流水线 深度 逻辑 模型
利用地面控制点高程坐标实现三维模型数据的高程修正的方法分析
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，... ......
VGG网络模型及代码分析
1.VGG网络模型介绍 2014年由牛津大学著名研究组Oxford Visual Geometry Group提出，VGGNet获得了ILSVRC 2014年比赛的亚军和定位项目的冠军。 论文名称：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Im ......
读算法霸权笔记04_排名模型
1. 模型算法 1.1. 一种模型算法，不管是饮食方面的还是税法方面的，其在理论上也许是无害的 1.2. 如果将该模型算法推行为全美或者全球标准，其结果就是产生一个扭曲的、极为糟糕的经济体系 1.3. 规模化是主要的原因 2. 排名模型 2.1. 优秀大学 2.1.1. 新生SAT成绩都很高，而且绝 ......
深度解读：阿里云全球首发的容器计算服务 ACS 诞生背景、核心技术与应用场景
容器计算服务 ACS 自从在云栖大会发布并开启邀测后，引起了开发者和企业客户的广泛关注，并收到了大量的产品试用申请。本文整理自容器计算服务 ACS 首席架构师懿川的分享，包含了产品的诞生背景、核心特性、关键技术和典型应用场景，帮助大家更加全面、更加立体的了解 ACS，旨在还原 ACS 帮助客户更好的... ......
m基于深度学习的OFDM通信系统频偏估计算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 训练曲线： 误码率曲线： 2.算法涉及理论知识概要 正交频分复用（OFDM）是一种高效的无线通信技术，广泛应用于各种无线通信系统。然而，OFDM系统对频率偏移非常敏感，频偏会导致子载波间的正交性丧失，进而产生严重的性能下降。传统的频偏估计方法通 ......
基于开源模型搭建实时人脸识别系统（六）：人脸识别（人脸特征提取）
目录人脸识别的几个发展阶段基于深度学习的人脸识别技术的流程闭集和开集（Open set）识别人脸识别的损失Insightface人脸识别数据集模型选型参考文献结语人脸识别系统项目源码 前面我们讲过了人脸检测、人脸质量、人脸关键点、人脸跟踪，接下来就是人脸识别系统里面的重中之重人脸识别了，或者叫人脸特 ......
混合专家模型 (MoE) 详解
随着 Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出，一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models，简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中，我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方 ......
机器学习-无监督机器学习-高斯混合模型-22
目录1.2. GMM 算法的一般流程3. 使用模型 1. 假设不同的簇数据来自于不同的高斯分布。或者换句话说，高斯混合模型就是当成数据集是由多个高斯分布混合而成的。这是这个模型的核心思想. 一维的gauss分布： 多变量（比如d个变量）高斯分布的概率密度函数： μ是一个n维向量， 对应着分布的均值 ......
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 ......
C#深度理解：数组、集合、哈希、字典、堆、栈 优缺点
一、数组 1、Array 固定数组 优点： 1). 快速访问：数组通过索引来访问元素，访问速度非常快，因为可以通过索引进行直接定位。 2). 内存连续存储：数组在内存中以连续的方式存储元素，这样有助于提高数据的读取和写入效率。 3). 多维支持：C#中的数组支持多维（二维、三维等）数据结构，可以用于 ......
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 ......
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 ......
Unity引擎2D游戏开发，受伤及死亡的逻辑和动画
裁切素材制作受伤动画 略 制作死亡动画 由于没有死亡动画素材，所以直接调整Alpha通道数值，使其逐渐消失 在Animations中复制野猪受伤动画，命名为boarDead Animator中拖入boarDead动画 点击Add Property，选择Color 将最后一帧的Alpha值改为0 An ......
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 【 ......
vue3学习之逻辑复用
逻辑复用-组合式函数 src/views/ad/User.vue <script setup> import { useMouse } from "../../js/mouse.js"; import { useFetch } from "../../js/fetch.js"; import { r ......
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 ......
跟着王洋老师学编程 - 1.5 小球撞墙（switch逻辑，问题是：小球会出现消失的状态。。）
一、我的思路 - 创建窗体、设定窗体大小 - 在窗体中添加画布，并将画布添加至线程 - 线程run()方法持续执行，坐标不断变化，画布随之重绘，形成小球下落的效果，并随时判断小球X轴、Y轴坐标，触底后，通过flag值调整坐标加减方向 代码一 1 import java.awt.*; 2 public ......
页表、物理地址、逻辑地址
页表： 虚拟内存的概念。操作系统虚拟内存到物理内存的映射，被称为页表。 不可能每一个虚拟内存的Byte都对应到物理内存的地址，因为这样的页表非常大，于是引入 页（Page）概念，进行分页，减小虚拟内存页对应物理内存页映射表的大小。 缺页异常：malloc和mmap函数分配内存是仅建立了 进程虚拟地址 ......
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。 ......
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，... ......
【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 ......
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 ......
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 ......
关于异步处理，请分清真正需要异步处理的逻辑
我们的税地系统其中一次需求迭代的开发内容：每次调用银行接口查询订单支付状态时，如果对方返回404-订单不存在，并且如果订单是在5min前创建的，那么，就触发重新下发，要求每笔订单只可重发一次。 展示代码前，下面用类时序图来直观介绍一下这3个类以及实现脉络。 下面贴程序实现代码（含伪代码）。 /** ......
《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 ......
《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 ......
《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 ......
Spring 框架模块深度解析：核心容器、数据访问、Web 层与其他关键模块
Spring 可能成为您的所有企业应用程序的一站式商店。但是，Spring 是模块化的，允许您挑选适用于您的模块，而无需引入其他模块。下面的部分提供了 Spring Framework 中所有可用模块的详细信息。Spring Framework 提供了大约20个模块，可以根据应用程序要求使用。 核心 ......
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 ......