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tensorflow模型 方法

Windows下的Redis启动报错Redis service failed to start解决方法

报错原因：Redis服务没有找到log文件 解决方法 在Redis安装目录下打开redis.windows-service.conf文件 搜索logfile，找到logfile存放目录，一般默认为Logs/redis_log.txt 在Redis安装目录创建Logs文件夹，在Logs文件夹下创建re ......
Redis Windows service 方法 failed

一名普通程序员的正确理财方式:建立思维模型，选中好公司，坚持长期主义

记得在有了第一次的公司股票之后，通过公司开通了美股和港股的银行账户，我当时就嗨起来了，因为大陆人民想直接开通香港或者海外的一些银行卡是非常麻烦的，要不就是亲自去国外，要不就是有雄厚的资金证明。因此当开通了这个银行卡后，我觉得自己可牛逼了，毕竟我已经超过了中国至少十几亿老百姓，能够拥有国外的账户了。 ......
程序员 模型 思维 主义 方式

RTST RTMP视频流的播放方法

参考链接 https://neveryu.blog.csdn.net/article/details/111428970?ydreferer=aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2OTkyNDc1L2FydGljbGUvZGV0YWlscy8xMzA2NzQwNTU ......
视频流 方法 视频 RTST RTMP

序列比对方法的纠错效果和准确度比对

## 序列比对方法的纠错效果和准确度比对 在实际应用中，不同的序列比对方法在纠错效果和准确度比对方面具有一定的差异。这些差异主要体现在方法的设计原理和采用的技术上。例如，整体比对方法主要用于找出序列之间的整体相似性，而局部比对方法则可以找到序列之间的局部相似性[1]。然而，需要注意的是，通过局部比对 ......
准确度 序列 效果 方法

在纠错效果上，不同的序列比对方法具有什么不同之处？ 在准确度比对中，有没有一种方法在高准确度比对中表现更优秀？ 在实际应用中，如何根据需求和数据特点选择合适的比对方法？

在纠错效果上，不同的序列比对方法具有什么不同之处？ 在准确度比对中，有没有一种方法在高准确度比对中表现更优秀？ 在实际应用中，如何根据需求和数据特点选择合适的比对方法？ ......
准确度 方法 中表 序列 实际

利用地面控制点实现倾斜摄影三维模型数据的几何坐标纠正技术方法分析

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，... ......
控制点 坐标 几何 模型 地面

de Bruijn图在基于短读段的组装和纠错方法中的优势

## de Bruijn图在基于短读段的组装和纠错方法中的优势 de Bruijn图在基于短读段的组装和纠错方法中具有以下优势： 1. 高效捕获序列信息：de Bruijn图以k-mer为节点，将读段信息转化为图形结构。由于k-mer是读段的重叠片段，因此de Bruijn图能够高效地捕获读段之间的 ......
优势 方法 Bruijn de

基于短读段的算法在将短读段比对到长读段上并进行错误纠正时，主要采用以下几种方法

基于短读段的算法在将短读段比对到长读段上并进行错误纠正时，主要采用以下几种方法： 1. 比对和纠错：将同一物种的短读段比对到长读段上，并利用能够比对上的、且错误率低的短读段来进行错误纠正[6]。这种方法通过比对短读段和长读段之间的相似性，识别出长读段中的错误位置，并进行错误纠正。 2. 组装和纠错： ......
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【大语言模型基础】60行Numpy教你实现GPT-原理与代码详解

写在前面 本文主要是对博客 https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/ 的精简整理，并加入了自己的理解。 中文翻译：https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/#circle=on 项目 ......
模型 原理 语言 代码 基础

R语言软件套保期限GARCH VAR模型对沪深300金融数据可视化分析

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34670 原文出处：拓端数据部落公众号 金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险，套保成为了一种重要的金融手段。在这个背景下，使用R语言软件中的GARCH VAR模型对沪深300金融数据进行分析，可以帮助我们更好 ......
期限 模型 语言 金融 数据

R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24172 最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型（lcmm）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同 ......
过程 心理测试 标记 效应 模型

如何使用ps抠图（两种扣图方法）

PS抠图的方法有很多种，以下是其中两种常用的方法： 方法一：适用于背景颜色单一、较为简单的图片。 选中魔棒工具/魔术橡皮擦，点击背景，出现选区，点击Delete键删除。 点击快速选择工具，沿着所需图形的边缘点击。该工具会自动识别图形的边缘并形成选区。 方法二：适用于背景颜色复杂、需要精细处理的图片。 ......
方法

《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记三

在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
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《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记二

在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的四到六后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发过 ......
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《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记一

在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

将Python转换为exe文件并更换图标的方法

使用python语言可以很方便的编写一些脚本来帮助我们完成测试等工作，但是python的运行需要依赖于python库，如果没有python库就无法正常运行脚本完成工作。那么有没有什么办法，可以在不依赖库的前提下执行脚本？我们可以将python转换成exe可执行文件，这样生成的exe可执行文件就不需要 ......
图标 文件 方法 Python exe

BERT模型

BERT模型介绍 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本 ......
模型 BERT

vue 生产环境寻找方法

https://juejin.cn/post/6898483758085701646 控制台输入 单击函数会直接跳转 生产环境直接 源码搜索 devtool 然后设置为true 然后关闭f12 重新打开 ......
环境 方法 vue

Windows 11 绕过 TPM 方法总结，通用免 TPM 镜像下载 (2023 年 12 月更新)

Windows 11 绕过 TPM 方法总结，通用免 TPM 镜像下载 (2023 年 12 月更新) 在虚拟机、Mac 电脑和 TPM 不符合要求的旧电脑上安装 Windows 11 的通用方法总结 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/windows-11-no-tpm/ ......
TPM 镜像 Windows 方法 2023

fasttext训练和kenlm_ppl语言模型训练

kenlm： https://github.com/mattzheng/py-kenlm-model https://github.com/kpu/kenlm fasttext： https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master ......
kenlm_ppl fasttext 模型 语言 kenlm

A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究

基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究 这篇论文主要内容是关于DNA序列分析中的错误纠正方法。论文提出了一种基于概率隐马尔可夫模型(pHMM)的错误纠正方法。首先，通过SR-LR对齐和基于短读序列对齐的预处理步骤，对DNA序列进行处理。然后，利用pHMM构建了一个隐藏的马尔可夫模型，并进行前 ......
方法研究 pHMM 序列 correction algorithm

eclipse 给类，方法自动添加开发者信息和时间

* 新建类添加信息： * 新建方法上添加：【同理，选择 Methods ，之后一样的设置】 翻译 搜索 复制 ......
开发者 eclipse 时间 方法 信息

软件安全测试包含哪些测试内容？专业测试机构常用的测试方法有哪些？

​ ​ 编辑 软件测试的方法 软件安全测试是为了评估和验证软件系统中存在的潜在安全漏洞和风险而进行的一系列测试活动。它的目的是发现和修复软件系统中的漏洞，以确保系统的安全性和可靠性。 一、软件安全测试包含以下几个主要内容： 1. 静态代码分析：通过检查源代码或二进制文件来发现潜在的安全漏洞，如缓冲区 ......
常用 机构 方法 内容 专业

[转][译] 密码哈希的方法：PBKDF2，Scrypt，Bcrypt 和 ARGON2

原文地址：Password Hashing: PBKDF2, Scrypt, Bcrypt and ARGON2 原文作者：Michele Preziuso 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：https://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1 ......
密码 方法 PBKDF2 Bcrypt ARGON2

提高自己方法

摘自 - 左耳听风 特长。首先你要找得到自己特长。你要认识自己的特长，找到自己的天赋，找到你在DNA里比别人强的东西，就拿你的DNA跟别人竞争就好了。所以你要找到自己可以干成的事，找到别人找你请教的事，你身边人找你请教就是说明你有特长。这是找到自己特长非常非常重要，扬长避短。 兴趣。如果你没有找到自 ......
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数据映射优秀实践：类型、方法和工具的简要指南

在软件应用程序之间映射数据是一个耗时的过程，这需要进行深入的准备，对数据源和目标有较好的理解，并要根据方法进行实际开发。 在任何应用程序集成、数据迁移以及一般的数据管理计划中，数据映射都是最关键的步骤之一。甚至可以这么认为：集成项目的成功在很大程度上取决于源数据到目标数据的正确映射。 本文将探讨有关 ......
简要 类型 工具 指南 方法

K8S_IPV6 POD与数据库联通方法以及快速网络调试的一个思路

K8S_IPV6 POD与数据库联通方法以及快速网络调试的一个思路 背景 前端时间搭建了一套K8S only IPV6 Single Stack的测试环境 因为自己长时间不搞K8S了, 并且IPV6的搭建方法墙内的文档很不完整 我这边仅是搭建了一套比较基本的 K8S_calico_ingress的 ......
思路 K8S_IPV 数据库 方法 数据

PMP塔克曼阶梯模型

塔克曼阶梯模型 布鲁斯·塔克曼(Bruce Tuckman)的团队发展阶段（Stages of Team Development）模型可以被用来辨识团队构建与发展的关键性因素，并对团队的历史发展给以解释。 团队发展的五个阶段是：组建期（Forming）、激荡期（Storming）、规范期（Normi ......
阶梯 模型 PMP

MySQL 查看版本的 5 种方法

方法一：登录 MySQL 每次通过 mysql 客户端连接服务器之后，都会显示一个欢迎信息，里面包含了服务器的版本： mysql -uroot Enter password: ****** Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g ......
版本 方法 MySQL

倾斜摄影三维模型数据在行业应用分析

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，... ......
行业应用 模型 数据 行业
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