算法 模块 模型 商品
5.星型模型和雪花模型
星型模型 事实表为中心，维度表关联在事实表上 雪花模型 在星型模型的基础上，维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。 ......
day15 内置模块和开发规范
day15 内置模块和开发规范 目标：掌握常见的内置模块的使用及了解软件开发的规范。 今日概要： 内置模块 json time datetime re 开发规范 主文件 配置文件 数据 附件 业务代码 1. 内置模块 1.1 json json模块，是python内部的一个模块，可以将python的 ......
day14 模块和内置模块
day14 模块 课程目标：掌握Python中常用模块的使用方法。 今日概要： 自定义模块（包） 第三方模块 内置模块【1/2】 1. 自定义模块 1.1 模块和包 import hashlib def encrypt(data): """ 数据加密 """ hash_object = hashli ......
检测重叠时间段的算法 [重复]
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=检测重叠时间段的算法 [重复] 我需要检测两个时间段是否重叠。 每个时间段都有一个开始日期和结束日期。 我需要检测我的第一个时间段（A）是否与另一个时间段（B/C）重叠。 在我的情况下，如果B的开始等于A的结束，则它们不重叠（反之亦然 ......
建简单的静态文件服务器：使用Node.js和HTTP模块
创建简单的静态文件服务器：使用Node.js和HTTP模块 在Web开发中，经常需要搭建一个能够提供静态文件访问的服务器。无论是用于本地开发调试，还是用于部署网站，这都是一个常见的需求。本篇文章将介绍如何使用Node.js和其内置的HTTP模块来创建一个简单的静态文件服务器。 准备工作 首先，确保你 ......
负载均衡算法
转载：负载均衡算法居然有这么多种！！!负载均衡算法总结_负载均衡算法有哪些_抓手的博客-CSDN博客 负载均衡算法可以分为两类：静态负载均衡算法和动态负载均衡算法，另外还可以自定义负载均衡算法。 静态负载均衡算法1、轮询（Round Robin）：服务器按照顺序循环接受请求。2、随机（Random） ......
ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级
ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级 1.ChatGLM3简介 ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多 ......
基于深度学习网络的人员吸烟行为检测算法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 基于Faster R-CNN深度学习网络的人员吸烟行为检测算法是一种利用深度学习技术进行人员吸烟行为检测的方法。该算法主要基于Faster R-CNN网络结构，通过对视频或图像序列中的人员进行目标检测和特征提取， ......
基于深度学习网络的火灾检测算法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 火灾检测在许多领域都是一项重要的任务，包括建筑、森林、甚至是太空。近年来，深度学习网络在图像识别和分类上的应用取得了显著的进步，这使得基于深度学习的火灾检测算法变得越来越普遍。下面，我们将详细介绍一种基于卷积神经 ......
dfs回溯算法，拨号
题目 电话号码的字母组合 给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。 给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母。 示例 1： 输入：digits = "23" 输出：["ad","ae","af","bd","be"," ......
三维模型的顶层合并构建的点云抽稀关键技术分析
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，... ......
nginx-rust 基于rust 开发nginx 模块
nginx-rust 是nginx 官方出的可以让我们基于rust 开发nginx 模块，目前还处于早期阶段，对于nginx 类型的生成官方基于了bindgen工具这个工具我以前也简单介绍过,定于header 包装如下图 说明 目前来说官方提供的集成还是比较全的，同时对于标准nginx 模块开发需要 ......
R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=2623 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于Copula GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元 ......
【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=9024 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型（GAM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 回归模型 假设我 ......
数据分享|WEKA关联规则挖掘Apriori算法在学生就业数据中的应用
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34254 原文出处：拓端数据部落公众号 关联规则挖掘作为数据挖掘的一个重要分支，对于发现数据之间的潜在关联和规律具有重要意义。在教育领域，学生就业数据是一类重要的数据资源，通过关联规则挖掘可以揭示学生就业相关的规律和影响因素。本文旨在探讨WEKA ......
实验八. urllib模块、requests模块+BeautifulSoup模块使用、Feapder框架
一、实验目标： 熟悉模块的的用法，练习编写爬虫 二、实验要求： 编写代码，完成功能 三、实验内容： (1)使用urllib模块或request模块读取网页内容，并利用BeautifulSoup模块进行内容解析，编写爬虫从http://www.cae.cn/cae/html/main/col48/co ......
