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方世恩
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- 基于卷积神经网络模型的手写数字识别
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基于卷积神经网络模型的手写数字识别一.前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1卷积神经网络模型方案3.2卷积神经网络模型训练过程3.3卷积神经网络模型测试四.程序设计一.前言手写数字识别要求利用MNIST数据集里的70000张手写体数字的图像,建立神经网络模型,进行0到9的分类,并能够对其他来源的图片进行识别,识别准确率大于97%。图片示例如下。图1-1mnis
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- 测试工程师需要准备哪些知识
我是一只蘑菇17
测试测试
零基础测试工程师的必备技能概述测试基础理论软件测试的分类研发管理模型测试流程测试方法(比较重要的测试方法)(用来设计测试用例)BUG的管理测试的应用总结概述本文会记录一些本人有关于测试工程师岗位的学习的整个过程和理解,如有错误或不足欢迎指正。下文会从测试基础理论,测试的工具学习,代码学习,自动化几个方向记录。测试,文档,编程能力软件测试工程师实际上是看预期结果和实际结果是否相符软件测试的发展历程证
- 2021-11-26
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ClinicalCanRes|新抗原特异性TCR转基因细胞疗法治疗小鼠神经胶质瘤原创图灵基因图灵基因今天收录于话题#前沿分子生物学机制德国癌症研究中心(DKFZ)和海德堡大学曼海姆医学院的研究人员报告说,他们首次使用小鼠实验模型测试了针对恶性脑肿瘤的新抗原特异性转基因免疫细胞疗法。他们的研究结果发表在《ClinicalCancerResearch》杂志上的一篇题为“Tcellreceptorthe
- Stable Diffusion模型测试
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`文章目录前言一、dqnapi是什么?二、使用步骤1.本地2.在线测试总结前言AI图像生成异常火爆,听说鹅厂都开始用AI图像生成做前期设定了,小厂更是直接用AI替代了原画师的岗位。这一张张丰富细腻、风格各异、以假乱真的AI生成图像,背后离不开StableDiffusion算法。StableDiffusion是stability.ai开源的图像生成模型,可以说StableDiffusion的发布将A
- 【Visual Object Tracking】Learning notes
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DenseOpticalTracking:ConnectingtheDots参考学习来自:单目标跟踪Siamese系列网络:SiamFC、SiamRPN、one-shot跟踪、one-shotting单样本学习、DaSiamRPN、SiamRPN++、SiamMask单目标跟踪:跟踪效果/单目标跟踪:数据集处理/单目标跟踪:模型搭建/单目标跟踪:模型训练/单目标跟踪:模型测试单目标跟踪SiamMa
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当像鸟飞向你的山
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时间:2022年4月8日内容:训练MMSegmentation中的deeplabv3深度神经网络如果想要系统的学习,可以参考官方文档:https://mmsegmentation.readthedocs.io/en/latest/get_started.html#installation但是我理解力有限感觉不太详细。基础的配置和介绍可以看我的上一篇博客,这篇讲一下训练。安利一个很好用的ssh工具:
- 机器学习复习(4)——CNN算法
不会写代码!!
