研究方向 研究领域reinforcement probably
ChatGPT使用体验记录--仅用于学习和研究
首先GPT3.5和4.0区别： 体验截至时间 2023-10-12 限制： 每3小时最多可以发送50条消息！ 默认：不能通过搜索引擎获取最新信息 1. 增加Bing浏览器外网搜索信息的能力【听】 2. 高级数据分析 3. 插件 启动插件的提示！ Page 1 Page 2 Page 3 Page 4 ......
基于凸多边形离散点排序的研究
OrderBy() { var vertices1 = _.cloneDeep(this.polygon); var xArray = vertices1.map((item) => item.x); var yArray = vertices1.map((item) => item.y); con ......
GDA CTF应用方向：牛刀小试ONE
简介 作者：梦幻的彼岸 测试程序来源：https://github.com/num1r0/android_crackmes 本篇文章涉及工具：GDA crackme_0x01 通过快捷按钮进入APK入口点进行分析，如下图所示： 入口点代码 代码解析 这段代码定义了一个名为MainActivity的A ......
论文检索和研究方法
中文： 1、T1类 前三个的三大学报（计算机学报、软件学报、计算机研究与发展） + 自动化学报 + 电子学报 按照顺序为级别的高低 中文主要看的是综述性文章 T2几乎不看，但可投稿 ***所以知网上，来源期刊，要加篇名、关键字、主题 不建议选篇名、关键字、摘要 ***英文： 可以看到每个方向都有学术 ......
灰度质心法绘出带方向的标注圆
灰度质心法绘出带方向的标注圆 在给出特征点坐标及领域旋转描述后，在对应位置画圆，并根据旋转信息画出有方向的半径效果如下 clc clear all close all %% 初始化参数 dog = imread("kobi.png"); % 灰度化 dogGray = rgb2gray(dog); ......
数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31733 最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系 因此，Copula方法开始逐渐代替多元 ......
R语言无套利区间模型期货期现研究：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 最近我们被客户要求撰写关于无套利区间模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义 本文帮助客户对期货期 ......
Generative AI 新世界 | 文生图领域动手实践：预训练模型的微调
在上期文章，我们探讨了预训练模型的部署和推理，包括运行环境准备、角色权限配置、支持的主要推理参数、图像的压缩输出、提示工程 (Prompt Engineering)、反向提示 (Negative Prompting) 等内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、 ......
DDD（Domain-Driven Design，领域驱动设计）
DDD（Domain-Driven Design，领域驱动设计）是一种软件开发方法论，它注重对业务领域的深入理解，并将领域模型作为软件设计的核心。在DDD中，领域模型是通过对业务领域的分析和抽象而得到的，它是对业务领域中的概念、规则、行为等的描述。 领域模型的设计是DDD中的一个重要环节，它需要开发 ......
SWUST 排序算法性能研究实验报告
一、 实验内容及目的 实验内容： 分析合并排序、快速排序、堆排序在不同规模数据、不同数据下的性能。 实验目的： 深入理解合并排序、快速排序、堆排序的思想，掌握三种排序的排序方法，对三种排序进行算法分析，通过与算法比较，体会三种排序算法的优缺点，进而了解在何种情况下使用何种算法。 分析的指标： 在相同 ......
UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
/home/software/anaconda3/envs/mydlenv/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/client/session.py:1751: UserWarning: An interactive session is alr ......
嵌入式专题研究2：系统时钟和定时器和看门狗
时钟系统： 构成： 1.振荡器——脉搏 RC振荡器 晶体振荡器 四种：HSE,HSI,LSE,LSI 2.唤醒定时器 3.PLL倍频器 4.各种分频器 可以通过stm32cubemx进行时钟配置，但是在SystemClock_Config()函数前，在启动文件中有默认的时钟配置。 while (1) ......
终端云的探索与研究
终端云的概念与特征
简单地说，终端云即基于云、端算力互通，将云端算力下沉至终端，并且通过统一的算力调度及分发管理，支持云、端算力协同、融合调动，且支持手机、Pad、PC、TV等多种类型终端接入，实现多屏互动以及在不同业务场景下云与云、云与端、端与端的业务协同。
相对于以往的中心云和边缘云，终端云... ......
图像识别技术在农业领域的应用与挑战
导言： 随着科技的不断发展，图像识别技术在各行各业都有着广泛的应用，农业领域也不例外。本文将探讨图像识别技术在农业中的应用，以及在这一领域面临的挑战和机遇。 1. 农作物病害检测： 图像识别技术可以用于检测农作物上的病害和害虫，通过拍摄叶片或果实的图像，识别植物健康状况，及时采取措施来预防和治理病虫 ......
【专题】2023经济功能区国资国企发展研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33789 国企在中国社会经济发展中扮演着重要角色，其改革成败直接关系到中国经济的发展。党的二十大报告强调了深化国资国企改革、优化布局和结构调整、提升核心竞争力等重点。同时，完善现代企业制度、弘扬企业家精神，努力打造世界一流企业。阅读原文，获取专题 ......
香港理工大学赛马会机器视觉创科实验室招收CV方向博士后
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 全面上线!! 香港理工大学 香港理工大学 (The Hong Kong Polytechnic Un ......
