自适应采样第10页

【ZYNQ MPSoC开发】lwIP TCP发送用于数据缓存的软件FIFO设计

设计背景任务是在ZYNQ的PS上使用裸机运行lwIP协议栈使用TCP把PL端通过AXIDMA传来的将近100K采样率的ADC数据发送出去，但由于数据带宽很大，有853.3mbps，所以在每一次AXIDMA

辣个蓝人QEX·2024-09-02 22:17

Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression

相较于单一的决策树模型，随机森林通过随机采样和多棵树的集成，减少了模型的方差，从而在处理复杂数据集时展现出更好的性能。本文将详细介绍随机森林回归的原理、实现方法、应用场景，并通过Sc

不二人生·2024-09-02 17:54

在Android中如何用Glide加载图片(Glide原理、示例代码)

目录首先我们先了解Glide原理：三级缓存，二次采样三级缓存二次采样示例代码1.添加依赖项2.创建布局文件3.创建主活动文件4.占位符和错误图片5.权限设置6.项目结构首先我们先了解Glide原理：三级缓存

西瓜本瓜@·2024-09-02 11:19

2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)

基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)，用于脑磁共振图像的分割。该框架采用三种算法，分别平均滤波器、中值滤波器和设计的加权图像的灰度来代替局部平均灰度。

'Matlab学习与应用·2024-09-02 11:16

CMakeLists 模板

CMakeLists中根据编译器gcc或者clang自适应设置sanitizer，根据cmake参数启用ASAN或者TSAN。

wq_151·2024-09-02 07:19

Puock基于WordPress开发的高颜值的自适应主题支持白天与黑夜模式v2.8.4

内容目录一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示三、学习资料下载一、详细介绍WordPress管理后台中的「外观」-「主题」中点击「添加」，选择Puock的主题包进行上传安装并启用即可。提示：为了防止主题不兼容，请在安装主题前进行数据备份，防止数据字段重复覆盖等情况发生。环境要求WordPress>=6.0，PHP>=7.4主题特性支持白天与暗黑模式全局无刷新加载支持博客、CMS、企业三

专业软件系统开发·2024-09-02 07:47

Android Audio实战——自适应音量值适配（三）

上一篇文章《音频配置资源定制》介绍了通过车型Code的不同，加载不通的Audio配置文件，而在《自适应音量值修改》又使用了overlay的方式定制不同车型的自适应音量。

c小旭·2024-09-02 04:59

关于jmeter的一些面试题及回答

让这些虚拟用户同时发起请求，然后记录下这些请求的响应时间和结果，最后，你可以通过查看这些数据来分析网站在不同负载下的表现，找出潜在的性能问题2、在哪里可以使用函数和变量任何测试组件的任何字段3、解释下什么是采样器和线程组

ruanxinyan12345·2024-09-02 02:16

MySQL性能优化：深入理解InnoDB的自适应哈希索引

前言MySQL的自适应哈希索引（AdaptiveHashIndex，简称AHI）是InnoDB存储引擎的一项关键特性，旨在提升查询性能和数据库的整体性能。

rain1309·2024-09-01 21:17

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分；他们是：大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中

背包客研究·2024-09-01 20:14

uniapp尺寸单位 px转rpx

uniapp尺寸单位uni-app支持的通用css单位包括px、rpxpx即屏幕像素rpx即响应式px，一种根据屏幕宽度自适应的动态单位。以750宽的屏幕为基准，750rpx恰好为屏幕宽度。

万能螺丝刀1·2024-09-01 20:10

opencv之阈值处理

文章目录1.阈值处理2.阈值处理的基本原理3.常见的阈值处理方法3.1全局阈值（GlobalThresholding）:3.2自适应阈值（AdaptiveThresholding）:3.2.1工作原理3.2.2

hola173841439·2024-09-01 18:28

WeKnow-RAG：智能自适应的检索增强生成方法

在当今快速发展的人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）方法逐渐成为一种新兴的解决方案。CobusGreyling在他最新的文章中深入探讨了WeKnow-RAG，这一方法通过结合知识图谱和网络搜索技术，极大地提升了大型语言模型（LLMs）在复杂查询中的表现。知识图谱的力量知识图谱（KnowledgeGraphs,KGs）作为信息检索的重要工具

步子哥·2024-09-01 13:58

unet各模块内容的理解（包含注意力机制、残差、以及数据维度的变化）

文章目录attention机制Unet的各个模块的设计①残差块②下块做一次残差，做一次自注意力③上块：这里做了skipconnect，做一次残差，做一次注意力④中块：做两次残差和一次自注意力⑤上采样：通道数不变

