电能 模型 需求 代码

.net Core基础仓储模型

.netCore简单仓储模型 共分为三层: 仓储层:Repository(类),IRepository(接口) 业务层:Service(类),IService(接口) 表现层:Controller(控制器接口层) 如图所示: Repository层 继承IRepository IbaseReposi ......
模型 基础 Core net

SPI驱动0.96寸OLED单色屏刷新率测试以及代码优化改进,方法适用于SPI驱动其他设备

目前嵌入式当中OLED常用驱屏方式有两种:SPI或IIC。以速度来讲,SPI速度相较于IIC会快上一些,硬件IIC相较于模拟IIC速度又会快上一些。此外还有模拟SPI的,但该种用法我遇到较少,本文就硬件SPI驱动OLED屏幕做一个简单的刷新率测试。 测试硬件平台:CH32V307VCT6+杜邦线连接 ......
刷新率 单色 SPI 代码 方法

直线求交点公式及代码

## 直线求交点 题目链接:[https://www.acwing.com/problem/content/3693/](https://www.acwing.com/problem/content/3693/) ![](https://secure2.wostatic.cn/static/bqcY ......
交点 公式 直线 代码

WAF绕过-权限控制之代码混淆造轮子

二、后门原理 1、变量覆盖--后门绕过安全狗: 相当于 2、加密传输 采取上面的方式很可能会被宝塔给拦截 编码绕过,在一些常见的waf例如宝塔对传入的参数会进行判断如果是包含类似phpinfo()这样的风险代码会被拦截,这个时候我们可以采用对代码进行编码的方式进行参数。 <?php $a = $_G ......
轮子 权限 代码 WAF

25大编程代码

注册功能代码二次优化 # 如何将校验用户是否已存在和注册用户逻辑合并 因为两者其实都属于用户注册功能 将校验用户是否存在的代码嵌入到注册代码中即可 通过返回值来控制 # 针对核心逻辑层的函数返回值做了优化 返回多个数据 目前是两个 第一个用于告知操作是否继续 第二个用于返回相应的数据信息 密码加密 ......
代码

使用GPT 自动化您的代码库

您是否希望使用 GPT 简化代码操作,但厌倦了复制粘贴过程?好吧,这是提示器形式的解决方案。一个开源工具,用于自动化您的代码库。 ......
代码 GPT

DDPM [diffusers] 保姆级代码解释 (1)

## UNet2DModel 整体网络结构 block_out_channels: 参考UNet的思路,收缩阶段图像空间尺寸在变小但特征通道则增加;扩张阶段则相反。 - conv_in: 对输入的像素空间图像进行卷积处理,获得指定通道且与原始图像相同尺寸的第一层特征图 - down_blocks:依 ......
保姆 diffusers 代码 DDPM

理性分析不同模型的性能指标

## 性能指标 `FLOPS:`浮点运算次数。 `MADD:`表示一次乘法和一次加法,这可以粗略认为:MADD=2 * Flops,即((输出一个元素所经历的乘法次数)+(输出一个元素所经历的加法的个数)) * (输出总共的元素的个数) `MEMREAD:`网络运行时,从内存中读取的大小,即输入的特 ......
模型 理性 性能 指标

【校招VIP】测试专业课之OSI七层模型

考点介绍: 在 OSI 模型中,每一层都依赖于下一层,并将数据传递给下一层。同时,每一层也可以向上一层提供特定的服务。这种分层结构使得网络管理员可以更轻松地管理网络,同时使得网络协议的设计更加灵活 一、考点题目 1.下面有关dns域名劫持,说法错误的是() A.如果DNS把你想要解析的地方,解析为错 ......
专业课 模型 专业 VIP OSI

Mybatis-Plus代码生成器

AutoGenerator 是 MyBatis-Plus 的代码生成器,通过 AutoGenerator 可以快速生成 Entity、 Mapper、Mapper XML、Service、Controller 等各个模块的代码,极大的提升了开发效率。 测试: package com.aiit.myb ......
生成器 Mybatis-Plus Mybatis 代码 Plus

在Android Studio中统计代码行数可以通过插件或者内置的工具来实现。以下是两种常用的方法

在Android Studio中统计代码行数可以通过插件或者内置的工具来实现。以下是两种常用的方法: **方法一:使用插件:** 1. 打开Android Studio,点击顶部菜单中的 "File"(文件)。2. 选择 "Settings"(设置)或 "Preferences"(首选项),然后在弹 ......
中统 插件 可以通过 常用 Android

OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例6:CNN模型预测性别与年龄

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
神经网络 实例 模块 深度 模型

OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例7:GOTURN模型实现视频对象跟踪

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
神经网络 实例 模块 深度 模型

OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例3:SSD模型实现对象检测

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
神经网络 实例 模块 深度 模型

OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例5:FCN模型实现图像分割

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
神经网络 实例 模块 深度 模型

OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例4:SSD-MobileNet模型实时对象检测

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......

OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例2:GoogleNet-Caffe模型实现图像分类

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 //使用Googlenet Caffe模型实现图像分类 5 using namespace cv; 6 using namespa ......

三维模型OSGB格式轻量化的数据压缩与性能平衡分析

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,... ......
模型 性能 格式 数据 OSGB

三维模型OSGB格式轻量化技术在大规模场景的加载和渲染的作用分析

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,... ......
大规模 模型 场景 作用 格式

OpenCV3.2图像分割 实例5:GMM(高斯混合模型)图像分割

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace cv::ml; 6 using namespace std; 7 8 int main(int argc, ......
图像 实例 模型 OpenCV3 OpenCV

OpenCV3.2图像分割 实例4:GMM(高斯混合模型)样本数据训练与预言

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace cv::ml; 6 using namespace std; 7 8 int main(int argc, ......
样本 预言 实例 模型 图像

select网络模型

Select 网络模型 1.为什么需要用select网络模型? 为了解决基本C/S模型中,accept()的阻塞的问题。 2. 它和基本的C/S模型有什么区别? 基本C/S模型中,每次处理一个独立的客户端都要单独的线程,这样会导致客户连接数很大时,线程数也会很多。 并且accept()会阻塞一直等待 ......
模型 select 网络

mybatis-plus代码生成器

### 一、java代码 public class GeneratorUtil { public static void generatorCode(String projectPath, String url, String name, String password, List tables, ......
生成器 mybatis-plus mybatis 代码 plus

matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类,可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
数据 神经网络 序列 长短 神经

【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22492 最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告,包括一些图形和统计输出。 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法,该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中,我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分 ......
数据 葡萄酒 实例 成分 葡萄

Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA:采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33449 原文出处:拓端数据部落公众号 当面对多个模型时,我们有多种选择。模型选择因其简单性而具有吸引力,但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。 print(f"Runing 模型平均 一种替代方法是执行模型选择,但讨论所有不同的模型以及给定信 ......
灵长类 乳汁 成分 模型 准则

代码随想录算法训练营第二天| 977.有序数组的平方 ,209.长度最小的子数组 ,59.螺旋矩阵II

977.有序数组的平方 题目 给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums,返回 每个数字的平方 组成的新数组,要求也按 非递减顺序 排序。 第一想法 隐隐约约有印象是用双指针法头尾一起向中间移动,因为这个数组的特点决定了平方数中间小两边大 思路&题解 class Solution { publ ......
数组 随想录 训练营 矩阵 螺旋