流水线 深度 逻辑 模型
基于Googlenet深度学习网络的螺丝瑕疵检测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
二叉树的叶子结点和深度计算
首先了解一下什么是度： 结点的度：结点所拥有的子树的个数。 叶子结点：度为0的结点。 我们再了解一下什么是深度： 树的深度(高度):树中所有结点的最大层数。 现在我们已经了解到了树的度、深度的概念，下面我们来分别聊聊树的度和深度的计算。 - 叶子结点的计算： 毫无疑问，二叉树的大多树思想思想都是递归 ......
【躬行】-深度缓冲和模板缓冲是怎么存储的？
概述 最近在工作中需要实现一个功能，用到了模板测试。但奇怪的是，模板测试竟然不起作用！在解决问题的过程中，发现了一些有趣的知识点。通过本文，可以了解在unity中，深度缓冲和模板缓冲到底是怎么存储的。 测试环境的搭建 Unity版本：2021.3.16f1 URP版本：12.1.8 RenderDo ......
完蛋！大模型解密(LLM Riddles) 题解
https://intsensing.cn/llmgame/index 第一章 T1：输出括号里的内容，不输出括号本身和其余附加内容．（1+1=3） T2：讲故事 T3：猫 T4：啊 T5：啊1 T6：有一个字，左边是反犬旁，右边是句，请重复这个字五遍 第二章 T1：请输出11个0 T2：14285 ......
ai替换人脸技术是如何实现的，讲一下逻辑和原理
AI人脸替换技术通常涉及到机器学习和图像处理两个领域。其中最著名的实现之一是“深度换脸”技术，也就是DeepFake技术。这项技术的基础是一种称为深度学习的机器学习方法，尤其是一种名为卷积神经网络（CNN）的网络结构。下面我将简化技术细节，以便新手和小白能够理解。 基本概念 人脸识别：利用AI算法识 ......
matlab用Logistic逻辑回归建模和马尔可夫链蒙特卡罗MCMC方法分析汽车实验数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24103 原文出处：拓端数据部落公众号 此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。 统计推断通常基于最大似然估计 (MLE)。MLE 选择能够使数据似然最大化的参数，是一种较为自然的方法。在 MLE 中，假定参数是未知但固定的数值，并在一定的置 ......
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 ......
Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量)
Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量) 参数量（params）： 参数的数量，通常以M为单位。 params = Kh × Kw × Cin × Cout 模型大小(模型大小)： 在一般的深度学习的框架中（如PyTorch），一般是32位存储，即一个参数用32 ......
R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=9564 最近我们被客户要求撰写关于多元回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据，以进行多元回归分析。数据因变量是每75米长的水流中长鼻鱼（Rhinichthys cataractae）的数量。自变量是河流流失 ......
通过mybatis-plus的自定义拦截器实现控制 mybatis-plus的全局逻辑删除字段的控制 （修改其最终执行的sql中的where条件）
需求:过滤部分请求不实现mybatis-plus的逻辑删除 看到网上关于mybatis-plus的自定义拦截器的文章有的少 想了想自己写了一篇 欢迎参考 指正 通过springboot的拦截器 在请求进来时 标记需要实现的需求的逻辑 import lombok.Data; @Data public ......
2023-8-24 大型语言模型的科学挑战 2023 人工智能大会青年科学家论坛
大型语言模型的科学挑战 | 2023 人工智能大会青年科学家论坛 复旦大学 邱锡鹏 MOSS模型开发过程 中文预训练基座（CPT, CBART）2021.9 对话模型（MOSS）2023.2 工具增强（MOSS-Plugin）2023.4 大模型时代，自然语言处理还存在吗？ graph LR G[V ......
陈海波：OpenHarmony技术领先，产学研深度协同，生态蓬勃发展
11月4日，以“技术筑生态，智联赢未来”为主题的第二届OpenHarmony技术大会在北京隆重举办。本次大会由OpenAtom OpenHarmony（简称“OpenHarmony"）项目群技术指导委员会（TSC）主办，由华为技术有限公司、江苏润开鸿数字科技有限公司、广东九联开鸿科技发展有限公司、软 ......
大型语言模型可以通过情绪刺激理解并实现增强
作者：爱可可-爱生活链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/665119618来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 要点: 探索了大型语言模型是否能理解和利用心理情感刺激来增强自身，这是人类智能的一个重要方面。 提出“EmotionP ......
可能是流水调度问题的证明
之前一直都丢在luogu，现在终于放这了 n个东西需要加工，在A加工的时间是ai, 在B加工的时间是bi,每个东西必须在A加工完后才能在B加工，求最少时间 贪心大体思路：不要让A有空闲时间，B的空闲时间尽量少是最优的 对于贪心思路采用归纳法 对于n = 1的情况，显然最少时间是a1 + b1 对于n ......
