误差扩散第5页

基于STM32、HAL库的 RX8025T-UC 实时时钟驱动程序设计

它具有以下特点：内置32.768kHz晶振，年误差小于±5分钟支持秒、分、时、日、周、月、年计时可编程闹钟和定时器功能内置电源检测电路，支持电池切换工作电压范围：1.8V至5.5VI2C接口(SCL/SDA

colin工作室·2025-06-09 10:16

资金账户的缓存一致性保障：如何在高并发下实现零误差？

在金融、电商和支付系统中，资金账户是核心模块之一。无论是余额查询、转账还是扣款操作，都需要确保数据的强一致性。然而，在高并发场景下，频繁访问数据库不仅会拖慢系统性能，还可能导致数据不一致甚至资金损失。今天，我们来深入剖析资金账户的缓存一致性保障方案，并结合实际案例给出代码示例，帮助大家在设计系统时轻松应对高并发和强一致性的挑战。一、资金账户的核心挑战高并发压力在秒杀、红包雨等场景中，资金账户可能面

Java程序员拥抱ai·2025-06-09 05:44

统计基础知识梳理--区分：方差，标准差，标准误，标准误差，均方误差和均方根误差

方差，标准差，标准误，标准误差，均方误差，均方根误差很多资料的定义有冲突，因此以英文或者英文缩写记忆比较准确。

黑鹿022·2025-06-09 00:35

平滑技术（数据处理，持续更新...）

数据中常常包含各种随机噪声或误差，这些误差可能会掩盖数据的真实趋势。平滑可以降低噪声的影响，使数据更加平滑，更容易观察到数据的主要变化趋势。2.揭示趋势。去除数据中的短期波动，使得长期趋势更加明显。

坚持就完事了·2025-06-07 21:30

机器学习与深度学习13-K均值聚类

该算法通过最小化簇内样本之间的平方误差和最大化簇间的距离来确定簇的位置

my_q·2025-06-07 14:15

机器学习与深度学习14-集成学习

Bagging和Boosting4.集成学习中常见的基本算法5.什么是随机森林6.AdaBoost算法的工作原理7.如何选择集成学习中的基础学习器或弱分类器8.集成学习中常见的组合策略9.集成学习中袋外误差和交叉验证的作用

·2025-06-07 14:43

YOLOv11 改进策略：引入 Focaler-IoU 损失函数加强边界框回归

传统的IoU（IntersectionoverUnion）损失函数在处理误差较大的预测时表现不佳。

鱼弦·2025-06-07 13:40

java double float decimal int long 等数值型类型的范围及精度的问题

但同时也存在误差问题，这就是著名的浮点数精度问题！

xiaoliuliu2050·2025-06-07 02:18

AIGC与影视制作：技术革命、产业重构与未来图景

本文基于对漫威、Netflix等头部公司的深度调研，揭示：技术爆发点：扩散模型实现4K帧率视频生成，渲染成本降低97%；大语言模型剧本创作效率提升8倍产业重构数据：传统后期公司裁员42%，AI导演助理岗位增长

知识产权13937636601·2025-06-06 19:01

剖析AI人工智能里Stable Diffusion的模型架构

剖析AI人工智能里StableDiffusion的模型架构关键词：AI人工智能、StableDiffusion、模型架构、扩散模型、潜在空间摘要：本文深入剖析了AI人工智能领域中StableDiffusion

AI大模型应用实战·2025-06-06 16:43

Matlab实战训练项目推荐

多项式拟合与误差分析目标：生成带噪声的正弦数据，用多

·2025-06-06 15:32

ByteDance/DreamO：字节开源定制图像生成模型框架

DreamO基于扩散变换器（DiT）框架，通过统一处理不同类型输入来实现图像定制。在训练过程中，构建了大规模训练数据集，涵盖各种定制任务，并引入特征路由约束以精准查询参考图像中的相关信息。

·2025-06-06 12:42

【技术干货】高精度传感器选型指南：如何实现±0.1%FS的工业级测量？

数字补偿算法，自动修正温度、线性度误差，长期稳定性更强。玻璃微熔封装（MPT）相比

a164310458·2025-06-06 11:07

扩散模型（Diffusion Models）的革命性进展

文章目录1.基础理论突破（2020-2021）(1)DDPM（DenoisingDiffusionProbabilisticModels）(2)DDIM（DenoisingDiffusionImplicitModels）2.加速采样与效率提升（2021-2022）(3)Score-BasedModels(SDE/ODE)(4)LatentDiffusionModels(LDM/StableDiff

jerwey·2025-06-06 09:26

【统计方法】基础分类器: logistic, knn, svm, lda

均方误差（MSE）理解与分解在监督学习中，均方误差衡量的是预测值与实际值之间的平均平方差：MSE=E[(Y−f^(X))2]\text{MSE}=\mathbb{E}[(Y-\hat{f}(X))^2]

pen-ai·2025-06-06 04:20

金融租赁质检的三重业务困境质检LIMS系统的四大价值赋能场景

一、金融租赁质检的三重业务困境设备异构性挑战：租赁设备涵盖医疗设备、精密仪器等数百种品类，传统质检标准难以统一，人工记录误差率高达12%-15%合规成本攀升：随着《

白码低代码·2025-06-05 20:30

本地电脑大模型系列之 15 如何使用 Meta Llama 3 通过 Ollama 和 Wren AI 查询 MySQL 数据库

系列文章《本地电脑搭建StreamDiffusion：用眼睛见证实时人工智能创意利用交互式高速扩散技术彻底改变图像生成》权重1，本地类《使用本地Ll

知识大胖·2025-06-05 18:14

PyTorch学习笔记 - 损失函数

我们以均方误差为例来讲解PyTorch中损失函数的使用方法。均方误差(MeanSquaredError,MSE)是预测值x=(x1,x2,...,xn)x=(x_1,x_2,...,x_n)x=(

__星辰大海__·2025-06-05 18:11

【机器学习及深度学习】机器学习模型的误差：偏差、方差及噪声

机器学习模型的误差分析V1.0机器学习模型的衡量准则概念引入机器学习模型误差分析误差出现的原因及消除V1.0机器学习模型的衡量准则衡量机器学习模型的好坏可以考虑以下几个方面：偏差（Bias）：在充分训练的情况下

YoseZang·2025-06-05 17:33

Diffusion Planner:扩散模型重塑自动驾驶路径规划（ICLR‘25）

1.概述2025年2月14日，清华大学AIR智能产业研究院联合毫末智行、中科院自动化所和香港中文大学团队，在ICLR2025会议上发布了DiffusionPlanner——一种创新性的基于DiffusionTransformer的自动驾驶规划模型架构。该系统联合建模周车运动预测与自车行为规划，显著提升了复杂场景下的决策效率与稳定性，克服了传统学习方法对后处理的依赖，推动了自动驾驶系统从“黑盒生成”

bhoigu·2025-06-05 12:04

3D视觉系统如何重塑工业自动化新范式？迁移科技给出产业级答案

作为国内少数同时掌握3D相机硬件研发、核心算法开发及系统集成能力的创新企业，我们已形成覆盖工业全场景的视觉解决方案矩阵：技术维度传统方案短板迁移科技突破成像精度±2mm误差波动0.05mm稳定精度环境适应性依赖恒温恒湿抗振动

lingling009·2025-06-05 12:28

【一文了解常见的安防设备】

纯个人见解，如与真实安全厂商设备有误差，请联系我修改！

'tubug'·2025-06-05 08:39

GLIDE论文阅读笔记与DDPM（Diffusion model）的原理推导

Abstract扩散模型（Diffusionmodel）最近被证明可以生成高质量的合成图像，尤其是当它们与某种引导技术结合使用时，可以在生成结果的多样性与保真度之间进行权衡。

