virtual model data view
An improved LSTM-based model for identifying high working intensity load segments of the tractor load spectrum
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目： “基于改进 lstm 的拖拉机载荷谱高工作强度载荷段识别模型” (pdf) “An improved LSTM-based model for identifying high working in ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十一章到第十五章
十一、恒定模型、损失和转换 原文：Constant Model, Loss, and Transformations 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 推导出在 MSE 和 MAE 成本函数下恒定模型的最佳模型参数。 评估 MSE 和 MAE 风险之间的差异。 理解变量线性 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十六章到第二十章
十六、交叉验证和正则化 Cross Validation and Regularization 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 认识到需要验证和测试集来预览模型在未知数据上的表现 应用交叉验证来选择模型超参数 了解 L1 和 L2 正则化的概念基础 在特征工程讲座结束时（ ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第一章到第五章
一、引言 原文：Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 了解 Data 100 的总体目标 了解数据科学生命周期的阶段 数据科学是一个跨学科领域，具有各种应用，并且在解决具有挑战性的社会问题方面具有巨大潜力。通过建立数据科学技能，您可以赋予自己参与和引领 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第六章到第十章
六、正则表达式 原文：Regular Expressions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 了解 Python 字符串操作，pandas Series方法 解析和创建正则表达式，使用参考表 使用词汇（闭包、元字符、组等）描述正则表达式元字符 这些内容在第 6 和第 7 ......
easyui data-filter 不显示筛选框
相关随笔 这个只要再初始化表个后 加上如下代码，但注意更新操作或者多次不同接口loadData时 一定要指定每一个列的类型，否则过滤框会丢失 $("#easyui表格id").datagrid('loadData', []); 数据时， $('#easyui表格id').datagrid('enab ......
CDS Virtual Entities with Dynamics 365 Finance and Operations
Hello the Community. Hope you are doing well ! Before really start to explain how it works and how this feature can help you, I will start by presenti ......
Dynamics 365 Finance Operations Data Event Catalog - Power Platform Convergence
Dynamics 365 Finance Operations Data Event Catalog - Power Platform Convergence Hello the Community, long time no post, but so much to talk about now ......
devmapper: Thin Pool has 162394 free data blocks which is less than minimum required 163840 free data blocks
问题描述：最近遇到docker操作失败，遇到这个错误log：devmapper: Thin Pool has 162394 free data blocks which is less than minimum required 163840 free data blocks解决方法：运行下面三个命 ......
Azure Data Factory（十一）Data Flow 的使用解析
一，引言 上一篇文字，我们初步对 Data Flow 有个简单的了解，也就是说可以使用 Data Flow 完成一些复杂的逻辑，如，数据计算，数据筛选，数据清洗，数据整合等操作，那我们今天就结合 Data Flow 中的常用数据转换逻辑拉演示在实际场景中如何实现。 Task1：将数据源的数据进行分组 ......
Data Mining notes
1.1 整装待发 data mining前提：00~07年数据存储能力大幅提升。 data无处不在 data rich，information poor。 1.2 学而不思则惘 learning resources data mining书籍推荐。 国际会议： 看国际会议以了解行业最新动态。 一些顶 ......
Runtime Virtual Texture（实时虚拟纹理，RVT）和Decal Texture对比
在Unreal Engine中，Runtime Virtual Texture（运行时虚拟纹理，RVT）和Decal Texture（贴花纹理）是两种用于不同目的的纹理技术。理解它们之间的区别对于知道何时使用哪一种技术非常重要。 Runtime Virtual Texture (RVT) 目的： R ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
C++17 新特性：string_view
一、背景 在日常C/C++编程中，我们常进行数据的传递操作，比如，将数据传给函数。当数据占用的内存较大时，减少数据的拷贝可以有效提高程序的性能。在C中指针是完成这一目的的标准数据结构，而C++引入了安全性更高的引用类型。所以在C++中若传递的数据仅仅只读，const string&成了C++的天然的 ......
《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是MIL？ 多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......
Load text: https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/text
Tensorflow Load text: This tutorial demonstrates two ways to load and preprocess text. First, you will use Keras utilities and preprocessing layers. T ......
uniapp使用富文本组件editor获取不到data内数据的问题
vue2 在使用 uniapp 官方提供的 editor 富文本编辑器组件时，代码需求需要获取到富文本组件内的输入值并通过接口发送给后端，在editorContext.getContents内无论如何都无法将获取到的输入值存入data(){}内，最后通过修改this指向成功获取。 ......
