深度tensorrt模型
[结构化学习]网络IO模型思想及实现
1. 网络IO流程简介 对于一个 CS 架构的服务，其中少不了网络通信。而涉及到网络通信，自然就涉及到 Socket 编程，而网络IO模型 简单来说就是对Socket处理流程进行抽象。 注：本文中的IO仅代指网络IO 一个简化的Socket处理流程如下： 服务端创建Socket监听端口 服务端等待S ......
02深度学习笔记
1.二元分类 一些基本符号含义： 输入一幅以特征向量x表示的图像，预测对应的输出的y（0 or 1） 单个样本（x,y） n（x）特征向量，y训练结果 m表示训练集样本总数，{(x(1),y(1)),(x(2),y(2))...,((x(m),y(m))} M=M(train) 训练集 m(test ......
分块模型
分块是一种暴力做法的优化。 基本思想是把要操作的对象分为根号n份，然后按份进行操作。 模板题: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; const int N = 1e5 + 10; struct Node ......
跳表模型
跳表RMQ算法 求解静态区间最值的一种算法。 f[i][j] 表示 从i出发，长度为2^j这一段区间的最大值。 初始化和递推: void init() { for(int j = 0; j < M; j ++ ) { for(int i = 1; i + (1 << j) - 1 <= n; i + ......
最新！大模型真的存在涌现能力吗？
摘要 近期的研究表明，大型语言模型展现出了一种涌现能力，这种能力在小规模模型中不存在，但在大规模模型中显现出来。这种涌现能力吸引人的地方有两个：其一是它们的突然性，似乎是瞬间从不存在转变为存在；其二是它们的不可预测性，在看似难以预见的模型规模上出现。在这里，我们提出了一种关于涌现能力的替代解释：对于 ......
深度优先搜索（DFS）
深度优先搜索（DFS） 我们以二叉树的遍历为例子。 先序遍历 遍历过程 访问根节点 先序遍历其左子树 先序遍历其右子树 中序序遍历 遍历过程 中序遍历其左子树 访问根节点 中序遍历其右子树 后序遍历 遍历过程 后序遍历其左子树 后序遍历其右子树 访问根节点 我们使用数组来模拟二叉数，使用代码实现如下 ......
深度学习笔记1：在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络
本文将介绍如何在一个小型的数据集上使用卷积神经网实现图片的分类。在这个例子中，我们将使用一个经典的数据集，包含24000张猫狗图片（12000张猫的图片和12000张狗的图片），提取2000张用于训练和验证，1000张用于测试。我们将首先在2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络模型，然后... ......
离散化模型
离散化算法常用来解决负值问题和取值范围过大问题。 模板： 使用lower_bound或者库函数set,map来写 写法1.lower_bound速度快 // 把要进行离散化的值排序去重后放入alls数组中，用二分进行映射。int find(int x) { return lower_bound(al ......
数字三角形模型
1数字三角形 #include <bits/stdc++.h> #define CLOSE ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0) #define endl "\n" typedef long long LL; const int N = ......
R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677 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ARMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的A ......
Reactor和Proactor模型
一、Reactor模式 Reactor 翻译过来的意思是「反应堆」，这里的反应指的是「对事件反应」，也就是来了一个事件，Reactor 就有相对应的反应/响应。 事实上，Reactor 模式也叫 Dispatcher 模式，我觉得这个名字更贴合该模式的含义，即 I/O 多路复用监听事件，收到 ......
【第4章】网络安全体系与网络安全模型（信息安全工程师）
4.1 网络安全体系概述 4.1.1 网络安全体系概念 一般而言，网络安全体系是网络安全保障系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成的，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、 ......
c5w3_序列模型和注意力机制
序列模型和注意力机制 Seq2Seq模型 Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型能够应用与机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题。一个Seq2Seq模型包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，它们通常是两个不同的RNN。如下图所示，将编码器的输出作 ......
c5w1_循环序列模型
循环序列模型 自然语言和音频都是前后相关联的数据，对于这些前后相关联的序列数据通过循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来进行处理。 使用RNN收i先的应用有下图所示的例子： 上图中所有的这些问题都可以通过有监督学习，通过输入给定的标签数据\(（X,Y）\)作为训 ......