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目录数据增强方法CNN图像分类数据集构建导入数据集定义trainer超参数设置数据增强构建CNN网络开始训练模型测试数据增强方法#一般情况下,我们不会在验证集和测试集上做数据扩增#我们只需要将图片裁剪成同样的大小并装换成Tensor就行test_tfm=transforms.Compose([transforms.Resize((128,128)),transforms.ToTensor(),])
- PyTorch2ONNX-分类模型:速度比较(固定维度、动态维度)、精度比较
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图像分类模型部署:PyTorch->ONNX1.模型部署介绍1.1人工智能开发部署全流程step1数据数据采集定义类别标注数据集step2模型训练模型测试集评估调参优化可解释分析step3部署手机/平板服务器PC/浏览器嵌入式开发板1.2模型部署平台和芯片介绍设备:PC、浏览器、APP、小程序、服务器、嵌入式开发板、无人车、无人机、JetsonNano、树莓派、机械臂、物联网设备厂商:英特尔(In
- 看书笔记【R语言数据分析项目精解:理论、方法、实战 8】
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看书笔记——R语言Chapter8从数据中寻找优质用户8.1项目背景、目标和方案8.1.1项目背景8.1.2项目目标8.1.3项目方案8.2项目技术理论简介8.2.1逻辑回归的基本概念8.2.2建模流程1.模型开发2.模型验证阶段3.模型测试阶段4.模型实施阶段8.2.3模型开发阶段1.数据采样2.数据探索3.数据填缺4.离散型变量压缩5.连续型变量压缩6.变量筛选(用到的时候再细看一下,主要是权
- 大模型学习笔记一:大模型应用开发基础
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文章目录一、大模型一些概念介绍一、大模型一些概念介绍1)产品和大模型的区别(产品通过调用大模型来具备的能力)2)AGI定义概念:一切问题可以用AI解决3)大模型通俗原理根据上文,猜测下一个词4)大模型测试代码fromopenaiimportOpenAIfromdotenvimportload_dotenv,find_dotenv_=load_dotenv(find_dotenv())client=
- 构建Wiki中文语料词向量模型(python3)
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本实例主要介绍的是选取wiki中文语料,并使用python3完成Word2vec模型构建的实践过程,不包含原理部分,旨在一步一步的了解自然语言处理的基本方法和步骤。文章主要包含了开发环境准备、数据的获取、数据的预处理、模型构建和模型测试四大内容,对应的是实现模型构建的五个步骤。一、开发环境准备笔者使用的是anaconda环境下的python3.10.13。二、Wiki数据获取2.1Wiki中文数据
- ubuntu使用YOLOv7训练自己的数据集
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目录一、准备深度学习环境二、 准备自己的数据集1、创建数据集 2、转换数据格式 3、配置文件三、模型训练1、下载预训练模型2、训练四、模型测试五、模型推理一、准备深度学习环境下载yolov7代码二、准备自己的数据集一般标注的数据格式是VOC,而YOLOv7能够直接使用的是YOLO格式的数据,因此下面将介绍如何将自己的数据集转换成可以直接让YOLOv7进行使用。(数据集已经是yolo格式的直接跳过)
- 【Pytorch】循环神经网络实现手写体识别
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【Pytorch】循环神经网络实现手写体识别1数据集加载2搭建RNN模型3训练模型4模型保存和加载模型测试1数据集加载importseabornassnssns.set(font_scale=1.5,style="white")importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportcopyimportt
- 【记录一下数据和模型测试代码】
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这个是模型测试代码,自己设计完模型可以用下面代码进行测试if__name__=='__main__':input=torch.randn(16,3,256,256)#图片大小可以改net=ViTResNet([3,3,3],BasicBlock)#给定自己设计的模型的参数,如果classmodel(in_channel,out_channel),就可以写model(3,1)#3可以换成自己输入数据
- 开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(一)
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一、前言基于真实生产级项目分享,帮助有需要的同学快速构建完整可交付项目项目流程包括(去掉业务部分):开源模型测试,包括baichuan、qwen、chatglm、bloom数据爬取及清洗模型微调及评估搭建AI交互能力搭建IM交互能力搭建违禁词识别能力优化模型推理速度增强模型长期记忆能力二、术语介绍2.1.vLLMvLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理at
- 时间序列预测各类算法探究上篇
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时间序列算法时序arima线性回归xgboost
