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模型 参数 理论matlab

安装Amos结构方程模型分析软件的方法

本文介绍IBM SPSS Amos软件的安装方法。 Amos是IBM公司旗下一款强大的结构方程建模软件。其捆绑在高级版的SPSS Statistics软件中，但其它版本的SPSS Statistics中并不含Amos，需要单独下载、安装。 1 软件下载 关于Amos软件下载，由于其版本较多，大家自行 ......
分析软件 方程 模型 结构 方法

matlab生成点云

clc;clear all;close all;N = 1000; % # Number of pointsV = [-10, 0; 0, 10; 10, 0]; % # Triangle vertices, pairs of (x, y)t = sqrt(rand(N, 1));s = rand( ......
matlab

为大语言模型建立红队对抗

在巨量文本数据下训练的大语言模型非常擅长生成现实文本。但是，这些模型通常会显现出一些不良行为像泄露个人信息 (比如社会保险号) 和生成错误信息，偏置，仇恨或有毒内容。举个例子，众所周知，GPT3 的早期版本就表现出性别歧视 (如下图) 与 仇恨穆斯林言论 的情况。 一旦我们在使用大语言模型时发现了这 ......
红队 模型 语言

m基于信道差错概率模型仿真对比RS,汉明码以及卷积编译码性能,仿真输出信道差错概率与误码率和仿真速度三维关系图

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 在数字通信系统中, 数字通信系统及其相关部分必须满足误码率的最低规 范要求。误码率是一个非常重要的指标，它衡量着系统性能的好坏，因此在数 字通信领域中经常会遇到误码率的测试问题。误码率[是二进制比特流经过系 统传输后发生差错的概率，其测量方法[ ......
信道 差错 概率 卷积 误码率

参数

/* 目录: 参数 一: 实参 1 位置 2 关键字 3 原子化 二: 形参 1 无默认参数 2 默认参数 (a) 普通 (b) 空 (c) None 三: 可变参数 四: 可变命名参数 五: 书写顺序 六: 可变对象 1 每种可变对象 2 禁止可变 */ 一: 实参 1 位置 # 位置 def t ......
参数

LR模型快速生成SQL脚本

LR模型快速生成SQL脚本 由于经常需要部署新LR模型，需要以SQL的方式在数仓环境中运行。固化LR模型的形式是excel文件，所以写了一个脚本解析这个excel文件，完成模型的快速SQL化 LR模型部署模板 第一行是名称列可以不用管，第二行是线性模型基础得分第三行开始：第一列是表中的列，第二列是表 ......
脚本 模型 SQL

人工智能运用--我的银行大众客户存款增长预测模型介绍（3）

前面完成了最初的特征选择，基本没有考虑业务逻辑，我直接使用这些特征开始进行预测了。 基于当前业界对XGBoost的推崇，我准备不走弯路，直接上XGBoost进行预测。 从打印的“取数据完成”可以看出数据完全读取了。 下面我们用训练集进行预测，看看说明情况 程序运行了691秒，产生了xgb模型，我们看 ......
人工智能 存款 人工 模型 客户

【动手学深度学习】第五章笔记：层与块、参数管理、自定义层、读写文件、GPU

为了更好的阅读体验，请点击这里 由于本章内容比较少且以后很显然会经常回来翻，因此会写得比较详细。 5.1 层和块 事实证明，研究讨论“比单个层大”但“比整个模型小”的组件更有价值。例如，在计算机视觉中广泛流行的ResNet-152 架构就有数百层，这些层是由层组（groups of layers）的 ......
深度 参数 文件 笔记 GPU

