车辆模型-轨迹优化方法

（Ridge， Lasso） Regression

因为为了提高模型的泛化能力（容错能力），w越小越好因为如果x1有错，w越小，对y的影响越小但是w为0没意义，所以w要适当保证准确率的情况下提高泛化能力和容错能力多元线性回归通过MSE（最小二乘leastsquares
王金松·2024-02-14 15:56

极市平台 | 卡车货车、野外火灾、抽烟识别等开源数据集资源汇总

使用yolov7训练过，模型性能：ma
双木的木·2024-02-14 15:08

量子位 | 2024年AI还能帮你干什么？这十个趋势必须关注

或许你已经关注到了，过去一年，各种大模型、AIGC应用，已经像电子氧气一样：无、处、不、在。而且这种“无处不在”可能还会超出你的预期和想象。
双木的木·2024-02-14 15:07

GiantPandaCV | 一文弄懂 Diffusion Model

原文链接：一文弄懂DiffusionModel0前言最近AI绘图非常的火，其背后用到的核心技术之一就是DiffusionModel（扩散模型），虽然想要完全弄懂DiffusionModel和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识
双木的木·2024-02-14 15:07

Serverless里FaaS与BaaS

FaaS是Serverless模型中代码的托管计算服务。阿里云的函数计算、AWSLambda都是Fa
久绊A·2024-02-14 15:07

大模型中Add actions的Schema

什么是schema在计算机科学和软件工程中，"schema"一词通常指的是一个数据结构的组织或布局。它用于描述数据库、XML文件、JSON对象等的结构和规则。schema有不同的含义：数据库schema:这是数据库中数据的结构描述，包括表、视图、索引、关系等。它定义了数据如何存储在数据库中，以及数据之间的关系。XMLschema:这是一个定义XML文档结构的标准，用于验证XML文档的内容是否符合预
CCSBRIDGE·2024-02-14 15:06

实验4：最优化模型实验

实验4：最优化模型实验4.1基础训练求函数极值求一元函数f(x)=exsinxf(x)=e^xsinxf(x)=exsinx在区间[0,9]内的最大值点、最大值,并绘制出函数图形,编写function程序文件返回
一个毛毛虫·2024-02-14 15:32

【读书笔记】《大数据技术体系详解：原理，架构与实践》06.大数据计算引擎篇

它主要由两部分组成：编程模型和运行时环境。
粥一样温柔·2024-02-14 15:01

如何使用Python检测和识别车牌

车牌检测与识别技术用途广泛，可以用于道路系统、无票停车场、车辆门禁等。这项技术结合了计算机视觉和人工智能。本文将使用Python创建一个车牌检测和识别程序。
局外人一枚·2024-02-14 15:53

帮我写一份关于车牌识别的opencv、python报告

首先，车牌识别是一种常见的计算机视觉任务，它旨在使用计算机图像处理技术来识别车辆的车牌号码。这对于自动驾驶车辆、停车场管理、交通监控等应用非常重要。
Waiyuet Fung·2024-02-14 15:23

基于Python实现神经网络验证码识别系统

首先需要准备训练数据集、设计神经网络模型、训练模型以及最后的验证码识别。代码很简单，但需要慢慢研读，这个是卷积神经网络，运行时间比较长，可以自己调节参数。
依然风yrlf·2024-02-14 15:51

手把手带你基于Python+Django+百度云实现车牌识别

车牌识别系统（VehicleLicensePlateRecognition）是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，通常一个车牌识别系统主要包括以下这四个部分：车辆图像获取车牌定位车牌字符分割车牌字符识别看一下百科中对车牌识别技术的描述
李威威wiwi·2024-02-14 15:20

2019-08-21

比如承载着车辆的风格和魅力的车灯设计如果将汽车比作一个人，那么车灯自然就是人的眼睛了。只是人们在沉迷于这双眼睛魅力的时候，却很少关注它的制造过程。
迪泰奇点胶·2024-02-14 15:36

日精进打卡第377天

日精进打卡第376天沈华立公司：慈溪市创鑫车辆零部件有限公司六项精进224期利他二组学员【日精进打卡377】【知～学习】《六项精进》背诵1遍共454遍《大学》背诵1遍共454遍《活法》共一遍《六项精进》
沈华立·2024-02-14 14:39

Solidworks：挑战新问题，不知道如何画出斜视图？

今天试了一下，看看我的3D模型。出图纸的时候，不知道如何才能投影出斜视图，一边准确描述下面的那个小局部孔位。补充：查了一下资料，发现Solidworks画斜视图也很方便：
许野平·2024-02-14 14:12

读书笔记#深入理解Java虚拟机（第三版）# Java内存模型与线程

深入理解Java虚拟机（第三版）#高效并发chap12Java内存模型与线程概述在许多场景下，让计算机同时去做几件事情，不仅是因为计算机的运算能力强大了，还有一个很重要的原因是计算机的运算速度与它的存储和通信子系统的速度差距太大
landon30·2024-02-14 14:58

交警支队大气污染防治工作2月16日战报

大年初一，多数货运车辆已歇业停运，路面重型货车明显减少。交警支队坚守岗位，科学合理安排警力，加大路面巡逻管控力度，织密路面管控网，持续抓好大气污染防治重型柴油货车管控工作。
0fd15c2ca728·2024-02-14 14:02

chatGPT和文言一心，我的看法

先说下，这类模型的一些看法。1.技术优势：这两个模型都采用了最先进的自然语言处理技术，如深度学习、神经网络等，通过大量数据训练，可以生成高质量的文本。
马coder·2024-02-14 14:02

小丑

站在十五楼的上海，抬头望去，东方明珠映在眼前的那一刻，发现自己太过于渺小，以前觉得这座城市的繁华，一直是我向往的，但是今天这一刻，看着街道上来来往往的车辆和行人，发现自己有点格格不入，发现这座偌大的城市
想法太多我也没办法·2024-02-14 14:54

Spark编程实验六：Spark机器学习库MLlib编程

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法
Francek Chen·2024-02-14 14:48

各种api好物免费分享，建议收藏

智能类AI绘画-MidJourney：使用Midjourney目前全球领先的图片大模型，其能根据输入文字提供极其优秀的AI绘画作品。
API小百科_APISpace·2024-02-14 13:06

AI面试第六弹(评价指标)

一、分类问题指标分类问题的评价指标多是基于以下混淆矩阵·真实值是positive，模型认为是positive的数量（TruePositive=TP）·真实值是positive，模型认为是negative
加油11dd23·2024-02-14 13:26

1+X运维试题样卷C卷(初级)

云计算C卷单选题(200分)1.在OSI模型中，HTTP协议工作在第（）层，交换机工作在第（）层。
曹博Blog·2024-02-14 13:44

机器学习：BN层介绍及深入理解

如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像
是Dream呀·2024-02-14 13:12

GitFlow工作流程

在Gitflow的模型里，软件开发活动基于不同的分支：master该分支上的代码随时可以部署到生产环境develop作为每日构建的集成分支，到达稳定状态时可以发布并merge回masterFeaturebranches
主打情歌·2024-02-14 13:57

81TensorFlow 2 模型部署方法实践--TensorFlow Serving 部署模型

TensorFlowServing部署模型TensorFlowServing是一个针对机器学习模型的灵活、高性能的服务系统，专为生产环境而设计。
Jachin111·2024-02-14 13:25

一步实现梦想

朋友说，没必要懂那么多专业的名词，各种的模型，没有大用！看我疑惑，他接着说，假如你去卖苹果，你需要知道在什么地方进货，多少钱进货，然后在什么地方出货，又是多少钱。
简之方·2024-02-14 13:32

如何实现深度学习模型的离线训练

1.1如何实现深度学习模型的离线训练如何实现服务器离线训练模型，后台执行主要有两种方法：tmux命令和nohup命令，主要讲解tmux的命令的使用：1.1.1tmux的命令原理描述：通过tmux创建一个会话
coding_ksy·2024-02-14 13:39

关于少样本学习、零样本学习、单样本学习中的support set和query set的概念解析

关键概念解析SupportSet：在少样本学习任务中，supportset是用来训练模型的一组有标签的样本，这些样本代表了任务中的类别
coding_ksy·2024-02-14 13:39

DDD领域驱动设计 - 分层架构

微服务架构模型有很多种，例如洋葱架构、CQRS和六边形架构等。其核心理念都是为了设计出“高内聚，低耦合”的微服务。而DDD分层架构的出现，使微服务的架构边界变得越来越清晰。
DreamsonMa·2024-02-14 13:25

实训总结

：客户端为浏览器3.软件测试的定义与原则1》测试显示软件存在缺陷2》穷尽测试是不可能的3》测试尽早介入4》缺陷集群性（2/8原则）5》杀虫剂悖论6》测试活动依赖于测试内容7》没有错误是好是谬论4.开发模型
胖虎大魔王·2024-02-14 13:49

02、滤波器设计——滤波器设计向导工具转微带滤波器

2、滤波器生成（1）打开滤波器设计界面DesignGuide→Filter→FilterControlWindow→选择一个低通滤波器模型（2）滤波器参数配置（3）滤波器仿真集总参数滤
冬冬甜甜枪·2024-02-14 13:06

基于CST电磁仿真软件的7-10GHz的微带带通滤波器的设计

一、新建工程新建工程完成二、建模2.1建模准备对建模过程用到的数据进行一下参数设置修改网格属性2.2建模选择矩形模具，并且按下Esc键进行参数设置第3步为设置模型的材料介质基片建模完成同样的，选择矩形模具
勿恋影中人·2024-02-14 13:05

三。用ADS仿真计算CST DEMO低通滤波器

1.按照CSTDEMO低通滤波器微带电路参数建立了ADS的微带模型电路。由于ADS和CST电路中的微带模块有一些差异，不能之接照搬，通过简单分析也是可以在最后结构上完全对应的。
麦克斯韦信徒·2024-02-14 13:35