【专题】重塑未来：医药领域HR数字化创新实践（2023）报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接 :https://tecdat.cn/?p=33774 在数字经济时代，管理和观念的转变与技术冲击同样重要。创新是这个时代的主旋律，也是企业发展不可或缺的路径。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末504份数字化转型相关行业研究报告。 全球经济正在经历以信息技术为核心的第四次经济革命，进 ......
【专题】2023零售连锁品牌数字化运营研究及策略报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接 :https://tecdat.cn/?p=33774 在数字经济时代，管理和观念的转变与技术冲击同样重要。创新是这个时代的主旋律，也是企业发展不可或缺的路径。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末504份数字化转型相关行业研究报告。 全球经济正在经历以信息技术为核心的第四次经济革命，进 ......
【专题】2023智慧菜场：全渠道经营与数字化转型研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接 :https://tecdat.cn/?p=33774 在数字经济时代，管理和观念的转变与技术冲击同样重要。创新是这个时代的主旋律，也是企业发展不可或缺的路径。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末504份数字化转型相关行业研究报告。 全球经济正在经历以信息技术为核心的第四次经济革命，进 ......
【专题】人工智能与国际安全研究动态第10期-德国人报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接 :https://tecdat.cn/?p=33774 在数字经济时代，管理和观念的转变与技术冲击同样重要。创新是这个时代的主旋律，也是企业发展不可或缺的路径。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末504份数字化转型相关行业研究报告。 全球经济正在经历以信息技术为核心的第四次经济革命，进 ......
Reinforcement Learning 学习笔记 1
什么是强化学习（reinforcement learning）? 假设一个场景，一个智能体(agent) 和环境（env）交互，智能体基于当前环境\(S_t\)每产生一个动作\(A_t\)，环境便给它一个反馈，也被称为奖励(reward)\(R_{t+1}\), 随后，智能体的状态变为\(S_{t+ ......
记一次建立索引的研究过程
记一次建立索引的研究过程 遇到的问题： 最近在工作中遇到了sql执行慢的问题，现在记录一下解决的过程 问题场景： 1、首先有一张A表大概目前有7000万条数据，它需要去关联查询另外一张B表，数据条数和A表一样多，且是一对一的关系（理论上这两张表的数据可以合并为一张表，但是实际中却是两张表，有时候表不 ......
基于深度学习的图像生成与识别技术研究
基于深度学习的图像生成与识别技术是人工智能领域中备受关注的研究领域之一。这些技术借助深度神经网络模型，具有出色的性能和广泛的应用，包括图像生成、图像识别、图像分割等。以下是关于这两个领域的研究方向和趋势： 图像生成技术 生成对抗网络 (GANs)：GANs 是生成图像最引人注目的技术之一。它包括一个 ......
Centroid Probabilities
2023-10-06 题目 Centroid Probabilities 难度&重要性(1~10):8 题目来源 luogu 题目算法 组合数学，dp 解题思路 首先我们需要处理一下如何去满足好树的条件。很容易想到，当我们定点 \(1\) 为根节点时，每次让结点编号小的当结点编号大的父亲。这样我们就 ......
基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践
基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像识别领域取得了显著的成果。本文旨在探讨基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践。 一、卷积神经网络概述 卷积神经网络是一种深度学习模型，它通过卷积运算对图像进行特征提取，然后使用全连接层进行分类。卷积神经网络 ......
Lecture 2: Data Sampling and Probability
详细地址：data100Lecture2 1. 引 1.1 图表的使用 两张图片基于相同数据生成，但是表达的意思、想突出的重点完全不一样 1.2 数据科学生命周期 上图是数据科学生命周期，这节课就将如何收集数据 2. 人口普查和调查 可能会有许多误差，有的人无家可归等等，需要理解数据 3. 取样：定 ......
什么是 Accessibility 设计领域的 Auto Focus
Auto Focus技术深度解析 在现代软件设计领域，Accessibility（可访问性）是一个不容忽视的重要方面。用户体验的提升以及对各种用户的需求都需要考虑到可访问性问题。在这个背景下，Auto Focus（自动聚焦）技术应运而生，成为提升用户体验的一个关键要素。本文将深入探讨Auto Foc ......
什么是 Accessibility 设计领域的 Persist Focus
Persist Focus: 提供焦点状态的持久性 在Web应用程序开发中，提供良好的可访问性是至关重要的。无障碍设计不仅使应用程序更易于使用，还可以确保广泛的用户群体都能够无障碍地访问您的内容。在这方面，"Persist Focus"（持久焦点）是一项非常有用的技术，它通过保持焦点状态来提高用户体 ......
什么是 Accessibility 设计领域的 Escape Focus
Escape Focus 是指在用户界面中的一种功能或设计模式，允许用户通过按下特定的键或进行特定的操作来将焦点从当前元素或区域移出。这是可访问性领域的一个重要概念，它为用户提供了在需要时自由导航和控制焦点的能力。在本文中，我将详细解释 Escape Focus 的定义、重要性以及示例，以说明其在可 ......
什么是 Accessibility 设计领域的 Trap Focus
Trap Focus 是指在用户界面中焦点被限制在特定区域或元素内，用户不能通过键盘或其他输入设备将焦点移出这个区域。这是辅助功能和可访问性领域的一个关键概念，旨在确保用户可以轻松地与应用程序或网站的特定部分进行交互，而无需不断重新定位焦点。本文将详细解释 Trap Focus 的概念以及其在可访问 ......