Chapter 2 Building Abstract ions with Data
Chapter 2 Building Abstract ions with Data Native Data Types 到目前为止，我们使用的值都是 Python 语言中内置的少量的原始数据类型的实例。原始数据类型具有以下属性： ^13b410 有一些可以求解为原始数据类型的表达式，被称为字面量（ ......
升级到 .net 8 后使用 ef core 查询遇到错误：Microsoft.Data.SqlClient.SqlException (0x80131904): Incorrect syntax near '$'. 附近的语法不正确
是因为 .net 8 优化了 Contains 子句的 SQL 翻译，之前的 IN 查询有性能问题 但这个优化只有 SQL Server 2016 及以上版本的数据库支持，否则就会报这个错 而且即便数据库引擎版本达到，数据库本身的兼容性设置如果低于 SQL Server 2016 的话，也会报错 解 ......
设置 scroll-into-view 无效
1、校验scroll-into-view的赋值是否和view的id一致，因为id一般包含变量，很容易和预期的值不一样 2、数值改变才会触发滚动。比如scroll-into-view的值是'id-40-view'，我们手动滚动到其他位置，然后想滚动回来，就再次给它赋'id-40-view'，是不会触发 ......
【tensorboard】No dashboards are active for the current data set.
这个问题找了很久，不管是相对路径，绝对路径都是无数据集，但是日志文件里面有文件。 【敲】【重】【点】： 版本更新前是 tensorboard --logdir ="D:\Users\Administrator\PycharmProjects\Test\TTest\logs" 而更新后将=改为空格 t ......
Qt小技巧18.解决"qUncompress: Z_DATA_ERROR: Input data is corrupted"问题
1 引言 Qt 中的 qCompress() 和 qUncompress() 函数来进行 QByteAarray 的压缩和解压操作。这些函数提供了方便的方式来对字节数组进行压缩和解压缩，无需处理底层的压缩算法和细节。但是在使用过程中有时候会遇到一些棘手的问题，例如下面这个例子: 2 错误案例 下面是 ......
sqlalchemy 查询已存在表(无model定义)
已存在的表信息,该表不是由sqlalchemy创建。想要对该表做CRUD，可以通过sqlalchemy提供的一个解析方法完成。 ......
Diffusion Model理解
Diffusion Model理解 整体理解 拆楼（正向过程）可以直接一步步加噪声做，建楼（反向过程）需要使用模型来学习 苏剑林. (Jun. 13, 2022). 《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼 》文章中截图 从右向左是正向过程，\(q(x_t|x_{t-1})\) 是加噪 ......
learned_inertial_model_odometry 复现
据集 BlackBrid 数据集，总大小4.9TB，但是可以按需获取 其下载程序 python sequenceDownloader.py FLIGHT ENVIRONMENT DATASETFOLDER 举例说明 FLIGHT clover/yawForward/maxSpeed5p0 ENVIR ......
练习 ： Flink 读取 data.txt（json格式文件）文件并进行解析，写入到mysql中
练习 ： Flink 读取 data.txt（json格式文件）文件并进行解析，写入到mysql中 bean //实体类 mysql的一条记录 package bean; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lom ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to modules, layers, and models
Introduction to modules, layers, and models Model: To do machine learning in TensorFlow, you are likely to need to define, save, and restore a model. ......
大模型评测-微软亚洲研究院：A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享
《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍：微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献，以评测内容 ......
10.基于模型的测试方法 Model-based Testing
Model-based Testing 介绍 Model-based Testing is an application of model-based design for designing and optionally also executing artifacts to perform so ......
Virtual Heightfield Mesh（虚拟高度场网格）
Unreal Engine中的Virtual Heightfield Mesh（虚拟高度场网格）是一种技术，用于高效地渲染大规模的地形。这项技术允许你创建广阔、详细的地形，同时保持良好的性能和较低的内存占用。它是利用现代图形硬件的能力来实现的，特别是对于那些要求大范围开放世界环境的游戏和模拟项目来说 ......