matlab模型 故障 程序
深入探索JVM：理解Java程序在虚拟机中的存储和管理
大家好，我是大圣，很高兴又和大家见面。 今天给大家带来图解 JVM 系列的第四篇文章，我们写的 Java 程序是怎么在JVM 里面存储的。本次大纲如下： 前面知识回顾 上一篇 图解JVM系列：揭秘运行时数据区的设计与实现 文章说了JVM 运行时数据区的设计理念，我们是通过 冯·诺依曼结构 来类比引出 ......
从C++CLI工程的依赖库引用问题看.Net加载程序集机制
问题 最近在为某第三方MFC项目写C++/CLI工程插件时遇到了如下一个问题： MFC的工程不允许把.Net的依赖程序集放到执行程序的目录（防止影响其稳定性），依赖库只能放到非执行程序子目录的其他目录中。但无论是调用 // 使用windows API 需要 #include <windows.h> ......
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破，在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
jQuery自动加载更多程序
jQuery自动加载更多程序 1.1.1 摘要 现在，我们经常使用的微博、微信或其他应用都有异步加载功能，简而言之，就是我们在刷微博或微信时，移动到界面的顶端或低端后程序通过异步的方式进行加载数据，这种方式加快了数据的加载速度，由于它每次只加载一部分数据，当我们有大量的数据，但不能显示所有，这时我们 ......
微信小程序 取列表的for循环的第一个值
微信小程序 取列表的for循环的第一个值 infolist=[{name:'11'},{name:'22'}] <text wx:for="{{infolist}}" wx:key="index" wx:if="{{index == 0}}">{{item.name}}</text> 结果： 11 ......
Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一
远程一对一也好，经过型，穿过型一对一也好，都能表示这种模型的关联方式：一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子：👩🔧修理工，🚗车，👨💼车主来说明 上下文解释 👩🔧修理工 mechanics 负责维修 👨💼车主 owners 的 🚗车 cars，这里假设一个车主只有一张车， ......
各种语言版本的“Hello, world”程序汇总
各种语言版本的“Hello, world”程序汇总 2017-05-10 11:10 “Hello, world”程序是指在计算机屏幕上输出“Hello,world”这行字符串的计算机程序，“hello, world”的中文意思是“世界，你好”。这个例程在Brian Kernighan 和Denni ......
matlab练习程序（Bundle Adjustment）
BA作为视觉SLAM中后端优化的一个核心点还是比较重要的。 BA根据优化量的不同可以分为三种形式。 Full BA：观测点和位姿同时优化，一般是视觉SLAM后端的核心。 Motion BA：已知观测点，优化位姿，一般用来定位。之前的文章中有用到BA单做位姿计算的方法。 Struct BA：已知位姿， ......
图片特效/增强GUI程序
程序下载地址：mendianyu/pictureConvert: 图片特效/增强GUI程序，借助百度接口实现人像动漫化，模糊图片变清晰等等功能 (github.com) 图片特效/增强GUI程序 借助百度接口实现人像动漫化，模糊图片变清晰等等功能 程序介绍运行ImageConverterGul这个j ......
从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现
本文从从Bitcask存储模型讲起，谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统，只有最适合应用业务实际场景的系统，做任何的方案选择，要结合业务当前的实际情况综合权衡，有所取有所舍。 ......
如何让Visual Studio Tools for Unity插件用于调试你自己的Mono嵌入应用程序
最近在测试将mono嵌入到C++应用程序中，苦于没有调试器，有时候还是不怎么方便。网上搜了一下，有VS插件MDebug、VSMonoDebugger，实际试用了一下，有点麻烦，而且似乎对Windows+Visual Studio 2022支持不大好。因此想到了，Unity引擎是基于mono的，Vis ......
文本翻译GUI程序
下载地址：https://github.com/mendianyu/txtTranslate 程序介绍 文本翻译GUI程序，实现简单的英汉互译项目结构 三个java文件加一个pom文件 项目运行效果 语言可选择en(英语) zh(汉语) auto(自动识别，仅源语言可选) ......
GDB调试程序 [补档-2023-07-19]
gdb调试 它是gcc的调试工具，调试工具都能干什么就不多说了。 7-1生成调试信息 在使用gcc编译c/c++的程序时，需要在编译命令中加入 -g 这一参数，它可以为你显示函数名，变量名 等待。例如：gcc -g test.c -o test 7-2启动gdb调试信息 启动指令：g ......
开发篇1：使用原生api和Langchain调用大模型
对大模型的调用通常有以下几种方式：方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口，在代码中可以直接发起http请求调用；方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api；方式三、使用开发框架Langchain调用，这个就像java对数据库的调用一样，可以直接用jdbc也可以使用第三方框架，第三方框架 ......
matlab练习程序（正交分解）
正交分解可以将多个向量分解为互相正交的多个向量。 可以用QR分解方法或施密特正交化方法，施密特正交化方法一般数值不稳定。 假设有{V1...Vn}向量组，施密特正交化算法原理如下： 结果中{β1...βn}为一组正交基，{η1...ηn}为其标准正交基。 matlab代码如下： clear all; ......
darknet-yolov4训练自己的模型记录
最近又整了一块jetson nano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的 就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
扩散模型
有不少介绍扩散模型的资料，其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
小程序开发：将改造后的步骤条插件移植到自己的小程序
删减了很多原组件代码和用不上的一些组件之后就可以正式移植到自己的小程序了。对比下移植前小程序包大小和移植后小程序包大小：移植前： 移植后： 所有文章类的页面单独分了分包，不占用主包大小，因为主包最多2m，单个分包也不能超过2m。步骤条代码经过删减后，仅16.3k。且移植后效果一样： 接下来就是数据接 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
VirtualBox运行虚拟Win7显示异常故障一例
VirtualBox 里一直在用的一个32位Win7 虚拟环境，昨天突然在系统主机升级之后出现故障。主机是Ubuntu22.04，昨天只是一次例行升级。从症状看应该是显卡驱动不大利索，首先是主机和虚拟无法实现鼠标集成，鼠标被虚拟机捕获后只能手工脱离，再就是分辨率不正常，无法实现自动调整显示尺寸，分辨 ......
app跳转小程序免登录
app跳转小程序二次登录： app跳转小程序，第一种做法是 点击 app 页面 --> 跳转到对应小程序的路径 --> 登录小程序 --> 使用功能。 这种做法，在 app跳转小程序后，需要二次登录，用户体验不是很好。 app跳转小程序免登录： (1) 点击 app 页面 (2) 跳转到中间页(可以 ......
[Maven] 02 - POM模型与常见插件
POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目（包含成百上千个模块或者子项目），模块间的依赖关系就变得非常复杂，管理也变得很困难。针对此种情形，Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解： 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
好物商城 微信小程序
开发语言： 前端：微信小程序 后端：C# .Net Core 3.1 Api JWT 数据库：SqlServer 2012，MongDb，Redis 支付：微信支付 收款,退款，转账，积分提现 来源 银柱网 http://www.liyinzhu.com ......