meta-learner learning模型 策略
Node.js 单线程模型和事件循环机制
Node.js 单线程模型和事件循环机制详解 一、Node.js 单线程模型 Node.js 采用单线程事件循环的机制来处理请求。这意味着,Node.js 主线程中 JavaScript 代码的执行过程是单线程的,也就是一次只能执行一个代码块。单线程可以避免一些复杂的多线程同步问题,提高性能。 No ......
训练CV模型常用的技巧
作者丨不摸鱼的小律@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/592531559 开头 最近参加一个CV比赛，看到有参赛者分享了自己训练图像识别模型时常用到的小技巧，故对其进行记录、整理，方便未来继续学习。整理了很多，它们不一定每次有用，但请记在心中，说不定未来某个任务它们 ......
三维模型重建中地面控制点刺点输入常见问题及解决方法
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，... ......
Learn DevOps：Start DevOps with Docker（三）
一、Docker与Microservices 很多人都在谈论microservices的优势，但是它不是免费的，面临着许多挑战，Docker在解决这些挑战方面发挥至关重要的作用。在微服务体系结构中，我们将构建许多微小的服务，而不是构建一个大的整体，这些微服务中的每一个都可以用不同的技术来构建。由于这 ......
Learn DevOps: Start devOps with Docker（二）
一、Docker image commands docker images 查看本地计算机中所有存在的image docker pull mysql 可以看到如果我们不提供标记，它会使用默认的最新的标记，它会查看是否有标记为latest的mysql映像，并将其汇集下来。pull只会拉取image使其 ......
R语言拟合改进的稀疏广义加性模型（RGAM）预测、交叉验证、可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34409 原文出处：拓端数据部落公众号 简介 这是一种拟合稀疏广义加性模型（GAM）的新方法。RGAM具有计算可扩展性，并且适用于连续、二进制、计数和生存数据。 让我们生成一些数据： R set.seed(1) n <- 100; p <- 12 ......
架构设计师能力模型
作者 : 胡庆访 不论是在公司内部，还是在面试过程中，经常看到很多开发人员，说想成长为架构师，但是实际上却像一支无头苍蝇一样学习、成长。所以今天我就来简单总结一下，开发人员要成长为一个架构师，都应该学习哪一方面的知识。也就是：架构师的能力模型。 （PS：本文纯属个人见解，并不一定完全正确。对于此类话 ......
论文：Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing Using Machine Learning Algorithms in Tropical Highlands of Ethiopia
水刊，中科院都没有收录。不属于sci。 吃一堑长一智，以后先看属于哪个期刊的。总是忘记。 期刊：Hydrology 浪费时间，啥也没有，没有创新点，就一点点的对比工作量。 “Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing ......
回归算法全解析！一文读懂机器学习中的回归模型
本文全面深入地探讨了机器学习中的回归问题，从基础概念和常用算法，到评估指标、算法选择，以及面对的挑战与解决方案。文章提供了丰富的技术细节和实用指导，旨在帮助读者更有效地理解和应用回归模型。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济 ......
多表操作之模型创建
1 图书表：book,作者表：author，作者详情表：authordetail，出版社表：publish,(第三张中间表)2 作者跟作者详情：是一对一，关联字段写在哪一方都可以3 图书跟出版社：是一对多，一对多关系一旦确立，关联字段写在多的一方4 图书和作者：是多对多，多对多的关系需要建立第三张表 ......
大模型在docker中运行（个人电脑）
1、 环境搭建 windows需要安装docker 参见：Windows Docker 安装 | 菜鸟教程 (runoob.com) windows需要开启WSL2、并安装 为了开启gpus加速，参见： win10 Docker Desktop使用GPU_windows docker 使用gpu_刘 ......
网络参考模型
先上图，我们慢慢讲，如下： TCP/IP标准模型 OSI参考模型 TCP/IP对等模型 协议 应用层 应用层 应用层 Telnet23 FTP20/21 TFTP69 SNMP 表示层 HTTP80 SMTP DNS DHCP 会话层 主机到主机层 传输层 传输层 TCP UDP 英特网层 网络层 ......
SAP集成技术（八）成熟度模型
成熟度模型的目的在于使用模型和标准来评估当前的集成能力，并确定必须建立哪些能力，以达到期望的成熟度级别。 成熟度级别描述了一个特定主题复杂性对于某种方法或模型的成熟度。基于定义的需求和标准的分类，得出不同的成熟度级别。要达到某个成熟度级别，必须能证明实现了相应级别描述的标准。成熟度模型最初是用于定性 ......
使用Tensorrt部署，C++ API yolov7_pose模型
使用Tensorrt部署，C++ API yolov7_pose模型 虽然标题叫部署yolov7_pose模型，但是接下来的教程可以使用Tensorrt部署任何pytorch模型。 仓库地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/pose 系统版本：ub ......
文档理解的新时代：LayOutLM模型的全方位解读
一、引言 在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的轻量化技术方法分析
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，... ......
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化|附代码数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33146 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。 那么如何测定组合 ......
r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23825 最近我们被客户要求撰写关于有限正态混合模型EM算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 简介 本文介绍了基于有限正态混合模型在r软件中的实现，用于基于模型的聚类、分类和密度估计。提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数 ......
软件设计实验 23：策略模式
实验 23：策略模式 本次实验属于模仿型实验，通过本次实验学生将掌握以下内容： 1、理解策略模式的动机，掌握该模式的结构； 2、能够利用策略模式解决实际问题。 [实验任务一]：旅行方式的选择 旅游的出行方式有乘坐飞机旅行、乘火车旅行和自行车游，不同的旅游方式有不同的实现过程，客户可以根据自己的需要选 ......
CA-TCC: 半监督时间序列分类的自监督对比表征学习《Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification》(时间序列、时序表征、时间和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习、TS-TCC的扩展版)
现在是2023年11月27日，10:48，今天把这篇论文看了。 论文：Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification GitHub：https://g ......
回归模型和分类模型
在进行模型构建与分析时，模型评价是非常关键的一步。合适的评价指标可以帮助我们准确地衡量模型的性能，从而进行优化和改进。然而，不同的模型和应用场景需要使用不同的评价指标。下面将分别介绍回归模型与分类模型常用的一些评价指标。 一、回归模型评价指标 回归模型常用的评价指标可分为以下三大类： 第1类：回归模 ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
在 Windows 系统上运行 VIC 水文模型
VIC 模型 (Variable Infiltration Capacity Model) 是一个被广泛使用的大尺度分布式水文模型，该模型可同时对水循环过程中的能量平衡和水量平衡进行模拟，弥补了传统水文模型对能量过程描述的不足。该模型被广泛用于水文、气候、生态领域的各种研究，关于该模型的具体介绍可以... ......
《Visual Analytics for RNN-Based Deep Reinforcement Learning》
摘要 准备开题报告，整理一篇 2022 年TOP 论文。 论文介绍 该论文是一篇 2022 年，有关可视化分析基于RNN 的深度强化学习训练过程的文章。一作是 Junpeng Wang ，作者主要研究领域就是：visualization, visual analytics, explainable ......
Can Pre-Trained Text-to-Image Models Generate Visual Goals for Reinforcement Learning
概述 Learning form the Void (LfVoid) 根据给定的language instruction对observation进行appearance-based and structure-based修改得到goal images，为RL提供奖励信号。提升了example-bas ......
熵模型-高斯建模
参考链接 高斯建模 https://blog.csdn.net/won_t/article/details/131136591 端到端的图像压缩 码率估计 目录asfdsad asfdsad ......
计算机网络的五层（七层）协议：OSI理论上的网络通信模型，TCP/IP实际上的网络通信标准。
计算机网络的五层（七层）协议：OSI理论上的网络通信模型，TCP/IP实际上的网络通信标准。 注：下层是为上层提供服务，下层会把数据传给上层，依赖于下层 请求数据的过程： 返回数据的过程： ......
Computer vision: models, learning and inference
http://www.computervisionmodels.com/ 13.2.3 SIFT detector SIFT 尺度不变特征转换 s a second method for identifying interest points 一个尺度和对应兴趣点定位 14 15 16 ......