算法 模块 模型 商品
CLIP模型
CLIP模型（Contrastive Language-Image Pre-training） Title: Learning transferable visual models from natural language supervision 发表单位：OpenAI, San Francisc ......
算法解析：LeetCode——机器人碰撞和最低票价
摘要：本文由葡萄城技术团队原创。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 机器人碰撞 问题： 现有 n 个机器人，编号从 1 开始，每个机器人包含在路线上的位置、健康度和移动方向。 给你下标从 0 开始的两个整数数组 positions、health ......
Java算法之动态规划详解
①动态规划 动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、 ......
多模块设计
分模块设计，因为 1.如果超级多程序员负责一个模块，功能很难复用，代码也不好维护，故可以整成多个模块。2.如果没有分为多模块的话，别人想用我们的方法，也会看到我们的实体类(万一很机密呢)，不安全。 如上图所示，可以创建maven模块如上 以上是规则 然后把本来模块中的工具类剪切粘贴到工具模块中 然后 ......
BOSHIDA DC电源模块选用电容滤波器的注意事项
BOSHIDA DC电源模块选用电容滤波器的注意事项 DC电源模块是电子系统中的重要部件，常用于给各种电子设备供电。为了使输出的直流电压更加稳定，需要在电源模块中加入电容滤波器。电容滤波器的作用是平滑输出的直流电压，去除其中的纹波信号，使输出电压更加稳定。然而，选用电容滤波器时需要注意以下几点： 1 ......
开启中文智能之旅：探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界
“开启中文智能之旅：探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界” 1.国内Llama2最新下载地址 本仓库中的代码示例主要是基于Hugging Face版本参数进行调用，我们提供了脚本将Meta官网发布的模型参数转换为Hugging Face支持的格式，可以直接通过transforme ......
三维模型3DTile格式轻量化压缩集群处理方法分析
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，... ......
Python 动态加载模块
Python 动态加载模块 - lwp-boy - 博客园 (cnblogs.com) python动态导入模块import_module 和 重载reload - 掘金 (juejin.cn) 关于Python的动态导入（import） - 知乎 (zhihu.com) 1，啥叫动态加载： 动态加 ......
拆解零售商品架构的底层逻辑
一、引言 在当今数字化时代，零售业正迅速发展，消费者的购物行为和期望发生了巨大的变化。为了满足不断增长的需求，零售企业必须构建高度灵活、稳健可靠的商品系统。 本文将深入探讨零售商品系统的底层逻辑，聚焦领域驱动设计（DDD）和复杂业务系统架构经验，揭示其在零售业务中的应用和价值。 二、面临的挑战 商品 ......
加密算法常见问题（一）：ECB和CBC模式的区别
加密算法常见问题（一）：ECB和CBC模式的区别 加密算法常见问题（一）：ECB和CBC模式的区别_sm4 ecb和cbc_Liaqi333的博客-CSDN博客 ......
盒子模型
内边距（padding) 1.一个值 上下左右一样 2.两个值 上下，左右 3.三个值 上，左右，下 4.四个值 上右下左 内边距特性：1.背景颜色可以蔓延到内边距 2.可以设置单一方向（padding-top/left/right/bottom) 边框（border) 特性：1.背景色会蔓延到边框 ......
Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22546 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随机波动率(SV)模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型 ......
R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32511 原文出处：拓端数据部落公众号 时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序 ......
《算法学习专栏》——DP问题之线性DP
2023年10月10日 更新于2023年10月10日 一、前言 本栏，为线性DP，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到线性DP的题目，也能加进来，不断完善。 二、线性DP 2.1 目前的模型： 数字三角形模型 最长上升子序列模型 2.2 目前解决的问题： 可以解决路径上 ......
R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33838 原文出处：拓端数据部落公众号 传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如，假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动，并且可能导致更准确的预测。另一方面 ......
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 ......
基于扩频的数字视频水印嵌入和检测算法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 在MPEG压缩标准中，数据流是以多路复合流的格式存储和传输的。多路复合流由音频流和视频流复合组成。多路复合流的基本单位时包，而一个包由三个组组成。组分为视频组和音频组，在此只介绍视频组。它采用分层的语法定义，每一 ......