GJK算法理论
原理 GJK算法的核心就是闵可夫斯基差，即若两个多边形相交，则它们的闵可夫斯基差必然包括原点。 闵可夫斯基差 用多边形A的所有点，减去多边形B中所有的点得到的一个点集合（是点之间两两相减后得到的集合，而不是做集合的差集）。A–B = {a–b∣a ∈ A, b ∈ B} 在碰撞检测中，不会用到完整的 ......
什么是大模型
什么是大模型 "大模型"通常指的是深度学习中参数数量庞大、层数深厚的神经网络模型。这些模型具有数十亿甚至上百亿的参数，通常需要大量的计算资源来进行训练和推断。这种规模的模型在处理复杂任务时表现得很出色，因为它们能够从大量的数据中学到更复杂、更抽象的表示。 例如，GPT-3（Generative Pr ......
kmp算法
2023-11-14 作用：从一个字符串中找到另一个字符串的位置 思路： 暴力匹配-》主串的指针一直往前走，不后退-》匹配串的指针回退的位置变小-》根据前缀表 求前缀表（匹配串的所有前缀的最长公共前后缀长度表）： /求前缀表 int[] next=new int[needle.length()]; ......
树 算法题(一)
1、计算二叉树中所有结点个数 int CntNode(BiTree T){ int k=0; if(T){ k++; k+=CntNode(T->lchild); k+=CntNode(T->rchild); } return k; } 2、计算二叉树中所有叶子节点的个数 int LeafNode( ......
国外著名交易策略:R-Breaker模型设计原理(转载)
R-Breaker是一种短线日内交易策略，它结合了趋势和反转两种交易方式。 交易系统的基本原理如下： 1.根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为：突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价、突破卖出价。 以此来形成当前交易日盘中交易的触 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （135）-- 算法导论11.3 1题
一、用go语言，假设我们希望查找一个长度为 n 的链表，其中每一个元素都包含一个关键字k并具有散列值h(k)。每一个关键字都是长字符串。那么在表中查找具有给定关键字的元素时，如何利用各元素的散列值呢? 文心一言： 在Go语言中，你可以通过使用一个哈希表来存储关键字的散列值，并在查找具有给定关键字的元 ......
平方根倒数快速算法
平方根是什么？ 给定一个x，我想算x^(1/2)，就是在算平方根 在计算机里最常见的算法是牛顿迭代法 牛顿迭代法 平方根倒数是什么？ 给定一个x，我想算x^-(1/2)，就是在算平方根的倒数 平时我们是如何计算的？ 如果在纸上写，就是一步一步的算，先算平方根(一般就是查表法)，再求倒数； 但是大部分 ......
AI经典模型参数规模
| 模型 | 参数数量 || | || AlexNet | 约 60 million || VGG16 | 约 138 million || ResNet50 | 约 25 million || InceptionV3 | 约 23 million || MobileNetV2 | 约 3.5 mi ......
TSINGSEE视频汇聚管理与AI算法视频质量检测方案
包含图像颜色异常、监控视角异常、图像虚焦模糊、监控镜头脏污、视频图像遮挡、视频图像花屏等视频质量诊断算法；以及设备在线状态、视频开流、录像完整性等检测能力。 ......
【Python&图像超分】Real-ESRGAN图像超分模型（超分辨率重建）详细安装和使用教程
图像超分是一种图像处理技术，旨在提高图像的分辨率，使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域，可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。今天给大家介绍一下腾讯ARC实验室发布的一个图像超分辨率模型Real-ESRGAN，同时奉上详细的安装使用教程。 ......
UNet pytorch模型转ONNX模型完整code
1 import os 2 import torch 3 import numpy as np 4 from Unet import UNET 5 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = "" 6 7 def main(): 8 demo = Demo(model_p ......
初学者如何上手服务器训练模型
拿到一个服务器很迷茫，不知道如何使用，写一份本实验室的服务器使用方法： 1下载Xshell和Xftp 现在提供了家庭/学习免费版 2安装后新建会话 3 bash命令 切换到bash界面 bash，全称Bourne Again Shell，是绝大多数Linux系统默认的命令解释器，能够处理用户所输入的 ......