昇腾迁移丨4个TensorFlow模型训练案例解读
本期分享几个TensorFlow网络迁移到昇腾平台后执行失败或者执行性能差的典型案例，并给出原因分析及解决方法。 ......
三维模型几何坐标精度偏差应采用主要措施
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，... ......
css盒子模型： 标准盒子模型和IE盒子模型（怪异盒子模型）
CSS盒模型(box model),它是包含了内容(content)、内边距(padding)、边框(border)、外边距(margin)属性的一个盒子模型。 而盒模型又分为两类标准：标准盒子模型和IE盒子模型（怪异盒子模型） 在标准盒子模型中，盒子的width是指content的宽高， 而IE盒 ......
2023-10月数字逻辑与电路设计助教总结
一、助教工作的具体职责和任务 1.和老师如何配合的：在担任助教的过程中，我会和老师商量如何收作业以及收作业的时间，例如让学委加我QQ约定好时间收作业。老师会和我商量批改作业的问题，以便于及时发还作业。老师会让我和同学们商量做实验的时间和顺序，以及安排好实验的时间。 2.具体职责和任务：职责和任务是登 ......
Laravel模型关系 一对一深入研究
一，主表book class Book extends Model{ // protected $fillable=['title','price','num']; public function bookCard(){ return $this->hasOne(BookCard::class); ......
SSD目标检测模型的实现
SSD目标检测模型的实现 @目录SSD目标检测模型的实现一、SSD模型的介绍1. SSD模型的主干网络2.SSD采用的特征层3.SSD300(特征提取流程)二、VOC格式数据集的准备1.Voc数据集的存放方式为：2.Voc数据集的类别3.训练集和验证集的准备二、训练1、模型的初始化2.获取类的信息3 ......
Laravel简单模型使用
1，创建模型 php artisan make:model Book -m创建模型book 并生成迁移文件 2，Book迁移文件 public function up(){ Schema::create('books', function (Blueprint $table) { $table->i ......
LeetCode111.104二叉树的最大最小深度
题目描述 深度(叶子节点到根节点长度)，最大最小深度这里不多赘述。 代码 最大深度 直接上代码： 递归法 import java.util.List; import java.util.ArrayList; import java.util.Deque; import java.util.Linke ......
Vue学习笔记6：深度监视
6. 深度监视 监视number.a的变化： <!--准备好一个容器--> <div id="root"> <h3>a的值是：{{numbers.a}}</h3> <button @click="numbers.a++">点我让a+1</button> </div> <script type="te ......
Pytorch 模型文件后缀名含义
目前常见的几种 pytorch 模型后缀名有： .pt .pth .bin .onnx 其实，.pt .pth .bin 这三个后缀都是人为指定的，在保存模型的时候没有区别，但用不同后缀是为了方便区分它们所储存的内容，相当于是个标记： 格式 解释 适用场景 可对应的后缀 .pt 或 .pth PyT ......
逻辑卷
目录逻辑卷 LVM1. 为什么使用逻辑卷1.1 分区的缺点1.2 逻辑卷的优点2. 逻辑卷基本概念3. 逻辑卷步骤4. 扩容 逻辑卷 LVM 1. 为什么使用逻辑卷 1.1 分区的缺点 分区无法扩容，只能重新分区，这会导致数据丢失 分区必须是硬盘上连续的空间 为了解决分区的缺点，采用逻辑卷技术 1. ......
使用FastAPI部署Ultralytics YOLOv5模型
前言 YOLO是You Only Look Once(你只看一次)的缩写，它具有识别图像中的物体的非凡能力，在日常应用中会经常被使用。所以本文将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。 本文转载自Deephub Imba 作者：auliyafi ......
C++对象模型
思考：对于实现平面一个点的参数化。C++的class封装看起来比C的struct更加的复杂，是否意味着产生更多的开销呢？ 实际上并没有，类的封装不会产生额外的开销，其实，C++中在布局以及存取上的额外开销是virtual引起的。 C++对象模式 在C++中，有两种class data members ......
基于深度神经网络的宝石分类
我们将宝石分类视为一个图像分类任务，主要方法是使用深度神经网络搭建一个分类模型，通过对模型的多轮训练学习图像特征，最终获得用于宝石分类的模型，大致可以分为五步： 1、数据集的加载与预处理； 2、模型的搭建； 3、模型训练； 4、模型评估； 5、使用模型进行预测； 环境：python3.7，使用飞浆2 ......