流水线 深度 逻辑 模型

模型是数字孪生的核心组成部分，为数字孪生提供了在数字环境中理解、模拟和管理实际世界的能力。在山海鲸数字孪生软件中，支持导入第三方工具模型，并在软件中进行一定的编辑。本文为大家解答山海鲸可视化软件中关于三维模型的一些基本问题。 ......

1. 简介 本项目使用Python编程语言进行开始，并基于TensorFlow搭建算法网络模型，对五种常见的垃圾种类进行训练最后达到一个识别精度较高的模型。然后使用Django作为WEB后端框架，开发一个网页端的可视化操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 2. 效果图片 3. 演示视频 a ......

在华为全联接大会2023鲲鹏DevKit分论坛上，鲲鹏DevKit的技术专家们详细解读了鲲鹏DevKit 23.0版本即将上线的最新能力，并且邀请了华海智汇、志凌海纳等行业伙伴，共同分享基于鲲鹏DevKit的原生开发实践。 ......

1. 什么是样本不平衡问题？所谓的类别不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。样本不平衡实际上是一种非常常见的现象。比如：在欺诈交易检测，欺诈交易的订单 ......

前言 OpenAI 的 GPT-5 大模型似乎还遥遥无期，但已经有研究者率先推出了创新视觉与语言交叉生成的模型 MiniGPT-5。这对于生成具有连贯文本描述的图像具有重要意义。 本文转载自机器之心 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 ......

CLIP模型（Contrastive Language-Image Pre-training） Title: Learning transferable visual models from natural language supervision 发表单位：OpenAI, San Francisc ......

“开启中文智能之旅：探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界” 1.国内Llama2最新下载地址 本仓库中的代码示例主要是基于Hugging Face版本参数进行调用，我们提供了脚本将Meta官网发布的模型参数转换为Hugging Face支持的格式，可以直接通过transforme ......

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，... ......

一、引言 在当今数字化时代，零售业正迅速发展，消费者的购物行为和期望发生了巨大的变化。为了满足不断增长的需求，零售企业必须构建高度灵活、稳健可靠的商品系统。 本文将深入探讨零售商品系统的底层逻辑，聚焦领域驱动设计（DDD）和复杂业务系统架构经验，揭示其在零售业务中的应用和价值。 二、面临的挑战 商品 ......

内边距（padding) 1.一个值 上下左右一样 2.两个值 上下，左右 3.三个值 上，左右，下 4.四个值 上右下左 内边距特性：1.背景颜色可以蔓延到内边距 2.可以设置单一方向（padding-top/left/right/bottom) 边框（border) 特性：1.背景色会蔓延到边框 ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22546 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于随机波动率(SV)模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型 ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32511 原文出处：拓端数据部落公众号 时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序 ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33838 原文出处：拓端数据部落公众号 传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如，假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动，并且可能导致更准确的预测。另一方面 ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 最近我们被客户要求撰写关于无套利区间模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义 本文帮助客户对期货期 ......

8.4.1 无隐状态的神经网络 对于无隐藏装态的神经网络来说，给定一个小批量样本 \(\boldsymbol{X}\in\mathbb{R}^{n\times d}\)，则隐藏层的输出 \(\boldsymbol{H}\in\mathbb{R}^{n\times h}\) 通过下式计算： \[\bo ......

在上期文章，我们探讨了预训练模型的部署和推理，包括运行环境准备、角色权限配置、支持的主要推理参数、图像的压缩输出、提示工程 (Prompt Engineering)、反向提示 (Negative Prompting) 等内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、 ......

貌似题不是很多。但是有能力的话还是写写二次整数规划好吧。 求解如下问题： 有 \(n\) 个整数变量 \(x_i\) 取值为 \([1, m]\)，取值 \(j\) 有代价 \(a_{i, j}\) 求满足 \(x_{u_p} \leq x_{v_p} + w_p\) 的最小代价。 如果是 \(x_ ......

中心化 去相关 数据变化：减去均值，0中心化； 去相关，通过旋转；Scaling：每个维度上的方差都一样； 转换之后： 0均值； 协方差矩阵为单位矩阵 https://blog.csdn.net/seasermy/article/details/50898438 https://blog.sina. ......

参照大佬的博客学习了一下c++的对象模型： https://www.cnblogs.com/skynet/p/3343726.html 有些思考需要做下记录。 对于有虚函数表的类的对象，它的起始地址处会存储vptr指向虚函数表，在这个虚函数表的前4或8字节中，会存储一个地址值，指向RTTI类型信息 ......

逻辑语句 条件分支语句 条件分支语句可以让顺序执行的代码逻辑产生分支，满足对应条件地执行对应代码逻辑。 IF语句 //IF语句块 int a=5; if(a>0&&a<15)//注意结尾无分号 { Console.WriteLine("a在0到15之间"); } //if……else结构 if( f ......

https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128099672 深度学习目标检测：YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码) 目录 深度学习目标检测：YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码) 1. 前言 2. 车辆检测数 ......

​ 深度学习在机器视觉中的应用与优势已经引领了该领域的巨大进展，它基于深度神经网络的方法在图像处理和分析方面取得了卓越的成就。以下是深度学习在机器视觉中的一些应用和优势： 图像分类： 深度学习模型如卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色。它们可以自动学习和提取图像中的特征，从而在识别和分类图 ......

PowerDesigner之PDM(物理概念模型) 2022-01-05 09:41 248阅读 0赞 PowerDesigner之PDM(物理概念模型) 转载自：https://blog.csdn.net/qq_27376871/article/details/51321609 一、PDM概述 P ......

在计算机视觉领域，语义分割和目标检测是两个关键的任务，它们都是对图像和视频进行分析，但它们之间存在着明显的区别。本文将通过图像示例，详细阐述语义分割和目标检测之间的差异。 ......

这几天看到一本书《从机器学习到深度学习（基于scikit-learn与Tensorflow的高效开发实战）》 感觉非常适合AI知识架构的搭建，在这里记录一下，其实里面还有非常棒的细节，比如： 把Numpy、Pandas、Matplotlib 作为了Python基础工具，感觉这个思路非常好可以用自己的 ......

语义分割是计算机视觉中的重要任务之一，其目的是将图像中的每个像素分配给特定的类别，从而实现对图像的精细分割。与目标检测不同，语义分割并不需要对物体进行位置和边界框的检测，而是更加注重对图像中每个像素的分类。随着深度学习的兴起，语义分割得到了广泛应用，并在许多领域中取得了显著的成果。本文将详细介绍语义... ......

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是在图像或视频中定位并识别出特定的物体。目标检测模型通常需要同时确定物体的位置和类别。 ......

在众多项目中，React代码的维护经常变得棘手。其中一个常见问题是：将业务逻辑直接嵌入通用组件中，导致通用组件与业务逻辑紧密耦合，使其失去“通用性”。这种做法使通用组件过于依赖具体业务逻辑，导致代码难以维护和扩展。 示例：屎山是如何逐步堆积的 让我们看一个例子：我们在业务组件 PageA 和 Pag ......

Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化 ......

逻辑开发应用实例 限制输入只能是1或2的数字 ################ [root@localhost shell_rpo]# sh test_andor2.sh please input a charf ######录入了字符f出现了报错的情况，初步估计是，判断逻辑的1和2加了引号的缘故， ......