评估指标 模型 性能 指标
用于Blinn-Phong光照模型的半角向量可视化工具
效果图 半角向量和法线重叠时，为最亮, 此时夹角为0, dot(normal, halfDir)=1 using UnityEngine; [RequireComponent(typeof(MeshFilter))] public class ShowHalfDirTool : MonoBehavi ......
CVPR 2023 | Collaborative Diffusion 怎样让不同的扩散模型合作？
前言 CVPR 2023有哪些亮点？Collaborative Diffusion提供了一种简单有效的方法来实现不同扩散模型之间的合作。 本文转载自我爱计算机视觉 作者 | Huang Ziqi 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、 ......
程序6种性能优化
这6种性能优化，让你的程序飞起来！ 软件设计开发某种意义上是"取"与"舍"的艺术。关于性能方面，就像建筑设计成抗震9度需要额外的成本一样，高性能软件系统也意味着更高的实现成本，有时候与其他质量属性甚至会冲突，比如安全性、可扩展性、可观测性等等。大部分时候我们需要的是：在业务遇到瓶颈之前，利用常见的技 ......
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
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 ......
经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......
MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426 最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性， ......
Book-深度探索C++对象模型
# Book-深度探索C++对象模型 ## 序章 对象模型是深层结构的知识，关系到“与语言无关、与平台无关、跨网络可执行”软件组件（software component）的基础原理。也因此，了解C++对象模型,是学习目前软件组件三大规格（COM、CORBA、SOM）的技术基础。 如果你对软件组件（s ......
libtorch教程（三）简单模型搭建
前言 模块化编程的思想非常重要，通过模块化编程可以大幅减少重复的敲代码过程，同时代码可读性也会增加。本章将讲述如何使用libtorch搭建一些MLP和CNN的基本模块。 本教程禁止转载。同时，本教程来自知识星球【CV技术指南】更多技术教程，可加入星球学习。 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视 ......
【Azure 环境】标准版 Logic App 如何查看 Workflow的执行成功数和失败数的指标呢？
问题描述 在Azure中创建逻辑应用(Logic App)，有两种计划类型。一是消费型，另一种是标准型。 在消费型的Logic App Metrics页面中，我们可以看见Workflow的执行成功数指标和失败数指标。如： RunsCancelled 取消的运行数 Count 总计 已取消的工作流运行 ......
PCIe 载板设计资料原理图：382-基于FMC+的XCVU3P高性能 PCIe 载板
基于FMC+的XCVU3P高性能 PCIe 载板 一、板卡概述 板卡主控芯片采用Xilinx UltraScale+16 nm VU3P芯片（XCVU3P-2FFVC1517I）。板载 2 组 64bit 的DDR4 SDRAM，支持 IOX16或者 JTAG 口，支持PCIe X 16 ReV3. ......
性能测试课程大纲
你是否想过，身为性能测试工程师，该如何在短短的80课时内真正掌握核心技术？今天，我要分享的就是这样一个企业级项目性能测试实战课程，让你全方位掌握性能测试！ 💡**项目架构篇** 从Linux操作系统深入学习，到Docker核心知识及微服务架构部署，再到实战项目技术框架深入解析(Spring Boo ......
AIGC持续火爆大模型争相推出，庞大市场造就算力供应模式演变
本图由AI生成 黄仁勋说的AI发展迎来iPhone时刻，对NVIDIA有什么影响？ 文/王吉伟 近期的AIGC领域仍旧火爆异常。 但火的不只是AIGC应用，还有巨头之间的AI竞赛，以及接连不断上新的AI大模型（LLM，Large Language Model）。 面对ChatGPT带来的技术冲击，为 ......
性能调优学习
#性能调优攻略 - 测试：两个关键指标：吞吐量，延迟 - 测试之后，定位性能瓶颈 ### 查看操作系统负载 看看操作系统的CPU利用率，看看内存使用率，看看操作系统的IO，还有网络的IO，网络链接数，等等 比如linux系统：top命令 1. 如果cpu利用率不高，但是两个关键指标上不去了， ......
3D模型渲染引擎6大特点解读：助力AR/VR呈现惊叹的视觉效果！
HOOPS Visualize不仅仅是一个图形引擎，它还是一个以工程为中心的场景图形技术构建工程应用程序的框架。围绕这个图形核心的是一个可定制和可扩展的类层，它封装了工程应用程序中的许多高级功能，并提供与实体建模器等其他组件的集成。 ......
如何严谨地做性能测试
[性能测试应该怎么做？](https://coolshell.cn/articles/17381.html) 一般来说，性能测试要统一考虑这么几个因素：Thoughput吞吐量，Latency响应时间，资源利用（CPU/MEM/IO/Bandwidth…），成功率，系统稳定性。 下面的这些性能测试的 ......
Linux 性能 | 内存占用分析
内存占用达到阙值，一直报警，持续了很长时间，由于是正在开发得服务器，并且在假期。直到周一来了才发现。 内存爆满会影响进程运行，使响应变慢，甚至服务挂掉。 学会查看并分析内存信息，及时应对至关重要。 ## 查看内存 最常用得是 ```free```、```top```、```vmstat``` 命令 ......
Stablediffusion模型diffusesr格式和ckpt格式相互转换
参考资料： diffusers的源码 [github] 因为小博客可能看的人很少，所以我写的啰嗦一点，想直接看如何互相转换的朋友可以直接转到文末的代码段。 当你在学习Stablediffusion这个开源的t2i模型时，不可避免地会碰到两种模型权重的存储格式，即diffusers格式和ckpt格式： ......
ORM 的模型与模型之间的关系
ORM 的模型与模型之间的关系 多对一关系 多个模型都与其中一个模型有关联，如：一个项目有多个接口，一个接口有多个测试用例 Project 模型的 modules 字段不会在数据库的表显示，用于表示Project 模型与 Module 模型之间的关系，查询project. module可得到该项目下 ......
【研究生学习】Transformer模型以及Pytorch实现
Transformer是Google在2017年提出的网络架构，仅依赖于注意力机制就可以处理序列数据，从而可以不使用RNN或CNN。当前非常热门的BERT模型就是基于Transformer构建的，本篇博客将介绍Transformer的基本原理，以及其在Pytorch上的实现。 ......
1105. 模型基础
一、Django的ORM简介 1. ORM系统 概念：对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM） 优势：不用直接编写SQL代码，只需像操作对象一样从数据库操作数据。 2. django模型映射关系 ① 模型类必须都写在app下的modles.py文件中 ② 模型如 ......
linux 性能自我学习 ———— 理解平均负载 [一]
### 前言 linux 系统上性能调查的自我学习。 ### 正文 什么是平均负载？ 使用uptime:  可以看到 ......
基于强化学习的倒立摆平衡控制系统simulink仿真,可以显示三维虚拟模型动画效果
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现 ......
在Winform中一分钟入门使用好看性能还好的Blazor Hybrid
# 在Winform中一分钟入门使用好看性能还好的Blazor Hybrid ## 安装模板 ```shell dotnet new install Masa.Template::1.0.0-rc.2 ``` ## 创建 Winform的Blazor Hybrid项目 ```shell dotnet ......
国内AI大模型 VS chatgpt （20）-- H265/H264有何不同，h265有什么优势?
# H265/H264有何不同，h265有什么优势? ## 文心一言： H.264和H.265是两种不同的视频编码标准，它们在压缩质量和带宽需求方面有所不同。 H.264是一种高效的视频压缩标准，它的编码单位是宏块（macroblock），每个宏块的大小是固定的16x16像素。H.264的优点是压缩 ......
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算
# 深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 # 1.计算机视觉与卷积神经网络 ## 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目 ......
对tflite模型进行量化的过程中遇到错误
错误代码： keras_model = tf.keras.models.load_model('lenet_GPU.h5') converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(keras_model) tflite_model = conver ......
第二十四篇——如何编写均线斜率大于45度的公式（从零起步编写通达信指标公式系列）
今天介绍两个与角度、斜率相关的通达信函数ATAN、SLOPE，并探讨编写均线斜率大于45度的通达信指标公式。这里说的均线斜率，实际上是均线的角度。 一、ATAN函数 含义：求反正切值 使用方法：ATAN(X)获得X的反正切值，求得的反正切值是弧度制，为了方便理解，一般会转换成角度制。1弧度=180/ ......
第二十一篇——MACD与KDJ合二为一指标公式怎么编写？（从零起步编写通达信指标公式系列）
在编写MACD与KDJ合二为一指标公式之前，先来了解一下技术指标共振。常见的技术指标共振有三种类型：单指标多周期共振、单指标多级别共振、多技术指标共振，今天主要介绍第三种。 多技术指标共振是指多个技术指标显示出相似的趋势或信号，这通常被视为市场趋势或价格变化的信号，并表明市场可能出现更大的变化。通过 ......
第二十二篇——「硬核讲解」通达信如何跨周期引用均线？（从零起步编写通达信指标公式系列）
内容提要：本文主要介绍了编写通达信跨周期引用均线指标公式需要用到的方法，以及在固定位置写文字、数字需要使用的函数，并进行综合运用编写指标公式。 这几天有人问能否实现主图标记不同周期均线价格并按大小实时排序，比如显示60分钟，120分钟，日线，周线，5/10/20/30/60周期均线价格并自动排序，或 ......
第二十三篇——通达信自动提示穿头破脚K线组合形态（从零起步编写通达信指标公式系列）
今天给大家介绍一个比较应景的K线组合形态——穿头破脚。 一、穿头破脚介绍 穿头破脚K线组合形态由两根反向的K线组成，第二根K的实体部分要完全覆盖第一根K线的实体部分。可以分为顶部穿头破解和底部穿头破脚两类。（如下图） 穿头破脚通常被视为反转信号，表明潜在的趋势变化。如果穿头破脚出现在上涨趋势之后，它 ......