大写-凌祁·2025-06-04 10:10

入选 ICML 2025，清华/人大/字节提出首个跨分子种类统一生成框架 UniMoMo，实现多类型药物分子设计

该框架基于分子片段（block）对不同种类的分子进行统一表示，使用变分自编码器对每个block的全原子构象进行压缩，并在压缩后的隐空间进行几何扩散建模（diffusion），从而实现对同一靶点不同结合分子种类

·2025-06-03 21:59

DDR5舍入定义和算法Rounding Definitions and Algorithms详细讲解

13.2舍入定义和算法--RoundingDefinitionsandAlgorithms用于计算时序参数的软件算法受到来自许多来源的舍入误差的影响。

zilan23·2025-06-03 08:04

LabVIEW多按键自动化检测系统

LabVIEW开发一套高精度按键力与行程自动化检测系统，针对传统检测设备自动化程度低、定位误差大等痛点，实现多按键产品的全流程自动化测试。

LabVIEW开发·2025-06-03 07:28

航空航天领域对滚珠丝杆的精度要求有多高？

1、定位精度：一般需达到微米级别，在一些关键的航天任务中，如卫星的姿态调整、航空发动机的精确控制等，要求滚珠丝杆能够将定位误差控制在±1微米至±5微米之间。

高技传动·2025-06-03 04:08

滚珠螺杆的精度如何保持？

但是，连续工作产生的阻力和热量会导致较大的摩擦力和定位误差。那么，滚珠螺杆的精度如何保持呢？

高技传动·2025-06-03 04:08

DexGarmentLab 论文翻译

手部交互捕捉摇篮夹紧平滑任务......投掷悬挂折叠...多样化位置...多样化变形...多样化服装形状类别级一般化类别级（有或没有变形）服装具有相同结构变形生成可推广的可用性点演示操作演示点服装可用性模型可用性①②结构感知扩散策略噪声动作跨越一般化

AI算法网奇·2025-06-03 02:20

box_loss、cls_loss 和 dfl_loss 三个核心损失函数

以下是它们的详细解释：1.box_loss（边界框损失）作用：衡量预测边界框与真实边界框的位置误差。计算方式

shangjg3·2025-06-03 00:05

kinect深度距离误差_关于双目摄像头深度测量精度分析

一、双目摄像头深度测量分析双目摄像头拍摄同一场景下左右两幅图像，运用立体匹配算法获取视差图，进而获取深度图。双目摄像头SDK中采用SGBM算法，由校正后的图像获取视差图。视差图表示，空间物体在左视图中的成像点与在右视图中成像点在水平方向上的像素差，即下图中的Xl-Xr。图1双目视差一维原理图深度与视差转换关系：depth=(fx*baseline)/disparity小觅双目摄像头SDK中采用re

是因为太久·2025-06-02 15:31

方差分析表和回归分析表的那些浆糊糊

因素总体的个数；n—观测值个数SSA(组间离差平方和)是：个水平组均值与总体均值离差的平方和；反映了控制变量不同水平对观测变量的影响SSE(组内离差平方和)是：每个观测数据与本水平组均值离差的平方和；反映了抽样误差的大小

Angel Q.·2025-06-02 15:00

高精度微型导轨在3D打印机中有多重要？

其精密的滚动摩擦设计大大降低了摩擦系数，使得打印头能够平稳、准确地移动，减少了因振动引起的打印误差。

科士威传动·2025-06-02 14:20

嵌入式RTC工作原理及应用场景

±20ppm是衡量RTC（实时时钟）精度的关键指标，表示每百万秒（约11.57天）的最大时间误差范围。

小米人儿·2025-06-01 20:46

机器学习：线性回归、损失函数、导数、偏导

线性回归流程图：二、损失函数误差：用预测值y–真实值y就是误差；损失函数：衡量每个样

苏苏susuus·2025-06-01 19:10

每日leetcode

与实际答案误差不超过10-5的会视为正确答案。注意：开氏度=摄氏度+273.15华氏度=摄氏

XiaoyaoCarter·2025-06-01 18:03

CSS渐变魔法：径向、重复与圆锥渐变

径向渐变的奥秘径向渐变是一种以某一点为中心，向四周均匀扩散颜色的效果。在本章节中，我们学习了如何通过调整渐变射线上的颜色停止点来创建镜像线性渐变的效果。例

无畏道人·2025-06-01 11:08

最大似然估计(MLE)与最小二乘估计(LSE)的区别

设Q表示平方误差，Yi表示估计值，Ŷi表示观测值，即Q=∑ni=1(Yi−Ŷi)2最大似然估计对于最大似然估计来说，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本的观测值的概率最大，也就是概率分布函数或者

江湖小妞·2025-06-01 11:38

最小二乘准则例题

\top,[0,1]^\top}C1:[0,0]⊤,[0,1]⊤C2:[1,0]⊤,[1,1]⊤C_2:{[1,0]^\top,[1,1]^\top}C2:[1,0]⊤,[1,1]⊤利用最小二乘准则（误差平方和准则

phoenix@Capricornus·2025-06-01 10:31

Burgers 方程

先上总结：Burgers方程=“非线性对流+粘性扩散”的炼金石：既保留真实流体非线性，又可解析求解。借助Cole–Hopf变换，可将它视为一个“可完全积分”的经典例

一杯水果茶！·2025-06-01 06:05

均方误差MSE

均方误差（mean-sqareerror)对估计量θ^\hat{\theta}θ^而言，其均方误差MSE(θ^\hat{\theta}θ^)衡量了估计量θ^\hat{\theta}θ^与参数真值θ\thetaθ

cx1120w·2025-06-01 05:29

微隔离是什么，有什么作用

微隔离通过将网络划分为更小的安全区域，将网络流量限制在更细粒度的范围内，从而限制了攻击者在网络中的移动和扩散能力。

德迅云安全-小娜·2025-05-31 21:57

机器学习笔记【Week6】

通过对训练误差和验证误差的观察，判断是高偏差（欠拟合）还是高方差（过拟合）。一般步骤：计算训练误差和验证误差，不包含正则项。判断两者的大小和差距。

kuiini·2025-05-31 18:45

深度学习篇---OC-SORT实际应用效果

以下是具体分析：一、准确性：目标关联更可靠1.遮挡场景下的ID保持能力优势表现：传统算法（如SORT）依赖卡尔曼滤波预测目标位置，当目标长时间遮挡时，预测误差会累积导致轨迹丢失或ID切换。

Ronin-Lotus·2025-05-31 16:59

基于Python的BP神经网络 XOR模拟器

通过构建这样一个模拟器，我们可以直观地观察到BP神经网络如何通过误差反向传播来调整权重，逐步逼近正确的分类结果。此外，

sj52abcd·2025-05-31 13:34

论文阅读笔记——FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING

FlowMatching论文扩散模型：根据中心极限定理，对原始图像不断加高斯噪声，最终将原始信号破坏为近似的标准正态分布。这其中每一步都构造为条件高斯分布，形成离散的马尔科夫链。

寻丶幽风·2025-05-31 09:05

扩散模型实战应用：从入门到精通的完全指南

扩散模型实战应用：从入门到精通的完全指南开篇：扩散模型的魅力当我们谈论人工智能的突破性进展时，扩散模型无疑是最令人兴奋的技术之一。

AIGC创想家·2025-05-31 04:32

华为OD机试 - AI面板识别（Java & JS & Python）

由于AI识别误差，每次别到的指示灯位置可能有差异，以4个坐标值描述AI识别的指示灯的大小和位置(左上角x1,y1，右下角x2,y2)，请输出先行后列排序的指示灯的编号，排序规则：每次在尚未排序的灯中挑选最高的灯作为的基准灯

清水乐园·2025-05-31 03:26

华为OD机试 - AI面板识别（JS）