流水线 深度 逻辑 模型
题目《基于贝叶斯分类的河流水污染源类别贡献判断系统的设计与实现》的相关论文以及文献汇总
综合考虑城镇污水处理厂、重点工业污染源等点源排放特征，以及畜禽养殖、农业种植、农村生活等面源排放特征，采用贝叶斯分类方法和模糊理论，分析污染因子同流域内各个行业水污染排放标准、面源产排污特征的相似度，计算各污染源类别对水体污染的贡献指数，判断对水质超标贡献最显著的污染类别，定性解析出影响目标水体的面... ......
2FA(双因素身份验证)之手机令牌(TOTP)逻辑
2FA(双因素身份验证)之手机令牌(TOTP)逻辑 纯猜测，没试过，有空试 分为移动端、客户端以及网页端 Steam那种属于APP是网页，客户端是网页，网页端也是网页，挺抽象的 关键点： 时间一致(时钟同步)：移动端、客户端与网页端的服务器时间要保持一致(应用部署在同一台服务器或者NTP服务进行时间 ......
【地表最强】深度学习环境配置攻略 | 【nvidia-driver】, 【cuda toolkit】, 【cudnn】, 【pytorch】
更新截止到 2023.10.16 1.要素： linux（ubuntu 22.04） nvidia-driver（也叫做 cuda driver）：英伟达GPU驱动，命令：nvidia-smi cuda (也叫做 cuda toolkit): 这个必须有。CUDA是NVIDIA创建的一个并行计算平台 ......
行行AI直播预告：百度世界大会2023-大模型驱动产业发展论坛
10月17日，1000万人关注的“百度世界大会2023”将在北京首钢园拉开帷幕。本届大会以“生成未来（PROMPT THE WORLD）”为主题，将集中展示百度在大模型等领域的最新技术和产品。 作为大会的重要组成部分，“大模型驱动产业发展论坛”将在当天下午开启，以大模型为核心的高阶生产力将带来全新的 ......
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道 文本向量表示咋做？文本匹配任务用哪个模型效果好？ 许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。特别是文本语义匹配（Semantic Textual Similarity，如 paraphrase 检测、QA 的问题对匹配）、文本向量检索（ ......
在点击确认按钮时,触发校验的逻辑,然后弹到对应的校验报错的地方
点击确定按钮 // 新增确定 confirm(flowParam) { this.$refs.ruleForm.validate((valid) => { if (valid) { // 校验通过 } else { //校验未通过， 滚动到验证未通过的地方 setTimeout(() => { co ......
树叶识别系统python+Django网页界面+TensorFlow+算法模型+数据集+图像识别分类
一、介绍 树叶识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中树叶（'广玉兰', '杜鹃', '梧桐', '樟叶', '芭蕉', '银杏'）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H ......
各神经网络模型全称
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 人工神经网络 -- ANN -- Artificial Neural Networks 卷积神经网络 -- CNN -- Recurrent NeConvolutional Neural Networks 递归（循环）神经 ......
吴恩达深度学习笔记
B站看的视频，课太长了，180多节，但搬运的没有作业练习，最好找个能练习的 1，假设模型时，以前（2011版机器学习）用西塔代表参数组成的向量，现在用w代表参数组成的向量，b代表西塔0，x还是特征与样本组成的矩阵。 目的还是求系数w，进而确定模型。 比较一个样本的预测结果与实际结果的函数，是损失函数 ......
基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP
目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
Graph Wave Net模型中的数据集hdf5和pkl文件的读取问题
引入：GraphWaveNet的流量数据的文件格式是.h5，路网结构文件格式是.pkl，它们怎么打开呢？ HDF5 HDF5文件一般以 .h5 或者 .hdf5 作为后缀名，其中包含两种结构：Group（文件夹）和Datasets（数据） python可以使用 h5py 或 pandas 打开.h5 ......
Security Reduction学习笔记(1):密码系统与安全模型的定义
课件地址:Book (uow.edu.au),原作者声明该课件对人类和外星人免费开放 (￣_￣|| ) 现代密码学概念: 现代密码学与经典密码学的区别在于它强调定义(definitions)、模型(models)和证明(proofs). 定义澄清:密码学(Cryptology)= 设计密码学(Cry ......
Easysearch压缩模式深度比较：ZSTD+source_reuse的优势分析
引言 在使用 Easysearch 时，如何在存储和查询性能之间找到平衡是一个常见的挑战。Easysearch 具备多种压缩模式，各有千秋。本文将重点探讨一种特别的压缩模式：zstd + source_reuse，我们最近重新优化了 source_reuse,使得它在吞吐量和存储效率方面都表现出色。 ......
