自适应正则化核

OTSU算法 （大津算法）理解&代码

OTSU算法：对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法，又称大津阈值分割法，是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。
当代女大学生·2025-03-15 18:32

Matlab/simulink 风储调频，风电调频，模糊控制，mpc模型预测，虚拟惯性控制，下垂控制。

做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率，仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率，去改变风电出力。
风储wind-专业frequency·2025-03-15 12:48

天吉智芯「星核」智能充气泵 —— 以芯为核，定义车载充气新标杆

「星核」充气泵是品牌首款终端产品，搭载自主研发的TJX8F003Pro车规级芯片（IATF16949认证），以芯片级定制重构充气泵的智能边界——不止是工具，更是汽车安全生态的智能终端。
天吉智芯·2025-03-15 10:31

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨设备3D游戏开发

本文将详细讲解如何基于HarmonyNext和ArkTS开发一款跨设备的3D游戏，涵盖从项目搭建到核
·2025-03-15 10:21

【考研计算机网络】课堂笔记4 第四章 网络层_Network Layer

文章目录：一：网络层的功能1.异构网络互联2.路由与转发功能3.拥塞控制二：数据交换方式三：路由算法1.静态路由与动态路由1.1静态路由算法（又称非自适应路由算法）1.2动态路由算法（又称自适应路由算法
刘鑫磊up·2025-03-15 08:09

kubernetes集群部署kubesphere环境

安装步骤选择4核8G（master）、8核16G（node1）、8核16G（node2）三台机器，按量付费进行实验，CentOS7.9安装Docker安装Kubernetes安装KubeSphere前置环境安装
weixin_43806846·2025-03-15 02:13

谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、

二是像AI深度学习网络冻结，或者自适应调参，都是一些AI技巧，他们用的比较好。三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca
*Major*·2025-03-14 20:27

React篇之three渲染

需求：拖拽右侧面板，里面的three模型能够自适应import{useEffect,useState,useRef}from'react'import'.
这个一个非常哈·2025-03-14 17:57

响应式设计已死？流体布局才是未来！

它不仅适用于超大屏幕，同样也能完美适配小型移动设备，真正做到自适应！接下来，我们深入了解流体布局的原理
·2025-03-14 12:47

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。
彩旗工作室·2025-03-14 11:36

深度学习 常见优化器

简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族
Humingway·2025-03-14 07:13

安装oVirt环境

1.oVirtEngine硬件要求资源最低推荐中央处理器双核x86_64CPU.一个四核x86_64CPU或多个双核x86_64CPU。
唯独不开心·2025-03-13 23:50

低轨卫星引爆高频PCB市场：猎板PCB的技术革新与产业机遇

这一趋势直接推动了高频PCB的需求增长，原因如下：高频信号传输需求：低轨卫星需与地面站、其他卫星实现高速数据传输，高频PCB凭借低介电损耗（Df）和稳定的阻抗控制能力，成为信号完整性的核
lboyj·2025-03-13 21:06

在 Ubuntu 下通过 Docker 部署 Caddy 服务器

本次实验使用的是三丰云的免费服务器，配置为1核CPU、1G内存和5M带宽。这样的配置在本次实验中相对合适，整体体验尚可。在Ub
reddingtons·2025-03-13 20:00

使用 Websoft9 面板部署 LobeChat，打造个人 AI 大脑

•配置建议：◦测试用途：1核CPU/2GB内存/50GBSSD（最低配置，支持10人以内对话）。◦生产用途：2核CPU/4GB内存/100GBSSD（支持并发请求及插件运行）。
·2025-03-13 15:52

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接，减少参数数量；权重共享：同一卷积核在整个输入数据上滑动
彩旗工作室·2025-03-13 13:37

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch版本→CUDA驱动→cuDNN加速库环境隔离需求：不同项目可能依赖冲突的库版本1.2硬件准备清单硬件类型最低要求推荐配置CPU4核8
WHCIS·2025-03-13 12:02

深入解析Java虚拟机（JVM）：架构、内存管理与性能优化

##一、JVM核心架构解析###1.1类加载子系统-**双亲委派模型**：采用层级式加载机制，防止核
EvLast·2025-03-13 11:18

服务器搭建全流程

PowerEdge、惠普ProLiant等企业级设备，适合高并发或大存储需求‌‌个人电脑/NAS‌：通过内网穿透工具（如神卓互联）实现公网访问，适合测试或小型文件服务‌‌硬件配置建议‌‌CPU‌：至少4核（
yzx991013·2025-03-13 10:17

