模型 参数 理论matlab
如何将3D模型导入可视化大屏系统中，并实现可交互的数字孪生大屏效果？
首先我们需要准备一款数字孪生软件，本文中使用的是山海鲸可视化数字孪生软件，这是一款免费的零代码数字孪生大屏开发平台软件。 下载完成后打开山海鲸可视化，点击新建来创建一个大屏项目。 我们可以根据自己的需要来创建各种场景的项目或是套用模板项目，这里我们选择创建一个GIS场景项目。 等待项目加载完毕后，可 ......
Blender如何给fbx模型添加材质贴图并导出带有材质贴图的模型
推荐：使用NSDT场景编辑器快速助你搭建可二次编辑的3D应用场景 此教程适合新手用户，专业人士直接可直接绕路。 本教程中介绍了利用Blender建模软件，只需要简单几步就可以为模型添加材质贴，图，并且导出带有材质的模型文件。 1、第一步，打开Blender软件，导入模型：(本教程使用一个简单立方体模 ......
JVM运行时参数
# JVM运行时参数 JVM运行时参数是用于配置和调整Java虚拟机的行为和性能的参数。这些参数可以在启动Java应用程序时通过命令行或配置文件进行设置，合理配置参数可以使JVM虚拟机的达到更好的性能，降低OOM发生的概率 > 官网地址：https://docs.oracle.com/javase/ ......
分布理论读书笔记四:基本解
# 基本解 ## 定义 **定义1:** 考虑常系数的偏微分算子: $$ P(\partial)=\sum_{|\alpha|\le m}a_{\alpha}\partial^{\alpha} $$ 其中$a_{\alpha}$是常数.如果存在分布$E\in \mathscr{D}'(\mathbb ......
分布理论读书笔记:习题和例子
## 1:$\mathrm{pv}(\frac{1}{x})$ 考虑函数$\frac{1}{x}$,由于$f(x)$在0点处的奇异性导致它并不是$\mathbb{R}$上的局部可积函数,可以直接验证,它并不是$\mathbb{R}$上的一个分布,但是,如果考虑如下的算子: **定义:** 对任意的$ ......
分布理论读书笔记三:Fourier变换
# 5.$\mathscr{S}$上的傅里叶变换 ## 5.1.Schwartz函数空间$\mathscr{S}(\mathbb{R}^n)$. **定义1:** 设$\varphi\in C^{\infty}(\mathbb{R}^n)$，如果对任意非负多重指标$\alpha,p$都有： $$ \ ......
python 可变长位置参数（*args）和可变长关键字参数（**kwargs）详解
*args 和 **kwargs 是常用的参数命名约定，用于在函数定义中接受可变数量的位置参数和关键字参数。 1. `*args`（可变数量的位置参数）： - `*args` 允许函数接受任意数量的位置参数。 - 在函数定义中，`*args` 以星号（*）开头，后面跟着一个参数名（通常为 "args ......
r7 7735h参数 r7 7735h性能怎么样 r7 7735h相当于什么水平
r7 7735h工艺：6nm制程架构：zen+3核心数：8核心数线程数：16线程主频：3.2GHz睿频：4.75GHz功耗：35W-45W，根据笔记本厂商设置具体功耗三级缓存：16MB核显情况：Radeon680M，RDNA2架构，2200MHzr7 7735h性能怎么样这些点很重要 http:// ......
R9 7945HX参数 R97945HX怎么样 锐龙R97945HX相当于什么水平
R9 7945HX采用Zen 4架构，16核心32线程设计，基础频率2.5GHz，加速频率5.4GHz，二级缓存16MB，三级缓存64MB，默认TDP为55W。核显为Radeon 610M，配备2个CU，共计128个流处理器，基础频率400MHz，加速频率2200MHz。 R9 7945HX性能怎么 ......
用于3D MRI和CT扫描的深度学习模型总结
医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。 那么如何为这类数据构建深度学习解决方案呢?本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的深度学习模型。 3 d ......
利用pytorch自定义CNN网络（三）：构建CNN模型
本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第三篇，主要介绍如何构建一个CNN网络，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
【技术积累】Linux中的命令行【理论篇】【七】
博客推行版本更新，成果积累制度，已经写过的博客还会再次更新，不断地琢磨，高质量高数量都是要追求的，工匠精神是学习必不可少的精神。因此，大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言，你们的支持是我最大的动力，你们敢投，我就敢肝 ......
基于Field_II_ver_3_24_windows_gcc工具箱的超声波二维成像与三维成像matlab仿真
1.算法理论概述 1. 1超声波成像的基本原理 超声波成像是一种通过超声波对物体进行成像的技术。超声波成像的原理是利用超声波在不同组织之间传播速度不同的特点，探测物体内部的结构。超声波成像可以分为二维成像和三维成像两种。二维成像是将超声波探头沿一个方向扫描目标物体，得到一系列沿该方向的回波信号，通过 ......
llama2模型部署方案的简单调研-GPU显存占用(2023年7月25日版)
https://blog.csdn.net/Fatfish7/article/details/131925595 先说结论全精度llama2 7B最低显存要求：28GB全精度llama2 13B最低显存要求：52GB全精度llama2 70B最低显存要求：280GB 16精度llama2 7B预测最 ......
m基于DM-OFDM-IM技术的索引OFDM调制解调系统的性能matlab仿真分析
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 随着无线通信技术的不断发展,人们对下一代移动通信系统提出了越来越高的要求。在这样的时代背景下,具有低峰均比,强频偏对抗能力和高能量效率的索引调制OFDM系统(Orthogonal Frequency Division ......
