generative模型 原理 参数
论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks
1. GARF 简介 代码地址：https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤： 规则生成 (Rule generation with SeqGAN)：利用 ......
Day34 可变参数
可变参数 JDK 1.5开始，Java支持传递同类型的可变参数给一个方法。 在方法声明中，在指定参数类型 后加一个省略号（...）。 一个方法中只能指定一个可变参数，它必须是方法的最后一个参数。任何普通的参数必须在它之前声明。 如：public void test(int x ,int...i){ ......
记录--get请求参数放在body中？
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 1、背景 与后端对接口时，看到有一个get请求的接口，它的参数是放在body中的 ******get请求参数可以放在body中？？ 随即问了后端，后端大哥说在postman上是可以的，还给我看了截图 可我传参怎么也调不通！ 下面就来探究到 ......
Nginx 服务器的基本原理和配置指南
什么是 Nginx? Nginx (Engine X) 是一个轻量级的 Web 服务器 、反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器、高性能的 HTTP 服务器，它以高稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源的消耗而闻名。 什么是反向代理？ 反向代理（Reverse Proxy） ......
计算机组成原理
计算机组成原理 计算机分为五大组成部分，分别为：控制器、运算器、存储器、输入设备和输出设备。其中控制器+运算器是计算机的中央处理器（CPU）。 1、CPU中央处理器 CPU是计算机及系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。相当于人类的大脑一样，控制着四肢。执行运算和控制的功能。 a ......
speexdsp参数设置
#ifdef HAVE_CONFIG_H#include "config.h"#endif #include "speex/speex_preprocess.h"#include <stdio.h> #define NN 160 int main(){ short in[NN]; int i; Sp ......
基于Tensorflow技术开发的计算机毕业设计辅助生成器（使用AI大模型技术）
这是一个辅助生成计算机毕业设计的工具，可以自动完成毕业设计的源码。它基于几百个github上面开源的java和python项目，运用tensorflow技术，训练出了AI大模型。基本实现了计算机毕业设计生成器，能够初步生成Java或python基本源码。目前该项目处理实验阶段，还不成熟，成功率55% ......
JS获取 URL 链接参数
方法一 源码： function GetQueryString(name) { var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)"); var r = window.location.search.substr(1).match(reg); if( ......
SNMPv3用户安全模型
1. 前言部分 SNMPv3与SNMPv2相比有了很大的改进,主要体现在安全性方面: 用户认证机制 - SNMPv3改用基于用户的安全模型(USM),需要替换v2中的社区字符串认证机制(community strings),实现用户管理、认证和加密。 加密与数据完整性检查 - 需要添加支持加密传输和 ......
maven命令行参数
-am,--also-make If project list is specified, also build projects required by the list如果指定了项目列表，还可以生成列表所需的项目 -amd,--also-make-dependents If project li ......
多模态大模型的体验
主要是出图，结合实际做3个例子：1、形容天气非常寒冷的风景图片（ 画一幅未来极度寒冷下城市的场景）2、妈妈过生日的庆祝图片（画一幅妈妈过生日的庆祝图片，水墨画风格）3、包含GreenOpen字样的富含科技感的图片未来不可限量，对于当前来说是提出准确的需求。关注提高用户体验： ......
Java IO 模型
IO 是个啥 IO，是 input/output 的缩写，表面意思是输入/输出，描述计算机中数据流动的过程，实际上就是 CPU、内存和外部进行数据交换的过程 举个例子，某个进程要获取到数据的过程如下： 1.请求：进程请求外部数据 2.准备：缓冲区准备数据，通过磁盘或者网络读取数据到内核空的缓冲区 3 ......
分类模型评估（混淆矩阵, precision, recall, f1-score）的原理和Python实现
混淆矩阵 当我们已经获取到一个分类模型的预测值，可以通过不同指标来进行评估。 往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念： True Positive：真实值为正、预测值为正（真阳性） False Positive：真实值为负、预测值为正（假阳性） False Negative：真实值为正、预测值为 ......
