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阿贾克斯的黎明
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用R探索医药数据科学r语言开发语言r-4.2.1microsoft信息可视化
在统计学中,数据分析的核心任务之一是如何在样本数据的基础上推断总体的性质。传统方法往往依赖于已知的概率分布假设和解析推导,但在现实问题中,我们往往无法准确得知总体分布,或者数据样本量较小,难以满足经典统计推断方法的要求。自助抽样作为一种非参数的计算方法,为我们提供了基于样本数据“自我重复”构建抽样分布的途径。1977年,斯坦福大学的B.Efron在著名论文《BootstrapMethods:Ano
- DeepSeek smallpond搅动大数据风云
彭铖洋
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大家好,我是小马老师。在lammps模拟中,可以使用thermo命令输出整个体系的温度。但在有些时候可能需要输出每个原子的温度,并绘制温度云图,如下图所示:单个原子的温度应该如何输出?温度云图又是如何绘制?接下来将详细介绍但原子温度计算方法。既然是输出单个原子的信息,必然要用到dump命令,但是默认情况下,lammps并没有提供单原子温度属性。因此,需要根据动能和温度转换关系计算单个原子的速度,代
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每天五分钟玩转人工智能
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本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念,它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用,我们可以更好地理解和应用线性代数知识,解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示,我们知道矩阵的作用就是函数,向量a先经过矩阵1进行函数作用,然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c,这个过
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C语言数据结构与算法算法数据结构链表
目录试卷一1.选择题2.填空题3.判断题其他试卷试卷一1.选择题1.计算机算法指的是()A.计算方法B.排序方法C.解决问题的有限运算序列D.调度方法2.表达式a*(b+c)-d的后缀表达式是()A.abcd+-B.abc+*d-C.abc*+d-D.-+*abcd3.一个栈的入栈序列是a,b,c,d,e,则栈的不可能的输出序列是()A.edcbaB.decbaC.dceabD.abcde4.非空
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方法论大模型在训练过程中,需要预估需要多少显存进行参数的存储,需要进行预估.来方便GPU的购买.举例以DeepSeek-V3模型为例,总共有671B个参数.B=Billion(十亿),因此,671B模型指拥有6710亿参数的模型。基础计算(以训练为例)假设使用FP16(16位浮点数)存储参数:每个参数占用2字节。671B参数总显存≈6710亿×2字节≈1,342GB实际训练时需额外存储梯度、优化器
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目录前言波段C波段Ku波段度数频点符号率极化方式本振本振,中频,与下行频率三者之间的关系C波段中频计算方法:Ku波段中频计算方法:本振和波段对应频率关系前言介绍DVBS卫星电视搜索节目中所使用的知识点,包括卫星电视系统组成,卫星电视信号传输,卫星天线系统组成说明,天线种类,C波段跟Ku波段知识,高频头原理,本振,本振与中频计算关系,极化方式,22K开关,Tonebusrt,DiSEqC,Motor
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一、什么是A2L文件A2L文件是汽车电子领域中用于定义ECU(ElectronicControlUnit,电子控制单元)标定和测量数据的标准文件格式。它基于ASAP2(AutomotiveStandardforCalibrationandMeasurement)标准,用于描述ECU中的变量、数据类型、存储结构、计算方法等信息。A2L文件是标定工程师与ECU之间沟通的桥梁,使得标定工程师可以通过上位
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量子计算如何提升机器学习效率:从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中,传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高,传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。而量子计算,作为一项颠覆性的技术,正逐步展现出在机器学习领域中的巨大潜力。量子计算不仅能够加速特定任务的执行,还能为一些经典算法提供更高效的解决方案。今天,我们将深入探讨量子计算如何提升机器学习效率,解析
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梯度处理的Sobel算子函数功能:Sobel算子是一种用于边缘检测的梯度计算方法,它通过计算图像在水平方向和垂直方向上的梯度来增强边缘信息。参数:src:输入图像。ddepth:输出图像的深度,通常选择为CV_16S以避免溢出。dx和dy:分别指定是否对x轴或y轴求导数,0表示不求导,1表示求一阶导数。ksize(可选):使用的Sobel核大小,默认为3。返回值:经过Sobel算子处理后的图像,通
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浅析DeepSeek开源的FlashMLA项目DeepSeek开源周Day1(2025年2月24日)放出的开源项目——FlashMLA,是一款针对Hopper架构GPU高效多层级注意力(Multi-LevelAttention,MLA)解码内核,专门为处理变长序列问题而设计。趁热浏览一下:GitHub-deepseek-ai/FlashMLA一、概述传统的注意力计算方法在面对变长序列或长序列推理时
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一、STM32内部温度传感器简介二、温度计算方法F1系列:从数据手册中可以找到V25和Avg_SlopeF4、F7、H7系列只是标准值不同,自行查阅手册三、实验简要1、功能描述通过ADC1通道16采集芯片内部温度传感器的电压,将电压值换算成温度后,串口发送2、确定最小刻度VREF+=3.3V--->0V≤VIN≤3.3V--->最小刻度=3.3/40963、确定转换时间采样时间设置为最小值239.
