时序差分法第2页

【图像处理基石】什么是HDR图片？

以下是关于HDR的详细说明：核心原理动态范围：指图像中最亮和最暗区域之间的亮度差。人眼能感知的动态范围远高于普通相机，HDR通过合成多张不同曝光的照片（如欠曝、正常、过曝），平衡高光和阴影细节。

AndrewHZ·2025-03-20 01:47

03.建造者模式设计思想

建造者模式定义1.3建造者模式场景1.4建造者模式思考02.建造者模式实现2.1罗列一个场景2.2创造对象弊端场景2.3案例演变分析2.4用例子理解建造者03.建造者模式分析3.1建造者模式结构图3.2建造者模式时序图

·2025-03-19 21:54

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。更令人震撼的是，ResNet将神经网络的深度推至152层，彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心，正是一个简单

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型

《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学，发表在NeurIPS2022会议上。动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性：即使在将时间序列下采样成两个子序列后，时间关系（例如数据的趋势和季节性成分）也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究

传统方法（如安时积分法）易受噪声、温度漂移等因素干扰，而基于状态估计的滤波算法（粒子滤波/PF、卡尔曼滤波/KF）通过动态更新模型参数，能显著提升预测精度。二、

算法如诗·2025-03-19 16:10

OpenManus 代码分析

下面我将通过时序图和流程图来详细分析整个系统的工作流程。

有个人神神叨叨·2025-03-19 15:38

电子元件精度识别表汇总

电子器件精度（容差）汇总表器件类型参数类型代码/颜色精度范围说明电阻色环容差金色±5%通用电阻（最后一环）银色±10%普通电阻棕色±1%精密电阻红色±2%精密电阻绿色±0.5%高精度电阻蓝色±0.25%

CircuitWizard·2025-03-19 15:36

华为OD2023(A卷)基础题21【日志采集系统】

输入按时序

大司码·2025-03-19 15:02

【从零开始学习计算机科学】软件工程（四）结构化需求分析与面向对象需求分析

图的建模过程功能模型分层DFD简介基于DFD的建模原则DFD建模流程DFD的建模中的核心过程分层DFD的改进DFD建模中的注意事项行为模型STD建模的过程数据字典结构化分析总结面向对象需求分析OOAOA的过程时序图状态图面向对象需求建模总结结构化需求分析结构化分析

贫苦游商·2025-03-19 12:13

RTX4070Ti性能实测与优化解析

此外，文章将提供经过验证的超频参数配置方案，涵盖电压调节、核心频率偏移及显存时序优化，

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

关于屏幕接口类型集锦（MCU,RGB,MIPI,LVDS,HDMI）

MCU接口的两种模式MCU接口包含两种时序模式：8080模式（Intel标准）：控制信号为CS、RS、RD、WR，通过并行数据线传输

谢工碎碎念·2025-03-18 20:29

Tcp/UDP协议详解

为什么会有TCP/IP协议在世界上各地，各种各样的电脑运行着各自不同的操作系统为大家服务，这些电脑在表达同一种信息的时候所使用的方法是千差万别。就好像圣经中上帝打乱了各地人的口音，让他们无法合作一样。

寂寂寂寂寂蝶丶·2025-03-18 18:10

SPI（Serial Peripheral Interface）详解

一、SPI的核心特性1.通信架构主从模式：主设备（Master）：生成时钟信号（SCLK），控制通信时序。从设备（Slave）：被动响应主设备指令，同一总线上可挂载多个从设备。信号线：SCLK（Ser

美好的事情总会发生·2025-03-18 18:10

【认知框架重构】

以下从底层逻辑到操作层面的深度分析：一、认知框架重构时空差理论：信息传播存在物理时滞（如跨境政策变化）、认知时滞（专业门槛导致的理解延迟）、传播层级衰减（信息在传递中的失真）熵增对抗模型：市场参与者维持信息优势需要持续负熵输入

调皮的芋头·2025-03-18 15:18

代码随想录算法训练营第一天 | LeetCode 704、27

文章目录前言一、LeetCode7041.闭区间2.开区间二、LeetCode271.暴力求解2.快慢指针总结前言LeetCode题目：704、27Takeaway：二分法边界处理、快慢指针一、LeetCode7041