Chrome常用启动参数

基于Chromium内核的浏览器常用启动参数 --app：像应用程序一样使用网页，常见使用：有道云笔记、微信网页版、文件服务器、翻译工具…… --kiosk：全屏打开网页，常见使用：大屏幕显示，双屏显示…… ......
常用 参数 Chrome

js复制文本内容并粘贴到短信模板时参数缺失

基本知识 知识点1：复制文本内容 vue中提供了vue-clipboard2是前端能够调用剪切板的一个插件。 知识点2：移动端拉起本地短信功能，并填充内容 安卓 sms:?body=内容 苹果 sms:&body=内容 问题： 针对苹果系统： 当内容中携带链接时，而链接需要携带多个参数时，我们正常的 ......
缺失 文本 模板 参数 短信

WPF程序接收启动参数并启动

新建一个WPF项目WpfApp1 创建一个新的启动类 public class NewApp { public static string[] Args = new string[] { }; [STAThread] public static void Main(string[] args) { ......
参数 程序 WPF

Python-字符串format方法指定参数

一、字符串的format方法有几种指定参数的方式：（1）默认方式—传入的参数与{}一一对应（2）命名参数（3）未知参数{2} 二、详细描述字符串的format方法如何格式化字符串： 第一种方法： s1 = 'Today is {},the temperature is {} degrees.' pr ......
字符串 字符 参数 方法 Python

05-3 液体燃料燃烧：液滴的燃烧（数学模型、影响因素）

![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3181031/202304/3181031-20230427152400464-314554292.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3181031/20... ......
液滴 燃料 液体 模型 因素

1 数组和切片、2 可变长参数 、3 maps

1 数组和切片 1.1 数组 # 1 定义，初始化，使用 # 2 数组是值类型 -数字，字符串，布尔，数组，都是值类型，真正直接存数据 -切片，map，指针 引用类型，是个地址，指向了具体的值 # 3数组长度 # 4 循环打印数组 # 5 多纬数组 # 6 数组定义并赋初值 ,把第99 赋值为1 ， ......
数组 参数 maps

jmeter参数化的6种方式

1.用户自定义变量： 添加“配置元件”->“用户定义的变量”。 “名称”中输入变量名称，此处以登录为例，定义两个变量username和password。“值”中可以直接输入值，也可以通过Jmeter的函数__CSVRead，__StringFromFile从csv或dat文件中读取，还可以通过前缀加 ......
参数 方式 jmeter

PyTorch保存模型断点以及加载断点继续训练

在训练神经网络时，用到的数据量可能很大，训练周期较长，如果半途中断了训练，下次从头训练就会很费时间，这时我们就想断点续训。 一、神经网络模型的保存，基本两种方式：1. 保存完整模型model， torch.save(model, save_path) 2. 只保存模型的参数， torch.save( ......
断点 模型 PyTorch

Kivy中常用的菜单组件是PopupMenu。它的常用方法及其参数说明

open(widget)： 在指定的控件下方打开弹出菜单。 widget 参数为要显示菜单的控件 my_menu = PopupMenu()my_menu.open(my_button) dismiss()： 关闭弹出菜单。 my_menu.dismiss() add_option(text, ca ......
常用 组件 PopupMenu 菜单 参数

Label。它的常用方法及其参数说明

get()： 获取标签的文本内容。 返回值为字符串类型。、 my_label = Label(text='Hello, Kivy!')text = my_label.get()print(text) set(text)： 设置标签的文本内容。 text 参数为要设置的文本内容。 my_label = ......
常用 参数 方法 Label

TextInput。它的常用方法及其参数说明

get()： 获取输入框的文本内容。 返回值为字符串类型。 my_text_input = TextInput()text = my_text_input.get()print(text) set(text)： 设置输入框的文本内容。 text 参数为要设置的文本内容 my_text_input = ......
TextInput 常用 参数 方法

kivy中按钮组件的所有方法使用和参数说明

__init__(self, **kwargs)： **kwargs：其他未指定参数的关键字参数。 on_press(self)： 无参数。 on_release(self)： 无参数。 on_state(self, widget, value)： widget：触发状态改变的按钮组件。 value ......
组件 按钮 参数 方法 kivy

扫盲：机器学习中训练模型、数据集都是什么，有什么关系？[大语言模型]

在大数据中，训练模型和数据集是非常重要的概念，它们之间有密切的关系。 训练模型是指使用机器学习算法对数据进行学习和训练，以便能够对新的数据进行预测或分类。训练模型的目的是通过学习数据的规律和特征，从而能够对未知数据进行预测或分类。 数据集是指用于训练模型的数据集合。数据集通常包含大量的数据样本，每个 ......
模型 机器 语言 数据

个人搜集的GPT及语言模型相关信息资源

steamship免费GPT4 https://www.steamship.com/plugins/gpt-4?tab=Demo 免费GPT4和3.5(需翻墙) https://chat.forefront.ai/ 基于GPT3.5对上传的 无限文档 回答问题且免费 askwise.ai ChatG ......
模型 语言 资源 个人 信息

基于肤色空间建模+连通域处理的人脸检测算法的MATLAB仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 在过去的几年里，人脸识别受到了广泛的关注，被认为是图像分析领域最有前途的应用之一。人脸检测可以考虑人脸识别操作的很大一部分。根据其强度将计算资源集中在持有人脸的图像部分。图片中的人脸检测方法很复杂，因为人脸存在可变性， ......
人脸 肤色 算法 MATLAB 空间

m基于模糊控制的网络时延预测和丢包率matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 涉及到具体的数据包大小以及时间延迟，我们通过构建一个FIFO，来虚拟网络的实际工作情况，当空闲情况下，网络流量非常小，我们的数据通过FIFO，会在FIFO内排队，等候前面的数据传输出去后，再发送出去，在FIFO中等候时 ......
matlab 网络

m基于背景差法与GMM混合高斯模型结合的红外目标检测与跟踪算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 普通视频： 红外视频： 2.算法涉及理论知识概要 在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过融入帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域、背景显露区域和运动物体区域。相对于背景区域,背景显露区中的 ......
算法 红外 模型 背景 目标

音视频八股文（6）-- ffmpeg大体介绍和内存模型

播放器框架 常用音视频术语 • 容器／文件（Conainer/File）：即特定格式的多媒体文件， 比如mp4、flv、mkv等。 • 媒体流（Stream）：表示时间轴上的一段连续数据，如一 段声音数据、一段视频数据或一段字幕数据，可以是压缩 的，也可以是非压缩的，压缩的数据需要关联特定的编解 码 ......
八股文 八股 模型 内存 ffmpeg

Django模型层（一） （测试环境搭配 常见的十几种查询方法-ORM关键字 ORM执行SQL语句 双下划线查询 ORM外键字段的创建 外键字段数据的增删改查 多表查询（子查询，连表查询））

目录 一、测试环境搭配 切换数据库 自带的sqlite3数据库对时间字段不敏感 有时候会展示错乱 ，所以我们习惯切换成常见的数据库比如MySQL django orm并不会自动帮你创建库， 所以需要提前准备好！ 单独搭配测试环境 单独测试django某个功能层，默认不允许单独测试某个py文件，如果想 ......
字段 ORM 下划线 语句 模型

Three 解决加载模型闪烁

@(Three 解决加载模型闪烁) 概述 在一次使用 three加载模型中遇到模型闪烁严重的问题，相机拉得越远模型闪烁越厉害，出现此问题的原因是因为出现了深度问题，以下记录解决办法 解决方法 WebGLRenderer开启logarithmicDepthBuffer logarithmicDepth ......
模型 Three

Consistency Models终结扩散模型

最近看到一篇论文，觉得特别有意思，并且在学术界引起了不小的动静，他就是一致性模型，据说图像生成效果快、质量高，并且还可以实现零样本图像编辑，即不进行一些视觉任务训练，可以实现图像超分、修复、上色等功能。 目前代码已经开源到GitHub上面：https://github.com/openai/cons ......
Consistency 模型 Models

POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......
极值 阈值 模型 理论 代码
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