云梦之上·2024-09-01 13:57

2019CJ现场体验：黑鲨与腾讯两款大作深度合作

最高支持十指操作的240Hz触控采样率，触控响应速度优化至34.7ms的黑鲨2Pr

怕黑的萤火虫·2024-09-01 05:47

自主导航的视觉导航机器人：解析ROS、OpenCV、Qt及路径规划算法的创新应用与实践（代码示例）

项目的核心价值在于提升机器人在动态环境中的自适应能力，降低人工干预成本，实现更为智能的自动化服务。解决的问题随着自动化技术的不断发展，传统的导航系统往往无法满足复杂环境中的实时动态需求。本项

极客小张·2024-09-01 05:35

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营进阶 Task2-自适应学习率+分类

目录1.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题

沙雕是沙雕是沙雕·2024-08-31 22:57

PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)

PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)一、简介torch.nn.functional.interpolate是PyTorch中用于对张量进行上采样或下采样的函数

Midsummer-逐梦·2024-08-31 21:22

YOLOv9独家改进：一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer

CATM）的简化方法来降低计算开销《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化

AI小怪兽·2024-08-31 17:28

全员核酸检测

学生们如期到学校，可是一直不见采样，在教室里学习，讲

陪伴辰长·2024-08-31 15:59

Unet改进10：在不同位置添加CPCA||通道先验卷积注意力机制

现有注意机制的自适应能力普遍不足，限制了医学影像分割性能的提高。本文提出了一种有效的通道先验卷积注意(CPCA)方法，该方法支持通道和空间维度上注意权重的动态分布。

AICurator·2024-08-31 12:46

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-ms-swift-单机单卡-V100（十二）

是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量

开源技术探险家·2024-08-31 10:41

高斯分布推导

最大似然估计：给定一个概率分布DDD，一直其概率密度函数为fDf_DfD，以及一个分布参数θ\thetaθ，我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots

章靓·2024-08-31 04:49

Linux系统网卡出现drop,linux 清除网卡缓存

CPU资源监控(-u，或-PALL)例如，每10秒采样一次，连续采样3次，观察CPU的使用情况，并将采样结果以二进制形式存入当前目录下的文件test中，需键入如下命令：sar-u-otest103屏幕显示如下

weixin_39815943·2024-08-30 15:55

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

机器学习之决策树与随机森林的实现

随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤：自助采样：从原始数

SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:39

大模型训练和推理

训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行（2）数据并行4.MoE技术4.PEFT训练5.上下文扩展技术三、大模型推理1.模型压缩（1）剪枝（2）量化2.显存优化技术3.调度优化技术4.请求优化技术5.采样和解码加速

李明朔·2024-08-30 01:27

爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型

核心特点：自适应信息融合：AIFI模块能够根据输入数据和任务需求，动态调整特征融合的策略。这种自适应机制使得网络能够更有效地结合来自不同来源的信息，改善对复杂数据的理解和处理能力

不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改YOLOv8|利用可改变核卷积AKConv改进yolov8-轻量涨点

与传统卷积层固定核大小不同，AKConv通过引入可学习的机制，使卷积核在训练过程中能够自适应地调整，从而更好地适应不同的数据特征和任务需求。

不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

github搜索html源码,三款十分简洁的自适应多引擎搜索主页源码_GitHub开源项目

这次分享的三款搜索引擎主页源码均来源于GitHub开源项目，页面都是属于简约、精美风格，功能也是很强大，支持二次开发的哦，你可以充分发挥自己的审美，为它们设计一套“皮肤”。virzs_Search搜索导航这个第一款是我比较喜欢的一款，因为它在主页自定义方面做的最优秀，能够在不改动代码的情况下DIY属于自己的风格，在下图中，可以看见都是对导航主页UI的一些设置项，背景支持上传、使用必应壁纸、UI风格

PableetoX·2024-08-29 18:41

常见的滤波法

序号大类名称方法优点缺点适用范围函数名1克服大脉冲干扰的数字滤波法限幅滤波法Limitingfilteringmethod1、根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）2、每次检测到新值时判断

匠在江湖·2024-08-29 16:59

SWAT模型高阶十七项案例分析实践技术

模型建模与分析4)子流域划分原理及其对模型不确定性的影响5)坡度划分原理及其对模型不确定性的影响6)DEM数据空间分辨率及其模型不确定性的影响7)DEM数据来源及其对模型不确定性的影响8)DEM数据重采样方法及其模型不确定性的影响

科研的力量·2024-08-29 15:47

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

OpenGL学习笔记（十七）缓冲区（二）纹理缓冲区+帧缓冲区

本文为学习OpenGL的学习笔记，如有书写和理解错误还请大佬扶正；一，纹理缓冲区一个纹理包含两个主要组成部分，纹理采样状态和包含纹理值得数据缓冲区；1，为什么使用纹理缓冲区？

龙行天下01·2024-08-29 02:24

数仓之TABLESAMPLE采样

前言在日常工作中，我们会对表中记录随机抽样然后探查，如何进行抽样就是本章要讲的重点。数仓中的抽样方法有很多，这里主要介绍一下：随机抽样、块抽样、桶抽样、分组抽样这四种，话不多说，直接上干货。随机抽样随机抽样就是给每行数据赋值一个随机数，排序之后进行抽样，主要分为：orderby，直接全局排序。distributeby+sortby，先分组再排序。orderByselect*fromuserinfo