信息系统项目管理师 第二十四章 项目管理成熟度模型
1.项目管理成熟度模型概念 758 项目管理成熟度表达的是一个组织具有的按照预定目标和条件成功的、可靠的实施项目的能力。项目管理成熟度指的是项目管理过程的成熟度。 成熟度模型总数30种 成熟度5个梯级: 通用术语 通用过程 单一方法 基准比较 持续改进 2.OPM3 1.组织级项目管理成熟度模型OP ......
c4w2_深度卷积网络案例探究
深度卷积模型：案例探究 为什么要学习一些案例呢？ 就像通过看别人的代码来学习编程一样，通过学习卷积神经模型的案例，建立对卷积神经网络的（CNN）的“直觉”。并且可以把从案例中学习到的思想、模型移植到另外的任务上去，他们往往也表现得很好。 接下来要学习的神经网络： 经典模型：LeNet5、AlexNe ......
单调栈模型
单调栈本质: 及时去掉无用数据, 保证栈中数据有序。 模板题: class Solution: def dailyTemperatures(self, temperatures: List[int]) -> List[int]: n = len(temperatures) stk = [] ans ......
matlab层次分析法模型及相关语言基础
发现更多计算机知识，欢迎访问Cr不是铬的个人网站 代码放在最后面! 这篇文章是学习层次分析法模型的笔记。 1.什么时候用层次分析法 层次分析法是建模比赛中最基础的模型之一，其主要用于解决评价类问题（例如：选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀）。 层次分析法式利用各项指标的不同权重来进行判 ......
c2w1_深度学习的实用层面
深度学习的实用层面 数据集：Train/Dev/Test sets 深度学习是一个典型的高度迭代的过程，需要不断地进行循环测试，来找到最适合当前网络的超参。一方面可以提升迭代的效率，另一方面可以避免过度拟合等问题。 在实践中，（合理的）高质量训练集、验证集和测试集，有助于提升迭代的效率。 Train ......
cesium线切割为多个贴地形贴模型的点
interpolation(pos1, pos2) { let po1 = pos1 let po2 = pos2 this.getPositionwkt(po1, po2).then((res) => { this.$config.viewer.scene.clampToHeightMostDet ......
深度剖析 Vite 配置文件
Vite 构建环境分为开发环境和生产环境，不同环境会有不同的构建策略，但不管是哪种环境，Vite 都会首先解析用户配置。那接下来，就与你分析配置解析过程中 Vite 到底做了什么？即 Vite 是如何加载配置文件的。 流程梳理 先来梳理整体的流程，Vite 中的配置解析由 resolveConfig ......
task02：免模型预测、免模型控制学习总结
免模型预测 这节学习的主要是蒙特卡洛方法和时序差分法 有模型与免模型 状态转移概率是已知的，这种情况下使用算法我们称为有模型算法，而对于智能体来说环境是未知的，在该情况下使用算法，我们称之为免模型算法。在这里应该注意，除了动态规划外，其他的基础强化学习算法都是免模型的。 有模型强化学习的优点是不与真 ......
基于Alexnet深度学习网络的人员口罩识别算法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 人员口罩识别算法是一种基于深度学习的图像分类问题。在这个问题中，我们需要在图像中检测并识别出人员是否佩戴口罩。为了解决这个问题，我们可以使用AlexNet模型，它是一种深度学习网络，广泛应用于图像识别任务。 Al ......
深度学习---单目标关键点检测网络Stacked Hourglass
Stacked Hourglass Networks是2016年提出的一种用于单人人体姿态估计的网络，并取得了很好的效果。这里我们从网络结构以及一些实现细节简单分析下这个网络。 paper: https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf code: https://git ......
BERT语言模型微调出现错误： AttributeError: 'str' object has no attribute 'item'
如下代码报错为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'item' for step, batch in enumerate(self.train_data): if step % 40 == 0 and not step == 0: elaps ......
三维模型几何坐标偏差修正（纠正）的常用方法分析
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，... ......
深度学习笔记：搭建基于Python的tensorflow运行环境1
使用python3命令创建tensorflow虚拟运行环境 首先，在系统下创建python虚拟环境目录Venvs，本文我们设置的虚拟环境目录如下：C:\Users\wuchh\venvs，接下来打开cmd命令窗口 进入创建的目录（C:\Users\wuchh\venvs）。 在命令行窗口中，执行创建 ......
爱芯元智AX650N部署yolov5 自定义模型
爱芯元智AX650N部署yolov5s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov5s模型（博主展示的是安全帽模型），利用yolov5 官方的代码工具导出onnx模型，并通过onnxsim自带的工具精简网络结构，导出子图，为了Pulsar2 工具进行处理模型做准备。 获得自定义 ......
提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术
提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术 APP 加固方式 iOSAPP 加固是优化 APK 安全性的一种方法，常见的加固方式有混淆代码、加壳、数据加密、动态加载等。下面介绍一下 iOSAPP 加固的具体实现方式。 混淆代码： 使用 ProGuard 工具可以对代码进行混淆，使 ......