Bingjiaokong·2025-03-18 10:11

SMT贴片加工厂厂房承重能力要求

SMT贴片加工厂厂房承重能力要求SMT贴片加工大部分都是重型设备，尤其是贴片机、回流焊等设备，有些重达几顿、十几吨，因此厂房承重必须符合规范，如果厂房承重差，极有可能造成坍塌，并且SMT产线都是整线设备摆放

贴片机·2025-03-18 08:20

深入理解Java工厂方法模式：原理剖析与实战应用

当我们需要创建的对象类型存在多种可能，或者对象的创建过程较为复杂时，如果直接在业务代码中使用new关键字进行实例化，会导致以下问题：代码耦合度高难以扩展新的产品类型违反开闭原则（对扩展开放，对修改关闭）代码重复和可维护性差工厂方法模式

小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。为了解决这个问题，研究者们提出了多种正则化技术，其中之一就是Dropout。什么是Dropout？

冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

证券交易系统核心技术解析：LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践

以下是传统系统的三大致命缺陷：数据延迟：非官方行情源导致套利窗口丢失（实测延迟普遍>0.1秒）；风控低效：依赖人工监控，凌晨时段风险拦截率不足30%；扩展性差：单体架构下订单处理峰值低于10万/秒，极易崩溃

Ashlee_code·2025-03-17 21:19

InfluxDB写入测试

早几年测试时序库时，采集数据到kafka，然后用不同数据进行存储验证。Influxdb是花时间比较多的，它的数据建模方法、读写方法都需要使用特殊的API。

PascalMing·2025-03-17 16:12

GitHub图床

虽然大概率以后不会用到，但如果需要时可以使用爬虫爬取issue保存下来，也便于查找之前还有些照片以仓库的形式同步在这个仓库中，但取url这个过程十分麻烦，不过如果是用于储存大量照片的话，使用仓库同步的方式可能不会差,

Thinking_calculus·2025-03-17 14:55

软件测试面试题

答：有黑盒和白盒两种测试种类，黑盒有等价类划分法，边界分析法，因果图法和错误猜测法。白盒有逻辑覆盖法，循环测试路径选择，基本路径测试。例子：在一次输入多个条件的完整性查询中。

bobob_·2025-03-17 11:02

精选一百道备赛蓝桥杯——3.分巧克力

二分法#includeusingnamespacestd;intn,k;inta[100005][2];boolcheck(intmid){intnum=0;for(inti=0;i=k)returntrue

六七_Shmily·2025-03-17 10:30

Transformer 架构深度剖析

Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）堆叠而成，每个层包含：多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）前馈网络（Feed-ForwardNetwork,FFN）残差连接

时光旅人01号·2025-03-17 10:58

innovus 命令每日精要 | setAnalysisMode：深度解析与高效配置指南

在芯片设计领域，时序分析是确保设计可靠性和性能的关键环节，而Innovus作为业内领先的实现工具，其命令的精准运用直接决定了时序分析的效率与质量。

数字后端物理设计知识库·2025-03-17 09:53

2025-03-13 学习记录--C/C++-PTA 练习2-9 整数四则运算

一、题目描述⭐️练习2-9整数四则运算本题要求编写程序，计算2个正整数的和、差、积、商并输出。题目保证输入和输出全部在整型范围内。输入格式:输入在一行中给出2个正整数A和B。

小呀小萝卜儿·2025-03-17 09:52

信号传输与通信：光纤通信中的信号处理_（13）.光纤通信中的色散管理

这种时间差会导致信号的展宽，从而引起失真。色度色散色度色散主要发生在单模光纤中。色度色散是由于不同波长的光在光纤中的传播速度

kkchenkx·2025-03-17 07:05

新手村：数据预处理-异常值检测方法

统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

常见的特征缩放方法标准化（Standardization）将特征转换为均值为0，标准差为1的标

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

京准电钟分享：水利系统NTP网络时间服务器应用

系统内各设备（如PLC、RTU、SCADA服务器、传感器等）的时间一致性直接影响数据记录的准确性、事件报警的时序性以及故障分析的可靠性。为实现全系统高精度时间同步，需部署NTP（NetworkTi