Luckyforever%-·2024-08-29 00:39

【css】如何实现两栏布局，右侧自适应？三栏布局中间自适应呢？

一、双栏布局双栏布局非常常见，往往是以一个定宽栏和一个自适应的栏并排展示存在实现思路也非常的简单：使用float左浮左边栏右边模块使用margin-left撑出内容块做内容展示为父级元素添加BFC，防止下方元素飞到上方内容代码如下

繁星召唤·2024-08-28 18:28

【前端知识整理】CSS布局快速居中，两栏布局与三栏布局

CSS中的各种布局方法1快速居中对齐的方法2两栏布局2.1左列定宽右列自适应2.1.1浮动+margin方法2.1.2浮动+BFC2.1.3定位（子绝父相）2.1.4flex2.1.5浮动+负外边距2.1.6table2.2

EnoshSAGIRI·2024-08-28 18:24

open3d python 八叉树

通过构建八叉树，可以快速查询点云中的邻近点、进行点云下采样、去除噪声等操作。可视化：八叉树还可以用于三维场景的可视化。通

黄晓魚·2024-08-28 12:48

前端常见的适配方法

一、固定布局（pc端）（静态布局）以像素作为页面的基本单位，不管设备和浏览器宽度，只设计一套尺寸（这种不太现实）二、根据不同的分辨率，加载不同的CSS样式文件（可切换的固定布局）自适应布局//分辨率大于等于

码农sssss·2024-08-28 03:48

2023年最新自适应主题懒人网址导航v3.9php源码

源码简介这个懒人网址导航源码是一个基于PHP+MySQL开发的网址导航系统。该版本是在原有3.8版本的基础上进行了修复和功能增强。我们建议新用户直接使用这个最新版本，放弃旧版本。如果你有二次开发的能力，可以根据更新日志自行进行升级。我们将在后期继续不定期地发布更新，以优化和改进系统。源码预览

818源码资源站·2024-08-28 01:04

时序分析基础（4）——保持时间

1保持时间在第一节里面有保持时间的定义，也就是采样沿到达后，数据应该保持的最小时间。

momo5234·2024-08-27 22:13

机器学习——第十二章计算学习理论

给定样例集D，假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的

adchloe·2024-08-27 20:59

前端CSS：CSS的Flexbox布局

布局示例代码解释说明示例二：使用Flexbox进行响应式布局示例代码解释说明示例三：多方向的Flexbox布局示例代码解释说明示例四：垂直方向的Flexbox布局示例代码解释说明示例五：Flexbox布局的自适应性示例代码解释说明不同角度的功能使用思路使用

DTcode7·2024-08-27 18:19

AD采样SPS和计算能采的频率

（1代表周期个数的单位）Sps是采样率，是每秒钟采样点的数量，Sp代表采样点数。在采样时，1个Sample就是的采样的一个周期。

加冰老盐柠檬·2024-08-27 13:48

AI大模型日报#0825：10行代码让大模型数学提升20%、文心日均调用超6亿

《AI大模型日报》今日要点：首先，一项由独立学者提出的大模型采样改进方案“最小p采样”引起了广泛关注，该方案通过不到10行代码就能显著提升大模型在数学任务上的表现，并已得到包括谷歌

常政·2024-08-27 03:17

2020-04-10

这是颗安心丸，不管是游戏玩家还是手游爱好者瞬间对OPPOAce2的游戏体验放心；这还是颗“升仙”丸，瞬间拉高OPPOAce2的90Hz刷新率和180Hz触控采样率。

黑评·2024-08-26 21:25

OpenCV杂项图像变换(1)自适应阈值处理函数adaptiveThreshold()的使用

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述函数对数组应用自适应阈值。

jndingxin·2024-08-26 19:12

grid-template-columns: 1.833333rem 1fr；

1.833333rem1fr;定义了一个网格布局的列宽：1.833333rem表示第一列的宽度是相对于根元素字体大小的固定宽度,1fr是一个灵活单位，表示第二列会占据网格容器剩余的空间,第一列是固定宽度,第二列是自适应剩余容器的宽度

fury_123·2024-08-26 15:52

CVPR2024部分研究方向文章梳理（持续更新中）

DistillationStrikesBackforVisionTransformerTrainingonLong-TailedDatasets.全文地址：DeiT-LT\(rangwani-harsh.github.io\)领域自适应

路漫漫独求索·2024-08-26 14:12

基于深度学习的生产流程自动化

基于深度学习的生产流程自动化是一种将深度学习技术应用于工业生产流程中，以实现更高效、智能化和自适应的生产管理和控制的方式。

SEU-WYL·2024-08-26 07:58

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