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图像处理:模拟色差的实战案例在做瓷砖瑕疵检测的过程中,需要检测色差。但在实际生产环境中,瓷砖色差检测的数据量较少,无法直接获取足够的数据来训练和优化深度学习模型。于是就考虑通过人为生成色差数据的方式来扩充数据集,进行色差的模拟。1.什么是色差?色差(ColorDifference)是指两种颜色之间的视觉差异。在色彩科学中,CIEDE2000是目前最先进的色差计算方法之一。然而,CIEDE1976也
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机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘随机森林人工智能分类算法
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- 一文详解!大模型性能测试全指标、计算方法及优化指南
大模型研究院
人工智能语言模型RAG自然语言处理百度大模型
最近一周,我参与了一些第三方大模型的性能测试,在过程中发现,对于那些对实时性和稳定性要求较高的应用场景,模型的性能指标已经成为衡量其优劣的关键。这些指标不仅直接影响用户体验,还决定了模型能否真正胜任复杂的业务需求。在近年来大模型技术的快速发展中,我们看到智谱、文心一言、千问、豆包,以及最近备受关注的DeepSeekV3等主流模型逐渐涌现。以下,我将从五个核心维度出发,深入解析这些大模型的性能指标及
- 数仓_数据口径
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#XM1离线数仓_金融零售大数据
数仓_数据口径数据口径含义数据口径包含口径收敛数据口径含义在数据仓库(数仓)中,数据口径是指在数据统计和分析过程中,对数据的定义、计算方法、范围和标准等方面的详细规定。它确保了数据的一致性和准确性,避免因统计标准不一致导致的数据误解和混淆。数据口径包含具体来说,数据口径包括以下几个方面:数据定义:明确指标的具体含义。例如,“用户注册数”指的是在某一定时间内通过平台注册的新用户数量。计算方法:规定如
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能算法数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术人工智能(AI)的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力,也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型,AI的算法生态系统丰富多样,涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术,揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习:智能的基
- Bash 中的运算方式
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#bash开发语言
目录概述:1.(())运算符2.let命令3.expr命令4.$[]直接运算5.bc(计算器,支持浮点数)6.awk(强大的文本处理工具,也可计算)概述:Bash本身只支持整数运算,但可以结合bc和awk进行浮点运算。以下是常见的计算方法:1.(())运算符(())是Bash的整数计算语法,支持算术运算符、逻辑运算符,并且可以直接操作变量。echo$((2+3))#输出5echo$((10/3))
- 初阶c语言(循环语句习题,完结)
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前言:c语言为b站鹏哥,嗯对应视频37集昨天做的c语言,今天在来做一遍,发现做错了今天改了平均值的计算,就是说最大值加上最小值,如果说这个数值非常大的话,两个值加上会超过int类型的最大值,从而导致数值的重新计算,导致结果不稳定,所以换一种计算方法第二题,折半查找法环境介绍,就是devc++软件运行编译就是说最大值减去最小值,然后中间有个差值,将他分成一半给最小值,那两个就都是平均值了#inclu
- 【GreatSQL优化器-04】贪婪搜索算法浅析
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【GreatSQL优化器-04】贪婪搜索算法浅析一、贪婪搜索(greedy_search)介绍GreatSQL的优化器用greedy_search方法来枚举所有的表连接场景,然后从中根据最小cost来决定最佳连接顺序。这里面就涉及每种场景的cost计算方法,不同计算方法会导致不同的排序结果。因为枚举所有join场景,当表数量很大的时候就有可能无穷无尽消耗系统资源,因此GreatSQL执行greed
- 我国化学信息学研究的地位与近期研究进展
xoaxo
算法优化生物数据库网络工作
近两年来,我国的化学信息学研究得到了快速发展,在某些专题的研究方面达到了国际前沿水平。在理论与计算化学研究中,基于第一性原理的新型并行计算方法被提出并用于纳米材料电子结构的高效计算[24],轨道分解方法被用来简化磁性质的四分量相对论计算[25]。同时,量化计算被越来越多地应用于团簇优化[26]及材料性质的预测[27],并越来越注重与实际结合用于反应过程过渡态和催化机理研究[28]。此外,密度泛函理
- 模糊模式识别:从贴近度到分类决策的Matlab实践
青橘MATLAB学习
模糊数学模型分类matlab数据分析数学建模
模糊模式识别是模糊数学在现实问题中的核心应用之一,其核心思想是通过量化模糊集合之间的“相似性”或“贴近度”,实现对未知模式的分类与识别。本文将从贴近度的定义出发,详解海明贴近度、欧几里得贴近度、黎曼贴近度及格贴近度的计算方法,并结合最大隶属原则与择近原则,解析模糊模式识别的完整流程。一、贴近度的定义与分类1.1贴近度的数学定义贴近度(ProximityDegree)是衡量两个模糊集合相似性的指标。
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
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Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
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活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite