tensorflow模块 模型opencv
【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 ......
力扣第 115 场双周赛（完全背包，多重背包，前缀和，最长上升子序列模型）
模拟题，记录一个k值，表示上一次记录到哪里了。若遇到prev则移动k；否则重置k； class Solution { public: vector<int> lastVisitedIntegers(vector<string>& words) { vector<int> nums, res; int ......
阿里云易立：以云原生之力，实现大模型时代基础设施能力跃升 | KubeCon 主论坛分享
今天，由云原生计算基金会 CNCF 主办的 KubeCon+CloudNativeCon+OpenSourceSummit China 2023 主论坛在上海举办。阿里云容器服务负责人易立在主论坛发表演讲，介绍阿里云为大模型提供的基础设施能力，以及通过云原生 AI 的方式助力大模型普惠提效。 ......
手动在本地搭建GPT大模型过程
20211325手动在本地搭建GPT大模型过程 一、搭建原因 暑假期间由于闲着无聊且有娄老师在群里经常发一些GPT相关的文章和资料，因此对GPT有了兴趣，再加上我也经常在github上浏览和下载使用一些有趣的公开项目，由此开始着手了解GPT的构建和训练。 二、搭建过程（由于当时没有想到要写博客因此截 ......
buzzer模块
1 目的： A 很多产品中都要使用蜂鸣器模块，有的产品中蜂鸣器只需要做为按键音，提示用户有按键按下，有的产品中蜂鸣器做为告警声，不同的警告有不同的蜂鸣音。 B 虽然蜂鸣器直接用MCU的GPIO控制即可，置IO高或低，蜂鸣器就会鸣叫或关闭，但是在有的产品中，它的控制却并不简单。例如：出现A高告警以滴滴 ......
瀑布模型
软件开发的各项活动严格按照线性方式进行,当前活动接受上一项活动的工作结果实施完成所需的工作内容当前活动的工作结果需要进行验证.如果验证通过,则该结果作为下一项活动的输入继续进行下一项活动,否则返回修改 优点 1）为项目提供了按阶段划分的检查瀑布模型查点。 2）当前一阶段完成后，只需要去关注后续阶段。 ......
css-图片和文字小模块
<!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document< ......
【分享】讯飞星火认知大模型Python调用上下文测评
一个很常用的用法，先是system提示 , 然后是user问题 {"role": "system", "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"}, {"role": "user", "content": "微信多少"} openai测试 import openai # ......
【分享】百度千帆大模型Python调用上下文测评
一个很常用的用法，先是system提示 , 然后是user问题 {"role": "system", "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"}, {"role": "user", "content": "微信多少"} openai测试 import openai # ......
STM32 RTC模块的使用
1 STM32 实时时钟RTC原理： A 外部晶振采用32.768KHz的原因，因为2的15次方2^15=32768, 所以32.768KHz分频15次后刚好是1Hz,1S就是1Hz。 B RTC模块有一个实时计数器Real Time Counter,它对震荡源脉冲计数，每个脉冲计数器加1,所以不能 ......
【CV】图像去雾物理模型推导
经典大气散射模型描述如下： \[I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)), \]其中\(I(x)\)为带雾图像，\(J(x)\)为清晰图像，\(t(x)\)为透射率，\(A\)为全局全局背景光。通常定义 \[t(x)=e^{-\beta d(x)}, \]其中\(\beta\)为大气散射系数， ......
深度学习模型的基础
DL与其他模型：深度学习模型是统计学中的“半参数推断模型”的子集。它们通过堆叠多个处理隐藏层来推广人工神经网络，每个层都由许多神经元组成。 “深度”之意：“深度”这个词与知识通过连续的表示层被获取的方式有关。 工作原理： DL方法基于多层（“深度”）的人工神经网络。 不同的节点（“神经元”）从下一层 ......
ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 ......
Python：利用math和random模块实现RSA加密算法
实验五报告: 利用math和random模块实现RSA加密算法 实验目标 本实验的主要目标是熟悉RSA（Rivest-Shamir-Adleman）密码算法的编写，其中包括求最大公因子、模逆的扩展欧几里得算法、素性检测算法、生成大素数、生成RSA公私钥对以及RSA加密和解密。 实验要求 通过编写Py ......
点分类模型实战
点分类任务 Cora dataset(数据集描述：Yang et al. (2016)) 论文引用数据集，每一个点有1433维向量 最终要对每个点进行7分类任务(每个类别只有20个点有标注) # 点分类任务 import torch.nn from torch import nn from torc ......