OpenHarmony鸿蒙开发（ Beta5.0）轻量型系统服务管理部件详解

其中：M核：包含服务开发、服务的子功能开发、对外接口的开发以及多服务共进程的开发框架。A核：在M核能力基础之上，包含了进程间服务调用、进程间服务调用权限控制、进程间服务接口的开发等能力。
让开，我要吃人了·2025-03-13 10:46

[Vivado] IP核学习之Block Memory Generator

BlockMemoryGenerator是Vivado中的IP核，即块存储器生成器。
奕天者·2025-03-12 23:20

FPGA 学习笔记：Vivado 2020.2 MicroBlaze MIG 测试 DDR3 篇二

DDR3测试，正常DDR3能否当RAM一样使用清楚要做什么，这里通过搭建嵌入式软核处理器的方式，快速验证实现与验证：搭建
zhangsz_sh·2025-03-12 21:35

使用服务器搭建开源建站工具Halo 2.0

一、服务器环境准备‌实例与系统选择‌‌推荐配置‌：莱卡云‌L1型实例（1核2GB内存）‌，操作系统选择‌Ubuntu22.04LTS‌，满足Halo2.0的Java运行需求‌13。‌
莱卡云（Lcayun）·2025-03-12 19:53

常用CPU架构

高性能多核设计：Intel的酷睿i9-13900K（24核32线程）、AMD的Ryzen97950X（16核32线程）均支持超线程技术。
大明者省·2025-03-12 18:18

Harbor私有仓库搭建一键版

课程内容一、系统软件准备系统要求操作系统：CentOS9硬件配置：2核CPU/4GB内存/50GB硬盘所需软件docker-composecurl-L"https://github.com/docker
TechStack 创行者·2025-03-12 16:37

联核科技AGV无人叉车有哪些安全防护措施？

联核科技AGV无人自动叉车的安全配置非常全面，主要包括以下几个方面：一、基础安全防护偏离路径保护：当联核科技AGV自动无人叉车偏离预设路径时，系统会自动触发保护机制，确保AGV无人叉车不会误入危险区域。
m0_66581510·2025-03-12 16:35

Spring Cloud Alibaba 实战：Sentinel 保障微服务的高可用性与流量防护

是阿里巴巴开源的一款流量控制和熔断降级框架，主要用于：流量控制：限制QPS，防止流量暴增导致系统崩溃熔断降级：当某个服务不可用时自动降级，避免故障扩散热点参数限流：根据参数值进行精细化流控（例如VIP用户限流策略）系统自适应保护
扣丁梦想家·2025-03-12 13:47

吊打全网所有精美导航页引导页HTML源码

吊打全网所有精美导航页引导页HTML源码这款精美的导航页引导页HTML源码，自适应手机和电脑，无需后台，上传到网站根目录即可使用。
6v6-博客·2025-03-12 06:53

从零开始搭建私有云服务器

建议配置：至少4核CPU、8GB内存、100GB硬盘。操作系统：推荐使用UbuntuServer20.04LTS。网络环境：确保服务器有稳定的公网IP或内网穿透能力。
6v6-博客·2025-03-12 06:23

机器学习中的谱方法（Spectral Methods）与核方法（Kernel Methods）

文章目录机器学习中的谱方法（SpectralMethods）与核方法（KernelMethods）1.谱方法（SpectralMethods）核心思想关键技术示例：谱聚类2.核方法（KernelMethods
Cachel wood·2025-03-12 01:44

在pytorch中的卷积操作

卷积操作：#1.卷积核的输入通道数与输入数据的通道数保持一致，所以卷积核的对应通道与输入数据的对应通道进行卷积操作，以卷积核conv_i为例：#2.卷积核conv_i的对应通道与输入数据对应通道进行对应位置元素的乘法
FY_2018·2025-03-12 00:08

跨领域算法安全优化与可解释实践

在技术路径层面，研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略，以及生成对抗网络在数据
智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

模型优化前沿趋势与行业应用实战

随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或
@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（
@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