PyTorch之线性回归模型
1 简介 1.1 线性回归模型简介 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = wx+e，e为误差服从均值为0的正态分布。其中只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，称为一元线性回归。 1 ......
车辆车型识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+算法模型
一、介绍 车辆车型识别系统。本系统使用Python作为主要开发编程语言，通过TensorFlow搭建算法模型网络对收集到的多种车辆车型图片数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。并基于该模型搭建Django框架的WEB网页端可视化操作界面。实现用户上传一张车辆车型图片识别其名称。 二、系 ......
python学习——回归模型
从本篇开始记录一下我在研究生阶段的学习 作业之成人死亡率预测（回归模型） 1 实验介绍 1.1 实验背景 成年人死亡率指的是每一千人中15岁至60岁死亡的概率（数学期望）。这里我们给出了世界卫生组织（WHO）下属的全球卫生观察站（GHO）数据存储库跟踪的所有国家健康状况以及许多其他相关因素。要求利用 ......
《算法学习专栏》—— DP问题之状态机模型
2023年10月13日 更新于2023年10月13日 一、前言 本栏，为状态机模型，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到状态机的题目，也能加进来，不断完善。使用的分析方法均为闫式DP分析法。字臭。。。希望能用手写板慢慢写的好看。 二、状态机模型 2.1 对于状态机的考虑 ......
ABM仿真模型介绍
从个体动机到群体规律-ABM仿真模型介绍 今天我们谈一谈单体/多体仿真模型，模型的英文名称为Agent based modeling，以下简称为ABM模型。 像我们熟悉的基于元胞自动机原理、的生命游戏，不同的生命体按照同一规则，在所设置好的环境中进行交互，演变出复杂的形态，这就是一类典型的ABM模型 ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
深度学习不如GBLUP的原因
深度学习，尤其是最近几年，被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而，我们必须理解，在某些特定的问题或数据集上，传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时，深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因： 数据量和复杂性：深度学习模型，特别是大型的网络，需 ......
9月大型语言模型研究论文总结
大型语言模型(llm)在今年发展迅速，随着新一代模型不断地被开发，研究人员和工程师了解最新进展变得非常重要。本文总结9-10月期间发布了一些重要的LLM论文。 这些论文涵盖了一系列语言模型的主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。最后部分讨论了有关安全训练并确保其行为保持有益的论文。 优化 ......
图渲染示例-几何深度学习图分割
图渲染示例-几何深度学习图分割 1 图分割示例 图分割是对图的每个组成部分，节点或边进行分类的任务，如图1所示。 从较大的语义分段数据集中，提取出了四足数据集，并显示了此任务的真实标签。在这种情况下，每一部分都有属于五种可能类别之一的标签：耳朵，头部，躯干，腿和尾巴。根据此局部级别的信息，生成节点或 ......
【转载】基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换
基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换 转载自 基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换-CSDN博客 一、Bursa模型简介 模型简介百度即可，这里不做介绍，因为不是自己整理的。 二、Bursa模型的推导 2.1 Bursa坐标转换模型 \[\begin{bmatrix} X\\ Y\\ Z ......
力扣第 115 场双周赛（完全背包，多重背包，前缀和，最长上升子序列模型）
模拟题，记录一个k值，表示上一次记录到哪里了。若遇到prev则移动k；否则重置k； class Solution { public: vector<int> lastVisitedIntegers(vector<string>& words) { vector<int> nums, res; int ......
阿里云易立：以云原生之力，实现大模型时代基础设施能力跃升 | KubeCon 主论坛分享
今天，由云原生计算基金会 CNCF 主办的 KubeCon+CloudNativeCon+OpenSourceSummit China 2023 主论坛在上海举办。阿里云容器服务负责人易立在主论坛发表演讲，介绍阿里云为大模型提供的基础设施能力，以及通过云原生 AI 的方式助力大模型普惠提效。 ......
基于Googlenet深度学习网络的人员行为动作识别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 ......
Java 深度优先搜索 and 广度优先搜索的算法原理和代码展示
111. 二叉树的最小深度 题目：给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 方法1：深度优先搜索 原理：深度优先搜索（Depth First Search）是一种遍历图的算法，它从图中的某个顶点出发，沿着一条路径不 ......
手动在本地搭建GPT大模型过程
20211325手动在本地搭建GPT大模型过程 一、搭建原因 暑假期间由于闲着无聊且有娄老师在群里经常发一些GPT相关的文章和资料，因此对GPT有了兴趣，再加上我也经常在github上浏览和下载使用一些有趣的公开项目，由此开始着手了解GPT的构建和训练。 二、搭建过程（由于当时没有想到要写博客因此截 ......