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摘要:这封信提出了一种用于自动调制识别(AMR)的迁移学习模型,该模型仅具有少量调制信号样本。传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练,然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。为了提高分类性能,信噪比(SNR)被用作一个功能来促进信号的分类。仿真结果表明,迁移模型在分类精度方面具有显著优势。这篇文章的核心内容是提出了一种基于迁移学习(TransferLearning)的自动调制识
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介绍之前也研究过Prism框架但是一直没有深入理解,现在项目上想把一个Winform的桌面应用程序改造成WPF程序,同时我希望程序是可测试可维护架构良好的,Prism的这些设计理念正好符合我的需求,其主要用于WPF和Xamarin,用于构建松耦合,可维护,可测试的应用程序框架,在我看到源码后也深受启发,欢迎大家一起交流探讨。开始我将从官方的Samples的顺序,看介绍中的每个功能是怎么实现的。0、
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【参考】https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/pythonPython使用OpenCV进行图像处理OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。下面将从基础到高阶介绍如何使用Python中的OpenCV进行图像处理。一、安装首先需要安装OpenCV库:pipinst
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1、下载一个实例,运行一个图像分类实例(环境:Ubuntu22.04,硬件:昇腾310B1,加速模块:atlas200ia2)samples:CANNSamples-Gitee.com目录结构如下:├──data│├──dog1_1024_683.jpg//测试数据,需要按指导获取测试图片,放到data目录下│├──dog2_1024_683.jpg//测试数据,需要按指导获取测试图片,放到dat
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yorushika_
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知识点回顾:热力图作业:对比不同卷积层热图可视化的结果承接昨天模型重新定义部分的代码#可视化空间注意力热力图(显示模型关注的图像区域)defvisualize_attention_map(model,test_loader,device,class_names,num_samples=3):"""可视化模型的注意力热力图,展示模型关注的图像区域"""model.eval()#设置为评估模式with
- 微调embedding模型_jhgan-ko-sroberta-multitask
激进小猪1002
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模型地址:https://huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask目录数据准备阶段特殊韩语处理技巧模型加载与配置损失函数选择指南进阶训练配置评估与优化策略数据准备阶段推荐数据格式:#句子对格式(语义相似度任务)samples=[("문장1","문장2",0.8),#相似度得分("한국어문장","다른한국어문장",0.3)]#三元组格式(信息检索任务)tr
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Intelligenttransportsystems—Forwardvehiclecollisionmitigationsystems—Operation,performance,andverificationrequirements(Firstedition:2013-06-01)原文链接:https://cdn.standards.iteh.ai/samples/45339/1a6b2e5b
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前言A2A(Agent2Agent)是Google推出的一项新协议,旨在解决多智能体(Multi-Agent)系统中跨平台、跨组织协作的难题。它为AI代理之间的通信、协作和任务分工提供了一个统一的标准,可以类比为网页世界的HTTP协议——即AI代理之间的“通用语言”项目地址:https://github.com/google/A2A/tree/main/samples/python一、项目架构介绍
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DAY17知识点聚类的指标聚类常见算法:kmeans聚类、dbscan聚类、层次聚类三种算法对应的流程实际在论文中聚类的策略不一定是针对所有特征,可以针对其中几个可以解释的特征进行聚类,得到聚类后的类别,这样后续进行解释也更加符合逻辑。聚类的流程标准化数据选择合适的算法,根据评估指标调参()KMeans和层次聚类的参数是K值,选完k指标就确定DBSCAN的参数是eps和min_samples,选完
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添加聚合压测报告聚合报告:压测结果报告展示请求与响应的性能参数累计值压测数据值的展示注意:建议连续压测,若中间有间断需要数据清零在线程组下添加聚合报告-AggregateReport(监听器)指标解读:Samples:总线程数,值=线程数*循环次数Average:单个请求的平均响应时间Median:中位数,50%用户的响应时间90%Line:90%用户的响应时间95%Line:95%用户的响应时间
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小李00
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我们将使用cocos2d-x制作一个简单的射击游戏。本文所用的制作环境是cocos2dx2.0.4,VS2010。参考资料:1、本文的原型其实是来自cocos2d-2.0-x-2.0.4官方下载的安装软件,解压缩后可以看到该例子,即在根目录下的Samples示例文件夹里面的SimpleGame。2、博客无幻的SimpleGame制作的文章,这里是传送门:http://blog.csdn.net/a
- Datawhale Al春训营 --RNA结构预测(AI+创新药)代码记录
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- Unity麦克风采样audio44100HZ 转16000HZ
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1、手机在麦克风有部分手机识别16000HZ音频时会导致失真。unity默认是44100HZ但是发到阿里的语音sdk只识别8K和16K的所以需要转换采样一下AudioClipResampleAudio44100(AudioClipsourceClip){//1.提取原始数据float[]sourceData=newfloat[sourceClip.samples*sourceClip.channe
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前置nano~/.bashrcexportPATH=$PATH:/mydata/hyfa/fabric-samples/binexportFABRIC_CFG_PATH=/mydata/hyfa/fabric-samples/configexportCORE_PEER_TLS_ENABLED=trueexportCORE_PEER_LOCALMSPID="Org1MSP"exportCORE_PE
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这周的任务就是修改代码!-->000000false${update_rate}${samples}1-${0.5*fov}${0.5*fov}${range_min}${range_max}0.01gaussian0.0${range_stddev}${topic}sonar${suffix}_link${namespace}${topic}-->${fov}${width}${height}R
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Android输入示例项目指南input-samplesMultiplesamplesshowingthebestpracticesininputonAndroid.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/in/input-samples项目介绍Android输入示例项目是一个专注于演示Android平台上最佳输入实践的开源集合。它由Google维护,提供了多个示例
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以下为你提供几种常见的A/D转换算法示例代码,涵盖简单的加权平均法和中值滤波法。1.加权平均法加权平均法会依据不同权重对多次采样值进行加权平均,从而得到最终的A/D转换结果。该方法能有效减少随机噪声的影响。#模拟A/D转换的加权平均法defweighted_average_adc(samples,weights):iflen(samples)!=len(weights):raiseValueErr
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AmazonTextract代码示例教程amazon-textract-code-samplesAmazonTextractCodeSamples项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/am/amazon-textract-code-samples项目介绍AmazonTextract是一个从扫描文档中自动提取文本和数据的服务。amazon-textract-code
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嵌入式泛用知识学习笔记人工智能算法嵌入式硬件笔记学习
//1.移动平均滤波器(信号处理)#defineWINDOW_SIZE5floatmoving_average(float*buffer,floatnew_sample){ staticfloatsum=0; staticintindex=0; staticfloatsamples[WINDOW_SIZE]={0}; sum-=samples[index]; samples[ind
- 训练数据重复采样,让正负样本比例1:1
kimi-222
机器学习人工智能深度学习
详细解释resample函数:resample函数来自sklearn.utils,用于从数据集中重新抽样。replace=True表示允许重复抽样,即同一个样本可以被多次选中。n_samples指定抽样的数量。确保训练集数量相同:通过resample函数,你可以确保正训练集和负训练集的数量相同,即使其中一个集的数量小于另一个集的数量。如果n_train_num小于max_train_num,res
- max_samples,batch_size,gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别
背太阳的牧羊人
模型微调batch机器学习人工智能
这三个参数都是控制训练数据如何被处理的,它们的作用和区别如下:1.max_samples(最大样本数)定义:限制每个数据集最多使用多少条数据。作用:控制总共参与训练的数据量,减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例:max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释:假设你的dataset里包含:identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,