-知乎基分类器：传统GBDT以CART树作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

卷积神经网络（笔记01）

在卷积神经网络（CNN）的卷积层里，卷积操作本质上是输入数据与卷积核（滤波器）进行逐元素相乘再求和的过程。偏置项（Bias）是一个额外的可学习参数，对于每个卷积核而言，都
天行者@·2025-03-11 18:14

卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

其核
DOMINICHZL·2025-03-11 17:36

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
是Dream呀·2025-03-11 17:35

从零打造工业级智能二维码识别系统：基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南

2.3摄像头硬件检测方法第三章：多线程视频采集3.1VideoThread类设计剖析3.2图像采集核心循环3.3线程安全停止机制3.4信号槽通信实例第四章：图像预处理流水线4.1预处理方法开关实现4.2自适应二值化算法
蜡笔小新星·2025-03-11 16:26

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战
金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

【DeepSeek问答】Qt布局和控件的关系

布局负责自动管理控件的排列、尺寸调整和自适应，确保界面在不同窗口尺寸下保持美观和功能。
CSUC·2025-03-11 05:37

基于STM32单片机的可见光通信系统自适应光线数据收发设计+可见光音频通信设计DIY25-125

本系统由可见光发射板和可见光接收板以及可见光音频收发模块组成：可见光发射板：STM32F103C8T6单片机核心板、高亮LED灯驱动电路、矩阵按键和可见光音频发射模块电路。可见光接收板：STM32F103C8T6单片机核心板、可见光接收采集电路、蜂鸣器驱动电路、1.44寸TFT彩屏和可见光音频接收模块。【1】本设计见光发射板单片机发出不同频率波形的可见光，通过传输后，由可见光接收板的可见光接收电路
通旺科技·2025-03-11 03:10

ESP-IDF 双核任务调度及绑核

1.任务调度基本原理在FreeRTOS中，任务调度是基于优先级的抢占式调度算法。简单来说，系统根据任务的优先级决定哪个任务会被执行。如果一个高优先级任务变为就绪状态，FreeRTOS会立刻抢占当前正在运行的任务，并将高优先级任务调度运行。基本概念：任务优先级：FreeRTOS的任务优先级范围从0到31，其中0表示最低优先级，31表示最高优先级。任务创建时会指定一个优先级，调度器会根据优先级决定哪个
V.Code1024·2025-03-11 01:02

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

概述Adam算法结合了动量法（Momentum）和RMSProp的思想，能够自适应调整每个参数的学习率。
辰尘_星启·2025-03-10 20:51

vite+vue+ts+element-plus从零开发管理后台框架(08)-顶部整体布局

右侧内容自适应，主要是显示系统工具按钮和用户信息。中间使用剩余空间，主要是显示菜单折叠按钮和多页签。布局编辑src/views/Main.vue，template段el-header修改如下。
·2025-03-10 18:54

解锁激光焊接新境界：填丝/填粉自适应技术大揭秘

激光焊接的品质之重在现代制造业的宏大版图中，激光焊接已然成为一股不可或缺的关键力量，深深扎根于众多核心领域。从汽车制造的精密车身架构搭建，到航空航天飞行器的关键部件连接，再到电子设备的微型化精密组装，激光焊接以其独特的技术优势，为这些行业的高效生产和产品性能提升提供了坚实保障。在汽车制造领域，激光焊接能够实现车身零部件的高精度连接，有效提升车身的结构强度与刚性，同时降低车身重量，为汽车的轻量化设计
计算机学长·2025-03-10 14:09

MPchart

1）MPChart自适应，只需要leftYAxis.setAxisMinimum(0);把这个去掉即可2）MPChart想看数据需要自己实现MarkerView，chart.setMarkreView即可
fivestar2009·2025-03-10 12:00

spring核心：IOC和AOP详解

引言Spring是众多开源java项⽬中的⼀员，基于分层的javaEE应⽤⼀站式轻量级开源框架，目的是简化企业应用程序的开发，主要核⼼是IOC（控制反转/依赖注⼊）与AOP（⾯向切⾯）两⼤技术，实现项⽬
sc重新启程·2025-03-10 12:25

R语言对高频交易订单流进行建模分析 4

一、实验介绍--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析，对交易的一些特征有了一些粗浅的理解
oxuzhenyi·2025-03-10 11:54
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