sp ......
speexdsp 参数

基于Tensorflow技术开发的计算机毕业设计辅助生成器(使用AI大模型技术)

这是一个辅助生成计算机毕业设计的工具,可以自动完成毕业设计的源码。它基于几百个github上面开源的java和python项目,运用tensorflow技术,训练出了AI大模型。基本实现了计算机毕业设计生成器,能够初步生成Java或python基本源码。目前该项目处理实验阶段,还不成熟,成功率55% ......

JS获取 URL 链接参数

方法一 源码: function GetQueryString(name) { var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)"); var r = window.location.search.substr(1).match(reg); if( ......
参数 链接 URL

SNMPv3用户安全模型

1. 前言部分 SNMPv3与SNMPv2相比有了很大的改进,主要体现在安全性方面: 用户认证机制 - SNMPv3改用基于用户的安全模型(USM),需要替换v2中的社区字符串认证机制(community strings),实现用户管理、认证和加密。 加密与数据完整性检查 - 需要添加支持加密传输和 ......
模型 用户 SNMPv3 SNMPv

maven命令行参数

-am,--also-make If project list is specified, also build projects required by the list如果指定了项目列表,还可以生成列表所需的项目 -amd,--also-make-dependents If project li ......
命令 参数 maven

多模态大模型的体验

主要是出图,结合实际做3个例子:1、形容天气非常寒冷的风景图片( 画一幅未来极度寒冷下城市的场景)2、妈妈过生日的庆祝图片(画一幅妈妈过生日的庆祝图片,水墨画风格)3、包含GreenOpen字样的富含科技感的图片未来不可限量,对于当前来说是提出准确的需求。关注提高用户体验: ......
模态 模型

Java IO 模型

IO 是个啥 IO,是 input/output 的缩写,表面意思是输入/输出,描述计算机中数据流动的过程,实际上就是 CPU、内存和外部进行数据交换的过程 举个例子,某个进程要获取到数据的过程如下: 1.请求:进程请求外部数据 2.准备:缓冲区准备数据,通过磁盘或者网络读取数据到内核空的缓冲区 3 ......
模型 Java IO

大数据hadoop理论面试题

1、列举几个hadoop生态圈的组件并做简要描述? (1)Zookeeper:是一个开源的分布式应用程序协调服务,基于zookeeper可以实现同步服务,配置维护,命名服务。 (2)Flume:一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。 (3)Hbase:是一个分布式的、面向列 ......
理论 数据 hadoop

分类模型评估(混淆矩阵, precision, recall, f1-score)的原理和Python实现

混淆矩阵 当我们已经获取到一个分类模型的预测值,可以通过不同指标来进行评估。 往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念: True Positive:真实值为正、预测值为正(真阳性) False Positive:真实值为负、预测值为正(假阳性) False Negative:真实值为正、预测值为 ......
矩阵 precision f1-score 模型 原理

《环太平洋》流浪者机甲3D模型特效还原

法线贴图可以通过改变模型表面法线的方向和强度,增强模型的真实感、细节和视觉效果,使得渲染结果更加逼真。它是一种在计算机图形学中常用的技术。 ......
流浪者 特效 模型

GLTF/GLB模型在线预览、编辑、动画查看以及材质修改

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图,还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并,实现模型轻量化,是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
材质 模型 动画 GLTF GLB

法线贴图实现地形模型皱褶、凹凸不平的纹理效果

法线贴图可以通过改变模型表面法线的方向和强度,增强模型的真实感、细节和视觉效果,使得渲染结果更加逼真。它是一种在计算机图形学中常用的技术。 ......
法线 皱褶 凹凸不平 纹理 凹凸

Nacos配置:发布失败,请检查参数是否正确

一、表象: 页面1: 报错1: caused: PreparedStatementCallback; bad SQL grammar [SELECT id,data_id,group_id,tenant_id,app_name,content,md5,gmt_create,gmt_modified, ......
参数 Nacos

三维模型数据的高程偏差的几何坐标纠正技术方法浅析

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,... ......
高程 偏差 坐标 几何 模型

GAN模型

GAN模型优化训练 在训练过程中,生成网络的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而网络D的目标就是尽量把网络G生成的图片和真实的图片分别开来。这样,G和D构成了一个动态的“博弈过程”。这个博弈过程具体是怎么样的呢? 先了解下纳什均衡,纳什均衡是指博弈中这样的局面,对于每个参与者来说,只要其他 ......
模型 GAN