北京华人开创公司·2025-03-17 05:46

头歌-软件测试-黑盒测试用例

第1关：等价类划分法#include"func.h"#include//计算直角三角形的斜边长度floatcalcEdge(floata,floatb,floatarea);voidBlackTest1

宝儿652·2025-03-17 02:26

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。

嘉羽很烦·2025-03-16 18:55

应用层之网络应用模型，HTTP/HTTPS协议

应用层是网络协议栈的最顶层，直接为应用程序提供通信服务，定义了不同主机间应用进程交互的规则，包括报文类型、语法、语义及通信时序一、网络应用模型1.定义及特点模型定义核心特点典型应用场景C/S客户端向服务器发起请求

@ANONYME·2025-03-16 16:46

强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)

这就是本期需要介绍的算法，时间差分法（TimeDi

wxchyy·2025-03-16 14:29

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。

Jagua·2025-03-16 10:54

基于人工智能的智能视频内容分析系统

减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型（YOLO、FasterR-CNN等）识别多种目标类型（人、车辆、物品等）适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型

小彭律师·2025-03-16 09:21

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

捕获词序关联特征模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景，单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"

·2025-03-16 08:23

js实现关于分页的一种实现方式

分页的原理很简单，从sql上看就是从哪一条开始，往后差几条。所以sql只需要传2个参数，这只是原理罢了，关键是实现。而实现的方法就多了去了，架构师干这个是小菜一碟。

番薯(Koali)·2025-03-16 07:07

NLP-二分类的应用-区分外卖评论好评/差评

目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。

左岸Jason·2025-03-16 03:13

浪潮退去，程序员们该如何适应？

然而在最近的一年里，整体环境变得越来越差，互联网行业也是寒意肆虐。“裁员”和“失业”成了大家茶余饭后的高频词汇。有人说“当浪潮退去，才知道谁在裸泳”。

Ethan. L·2025-03-16 02:30

物联网设备数据流转之搭建环境：开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine

Heartsuit·2025-03-15 21:27

TDengine 使用教程：从入门到实践

TDengine是一款专为物联网（IoT）和大数据实时分析设计的时序数据库。它能够高效地处理海量的时序数据，并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。

遇见伯灵说·2025-03-15 21:55

Redis缓存和Mysql数据一致性问题

问题背景Redis缓存和MySQL数据库的主要挑战在于：缓存和数据库之间的延迟：在缓存更新与数据库更新之间，可能存在时间差，导致数据不一致。

每天瞎忙的农民工·2025-03-15 07:58

芯谷D1117-33C：高性能1.0A低压差线性稳压器详解

低压差线性稳压器（LDO）作为一种能够有效降低输入电压并提供稳定输出电压的器件，被广泛应用于各种电子设备中。今天，就让我们深入探讨芯谷D1117-33C这款高性能1.0A低压差线性稳压器的特性与应用。

深圳市青牛科技实业有限公司·2025-03-15 05:42

PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程

传统的数值方法，如有限差分法和有限元法，通常需要进行网格离散化和迭代求解，对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此，研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。

算法如诗·2025-03-14 23:23

Git 钩子自动化部署完全指南：掌握 post-receive 触发机制与生产实践

文章目录Git钩子自动化部署完全指南：掌握post-receive触发机制与生产实践一、核心机制剖析1.1触发三要素1.2触发时序图二、配置全流程详解2.1目录结构规范2.2权限控制矩阵2.3标准脚本模板三

窝窝和牛牛·2025-03-14 22:37

set_clock_groups

一、命令参数与工具处理逻辑核心参数定义参数定义工具行为工具兼容性-asynchronous完全异步时钟组，无任何相位或频率关系（如独立晶振、不同时钟树）工具完全禁用组间路径的时序分析，但需用户自行处理跨时钟域

jh你好·2025-03-14 20:55

芯片时钟树结构（H-tree,Fishbone,FlexH,Mesh等）的对比、应用实例及未来趋势

引言在先进制程芯片设计中，时钟树综合（ClockTreeSynthesis,CTS）的优化程度直接影响芯片的时序收敛、功耗分布和面积利用率。

赛卡·2025-03-14 16:46

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