2_模块
模块 声明共享 在app-modules中 exports导出 声明服务为共享 @Module({ controllers: [UserController], providers: [UserService], exports:[UserService] }) 在controller中引用： im ......
基于Qlearning强化学习的路径规划算法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 路径规划在机器人、自动驾驶等领域中具有重要应用。Q-learning是一种经典的强化学习算法，可以用于解决路径规划问题。本文介绍了基于Q-learning的路径规划算法，该算法可以在未知环境中学习最优路径，具有广 ......
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、 ......
算法时间复杂度分析
算法时间复杂度分析 各位\(CnBlogs\)的朋友们大家好, 我是蒟蒻\(Algo-3F\), 这是我的第一篇\(Blog\), 请多指教. 什么是算法时间复杂度 在不同的机器上, 代码运行时间是不同的, 比如说我手里这个去年的\(i9\)拯救者, 可能很快就跑出来了, 但是放在跟我一样大的\(i ......
广义切糕模型
貌似题不是很多。但是有能力的话还是写写二次整数规划好吧。 求解如下问题： 有 \(n\) 个整数变量 \(x_i\) 取值为 \([1, m]\)，取值 \(j\) 有代价 \(a_{i, j}\) 求满足 \(x_{u_p} \leq x_{v_p} + w_p\) 的最小代价。 如果是 \(x_ ......
算法
学习道路： 通过第一学期的算法学习，顺利成为一名算法竞赛选手。 学习目标 ：通过科学的方式学习算法，向 ACM-ICPC（是计算机类竞赛最有含金量的比赛）奖牌冲锋 在第二学期参加比赛，比赛中学习，学习中比赛，其中每年能够有多次外出比赛的机会 参加的主要赛事（A类赛事或企业认可度高的赛事）： 比赛 日 ......
c++对象模型学习笔记
参照大佬的博客学习了一下c++的对象模型： https://www.cnblogs.com/skynet/p/3343726.html 有些思考需要做下记录。 对于有虚函数表的类的对象，它的起始地址处会存储vptr指向虚函数表，在这个虚函数表的前4或8字节中，会存储一个地址值，指向RTTI类型信息 ......
搜索算法：线性搜索、二分法
搜索算法：1.线性搜索：循环遍历，判断是否等于目标值2.二分法：（需要有序）先定一个起点和终点left,right，当left<right时，取中间值mid，如果目标值小于mid，则right=mid-1,反之亦然 # 线性搜索 def action1(arr, target): for i in ......
安防监控视频AI智能分析网关V4离岗检测算法配置步骤来啦
我们的AI边缘计算网关硬件 —— 智能分析网关目前有5个版本：V1、V2、V3、V4、V5，每个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，每个版本在算法模型及性能配置上略有不同。硬件可实现的 AI 检测包括：人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （110）-- 算法导论10.2 1题
一、用go语言，单链表上的动态集合操作 INSERT 能否在 O(1)时间内实现？DELETE 操作呢？ 文心一言： 在单链表中，INSERT 和 DELETE 操作的时间复杂度通常是 O(n)，其中 n 是链表中的元素数量。这主要是因为当你插入或删除元素时，你需要遍历链表来找到正确的插入或删除位置 ......
PowerDesigner之PDM(物理概念模型)
PowerDesigner之PDM(物理概念模型) 2022-01-05 09:41 248阅读 0赞 PowerDesigner之PDM(物理概念模型) 转载自：https://blog.csdn.net/qq_27376871/article/details/51321609 一、PDM概述 P ......
浅析森林烟火AI检测算法的应用及场景使用说明
一、方案背景 现有的森林防火监测系统落后，以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主，存在巡护范围有限、巡护效率低等问题，建立健全的森林防火风险预警体系，实现对森林、林场等场景的全天候智能自动监测、火情预警，及时发现森林火灾并辅助决策，是当前林业管理的重要任务。 二、方案概述 旭帆科技基于视频监控技术、AI ......