深度 物理 方面 天气
2d物理引擎学习 - 斜坡上下滑的物体
效果 代码只是在之前的基础上增加了重力和摩擦力，重力的实现就是给物体加一个持续的力（即：Fg = m * g），摩擦力就是切线方向加一个修正冲量。 代码和之前的主要区别 1) 刚体MyRigidbody增加一个Friction，摩擦系数属性 2) MyRigidbody.PostSeperation ......
2d物理引擎学习 - 基于约束的公式解决接触稳定性问题
先看下直接用弹性碰撞的公式，会出现的问题： Box落在地面上后，没有停在地面上，而是还在不断的下沉。 弹性碰撞公式处理碰撞后弹开没有大问题，但是处理物体碰撞后的接触存在不稳定问题。 如何解决？ 目前物理引擎最主流的解决方法是：基于约束来组织物理公式，而不是直接套用物理公式。 什么叫约束？就是让两个物 ......
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
微软 Windows 天气：最被低估的天气应用，拥有1975～2023 共 48 年历史天气数据｜Windows 10/11 自带天气
微软 Windows 天气应用，是 Windows 10、11 中自带的软件，在开始菜单中输入天气就能找到。这是一款被长期低估了的软件，它功能强大，数据丰富，拥有1975～2023 共 48 年历史天气数据，堪称巨型天气博物馆。@Appinn 有没有提供天气记录的网站？ 天气预报的网站到处都是，那么 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
Unity DOTS物理引擎的核心分析与详解
最近DOTS发布了正式的版本,同时基于DOTS的理念实现了一套高性能的物理引擎，今天我们来给大家分享和介绍一下这个物理引擎的使用。 Unity.Physics的设计哲学 Unity.Physics是基于DOTS设计思想的一个高性能C#物理引擎的实现, 包含了物理刚体的迭代计算与碰撞检测等查询。Uni ......
DOTS Unity.Physics物理引擎碰撞查询核心分析
最近DOTS发布了正式的版本,同时基于DOTS的理念实现了一套高性能的物理引擎，今天我们给大家分享和介绍一下这个物理引擎的碰撞查询以及核心相关概念。 Unity.Physics碰撞查询概述 碰撞查询(Collison Qurey)是Unity.Physics物理引擎中的一个很重要的功能。很多游戏逻辑 ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
国际Web标准在跨平台开发和移动优化方面的影响
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
Unity3D 在移动端的性能优化指标怎样才算合理方面详解
Unity3D是一款非常强大的跨平台游戏开发引擎，它能够在不同的平台上实现高质量的游戏开发。然而，在移动端上，由于硬件性能的限制，需要进行一定的性能优化才能保证游戏的流畅运行。本文将详细介绍Unity3D在移动端性能优化方面的指标和技术，并给出相关的代码实现。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集 ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
目前还差的方面
数学 目前缺的内容巨大多，感觉是目前最有希望有所突破的方面。 数论感觉还好，但是组合计数和多项式已经成为答辩了，鉴定为需要加训。 线性代数就流汗黄豆了，感觉只能拉板子写板子题，乐。 还有群论目前是完全不会，乐。 以及神秘原根，prufer 序列等内容，目前也不会。 概率论也没有学过，考到就爆炸。 然 ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......
CHAT GPT全称及其发展历程深度剖析
CHAT GPT全称为Conversational Generative Pre-trained Transformer，是一种由OpenAI开发的自然语言处理模型。该模型旨在生成流畅且连贯的对话回复，从而在聊天机器人应用中表现出卓越的性能。 CHAT GPT的发展起始于OpenAI提出的GPT架构 ......
PA0：安装ubuntu物理机+其他操作
参考以下网页： 1） 制作启动U盘：使用Rufus制作Ubuntu启动盘 - 知乎 (zhihu.com) 使用官网下载的ubuntu22.04.3 iso 2） 在主机上安装ubuntu ：windows11安装ubuntu22.04双系统教程（亲测） - 知乎 (zhihu.com) 我在已经安 ......
动手学深度学习v2：数据操作+数据预处理
数据操作 import torch x=torch.arange(12) # x的output为 tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数 x.shape # output: torch.Size([1 ......
vm - 释放linux删除文件后的物理磁盘
关闭vm的需要释放磁盘的虚拟机 然后进入vm 的安装根目录 需要用到里面的 vmware-vdiskmanager.exe 工具 找到需要释放的虚拟机的vmdk文件 拼接指令后执行 vmware-vdiskmanager.exe -k "F:/vm/xxx/CentOS 7 64 位-cl4.vmd ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
百度天气预报网址
天气预报网址 百度的天气预报没有广告，只有天气预报，比其他天气网，中国天气之类简洁。 weathernew.pae.baidu.com/weathernew/pc?query=厦门天气&srcid=4982&forecast=long_day_forecast https://weathernew. ......
小程序获取当时的位置且具体展示以及相关的天气温度
项目的需求是需要在小程序中展示到你所在的位置的具体市、区、街道甚至门牌号等。 此处我用uni-app中的uni.getLocation与腾讯地图的逆地址解析结合，获取相关地址。如悦来广场国贸大厦等。 腾讯文档地址：https://lbs.qq.com/service/webService/webSe ......
制约国产深度学习框架发展的根本原因 —— AI芯片的无法自主生产或量产
秉着没事就胡言乱语的宗旨，这里在接着胡说八道一下。 国外的深度学习框架如TensorFlow、pytorch、Jax打的如火如荼，按照以往惯例我们是不应该去做自主研发软件系统的，毕竟硬件不在掌握之下，搞出的软件质量又不如外国的好，但是随着中美贸易战的爆发这一切被改写。 国外的商用硬件和软件都开始对我 ......