Nacos配置:发布失败,请检查参数是否正确

一、表象: 页面1: 报错1: caused: PreparedStatementCallback; bad SQL grammar [SELECT id,data_id,group_id,tenant_id,app_name,content,md5,gmt_create,gmt_modified, ......
参数 Nacos

隐私计算和大模型

来源:象话时刻 | 微众银行杨强:大模型的崛起是隐私计算发展的绝佳机会 观点 大模型的崛起,是隐私计算再次发展的绝佳机会。行业已经证明了用隐私计算做大模型的“防火墙”是可行的,全世界范围内大家也已经开始认识到这个方向;(效率又是一大难关) 数据要素流通最关键的是模型,以模型为中心,而不是以数据为中心 ......
模型 隐私

(大模型训练)(工作流升级)(精品)MJ数据自动化处理流程!!!

0.准备条件:文件夹为中文名,图片内含有多个下划线。 处理目标:处理成为一个 “公共标|逗号| 一个句子"的形式。 1.(统计中文,准备翻译)文件夹结构作为数据统计入excel import os import pandas as pd def find_image_folders(parent_d ......
工作流 模型 流程 精品 数据

Python 使用getopt解析命令行参数

​ 1、getopt 模块 此模块可协助脚本解析 sys.argv 中的命令行参数。 它支持与 Unix getopt() 函数相同的惯例(包括形式如 '-' 与 '--' 的参数的特殊含义)。 也能通过可选的第三个参数来使用与 GNU 软件所支持形式相类似的长选项。 1)getopt.getopt ......
命令 参数 Python getopt

算法学习笔记(8.3): 网络最大流 - 模型篇

本文慢慢整理部分模型。 DAG 最小路径覆盖 经典的题目,经典的思想。 网络流常见的将图上的点拆为入点和出点,那么路径由若干 出 - 入 - 出 - 入 的循环构成。 于是在拆好的图上流一流即可。 [CTSC2008] 祭祀 典中祭 黑白染色 利用黑白染色将整个图变成一个二分图是网络流常见的套路,尤 ......
算法 模型 笔记 网络 8.3

分类模型

分类模型 二分类模型 对于二分类模型,介绍逻辑回归(logistic regression)和Fisher线性判别分析两种分类算法;对 于多分类模型,将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤 水果分类例子 这个实际上就是一个二分类问题,通过属性推断类别。 逻辑回归logis ......
模型

Day33 命令行传递参数

命令行传递参数 有时候你希望运行一个程序时候再传递给它消息。这要靠传递命令行参数给main()函数实现。 (了解即可) package com.baixiaofan.method; public class Demo06 { public static void main(String[] args ......
命令 参数 Day 33

R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22609 原文出处:拓端数据部落公众号 摘要 本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法,如单变量和多变量正态混合的EM算法,也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想,因此本文包括有限 ......
间歇泉 间歇 算法 模型 mixture

matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类,可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
数据 神经网络 序列 长短 神经

R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处:拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法,如组lasso套索、组MCP和组SCAD,以及双级选择方法,如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可 ......
套索 新生儿 变量 体重 模型

阿里-可视化建模-模型部署及训练

快速开始预置了多种预训练模型。您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。本文为您介绍如何在快速开始查找适合您业务需求的模型、部署和调试模型、微调训练模型。 前提条件 如果您需要对模型进行微调训练或增量训练,需要创建OSS Bucket存储空间,具体操作请参见控制台创建存储空间。 使用 ......
模型

阿里-可视化建模-评估模型

登录PAI控制台,进入工作流页面。 操作详情请参见step1:进入工作流页面。 构建预测节点。 在组件列表中分别搜索预测组件,找到后将其拖入画布,并将生成的节点作为拆分-1、逻辑回归二分类-1节点的下游节点,拼接为实验。 单击画布中的预测-1节点,在右侧节点配置中,分别单击特征列字段、原样输出列字段 ......
模型

leaflet流星线的实现以及参数配置

最近项目里面需要实现一个效果,在leaflet里面实现流星线,查了很多资料都没有我想要的,最后找到一个流动线(具体连接已经找不到了)在此基础上改动实现了该效果! html文件 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> ......
流星 参数 leaflet