模型 时间序列 乘法 序列

MoveNet:超快且准确的姿态检测模型

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/569457464 官方说明:https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/movenet?hl=zh-cn ncnn:https://github.com/FeiGeChuanShu/ncnn_An ......
姿态 模型 MoveNet

大语言模型生成模型的源码结构复习

modeling_gpt2.py:1099 if labels is not None: # move labels to correct device to enable model parallelism labels = labels.to(lm_logits.device) # Shift ......
模型 源码 语言 结构

7. Java 内存模型

Java 内存模型 Java 内存模型(Java Memory Model)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到内存和从内存中取出变量值这样的底层细节 1. 主内存与工作内存 Java 内存模型规定了 所有的变量都存储在主内存(Main Memory)中(虚拟机内 ......
模型 内存 Java

Runway官宣下场通用世界模型!解决视频AI最大难题,竟靠AI模拟世界?

前言 Runway突然发布公告,宣称要开发通用世界模型,解决AI视频最大难题,未来要用AI模拟世界。 本文转载自新智元 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、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【 ......
世界 难题 模型 Runway 视频

安防LiteCVR监控视频云平台支持按时间查询告警列表消息

智慧安防平台LiteCVR平台采用了开放式的网络结构,平台能在局域网、公网、专网等复杂的网络环境中,将场景中分散的海量网络监控设备进行统一接入与汇聚管理。 ......
LiteCVR 消息 时间 平台 视频

查看onnx模型结构-使用Netron模块

查看onnx模型结构-使用Netron模块 1 安装 $pip install netron 2 可选-查看安装的路径 $ pip show netron 3 查看onnx结构 import netron # �??�?ONNX模�??�??件�??路�? onnx_model_path = r'y ......
模块 模型 结构 Netron onnx

在任意代数结构上的多项式乘法 学习笔记

前言 Stop learning useless algorithms, go and solve some problems, learn how to use binary search. 以下内容大多是作者看完《如何在任意代数结构上做多项式乘法》[1] 后口胡的,所以可能和原文章不太一样。如果 ......
多项式 乘法 代数 结构 笔记

一名普通程序员的正确理财方式:建立思维模型,选中好公司,坚持长期主义

记得在有了第一次的公司股票之后,通过公司开通了美股和港股的银行账户,我当时就嗨起来了,因为大陆人民想直接开通香港或者海外的一些银行卡是非常麻烦的,要不就是亲自去国外,要不就是有雄厚的资金证明。因此当开通了这个银行卡后,我觉得自己可牛逼了,毕竟我已经超过了中国至少十几亿老百姓,能够拥有国外的账户了。 ......
程序员 模型 思维 主义 方式

序列比对方法的纠错效果和准确度比对

## 序列比对方法的纠错效果和准确度比对 在实际应用中,不同的序列比对方法在纠错效果和准确度比对方面具有一定的差异。这些差异主要体现在方法的设计原理和采用的技术上。例如,整体比对方法主要用于找出序列之间的整体相似性,而局部比对方法则可以找到序列之间的局部相似性[1]。然而,需要注意的是,通过局部比对 ......
准确度 序列 效果 方法

在纠错效果上,不同的序列比对方法具有什么不同之处? 在准确度比对中,有没有一种方法在高准确度比对中表现更优秀? 在实际应用中,如何根据需求和数据特点选择合适的比对方法?

在纠错效果上,不同的序列比对方法具有什么不同之处? 在准确度比对中,有没有一种方法在高准确度比对中表现更优秀? 在实际应用中,如何根据需求和数据特点选择合适的比对方法? ......
准确度 方法 中表 序列 实际

错误纠正操作的策略之一是基于第二代短读段的序列与长读段的比对

错误纠正操作的策略之一是基于第二代短读段的序列与长读段的比对。具体操作如下: 1. 压缩处理:在进行比对之前,对第二代短读段和第三代长读段进行压缩处理。压缩处理的目的是将多个相邻的相同碱基压缩成一个,以提高比对效率[7]。 2. 比对操作:将压缩后的第二代短读段与第三代长读段进行比对。比对的目的是找 ......
序列 错误 策略

利用地面控制点实现倾斜摄影三维模型数据的几何坐标纠正技术方法分析

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,... ......
控制点 坐标 几何 模型 地面

P5350 序列

题意 维护一个序列: 区间查询 区间赋值 区间加法 区间复制 区间交换 区间翻转 数据随机。 Sol 珂朵莉。 前 \(3\) 个操作很 \(trivial\)。 考虑区间复制。 先把两个区间 \(split\) 出来。 然后扔进 \(vector\),全部 \(erase\) 掉。再用 \(vec ......
序列 P5350 5350

【大语言模型基础】60行Numpy教你实现GPT-原理与代码详解

写在前面 本文主要是对博客 https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/ 的精简整理,并加入了自己的理解。 中文翻译:https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/#circle=on 项目 ......
模型 原理 语言 代码 基础

