generative模型 原理 参数
SpringBoot学习--SpringBoot的原理
SPringboot的自动配置原理 1.概述 SpringBoot的自动配置就是当Spring容器启动后，一些配置类、bean对象就自动存入到了IOC容器中，不需要我们手动去声明，从而简化了开发，省去了繁琐的配置操作。 引入的依赖的各种bean对象被加载到spring的ioc容器中。 2.sprin ......
树叶识别系统python+Django网页界面+TensorFlow+算法模型+数据集+图像识别分类
一、介绍 树叶识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中树叶（'广玉兰', '杜鹃', '梧桐', '樟叶', '芭蕉', '银杏'）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H ......
各神经网络模型全称
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 人工神经网络 -- ANN -- Artificial Neural Networks 卷积神经网络 -- CNN -- Recurrent NeConvolutional Neural Networks 递归（循环）神经 ......
使用链表而不是 stdarg 实现可变参数函数
为了摆脱 `va_start()` 对参数列表起始地址的依赖，我们可以把函数参数按照从左往右的顺序，依次存储于一个动态创建的链表中。 ......
基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP
目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
【Java】JDK动态代理实现原理
代理模式 代理模式一般包含三个角色： Subject：主题对象，一般是一个接口，定义一些业务相关的基本方法。 RealSubject：具体的主题对象实现类，它会实现Subject接口中的方法。 Proxy：代理对象，里面包含一个RealSubject的引用，外部会通过这个代理对象，来实现RealSu ......
Ceph原理与功能总结
Ceph学习小结： 扩展性：Ceph支持2~1024个节点。 数据效率方面：支持EC、支持压缩数据、支持精简配置，但不支持重删。 可靠性方面：支持数据分级、支持快照（仅COW），支持异步远程复制，但不支持双活。 系统可靠性方面：支持数据校验、运动故障域划分、部分支持亚健康检测。 网络方面：支持IPv ......
Graph Wave Net模型中的数据集hdf5和pkl文件的读取问题
引入：GraphWaveNet的流量数据的文件格式是.h5，路网结构文件格式是.pkl，它们怎么打开呢？ HDF5 HDF5文件一般以 .h5 或者 .hdf5 作为后缀名，其中包含两种结构：Group（文件夹）和Datasets（数据） python可以使用 h5py 或 pandas 打开.h5 ......
Security Reduction学习笔记(1):密码系统与安全模型的定义
课件地址:Book (uow.edu.au),原作者声明该课件对人类和外星人免费开放 (￣_￣|| ) 现代密码学概念: 现代密码学与经典密码学的区别在于它强调定义(definitions)、模型(models)和证明(proofs). 定义澄清:密码学(Cryptology)= 设计密码学(Cry ......
汽车操控原理学习之 -- 行走系统
一、轮胎对操控的影响 轮胎花纹对轮胎操控的影响 轮胎的花纹不仅仅是为了好看，轮胎的花纹还关系到能否完全地发挥轮胎的性能，如： 牵引 制动 转弯 排水 静音等等性能 简单来说，胎面花纹最重要的三大作用是： 提升抓地力 降低噪音 增加排水性 不过这三者之间本身就是互相牵制甚至是冲突的。因此，轮胎厂商在胎 ......
汽车操控原理学习之 -- 动力系统
一、动力对汽车操控的影响及其相关物理原理 本质上说，动力对汽车操控有两方面影响： 加速快慢 极速高低 本质上，决定”加速快慢“和”极速高低“的都是”功率“，或者说”轮上功率“。而发动力是汽车功率的唯一来源，而变速箱的作用是根据不同形式工况（例如上坡、低速起步、高速再加速、匀速巡航等）将轮上功率合理分 ......
汽车操控原理学习之 -- 悬架系统
一、悬挂倾角对操控的影响 现实中的汽车底盘并不像普通的玩具车、四驱模型车、玩具遥控车那么简单地将四个轮平行安放且完全垂直于地面，而是为了各种目的把车轮设计成在各个方向按一定的轻微的角度来安放。 对于改装爱好者而言，了解四轮定位参数是相当有必要的一门必修课，因为牵一发而动全身的汽车底盘会在您改动某一部 ......
PyTorch之线性回归模型
1 简介 1.1 线性回归模型简介 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = wx+e，e为误差服从均值为0的正态分布。其中只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，称为一元线性回归。 1 ......
车辆车型识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+算法模型
一、介绍 车辆车型识别系统。本系统使用Python作为主要开发编程语言，通过TensorFlow搭建算法模型网络对收集到的多种车辆车型图片数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。并基于该模型搭建Django框架的WEB网页端可视化操作界面。实现用户上传一张车辆车型图片识别其名称。 二、系 ......
可控硅（晶闸管）选型参数
电流1. 额定通态电流（IT）即最大稳定工作电流，俗称电流。常用可控硅的IT一般为一安到几十安。耐压2. 反向重复峰值电压（VRRM）或断态重复峰值电压（VDRM），俗称耐压。常用可控硅的VRRM/VDRM一般为几百伏到一千伏。触发电流3. 控制极触发电流（IGT），俗称触发电流。常用可控硅的IGT ......
BinLog的基本原理
BinLog 记录模式与文件结构 BinLog基本概念 Binlog是记录所有MySQL表结构变更以及表数据发生变更的二进制日志。binlog中不会记录select、show等的查询操作，binlog是以事件形式记录相关的变更操作，并且还会包含语句执行所消耗的时间，它从整体上有两个最重要的场景：主从 ......
python学习——回归模型
从本篇开始记录一下我在研究生阶段的学习 作业之成人死亡率预测（回归模型） 1 实验介绍 1.1 实验背景 成年人死亡率指的是每一千人中15岁至60岁死亡的概率（数学期望）。这里我们给出了世界卫生组织（WHO）下属的全球卫生观察站（GHO）数据存储库跟踪的所有国家健康状况以及许多其他相关因素。要求利用 ......
kotlin的函数关于可变参数使用vararg
前提：kotlin在编译的时候会转换成对应的java 一、java的可变参数类型： java类型的类似: void func(Integer... values) {} 那么对应的kotlin的类型类似：fun func(vararg values: Int?) {} 注意：这里我使用的是Int? ......
《算法学习专栏》—— DP问题之状态机模型
2023年10月13日 更新于2023年10月13日 一、前言 本栏，为状态机模型，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到状态机的题目，也能加进来，不断完善。使用的分析方法均为闫式DP分析法。字臭。。。希望能用手写板慢慢写的好看。 二、状态机模型 2.1 对于状态机的考虑 ......
ABM仿真模型介绍
从个体动机到群体规律-ABM仿真模型介绍 今天我们谈一谈单体/多体仿真模型，模型的英文名称为Agent based modeling，以下简称为ABM模型。 像我们熟悉的基于元胞自动机原理、的生命游戏，不同的生命体按照同一规则，在所设置好的环境中进行交互，演变出复杂的形态，这就是一类典型的ABM模型 ......
Mysql中mvcc实现原理
Mysql中mvcc实现原理 今天我们简单来介绍一下mvcc的实现原理。官方文档的链接也贴在这里官方文档 mvcc全称Multi-Version Concurrency Control ，多版本并发控制，顾名思义是维持了数据库中数据的多版本；这个机制主要是为了服务事务隔离级别中的READ COMMI ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
9月大型语言模型研究论文总结
大型语言模型(llm)在今年发展迅速，随着新一代模型不断地被开发，研究人员和工程师了解最新进展变得非常重要。本文总结9-10月期间发布了一些重要的LLM论文。 这些论文涵盖了一系列语言模型的主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。最后部分讨论了有关安全训练并确保其行为保持有益的论文。 优化 ......
qstat 参数
qstat 语法：qstat [-f][-W site_specific] [job_identifier... | destination...]qstat [-a|-i|-r] [-n] [-s] [-G|-M] [-R] [-u user_list] [job_identifier... | ......
深入理解 JavaScript 时间分片：原理、应用与代码示例解析
JavaScript 时间分片（Time Slicing）是一种优化技术，用于将长时间运行的任务拆分为多个小任务，以避免阻塞主线程，提高页面的响应性和性能。本文将详细解释 JavaScript 时间分片的原理、应用场景，并通过代码示例帮助读者更好地理解和应用该技术。 本文首发于：kelen.cc 概 ......
重庆大学考研916微机原理及应用三831历年真题912参考答案初试辅导资料【全】
重庆大学考研916微机原理及应用三831历年真题912参考答案初试辅导资料【全】,重庆大学微机原理考研,916微机原理及应用三,912微机原理及应用二,831微机原理及应用一,历年真题参考答案初试辅导资料 ......
【转载】基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换
基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换 转载自 基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换-CSDN博客 一、Bursa模型简介 模型简介百度即可，这里不做介绍，因为不是自己整理的。 二、Bursa模型的推导 2.1 Bursa坐标转换模型 \[\begin{bmatrix} X\\ Y\\ Z ......