电能 模型 需求 代码
训练一个目标检测模型
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ （一）识别背景/目的 第十八届全国大学生智能汽车竞赛室外 ROS 无人车赛（高教组） 无人车在室外运行中， 需要探索未知环境， 识别障碍物， 停车标志牌、红绿灯等标志物。 比赛场地为不规则环形场地， 由红蓝两色锥桶搭建而成 ......
拆解全景，解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案
在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......
阅读笔记《有效需求分析》2
有效需求分析的基本流程： 今天工作不算太忙，本来下午是要开会，由于这周的idea比较少，就把AT会议移到下周一起开，所有今天没有什么忙的，只是开了简单的idea评审会议，同时对组内的一些问题进行简单的整理，本来想整理出好的方案的，但是由于众多原因没有协议出比较好的解决方案。 上午就抽时间看了一个《有 ......
阅读笔记：《代码大全》阅读笔记十
《代码大全》是我在软件开发领域的一本必读书籍。这本书几乎涵盖了软件开发的方方面面，从编码到设计、测试到调试等各个环节都有详细的讲解和指导。 首先，我被作者对于代码的重视所深深吸引。他在书中强调，代码质量决定了软件的可靠性和可维护性。好的代码应该易读、易懂、易维护。通过书中的实例和案例，作者向我们展示 ......
倾斜摄影三维模型重建高程偏差的因素及解决方法分析
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，... ......
WebSocket硬核入门：200行代码，教你徒手撸一个WebSocket服务器
1、引言 最近正在研究 WebSocket 相关的知识，想着如何能自己实现 WebSocket 协议。到网上搜罗了一番资料后用 Node.js 实现了一个WebSocket协议服务器，倒也没有想象中那么复杂，除去注释语句和 console 语句后，大约 200 行代码左右。 本文分享了自已开发一个W ......
C# 从代码入门 Mysql 数据库事务
目录生成数据库数据Mysql 数据库事务基础数据库的并发一致性问题数据库事务的隔离级别BeginTransaction() 和 TransactionScope 的区别BeginTransaction()可以不手动撤销TransactionScope总结DML 是否可以使用事务顺序多操作嵌套事务事务 ......
【matlab混沌理论】1.5.洛伦兹模型的分析
洛伦兹方程用于生成y变量的图。这是对三种y初始条件敏感依赖的一个例子。 1.洛伦兹吸引子的y敏感依赖的着色图 input: % 洛伦兹方程用于生成y变量的图。x和z的初始条件保持不变，但y的初始条件在1.001、1.0001和1.00001之间变化 % 定义洛伦兹方程 sigma = 16; bet ......
【matlab混沌理论】1.4.双摆杆的不同参数模型
双摆杆运动模型。初始条件的微小差异，会导致千差万别的运动现象，这是混沌理论重要体现。主要考虑初始条件有两摆杆长度、质量、初始摆杆角度、重力加速度。 input: % 参数定义 L1 = 1; % 第一根摆长 L2 = 0.5; % 第二根摆长 m1 = 1; % 第一根摆质量 m2 = 0.5; % ......
windows使用YOLO训练模型
1：安装Nvidia显卡驱动、cuda和cuDNN 1.1下载安装Navida显卡驱动 NAVIDIA驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx 下载完成后，在CMD中输入 nvidia-smi 验证是否安装成功 如果有错误 2：下载CUDA（本 ......
MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练让中度模型「涌现」结构泛化能力
前言 过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。 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 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全 ......
《软件需求模式》阅读笔记二
《软件需求模式》第3、4章阅读笔记 其中第3章描述了需求模式扮演的角色，解释了每个模式的一些具体内容和具体结构。而第4章则介绍了何时以及如何去使用需求模式，如何从原有的模式创造出新的模式或者直接编写新的模式。 第3章首先为我们解释了需求模式的概念：定义一种特定类型需求的方法。需求模式就是为我们提供一 ......
物理地址模型 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/mm/memory-model.html 物理内存模型 系统中的物理内存可以以不同的方式进行寻址。最简单的情况是物理内存从地址0开始，并延伸到最大地址的连续范围。然而，这个范围可能包含对CPU不可访问的小空洞。然后可能存在完全 ......
代码
package com.example;public class tuxiang extends JFrame { private static final long serialVersionUID = 1L; public static final String API_KEY = "TggSZ ......
【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型
【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型 双摆杆是混沌理论的典型运动模型之一。涉及重力加速度、摆杆长度和质量。 1.双摆杆的摆角分析 input: % 已知物理参数 L1 = 5;L2 = 3; %两摆杆长度和质量 m1 = 3;m2 = 5; g = 9.80665; % 物理重力加速度m/ ......
WSL更新失败(退出代码: 1603) - Error code: Wsl/CallMsi/E_ABORT
What happened? WSL莫名其妙的更新了，完成更新以后莫名奇妙地启动不起来了。每次运行WSL的时候都会给我提示 WSL 正在完成升级... 更新失败(退出代码: 1603)。 Error code: Wsl/CallMsi/E_ABORT 抓耳挠腮找了半天，我甚至不管写了一半的代码和笔记 ......
