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## 性能指标 `FLOPS:`浮点运算次数。 `MADD：`表示一次乘法和一次加法，这可以粗略认为：MADD=2 * Flops，即（（输出一个元素所经历的乘法次数）+（输出一个元素所经历的加法的个数）） * （输出总共的元素的个数） `MEMREAD:`网络运行时，从内存中读取的大小,即输入的特 ......

考点介绍： 在 OSI 模型中，每一层都依赖于下一层，并将数据传递给下一层。同时，每一层也可以向上一层提供特定的服务。这种分层结构使得网络管理员可以更轻松地管理网络，同时使得网络协议的设计更加灵活 一、考点题目 1.下面有关dns域名劫持，说法错误的是（） A.如果DNS把你想要解析的地方，解析为错 ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 //使用Googlenet Caffe模型实现图像分类 5 using namespace cv; 6 using namespa ......

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，... ......

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，... ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace cv::ml; 6 using namespace std; 7 8 int main(int argc, ......

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace cv::ml; 6 using namespace std; 7 8 int main(int argc, ......

Select 网络模型 1.为什么需要用select网络模型？ 为了解决基本C/S模型中，accept()的阻塞的问题。 2. 它和基本的C/S模型有什么区别？ 基本C/S模型中，每次处理一个独立的客户端都要单独的线程，这样会导致客户连接数很大时，线程数也会很多。 并且accept()会阻塞一直等待 ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33449 原文出处：拓端数据部落公众号 当面对多个模型时，我们有多种选择。模型选择因其简单性而具有吸引力，但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。 print(f"Runing 模型平均 一种替代方法是执行模型选择，但讨论所有不同的模型以及给定信 ......

## 盒模型 所有的HTML标签都可以看成矩形盒子,由width，height，padding，border构成，称为**盒模型**。 盒子的总宽度 = width + 左右padding + 左右border 盒子的总高度 = height + 上下pading + 上下border ![](ht ......

在TesterDirector脚本里添加两个变量： 在上方添加一个 using UnityEngine.Timeline; 在Update函数添加新的代码。可以在TesterDirector脚本里实现随意切换模型进行导演动作。 ......

[toc] # 背景 人脸识别已经发展了很多年，随着深度学习发展，开源的模型也有很不错的效果了。我们可以在不需要深入各种算法细节的情况下，就能搭建自己的人脸识别系统了，除了用于学习，还可以将我们自己家的摄像头接入到我们自己搭的系统，真正用起来。这个专栏就基于这样一个设想，从开源的模型中寻找适合的算法 ......

大型语言模型 （LLM） 正在成为企业改善运营、客户互动和决策流程不可或缺的工具。然而，由于行业特定的术语、领域专业知识或独特的要求，现成的LLM往往无法满足企业的特定需求。 这就是自定义LLM发挥作用的地方。 ......

2023 年 7 月 19 日，MetaAI 宣布开源旗下的 LLama2 大模型，Meta 首席科学家、图灵奖得主 Yann LeCun 在推特上表示 Meta 此举可能将改变大模型行业的竞争格局。一夜之间，大模型格局再次发生巨变。 ![](https://img2023.cnblogs.com/ ......

# 深入探索智能未来：文本生成与问答模型的创新融合 # 1.Filling Model with T5 ## 1.1背景介绍 该项目用于将句子中 [MASK] 位置通过生成模型还原，以实现 UIE 信息抽取中 Mask Then Filling [数据增强策略](../../UIE/readme.m ......

创建模型 from django.db import models #学生类 class Student(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) sname = models.CharField(max_length=20) # ......

三维模型OSGB格式轻量化重难点分析 在三维模型应用中，为了适应移动设备的硬件和网络限制等问题，OSGB格式轻量化处理已经成为一个重要的技术手段。但是，在实际应用中，OSGB格式轻量化仍然存在着一些重难点问题。下面将对这些问题进行分析。 1、数据压缩与性能平衡 数据压缩和性能平衡是OSGB格式轻量化 ......

三维模型OSGB格式轻量化压缩点云处理技术探讨 点云是一种常用的三维模型表示方法，由于其具有高精度、高保真度、易处理等优点，因此在很多领域都得到了广泛应用。但是，点云数据的存储量通常比较大，为了使点云数据更加易于传输和处理，需要进行轻量化处理。而OSGB格式是一种常见的点云数据格式，下面将详细介绍O ......

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 GMDH神经网络的主要思想是由系统各输入单元交叉组合产生一系列的活动神经元, 其中每一神经元都具有选择最优传递函数的功能, 再从已产生的一代神经元中选择若干与目标变量最为接近的神经元, 被选出神经元强强结合再次产生新的 ......

GIC是ARM的通用中断处理器，和ARM Cortex-A和Cortex-R系列CPU搭配使用，M系列使用NVIC(nested vectored interrupt controller)。 本篇文章介绍GIC V3、V4的一些基本概念：中断类型，状态转换，中断路由，安全模型 1.Interrup ......

为什么需要设备驱动模型 内核版本发展 2.4版本之前内核没有统一的设备驱动模型，但是可以用（例如先前的led字符设备驱动实验，使用前需要手动调用mknod命令创建设备文件，从而进一步控制硬件）。 2.4~2.6版本内核使用devfs，挂载在/dev目录。需要在内核驱动中创建设备文件（调用devfs_ ......

1.首先是用这个获取源码 git clone https://github.com/KhronosGroup/UnityGLTF.git 2.打开项目之后，选择Samples下面的一个场景，在Console有超多的错误信息。 ![image](https://img2023.cnblogs.com/ ......

本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。 ## 序列到序列(seq2seq) Transformer能实现的核心 ......

三维模型OSGB格式轻量化纹理压缩关键技术分析 在三维模型应用中，纹理是一个十分重要的因素，可以使得模型更加真实、精细。随着移动设备和网络传输速度的限制，纹理数据也需要进行轻量化处理，而OSGB格式纹理压缩是一种常见且有效的技术方法。下面将详细介绍OSGB格式纹理压缩的关键技术。 纹理压缩算法 纹理 ......

三维模型OSGB格式轻量化顶点压缩主要技术方法分析 在三维模型应用中，轻量化处理是提高数据传输效率、减少渲染时间和优化用户体验的重要手段。而OSGB格式是一种常见的三维模型格式，在进行轻量化处理时，顶点压缩是一种常用的技术方法。本文将分析OSGB格式顶点压缩的主要技术方法。 1、顶点量化 顶点量化是 ......