前言:最近项目需要对公司未来业绩进行预测,以便优化决策,so研究一下时序算法。纯个人理解,记录以便备用(只探究一下原理,所有算法都使用基本状态,并未进行特征及参数优化)。环境:python3.10+jupyter文章目录1、时间序列基本概念2、数据准备2.1相关库导入2.2数据获取2.3选取本次测试数据(2号商店、0类产品数据)3、模型测试3.1传统时序建模3.1.1平稳性检验(单位根检验)+差分
- Udacity.深度学习.从机器学习到深度学习.2017-11-07
小异_Summer
1.练习-softmax模型测试样例scores=[1.0,2.0,3.0]printsoftmax(scores)[0.090030570.244728470.66524096]scores=np.array([[1,2,3,6],[2,4,5,6],[3,8,7,6]])[[0.090030570.002428260.015876240.33333333][0.244728470.017942
- 机器学习算法实战案例:Informer 源码详解与代码实战
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文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1源码解析1.1文件结构1.2mian_informer.py文件1.3模型训练1.4模型测试1.5模型预测2Informer模型2.1process_one_batch2.2Informer函数2.3DataEmbedding函数2.4ProbAttention稀疏注意力机制2.5Encoder编码器函数2.6Decoder解码器函数3官方数据集运行
- 黑马程序员——2022版软件测试——乞丐版——day01
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目录:测试介绍什么是软件测试?测试主流技能主流方向建议测试常用分类分类阶段划分代码可见度划分总结模型角度质量模型测试流程需求分析(评审)测试计划用例设计用例执行缺陷管理测试报告测试用例用例的作用用例模板八大要素编写规范:练习案例:用例设计方法目标设计测试用例的方法:能对穷举场景设计测试点案例1(qq程序)案例2(电话)作业1.测试介绍什么是软件测试?使用技术手段验证软件是否满足需求测试主流技能1、
- 基于深度学习的婴儿啼哭识别项目详解
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基于深度学习的婴儿啼哭识别项目详解基于深度学习的婴儿啼哭识别项目详解一、项目背景1.1项目背景1.2数据说明二、PaddleSpeech环境准备三、数据预处理3.1数据解压缩3.2查看声音文件3.3音频文件长度处理四、自定义数据集与模型训练4.1自定义数据集4.2模型训练4.3模型训练五、模型测试六、注意事项基于深度学习的婴儿啼哭识别项目详解一、项目背景婴儿啼哭声是婴儿沟通需求的重要信号,对于父母
- 软件测试的基本理论与方法
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文章目录前言软件测试基础1.软件测试的概念2.软件测试的目的测试用例1.测试用例的概念2.测试用例的分类3.测试用例的治理4.测试用例的编制及使用5.测试需求软件生命周期1.问题的定义及规划2.需求分析3.软件设计4.程序编码5.软件测试6.运行维护7.生命周期模型测试方法1.α测试_Alpha测试2.β测试_Beta测试3.可移植性测试4.用户界面测试-UI测试5.冒烟测试6.随机测试7.白盒测
- 2023 世界人工智能大会顺利召开,持续关注 AI+ 应用发展趋势
内心的声音
java后端架构
12023世界人工智能大会顺利召开,持续关注AI+应用发展趋势2023年丐界人巟智能大会二7月6日至8日在上海丼办,主题为“智联丐界,生成未来”。本届大会聚焦大模型、智能算力和具身智能成立大模型测试验证不卋同创新中心,联吅収起大模型诧料数据联盟,吭劢大模型诧料数据生态创新吅作伙伴。本次大会吸引了1400多名嘉宾参加,展觅面积超过5万平米,丼办了133个讳坛。戔至8日下午三点,线下参观人数超过17.
- Spring 5.x新特性
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Spring5.0是在2013年发布Spring4后的第一个大版本,5.0M1在2016年7月28日发布。随着慢慢的推广,使用它的人数肯定也会越来越多,那么Spring5有哪些新的特性呢?一起来看下吧基本可以归为如下几类:JDK版本升级Core框架修订,核心容器更新Kotlin函数式编程响应式编程模型测试改进额外库支持停止维护一些特性JDK版本升级Spring5的代码基于Java8的语法规范,因此
- 模型视图(01):【纲】Model View Tutorial[官翻]
hitzsf
#Qt模型视图
文章目录1、介绍1.1标准小部件1.2模型/视图的改善1.3模型/视图小部件概述1.4在表单和模型之间使用适配器2.一个简单的模型/视图应用程序2.1一个只读的表2.2使用角色扩展只读示例2.3表格单元格内的时钟2.4设置行、列表头2.5最小的编辑示例3.中间的话题3.1TreeView3.2处理选定项3.3预定义的模型3.4代理3.5通过模型测试进行调试4.额外信息的良好来源4.1Books4.
- 永磁同步电机的磁场定向控制
jk_101
伺服系统Matlab嵌入式硬件伺服控制仿真
目录概述通过系统仿真验证行为探索模型架构生成用于集成到嵌入式应用程序的控制器C代码指定控制器模型的参考行为创建PIL实现准备用于PIL测试的控制器模型测试生成的代码的行为和执行时间结论此示例说明从电机控制算法生成C代码并验证其编译行为和执行时间的基本工作流和关键API。使用处理器在环(PIL)仿真来确保C代码在集成到与电机硬件对接的嵌入式软件时按预期执行。虽然该工作流使用针对特定处理器的电机控制应
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
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sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi