深度 逻辑12306
Go结构体深度探索：从基础到应用
在Go语言中，结构体是核心的数据组织工具，提供了灵活的手段来处理复杂数据。本文深入探讨了结构体的定义、类型、字面量表示和使用方法，旨在为读者呈现Go结构体的全面视角。通过结构体，开发者可以实现更加模块化、高效的代码设计。这篇文章旨在为您提供关于结构体的深入理解，助您更好地利用Go语言的强大功能。 关 ......
ST方案一个MCU带动两个无刷电机驱动的原生逻辑
TIM1 TIM8两个高级定时器，设置TIM2为启动计数触发源，触发时钟同步，并且设置上，两者错开相。核心思路是错开电流采样和处理的时刻 1 /* disable main TIM counter to ensure 2 * a synchronous start by TIM2 trigger * ......
深度学习在图像识别领域还有哪些应用？
深度学习在图像识别领域的应用非常广泛，除了之前提到的图像分类、目标检测、语义分割和图像生成，还有其他一些应用。 图像超分辨率重建：深度学习技术可以用于提高图像的分辨率，例如通过使用生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等技术，可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像，从而提高了图像的清晰度和 ......
数理逻辑 (1) 命题逻辑
命题表达式 命题语言的字符集由和变量和命题运算符构成，由于 \(\land, \lor, \leftrightarrow\) 都能用 \(\lnot, \to\) 代替，故定义符号表： \[\Sigma := \{ (, ), \lnot, \to, A_n | n \in \mathbb N \} ......
QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具，用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数
QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具，用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数。 协助用户更改桌面分辨率，颜色深度和刷新率。具有命令行工具，无需启动GUI界面即可更改所有这些设置。显示使用情况信息并自动将配置保存在注册表 ......
Harbor的逻辑备份与学习
Harbor的逻辑备份与学习 背景 一直想处理一下一个有网络冲突的Harbor镜像服务器 但是因为网络层自己水平一直是不是非常自信 加上Harbor容器使用的compose的玩法, 自己不敢直接处理. 所以想着至少能够备份一下Harbor仓库内的镜像. 冷备方式不用说了, 想着处理一下逻辑备份. 正 ......
5. 深度学习计算
层与块 块是由若干个层组成, 在编程中我们一般用类表示块, 一般我们通过实例化nn.Sequential()来构建模型, 而有时我们需要自定义块; class MLP(nn.Module): # 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层 def __init__(self): # 调用MLP的 ......
机器学习与深度学习
深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要概念，他们之间存在密切的关系，同时又有一些重要的区别。 机器学习（Machine Learning）： 机器学习是一种数据分析技术，它使计算机系统能从以往的经验（或者说数据）中学习并改进自身的性能，而无需进行明确的编程。换句话说，机器学习就是让机器从数据中找 ......
2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异
2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库，包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml，我们将对这些库进行性能 ......
R语言非线性回归和广义线性模型：泊松回归、伽马回归、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂锻炼钠摄入数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33781 原文出处：拓端数据部落公众号 我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系。GLM是一种灵活的统计模型，适用于各种数据类型和分布，包括二项分布、泊松分布和 ......
R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32295 原文出处：拓端数据部落公众号 临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中，根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案，与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施，从而提高疾病诊治水平的过程。 在 ......
nlp基础-深度学习的博客及其提炼
Norm 浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化 RMSNorm：去掉了LayerNorm的均值，只保留了方差 Pre-norm和Post-norm的对比： 为什么Pre-norm效果更差数学解释 Pre-norm模型没有Post-norm '深'，所以理论上限更低 Pre-norm的残 ......
Lvextend扩容逻辑卷
一、 LVM概述 在 Linux 系统中，我们经常使用 LVM （逻辑卷管理）的方式去管理和使用磁盘， LVM 可以动态扩容，给我们的使用带来了很多的便捷性 LVM结构图如下： 物理卷（Physical Volume，PV） 指磁盘分区或从逻辑上与磁盘分区具有同样功能的设备（如RAID），是LVM的 ......
尝试用ColabPro训练深度学习模型
Colab中使用.ipynb文件，即我们平时使用的Jupyter Notebook文件来完成相关代码的执行。如果要训练模型，需要将模型封装成可以经过ipynb文件执行的形式。 在具体的运行时类型中，可以选择不同的运行时，其中包含了可选的GPU和CPU。GPU中有V100、A100、T4这几种可以选择 ......
深度学习 学习与训练中遇到的问题 记录
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 61 and 60 in dimension 2 错误产生原因：在模型中有以下操作：torch.cat(x, y) 当x, y的尺寸不一致时，就会出现以上错误。 ......
动手学深度学习_3 线性神经网络
summer pocket_久岛鸥 我将会跨越七大洋，将我的爱意带到你的身边 线性回归基本概念 这里的price泛化后就是我们的y，即标签label 这里的area,age泛化后就是我们的X，即特征features 当L（W，b）能够通过直接求导得到W与b,那么我们称之W与b有解析解（因为L（W,b ......
深度学习|如何确定 CUDA+PyTorch 版本
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。 CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。C ......
Linux系统下创建LV（逻辑卷）并挂载
1、查看磁盘情况 [root@ecs-34a8-0913916 ~]# fdisk -l Disk /dev/vda: 107.4 GB, 107374182400 bytes, 209715200 sectors Units = sectors of 1 * 512 = 512 bytes Sec ......
深度学习-梯度下降MiniBatch、RMSprop、Adam等
目录 0、综述： SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述： 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法，例如：最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L ......
ansible-playbook-logic逻辑实现
1.when 根据某一判断条件（变量、执行结果等）来实现逻辑 查看whwen_ansible.yml [root@localhost logic]# cat whwen_ansible.yml - hosts: webservers remote_user: root tasks: - name: ......
逻辑树(LogicTree)和可视化树(VisualTree)
遍历逻辑树和可视化树 FrameworkElement Level.(FrameworkElement Type).(FrameworkElement Name) [DataContext Type] public static class TreeHelper { public static st ......
Redis内存碎片：深度解析与优化策略
本文已收录至GitHub，推荐阅读 👉 Java随想录 微信公众号：Java随想录 原创不易，注重版权。转载请注明原作者和原文链接 目录内存碎片如何产生的内存分配器怎么看是否有内存碎片碎片率的意义清理内存碎片低于4.0-RC3版本的Redis高于4.0-RC3版本的Redis 在我们探究和优化Re ......
磁盘扩容与缩减（lvm逻辑卷）
磁盘的动态扩容和缩减 原创 运维家 运维家 2023-09-25 08:02 发表于北京 收录于合集 #磁盘2个 #linux59个 主旨 在日常运维过程中，经常会出现磁盘爆满，不足以维持未来业务量，或者磁盘太大，造成资源浪费的情况，这种情况下最好的方式就是采用磁盘的动态扩容和缩减。LVM是什么在这 ......
R语言用普通最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21379 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回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍。 logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布， 目的是估计参数β。 回想一下，针 ......
基于Vgg16和Vgg19深度学习网络的步态识别系统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 步态识别作为生物特征识别领域的一个重要分支，在人体运动分析、身份验证、健康监测等方面具有广泛的应用前景。步态能量图（Gait Energy Image，简称GEI）是一种有效的步态表示方法，通过将多帧步态图像的信 ......
深度学习原理概述
1.1 深度学习原理概述 深度学习是机器学习的一个分支，机器学习是人工智能的一个分支。三者的关系如图： 人工智能、机器学习和深度学习的关系 通常，对于一个问题的求解，是先给定输入数据，然后将输入数据代入对应的计算规则，利用计算规则求解出对应问题的计算结果。 而对于机器学习而言，是先给定输入数据和真实 ......
本地测试Spark的逻辑回归算法
本地小数据量测试了一下Spark的LogisticRegressionWithSGD算法，效果不尽如人意。 数据样例如下，竖杠前的0,1代表两种类型，后面逗号隔开的是两个特征，两个特征只要有一个大于等于0.6就会被分为1这一类，否则就是0。 1|0.3,0.6 0|0.2,0.1 1|0.5,0.6 ......
基于对数谱图的深度学习心音分类
这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。 对心音信号进行一致长度的分帧，提取其对数谱图特征，论文提出了长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)两种深度学习模 ......
在 .NET 中使用策略模式优化业务逻辑
随着业务逻辑的复杂度增加，我们经常需要处理一系列相似但具有不同细节的操作。在这种情况下，策略模式可以帮助我们优化代码结构，提高可扩展性和可维护性。本文将介绍如何在 .NET 应用程序中实现策略模式。 场景 假设我们有一个电商系统，系统需要根据不同的会员等级计算折扣。会员分为普通会员、银卡会员和金卡会 ......