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深度强化学习深度Q网络DQN
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原理分析,找到对应管脚。如我的单片机相关对应的管脚是PB0和PB1,使用ADC(模数转换器)。配置使能ADC时钟的配置不能太高,这里设置为12,配置完成之后CTRL+s生成代码添加实现代码在adc.c文件中添加下面的代码(建议自己手动打一遍)enum{ADCCHN_LUX,ADCCHN_NOISY,ADCCHN_MAX,};intadc_lux_mix(uint32_t*lux,uint32_t*
- 3D点云去除异常点
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点击下方卡片,关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货,第一时间送达作者:藏云阁主|已授权转载(源:知乎)https://zhuanlan.zhihu.com/p/415238682介绍一篇Manteia算法组的NeurIPS2021Spotlight文章。文章讨论的核心问题是,在医学图像生成领域,限制模型表现进一步提升的原因是什么?用什么方法可以打破该限制?我们希望通过这篇文章,给大家带来医学图
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- Schmitt Trigger本质就是一个带迟滞的比较器
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Chapter18SpecialPurposeCMOSCircuits甚高24人赞同了该文章Chapter18SpecialPurposeCMOSCircuits这一章讲几个实用电路,Schmitttrigger输入信号noisy,输出产生干净的pulse.然后介绍multivibrator,拥有astable和monostable两态.inputbufferdesign对于数字电路interco
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论文下载GitHubbib:@INPROCEEDINGS{,title={Co-teaching:RobustTrainingofDeepNeuralNetworkswithExtremelyNoisyLabels},author={BoHanandQuanmingYaoandXingruiYuandGangNiuandMiaoXuandWeihuaHuandIvorTsangandMasashi
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论文背景:面对来袭的数据,连续样本不一定是不相关的,甚至不是同分布的。当前,大部分在线PCA都只关注准确性,而忽视时效性!噪声?数据缺失,观测有偏,重大异常?论文内容:在这里插入图片描述Section2OnlineSettingsOnlinePCA,就是在观察到后,“构造”一个维的子空间,通常用投影矩阵表示——为了最小化残差这篇论文重点在于界的分析,考虑下面的“遗憾”(大概就是误差的意思):其中P
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基于MATLAB的噪声语音信号处理噪声语音信号处理是一个重要的研究领域,它关注如何有效地去除噪声,提高语音信号的质量和可理解性。MATLAB是一个功能强大的工具,提供了丰富的信号处理函数和工具箱,可以用于实现各种噪声语音信号处理算法。本文将介绍基于MATLAB的噪声语音信号处理的基本方法,并提供相应的源代码。首先,我们需要加载语音信号和噪声信号。假设我们有一个噪声语音信号文件"noisy_audi
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matlab如何减去噪音
我下载了干净而嘈杂的音频文件。首先让我们分析一小部分音频。n=1024*8;%asmallportionofdataw1=1e5;w2=w1+n-1;sig_noisy=data_n(w1:w2,1);%noisyaudiosig_clean=data_c(w1:w2,1);%cleanaudiofigure;holdallplot(sig_noisy,'b')plot(sig_clean,'r'
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- 设置app开机启动
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AndroidManifest内:1、添加接收开机广播的权限2、声明一个开机广播接收器,需要添加两个广播android.media.AUDIO_BECOMING_NOISY是开机铃声广播,有的手机不加这个的话,BOOT_COMPLETED好像收不到3、广播接收处理publicclassBootReceiverextendsBroadcastReceiver{@Overridepublicvoido
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本文是LLM系列文章,针对《NEFTUNE:NOISYEMBEDDINGSIMPROVEINSTRUCTIONFINETUNING》的翻译。NEFTUNE:噪声嵌入改善指令微调摘要1引言2NEFTUNE:噪声嵌入指令调整3实验设置4结果5分析6结论与局限性摘要我们展示了语言模型微调可以通过简单的增强来改进,有时甚至是显著的改进。NEFTune在训练期间向嵌入向量添加噪声。使用Alpaca对LLaM
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一.概述1.数据可能存在的问题:正式进行分析前,需要先进行数据质量分析.可能存在以下问题:"数据缺失"(Incomplete):数据值为空,如Occupancy="""数据噪声"(Noisy):数据值不合常理,如Salary=-100"数据不一致"(Inconsistent):数据前后存在矛盾,如Age=42andBirthday="01/09/2020""数据冗余"(Redundant):数据量
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今天奥莉老师带大家学习了第十三单元的内容:joy快乐,幸福enjoy享受noise噪音noisy吵闹的choice选择Spoil抛弃,宠坏What'sthetime?=Whattimeisit?几点了Snack零食Across横Down竖练习题补充:cool凉爽的,酷Singapore新加坡动词原形开头,祈使句,表命令,要求,请求,建议cloudy多云的snowy有雪的windy有风的what~特