《环太平洋》流浪者机甲3D模型特效还原
法线贴图可以通过改变模型表面法线的方向和强度，增强模型的真实感、细节和视觉效果，使得渲染结果更加逼真。它是一种在计算机图形学中常用的技术。 ......
GLTF/GLB模型在线预览、编辑、动画查看以及材质修改
GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
法线贴图实现地形模型皱褶、凹凸不平的纹理效果
法线贴图可以通过改变模型表面法线的方向和强度，增强模型的真实感、细节和视觉效果，使得渲染结果更加逼真。它是一种在计算机图形学中常用的技术。 ......
白中英计算机组成原理
白中英计算机组成原理 2022-08-21 23:45 发布于：湖南省 白中英计算机组成原理视频第一部分 教材精讲[视频讲解] 第1章 计算机系统概论[视频讲解] 1.1 计算机系统的分类 1.2 计算机发展简史 1.3 计算机的硬件 1.4 计算机的软件 1.5 计算机系统的层次结构 第2章 运算 ......
Nacos配置：发布失败，请检查参数是否正确
一、表象： 页面1： 报错1： caused: PreparedStatementCallback; bad SQL grammar [SELECT id,data_id,group_id,tenant_id,app_name,content,md5,gmt_create,gmt_modified, ......
三维模型数据的高程偏差的几何坐标纠正技术方法浅析
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，... ......
GAN模型
GAN模型优化训练 在训练过程中，生成网络的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而网络D的目标就是尽量把网络G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。这个博弈过程具体是怎么样的呢？ 先了解下纳什均衡，纳什均衡是指博弈中这样的局面，对于每个参与者来说，只要其他 ......
Nacos配置：发布失败，请检查参数是否正确
一、表象： 页面1： 报错1： caused: PreparedStatementCallback; bad SQL grammar [SELECT id,data_id,group_id,tenant_id,app_name,content,md5,gmt_create,gmt_modified, ......
隐私计算和大模型
来源：象话时刻 | 微众银行杨强：大模型的崛起是隐私计算发展的绝佳机会 观点 大模型的崛起，是隐私计算再次发展的绝佳机会。行业已经证明了用隐私计算做大模型的“防火墙”是可行的，全世界范围内大家也已经开始认识到这个方向；（效率又是一大难关） 数据要素流通最关键的是模型,以模型为中心,而不是以数据为中心 ......
（大模型训练）（工作流升级）（精品）MJ数据自动化处理流程！！！
0.准备条件：文件夹为中文名，图片内含有多个下划线。 处理目标：处理成为一个 “公共标|逗号| 一个句子"的形式。 1.（统计中文，准备翻译）文件夹结构作为数据统计入excel import os import pandas as pd def find_image_folders(parent_d ......
Python 使用getopt解析命令行参数
1、getopt 模块 此模块可协助脚本解析 sys.argv 中的命令行参数。 它支持与 Unix getopt() 函数相同的惯例（包括形式如 '-' 与 '--' 的参数的特殊含义）。 也能通过可选的第三个参数来使用与 GNU 软件所支持形式相类似的长选项。 1）getopt.getopt ......
算法学习笔记(8.3): 网络最大流 - 模型篇
本文慢慢整理部分模型。 DAG 最小路径覆盖 经典的题目，经典的思想。 网络流常见的将图上的点拆为入点和出点，那么路径由若干 出 - 入 - 出 - 入 的循环构成。 于是在拆好的图上流一流即可。 [CTSC2008] 祭祀 典中祭 黑白染色 利用黑白染色将整个图变成一个二分图是网络流常见的套路，尤 ......
分类模型
分类模型 二分类模型 对于二分类模型，介绍逻辑回归(logistic regression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对 于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤 水果分类例子 这个实际上就是一个二分类问题，通过属性推断类别。 逻辑回归logis ......
Day33 命令行传递参数
命令行传递参数 有时候你希望运行一个程序时候再传递给它消息。这要靠传递命令行参数给main（）函数实现。 （了解即可） package com.baixiaofan.method; public class Demo06 { public static void main(String[] args ......
R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22609 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想，因此本文包括有限 ......