代码随想录算法训练营第十四天| 理论基础 递归遍历 迭代遍历
理论基础 卡哥建议：需要了解 二叉树的种类，存储方式，遍历方式 以及二叉树的定义 文章讲解：https://programmercarl.com/%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html 补充的知识点： ......
R5 7530U参数 R5 7530U性能怎么样 锐龙R57530U相当于什么水平
R5 7530U 采用Zen3 架构为 6 核 12 线程，3MB二级缓存，16MB 三级缓存，与 R5 6600U 一致。R5 7530U性能怎么样这些点很重要看过你就懂了 http://www.adiannao.cn/dy ......
MATLAB用改进K-Means(K-均值)聚类算法数据挖掘高校学生的期末考试成绩|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30832 最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了 ......
Stata广义矩量法GMM面板向量自回归PVAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24016 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 最近我们被要求撰写关于广义矩量法GMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统 ......
Hugging Face 的文本生成和大语言模型的开源生态
[更新于 2023 年 7 月 23 日: 添加 Llama 2。] 文本生成和对话技术已经出现多年了。早期的挑战在于通过设置参数和分辨偏差，同时控制好文本忠实性和多样性。更忠实的输出一般更缺少创造性，并且和原始训练数据更加接近，也更不像人话。最近的研究克服了这些困难，并且友好的交互页面能让每个人尝 ......
R9 7940HS参数 锐龙R97940HS性能怎么样 相当于什么水平
R9 7940HS 采用了 4nm 工艺，采用 8 核 Zen4 CPU，并且搭载最新的锐龙 AI 引擎，CPU 频率可达 5.2GHz，拥有 40MB 缓存，核显为 12CU RDNA3，核显频率高达 3GHz，TDP 为 35-45W。R9 7940HS性能怎么样这些点很重要看过你就懂了 h ......
主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）
[TOC](主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）) # 为什么使用PCA ## 从过拟合说起 在数据量小、数据维度高，模型较为复杂时，很容易产生过拟合。训练误差小而泛化误差较大被称为过拟合，而我们所追求的是泛化误差较小，为了解决过拟合问题，一般有以下的解决方案，一是最直接有效的方法，增加数据量，但 ......
线性判别分析（LDA）模型笔记
[TOC](线性判别分析（LDA）模型笔记) # 模型概况 线性判别方法（Linear Discrimination Analysis)是一种经典的线性学些方法，最早由Fisher提出，也叫“Fisher判别分析”。 LDA的思想非常朴素，也即是，将样例投影到一条直线上使得同类样例的投影点尽可能近， ......
r7 7730U参数 r7 7730U性能怎么样 AMD锐龙77730U相当于什么水平
AMD锐龙7 7730U采用Barcelo8核心/16线程主频 2.0GHz最高频率 4.5GHz 三级缓存运行内存 16M内存类型 LPDDR4X内存频率 4266MHzr7 7730U性能怎么样这些点很重要 http://www.adiannao.cn/dy ......
TensorRT 模型加密杂谈
在大多数项目交付场景中，经常需要对部署模型进行加密。模型加密一方面可以防止泄密，一方面可以便于模型跟踪管理，防止混淆。 由于博主使用的部署模型多为TensorRT格式，这里以TensorRT模型为例，讲解如何对模型进行加密、解密以及推理加密模型。 ## 加密算法的选择和支持的库 [Crypto++] ......
avue-crud属性配置项参数笔记分享
Avue 是一个基于Element-plus低代码前端框架，它使用JSON 配置来生成页面，可以减少页面开发工作量，极大提升效率； 虽然Avue官网上面都有这些配置说明，但是如果刚开始接触不熟悉框架的话需要很久才找到自己需要的参数配置，为了方便自己今后查找使用，现将一些开发中常用的配置梳理在下 一、 ......
ajax 跨域 如果在head里面加了参数需要在 nginx add_header 里面添加
server { listen 80; server_name yourdomain.com; location / { # 允许跨域请求 add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*'; add_header 'Access-Control-Allow-M ......
基于Pair-wise和CrossEncoder训练单塔模型
基于RocketQA的CrossEncoder(交叉编码器)训练的单塔模型，该模型用于搜索的排序阶段，对召回的结果进行重新排序的作用。 ......
python带参数装饰器的两种写法
装饰器是 Python 中非常有用的语法特性，可以用于包装或者修改函数的行为。有时候我们希望给装饰器添加参数，以便于在装饰器内部使用，那么这时候就需要使用带参数的装饰器。常用的两种带参数装饰器的写法如下： ### 1. 第一种装饰器带参数的写法： 在装饰器函数外层再套一个函数，用来接收和处理装饰器的 ......