R语言软件套保期限GARCH VAR模型对沪深300金融数据可视化分析

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34670 原文出处:拓端数据部落公众号 金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险,套保成为了一种重要的金融手段。在这个背景下,使用R语言软件中的GARCH VAR模型对沪深300金融数据进行分析,可以帮助我们更好 ......
期限 模型 语言 金融 数据

R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型(lcmm)分析心理测试的认知过程|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=24172 最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型(lcmm)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 每个动态现象都可以用一个潜过程(Λ(t))来表征,这个潜过程在连续的时间t中演化。有时,这个潜过程是通过几个标志来衡量的,因此潜过程是它们的共同 ......
过程 心理测试 标记 效应 模型

LY1099 [ 20230222 CQYC模拟赛 T2 ] 相似序列

题意 给定一个序列。 每次询问求两个区间排序后是否只有一个或者没有位置不同。 Sol 不难想到主席树维护值域。 考虑如何判断。 注意到当前答案正确,当且仅当值域上两点不同且相邻。 维护每个点的哈希值判断即可。 Code #include <iostream> #include <algorithm> ......
模拟赛 序列 20230222 1099 CQYC

《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》笔记三

在阅读《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后,我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧,以及持续改进和评估等方面的内容,为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面,书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》笔记二

在阅读《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》的四到六后,我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧,以及持续改进和评估等方面的内容,为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面,书中通过多个真实的案例分析了需求开发过 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》笔记一

在阅读《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后,我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧,以及持续改进和评估等方面的内容,为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面,书中通过多个真实的案例分析了需求开发 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

BERT模型

BERT模型介绍 BERT模型的全称是:BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出,BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation,即:文本的语义表示,然后将文本 ......
模型 BERT

fasttext训练和kenlm_ppl语言模型训练

kenlm: https://github.com/mattzheng/py-kenlm-model https://github.com/kpu/kenlm fasttext: https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master ......
kenlm_ppl fasttext 模型 语言 kenlm

A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究

基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究 这篇论文主要内容是关于DNA序列分析中的错误纠正方法。论文提出了一种基于概率隐马尔可夫模型(pHMM)的错误纠正方法。首先,通过SR-LR对齐和基于短读序列对齐的预处理步骤,对DNA序列进行处理。然后,利用pHMM构建了一个隐藏的马尔可夫模型,并进行前 ......

NTP时间服务器优先级介绍

先思考一个问题:当一个客户端配置向多个NTP时间服务器校时,此时客户端优先向哪个时间服务器同步时间呢? 一个完整的NTP校时请求分四步: 1、客户端向服务器发起校时请求 2、服务器收到客户端发送的校时请求 3、服务器处理客户端的校时请求并发送(响应)给客户端 4、客户端收到服务器响应的信息并修正自身 ......
优先级 服务器 时间 NTP

a-date-picker设置禁用以前的时间(含时分秒)

1 <a-date-picker v-model="selectTime" show-time format="YYYY/MM/DD HH:mm:ss" valueFormat="YYYY-MM-DD HH:mm:ss" :disabled-date="disabledDate" :disabled ......
a-date-picker 时分 时间 picker date

scrapy中运行一段时间报错pymysql.err.InterfaceError: (0, '')

错误信息 Traceback (most recent call last): File "/home/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/site-packages/twisted/python/threadpool.py", line 250, in in ......
InterfaceError pymysql 时间 scrapy 39

drf 入门-精通 06days (视图集类——继承APIView序列化类 +Response写接口)……………………

两个视图基类 # APIView >之前一直在用 》drf提供的最顶层的父类 》以后所有视图类,都继承自它# GenericAPIView--》继承自APIView--》封装 1.1 继承APIView+序列化类+Response写接口 urls.py--子路由--app01--urls.py fr ......
序列 图集 Response 接口 APIView

eclipse 给类,方法自动添加开发者信息和时间

* 新建类添加信息: * 新建方法上添加:【同理,选择 Methods ,之后一样的设置】 翻译 搜索 复制 ......
开发者 eclipse 时间 方法 信息

三、函数、时间格式化

1.函数 2.时间格式化 1.函数 #不可变对象实例:数字、字符串、元组,如数字,变量赋值 a=5 后再赋值 a=10,这里实际是新生成一个 int 值对象 10,再让 a 指向它,而 5 被丢弃,不是改变 a 的值,相当于新生成了 a。#可变对象实例:列表、集合、字典 ,如变量赋值 la=[1,2 ......
函数 格式 时间

根据当前时间判断是否满足条件

Date nowDate = new Date();String formatted = DateUtil.format(nowDate, "yyyy-MM-dd");String startTime=formatted+" 09:00:00";DateTime parse1 = DateUtil. ......
条件 时间
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