知道同龄人年薪的瞬间，我崩溃了

好像脱下了校服之后，我们每个人的生活轨迹都发生了巨大的变化，各自投身于不同的领域，也都有了自己新的圈子。每次回望那些曾在同一个起点出发过的同龄人，都会感叹，原来我们的生活
6月6日天气晴朗·2024-02-14 13:50

CST 电路 微带低通滤波器设计练习 II 转换为3D模型

上篇以电路的形式计算了微带低通滤波器的参数，那这一篇我们一起来看看怎么快速地转换并建立3D模型，然后计算参数，并和电路计算的参数进行比较。
麦克斯韦信徒·2024-02-14 13:34

机器学习：多项式模型朴素贝叶斯分类器（原理+python实现）

简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理，其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致，唯一的区别在于单词的计数方式，由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知，在文本处理的环节中，我们将单词是否出现在词组作为特征，但在多项式朴素贝叶斯中，我们将单词在词组中出现的次数作为特征，因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可，变成如下方式：defbagOfWords2VecMN(vocabList,in
DocPark·2024-02-14 13:03

飞速燃逝的时光

看着倒车镜中逐渐远去的车辆，我想这场比赛多半是我的主场了。弯道超车，氮气加速，手刹，飘移过弯，最后一个弯道了，山上的蒙蒙细雨中，我感到四周的空气流畅的难以想象。
文墨千张·2024-02-14 12:41

1.15作业

使用计数型信号量设计：生产者和消费者模型总结今天学习的API函数，写出函数参数和返回值的意思，并且说明函数功能创建队列osMessageQueueId_tosMessageQueueNew(uint32
2301_79965609·2024-02-14 12:17

2018-03-20

MVC设计模式框架1.模型视图控制器2.框架是程序结构代码的集合。集合中包含了很多的类、函数和功能的包。
HupuJRs001·2024-02-14 12:12

计算机网络基础（1）——计算机网络概述

东西非常多，但是都整理好了，以后慢慢写前面的知识——知识点的堆砌，适合有基础的人当索引，自查后面章节——会对TCP/IP三四次握手等重要内容做详解文章目录一、计算机网络概述一、计算机网络概述OSI参考模型
樱良i·2024-02-14 12:45

自然语言处理N天-AllenNLP学习（实现简单的词性标注）

新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg1.前言在了解了Transformer之后，这个模型是否可用呢？
我的昵称违规了·2024-02-14 12:54

阿里文档类图像的智能识别，文档分类自定义分类器

而自定义分类器则允许用户根据自己的需求，训练出更适合自己场景的文档分类模型。本文将详细介绍阿里云文档类图像智能识别服务以及如何使用自定义分类器进行文档分类。
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-14 11:29

小心使用tf.image.resize_images，填坑经验分享给你

上上周，我在一个项目上线前对模型进行测试时出现了问题，这个问题困扰了我近两周，终于找到了问题根源，做个简短总结分享给你，希望对大家有帮助。
随煜而安·2024-02-14 11:58

局部加权回归

局部加权回归（LocalWeightedRegression）是一种非参数回归方法，用于解决线性回归模型无法很好拟合非线性数据的问题。
亦旧sea·2024-02-14 11:54

基于PaddlePaddle2.0的蝴蝶图像识别分类

基于PaddlePaddle2.0的蝴蝶图像识别分类——利用预训练残差网络ResNet101模型分类资源来源如下：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education
bianhuaHYQ·2024-02-14 11:23

学习：StatQuest-逻辑回归

前言逻辑回归的底层是由线性回归所支撑的,它所用于将线性模型转换为概率模型进行分类:图1图2图3图2是计算逻辑回归事件概率图3计算odds和事件概率逻辑回归逻辑回归强调的是一种分类image.png由这个图上
小潤澤·2024-02-14 11:49

小事件

我是一名出租车司机，昨天上午送客人回来的途中，与一正面行驶的车辆发生了刮蹭，下车检查了一下，只是我车的后视镜玻璃被对方车刮碎了，问题不大，对方车没有破损。
6fa9833ba7d0·2024-02-14 11:45

【运维测试】测试理论+工具总结笔记第1篇：测试理论的主要内容（已分享，附代码）

Python测试理论的主要内容，掌握软件测试的基本流程，知道软件测试的V和W模型的优缺点，掌握测试用例设计的要素，掌握等价类划分法、边界值法、因果图法、判定表法。了解缺陷的定义，知道缺陷的详细信息。
程序员一诺·2024-02-14 11:19

zero shot classification提取主题词

zeroshotclassification提出了一种使用预训练的NLI模型作为现成的零样本序列分类器的方法。该方法的工作原理是将要分类的序列设置为NLI前提，并从每个候选标签构建一个假设。
狗庄欺人太甚·2024-02-14 11:49
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