图神经网络综述：模型与应用
图神经网络综述：模型与应用 引言 图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法 ......
Laravel artisan命令-make:model(创建模型类)
描述 创建新的Eloquent模型类 命名规则 驼峰命名，类文件名 必须 为 数据库表名「单数」，如：app/Models/User.php 用法 模型通常位于 app\Models 目录中，如果app下没有Models目录，可以在模型前添加Models目录。 有app\Models目录 php a ......
python3的模块FastAPI,APIRouter
FastAPI 将依赖项的值从include_router传递给路由 FastAPI 依赖项和include_router 在FastAPI中，依赖项是一种重要的机制，用于处理从请求到响应的整个过程中所需的各种依赖关系，例如数据库连接、身份验证等。依赖项可以被注入到请求处理函数中，并在执行时提供所需 ......
计算机网络基础及网络参考模型
1. 网络基本概念 1.1 什么是计算机网络？ 计算机网络：指主机与主机之间通过有形或无形的媒介连接起来，并且按照一定规则进行通信的集合。 1.2 什么是通信？ 通信：指人与人、人与物、物与物之间通过某种媒介和行为进行信息传递与交流。 1.3 什么是网络通信？ 网络通信：指设备之间通过网络进行通信。 ......
nlp基础-生成模型解码策略
首先参考transformers的源代码 # transformers.generation.utils..GenerationMixin._get_generation_mode if generation_config.constraints is not None or generation_ ......
通过 modules 创建 vuex 的模块
模块拆分： 1. 在 store 文件夹下再新建文件夹 modules，在 modules 下新建 xxx.js 文件： eg：新建 user.js 文件 const state = { userInfo: { name: 'zs', age: 18 }, score: 80 } const mut ......
BOSHIDA DC电源模块低温是否影响转换效率
BOSHIDA DC电源模块低温是否影响转换效率 DC电源模块是一种常用的电源转换装置，其主要作用是将输入的电源信号变换成需要的输出电源信号。在实际应用中，DC电源模块的性能会受到多种因素的影响，其中低温也是一个重要的影响因素。本文将从转换效率的角度，探讨低温对DC电源模块的影响。 首先需要明确的是 ......
Java内存模型-JMM
内存模型与内存区域 很多时候，二者会混淆，所以咱们先做区分：内存模型与内存区域 内存区域是指JVM运行时将数据分区域存储，强调的是对空间的分配 内存模型（JMM）是定义了线程和主内存之间的抽象关系。即定义了 JVM 在计算机内存中的工作方式 内存模型 抽象关系定义 线程之间的共享区间为主内存，也就是 ......
django常用模型查询
class StockFilter(django_filters.rest_framework.FilterSet): #搜索名称要与前端搜索名称一致 tradeName = django_filters.CharFilter(field_name='trade_name', lookup_expr ......
CSS：盒子模型
盒子是什么？ 盒子可以理解为我们日常使用的快递盒，里面有个电视机，整个快递盒放到一个房间的左上角。我们用俯视角看，快递盒里面电视所占的空间，就叫内容区（content），电视与盒子四面之间的空间（padding），盒子的四个面（border），盒子外面与其他盒子或者墙壁距离就是外边距（margin） ......
时间序列分析-模型选择
模型选择 Step1. OLS的评估指标及局限性 先来回顾一下常用的估计量： 样本均值：Sample mean of the dependent variable \[\bar{y}=\frac{1}{T} \sum_{t=1}^{T} y_{t} \] 样本方差的估计量：Sample varian ......
倾斜摄影三维模型的顶层构建的问题分析
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，... ......
模型量化简介
模型量化分为权重量化、激活值量化。 模型量化对分类任务的影响有限，对预测框、点的影响较大。这是因为精度损失累加造成的影响，而分类任务的正类只需要输出一个相对大的值，预测任务则要输出一个准确的值。 ......
TimesNet:时间序列预测的最新模型
2020年发布的N-BEATS、2022年发布的N-HiTS和2023年3月发布的PatchTST开始。N-BEATS和N-HiTS依赖于多层感知器架构，而PatchTST利用了Transformer架构。 2023年4月发表了一个新的模型，它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果，如预测、i ......
标准加性遗传效应模型
首先，从“遗传效应”开始说起。 想象一下，你有一堆乐高积木，每块都有它特定的颜色和形状。如果你要建一个小房子，每块乐高的选择都会影响房子的最终外观。 同样地，每个生物体都由许多基因组成，每个基因都对这个生物的某些特性有所影响。这种影响我们称之为“遗传效应”。 现在，进入“加性遗传效应”： 加性遗传效 ......