数据分享|R语言用RFM、决策树模型顾客购书行为的数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30330 最近我们被客户要求撰写关于RFM、决策树模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 团队需要分析一个来自在线零售商的数据 该数据包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书 ......
设备的能量模型【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/power/energy-model.html 设备的能量模型 1. 概述 能量模型（EM）框架充当了一个接口，连接了了解各种性能水平下设备功耗的驱动程序和愿意利用该信息做出节能决策的内核子系统。 关于设备功耗的信息来源在不同 ......
代码改进的方法
今日通过对代码编译报错原因的分析，通过阅读代码大全后，总结了以下几个代码改进的方法，具体方法如下： 以下是我代码编译报错改进的方法： 代码改进，这部分包括以下几个主题，协同、测试、调试、重构、调整。 这里的测试是开发者测试，应该是指单元测试了，现有很多合适的工具，比如NUnit、CppUnit、JU ......
《代码大全》观后感
通过这几天对《代码大全》的阅读有了以下自己的感悟与体会。 具体体会与感悟入下： 《代码大全2》是一本非常经典的软件开发书籍。 在书中，强调了比较优秀的代码结构和命名规范的重要性。书中注释的部分帮助我理解怎么去编写有意义的注释，合适的注释可以提供代码理解上的便利，但是过多或者无关的注释会干扰代码的可读 ......
Git合并代码(rebase)
查看(选择要提交的文件) git status 暂存(把要提交的文件放到暂存区) git add . 提交(先把文件提交到本地) git commit -m "this is commit val" 变基 git rebase origin/develop 如果有冲突 git status // 查 ......
代码编译出错可能的原因
今天总结了一下代码编译报错可能的情况。 原因如下有以下几种可能： 错误处理程序 1.处理预料中可能要发生的错误，在程序的正确性与健壮性间平衡； 2.方法：返回中立值、换用下一个正确的数据、返回与前次相同的数据、换用最接近的合法值、把警告信息记录到日志文件中、返回一个错误码、调用错误处理子程序或对象、 ......
《实例化需求》读后感
该书拥有众多的例子和建议，其中的50多个案例分析验证了不同的团队和组织通过采用该方法取得了不同程度的成功。作者并没有掩饰在引进该方法时所面临的挑战，通过分析那些失败案例所具有的模式和范例，给出了一些避免失败的建议。作者不仅通过案例分析和举例辨识出团队在引进实例化需求时可能面临的一些常见挑战和问题，而 ......
transformer模型
Transformer由谷歌团队在论文《Attention is All You Need》提出，是基于attention机制的模型，最大的特点就是全部的主体结构均为attention。 以下部分图片来自论文，部分图片来自李宏毅老师的transformer课程 课程链接：强烈推荐！台大李宏毅自注意力 ......
存代码
[USACO17OPEN] Bovine Genomics G #include<bits/stdc++.h> #define int long long #define maxm 0X66CCFF #define N 510 namespace IO{ inline void close(){st ......
Linux IO模型之多路复用模型
文件描述符：当我们创建一个文件或者打开一个文件，内核就会向进程返回一个文件描述符fd IO多路复用之select：应用进程通过调用select函数可以同时监控多个fd，在监控的fd中只要有一个数据准备就绪，select就会返回可读状态，应用进程就会发起read系统调用 同步非阻塞模型中需要多次使用r ......
Stimulus—需求形式化建模和验证工具
Stimulus是法国达索公司产品，其目的是通过需求建模分析来验证需求的正确性。Stimulus的核心理念是运用“自然语言”对功能性需求进行建模，并通过仿真来查找需求中的缺陷，例如需求一致性、不二义性和完整性检查等。借助Stimulus可以在系统开发的早期阶段发现并修改需求规范中的错误，在系统最终交... ......
three.js 3d模型使用|vue项目使用three.js
three.js 3D模型使用 安装 安装three.js npm install three 安装轨道控件插件 npm install three-orbit-controls 安装加载.obj和.mtl文件的插件 npm install --save three-obj-mtl-loader 安 ......
shell脚本模板-从git拉取代码并打包部署
source /etc/profile. ~/.bash_profile# 拉取能耗后端代码cd /usr/local/testmvn cleanecho -e "从git华为云拉取后端代码"# 首次clonegit pull test.gitecho -e "从git华为云代码拉取完成"# 工程打 ......
Transformer架构在大型语言模型(LLM)中的应用与实践
Transformer架构是当今最前沿的语言模型技术之一，它已经在谷歌的BERT、OpenAI的GPT系列中取得了显著的成就。这一架构之所以独特，是因为它打破了传统的序列处理模式，引入了创新的“自注意力”机制。 Transformer架构的核心是自注意力机制，它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分 ......