算法 深度matlab系统
何建立研发团队的绩效评估系统进行讨论
现在研发管理过程，避免不了涉及到绩效评估，那我们如何对开发团队做绩效评估相对来说更加合理和科学，本文主要就如何建立研发团队的绩效评估系统进行讨论 现状: 在现有绝大多数团队中，绩效评估要么是基于数据，要么是主观评价或是两者结合做综合评价。数据的采集和评价方法都趋于传统，基本是靠人工采集和计算最后得出 ......
基于Spring Boot手把手博客系统企业级前后端实战-学习笔记
一、spring boot 初始化工程 1、网址：https://start.spring.io 二、Gradle 安装（绿色版） 1、windows下 -下载：http://downloads.gradle.org/distributions/gradle-3.5-bin.zip -解压： -配置 ......
systemctl 系统服务控制工具
# start 启动 ``` ┌──(root㉿kali)-[~] └─# systemctl start apache2 ``` # stop 停止 ``` ┌──(root㉿kali)-[~] └─# systemctl stop apache2 ┌──(root㉿kali)-[~] └─# e ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例1：读取单张PNG文件（opencv3.3环境测试）
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp>//dnn模块类 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 int main ......
系统运维------------------系统调优12项操作（掌握）
LINUX服务器日常运维12条操作原则 原创 imoonrong Python运维实践 2023-04-06 14:18 发表于河北 收录于合集 #Python运维实践428个 #LINUX系统115个 Python运维实践 Python运维实践，专注于互联网技术的总结与交流，内容涉及Python自 ......
linux查看系统挂载磁盘
linux查看系统挂载磁盘 解决AWS 挂载、解决挂载完重启就消失等问题 linux上的盘和window的有区别，磁盘空间必须挂载在目录上，要不然没用 对与新增的硬盘、SSD固态硬盘、挂载到linux上的操作如下： df -h #显示目前在Linux系统上的文件系统的磁盘使用情况统计。 lsblk ......
黑苹果MAC 与 win10 双系统时间不一致（黑苹果系统与windows时间差问题的解决）
原因分析 可能你们都遇到过这样的问题，就是安装完OSX系统以后，发现系统时间和Windows的系统时间就不对了，总是相差了几个小时（刚好8个小时），这个问题的原因呢其实是因为他们看待系统硬件时间的方式不一样引起的，Windows把系统硬件时间当做本地时间，也就是操作系统显示的时间是跟Bios或者Ef ......
小米 红米 Redmi MIUI ANDROID 系统 耗电
小米 红米 Redmi MIUI ANDROID 系统 耗电 小米13耗电！安卓系统耗电终于解决了！！！我是苹果10年用户，对电量敏感，虽然13开始续航也很顶，评测的标杆。小米13到手5天，发现耗电量统计里，系统耗电前三必定有他，虽然每天续航是没问题，一天一充，但始终膈应，就在小红书里寻找解决办法， ......
用户新增预测挑战赛（算法挑战大赛）
讯飞开放平台针对不同行业、不同场景提供相应的AI能力和解决方案，赋能开发者的产品和应用，帮助开发者通过AI解决相关实际问题，实现让产品能听会说、能看会认、能理解会思考。
用户新增预测是分析用户使用场景以及预测用户增长情况的关键步骤，有助于进行后续产品和应用的迭代升级。
本次大赛提供了讯飞开放平台海量... ......
基于CEM算法的三维点云数据二维映射表示matlab仿真
1.算法理论概述 三维点云数据是一种重要的空间信息表示方式，广泛应用于计算机视觉、机器人、虚拟现实等领域。然而，三维点云数据的特征维度往往很高，难以直接处理和分析。因此，将三维点云数据转换为低维度的二维映射表示，是一种有效的数据降维方法，可以方便地进行数据处理和分析。本文提出了一种基于CEM（con ......
m基于FFT傅里叶变换的256QAM基带信号频偏估计和补偿FPGA实现,含testbench和matlab星座图显示
1.算法仿真效果 本系统进行了Vivado2019.2平台的开发，并使用matlab2022a对结果进行星座图的显示： 频偏基带256qam信号和频偏补偿后的256qam基带信号使用matlab显示星座图，结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 FFT傅里叶变换是一种高效的频谱分析方法，可以将时域信号 ......
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 ......
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 ......
聊一下操作系统 macOS 与 Linux
对于Windows操作系统大家都比较熟悉，也常拿它与Linux操作系统进行比较，两者之间的差异也很明显。但对于macOS 和 Linux的比较不太多，很多人认为它们很相似，因为这两种操作系统都可以运行 Unix 命令。其实详细比较下，两者还是有很多不同点的，每种操作系统都是独一无二的存在，下面就让我 ......
（全英语版）处理恶意软件的随机森林分类器算法（Random Forest Classifier On Malware）
Random Forest Classifier On Malware （copyright 2020 by YI SHA， if you want to re-post this，please send me an email：shayi1983end@gmail.com） （全英语版）处理恶意软 ......
基于开源模型的实时人脸识别系统
[toc] # 背景 人脸识别已经发展了很多年，随着深度学习发展，开源的模型也有很不错的效果了。我们可以在不需要深入各种算法细节的情况下，就能搭建自己的人脸识别系统了，除了用于学习，还可以将我们自己家的摄像头接入到我们自己搭的系统，真正用起来。这个专栏就基于这样一个设想，从开源的模型中寻找适合的算法 ......
共识算法 ZAB
> ZAB 的作者说 ZAB 不是 Paxos，但后面我们又把 ZAB 归纳为 Paxos。我认为这两个说法都对，只是他们描述的时间不一致。在 ZAB诞生时，它解决了 Paxos 不能保证顺序执行的问题，从某些角度来说 ZAB 是要 Paxos 优秀的，说它不是 Paxos 也没问题。但是后来随来越 ......
操作系统学习2
分别使用标准IO和系统IO写入一百万个整数到文件，测试谁的时间更短？为什么？ 结论：在同等数据的写入下，使用标准IO要比直接使用系统IO更快 原因： 标准IO有缓冲区机制，在执行fwrite写文件时，数据不是直接调用系统IO写入磁盘，而是先存放在 内存的缓冲区中，直到缓冲区满后，才会调用一次系统IO ......
【算法学习笔记】DFN序求LCA（最近公共祖先）
## 前置知识 * DFN序：对一棵树进行深度优先搜索`DFS`得到的**结点序列**，即深度优先搜索`DFS`的访问顺序。该表述不一定严谨，建议百度 * ST表（Sparse Table，稀疏表） ## 算法概述 > ###引理 1.1 > 在 DFN序 中祖先一定出现后代之前。 考虑一树上的两个 ......
SAP ABAP 系统支持的锁操作类型和各自使用场景的详细讲解试读版
本教程前一篇文章，我们已经通过浏览器和 SAPGUI 里两个具体的例子，介绍了 SAP 应用程序中锁机制的工作原理。 [109. SAP ABAP 应用程序中的锁机制和工作原理介绍](https://blog.csdn.net/i042416/article/details/132228576) 上 ......
window系统软件设置自动运行
# 1.设置系统自动登录 1）开始-运行，或点击Cortana搜索框，输入netplwiz，打开用户账户面板； 2）点击当前使用的用户名，去掉“要使用本计算机，用户必须输入用户名和密码”复选框； 3）点击“确定”按钮，再次输入一次当前用户的登录密码；  * [二.关于服务器基本配置](about:blank#%E4%BA%8C%E5%85%B3%E4%BA%8E%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E5%9F%BA%E6%9C ......
C++ STL算法篇@@
算法基础算法概述 算法部分主要由头文件,,组成. 是所有STL头文件中最大的一个，其中常用到的功能范围涉及到比较交换替换便利操作复制修改反转排序合并等等. 体积很小，只包括几个在序列上面进行简单数学运算的模板函数，包括加法和乘法在序列上的一些操作 定义了一些模板类，用以声明函数对象 STL提供了大量 ......