- [Machine Learning] Learning with Noisy Data
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- 【翻译论文】Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3D Deep Leaky Noisy-or Network
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翻译论文EvaluatetheMalignancyofPulmonaryNodulesUsingthe3DDeepLeakyNoisy-orNetwork###摘要从计算机断层扫描自动诊断肺癌包括两个步骤:1)检测所有可疑的病变(肺结节)2)评估整个肺的恶性。目前,第一步有很多研究,但是第二步的研究很少。因为有结节不能确定是癌症,结节的形态与患癌之间有复杂的关系。诊断肺癌需要对可疑的结节进行仔细的
- 《Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3D Deep Leaky Noisy-or Network》阅读笔记(一)
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《EvaluatetheMalignancyofPulmonaryNodulesUsingthe3DDeepLeakyNoisy-orNetwork》阅读笔记–翻译及个人理解(一)论文链接:https://arxiv.org/pdf/1711.08324.pdf声明:作者翻译论文仅为学习,如有侵权请联系作者删除博文,谢谢!摘要通过计算机断层扫描(CT)扫描自动诊断肺癌涉及两个步骤:检测所有可疑病变
- Improving the Timeliness of Bluetooth Low Energy in Noisy RF Environments
植齿添牙
2.Connection-basedBLECommunication、Comparedtothesimplerconnection-lesscommunicationmodemakinguseof3advertisementchannels(37,38,and39)tobroadcastshortdatapackets,connection-basedBLEprovidesbidirectiona
- NLNL: Negative Learning for Noisy Labels (ICCV2019)
Shihao Weng
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0.文章出处NLNL:NegativeLearningforNoisyLabelsNLNL:Negative\Learning\for\Noisy\LabelsNLNL:NegativeLearningforNoisyLabels第一作者:YoungdongKimYoungdong\KimYoungdongKim作者单位:韩国科学技术院电气工程学院收录会议:InternationalConfere
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GNNGNN
起源DeepMind两部曲。第一篇,以下简称SGR(simplegnnregularization),熟人Peter。SIMPLEGNNREGULARISATIONFOR3DMOLECULARPROPERTYPREDICTION&BEYONDICLR2022https://arxiv.org/pdf/2106.07971v2.pdf第二篇,以下简称PVD(PretrainviaDenoising)
- QT间期分析算法代码 参考论文:New algorithm for QT interval analysis in 24-hour Holter ECG: performance and
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生理信号分析qt算法开发语言
%测试QT间期分析算法%参考论文:NewalgorithmforQTintervalanalysisin24-hourHolterECG:%performanceandapplications%P.LagunaN.V.Thakoretcclc;clear;closeall;loadECG_sample_noisy.matcurpath=pwd;%cd('..');%pan_tompkin(ECG1
- ECG去除基线漂移代码 参考Comparisons of Different Approaches for Removal of Baseline Wander from ECG Signal
ECG,SPO2
生理信号分析算法人工智能
%去除基线漂移%参考文献:ComparisonsofDifferentApproachesforRemovalofBaselineWanderfromECGSignalclc;clear;closeall;loadECG_sample_noisy.matfs=ECGinfo.Fs_ECG1;x=ECG1;%(1:2000);fs=ECGinfo.Fs_ECG2;x=ECG2;%(1:2000);%
- EM算法估计beta混合模型参数
HackerTom
机器学习数学算法betaEM最大似然拉格朗日
[1]用networkmemerisation造成的clean/noisy数据loss差异来区分clean/noisydata。当得到一批数据的normalisedloss{li∈[0,1]}i=1n\{l_i\in[0,1]\}_{i=1}^n{li∈[0,1]}i=1n之后,用beta混合模型(BMM)拟合两个峰,此前的一篇[3]是用高斯混合模型(GMM),两篇都是用EM算法求参数。这里以[1
- 自监督去噪:Neighbor2Neighbor原理分析与总结
留小星
AI文章阅读与复现动手学深度学习:pytorch深度学习Denoiser去噪自监督动手学深度学习
文章目录1.方法原理1.1先前方法总结1.2Noise2Noise回顾1.3从Noise2Noise到Neighbor2Neighbor1.4框架结构2.实验结果3.总结文章链接:https://arxiv.org/abs/2101.02824参考博客:https://arxiv.org/abs/2101.028241.方法原理1.1先前方法总结监督学习的方法:noisy-clean训练方法数据集
- 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
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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,