高斯混合聚类第33页

Linux 网络传输学习笔记

这篇是混合《Linux性能优化实战》以及《Wireshark网络分析就这么简单》的一些关于Linux网络的学习概念和知识点笔记，主要记录网络传输流程以及对于TCP和UDP传输的一些影响因素Linux网络传输流程借用一张倪朋飞先生的

码农终结者·2024-01-23 13:01

王世勋老师：《专业外训，新员工特训不能少！》

”的新员工课程,就大多用所培养内训师自己全方位培养,针对新员工年轻化的趋势考虑不周，课程依然故我，不更新换代同时难免遇到内训师转训力不足，部分课程开不了却“赶鸭子上架,”尤其是新员工培训往往采取大班、混合培训等方式进行

ProPARTY·2024-01-23 12:24

皮肤分为几种不同的类型？

皮肤的类型根据皮肤皮脂分泌的多少，皮肤可分为干性、油性、中性及混合型等几种类型。图片发自App什么是干性皮肤？

果然小魔女·2024-01-23 12:45

第九周学习报告（1.15-1.21）

(dp的一个模板题)883，884（高斯消元的模板题）885，886，887，888，889（组合数的模板题）890（容斥原理模板题）891，892，893，894（博弈论模板题）894，338，29

三冬四夏会不会有点漫长·2024-01-23 09:14

传统jsp与Vue对比，涉及Nuxt，jq与Vue混合使用

概要：jsp代表了传统的开发服务模式，让数据在服务端渲染完毕发送给浏览器。Vue代表着现代化的前端开发模式。对比两者的不同可以更好的理解web前端开发。本文开始将从目录结构，代码复用，路由，增删改查等方面进行对比。然后简单的了解下Nuxt(服务端渲染)。最后写当项目中遇到jq和vue共同使用时候的解决方法。一.对比目录结构1.jspjsp传统页面目录结构2.vue目录结构2.复用代码的对比2.1j

呆呆呆呆梦·2024-01-23 09:40

机器学习：什么是监督学习和无监督学习

目录一、监督学习（一）回归（二）分类二、无监督学习聚类一、监督学习介绍：监督学习是指学习输入到输出（x->y）映射的机器学习算法，监督即理解为：已知正确答案对其学习结果进行监督原理：提供算法示例以供学习

带带琪宝·2024-01-23 09:59

OpenCV 新版滴 4.5.1 发布啦！

图像分类目标检测风格迁移语义分割姿态估计OpenCV.jsWASMSIMD优化2.0，网页端调用OpenCV更快了新增文本检测和识别高级APISIFT算法优化，主要是16位整型高斯滤

AAI机器之心·2024-01-23 08:50

酱肉笋尖豌豆饭

出油后放笋尖一起炒，水浸润2小时的米放入一起炒，放盐，稍微炒拌，倒入电饭锅，放少量水没有浸没食材，煮饭开始，豌豆清洗好等蒸汽上来后倒在饭上面，铺满就行不用动，继续煮饭，键跳起稍微闷一会，翻拌，豌豆食材混合均匀

清凌凌的遂·2024-01-23 08:22

阿滋私房菜之冰皮月饼

图片发自App图片发自App1.糯米粉45g+粘米粉35g+澄粉20g;三种粉充分混合，并过筛三次2.绵砂糖25g+玉米油15g+3.25%牛奶180g（如喜欢椰香味，这里可改成椰浆），充分搅拌，尽量让油溶于液体

司徒西早·2024-01-23 08:28

为什么高斯核可以将任意的数据映射为线性可分

好在引入了核函数的概念，可较好的解决该问题定义：计算两个向量在隐式映射过后的空间中的内积的函数叫做核函数(KernelFunction)典型的核函数：高斯核，这个核就是最开始提到过的会将原始空间映射为无穷维空间

Andy_Ren·2024-01-23 07:43

c#中使用UTF-8编码处理多语言文本的有效策略

在这篇博客中，我将探讨如何有效地使用UTF-8编码来处理混合语言文本，以及如何准确判断字符所占用的字节长度。UTF-8编码的优势UTF-8编码是现代应用中处理多语言文本的首选。

金士顿·2024-01-23 07:25

Drivable 3D Gaussian Avatars 论文笔记

这篇文章主要使用了两个当前流行的概念，一是3D高斯溅射，二是cage-baseddeformation。

Gamma and Beta·2024-01-23 07:37

奇点云自研第一代数据云操作系统StartDT SimbaOS发布

会上，奇点云自研的新一代数据云操作系统StartDTSimbaOS正式亮相，具备跨云原生、全域集成、混合调度、高效建模、安全合规、智能运维等特性，帮助客户建立企业级的数据能力，管好、用好全域数据资产。

奇点云·2024-01-23 07:27

NLP深入学习（七）：词向量

Word2Vec2.1介绍2.2例子3.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP深入学习（三）：TF-IDF详解以及文本分类/聚类用法

Smaller、FL·2024-01-23 07:46

Elasticsearch：介绍 kNN query，这是进行 kNN 搜索的专家方法

我们这样设计是为了：无论分片数量多少，它总是可以返回全局k个最近邻居这些全局k个结果与其他查询的结果相结合以形成混合搜索全局k结果被传递到聚合以形成统计（facets）。这是kNN搜索在内部执行的简化

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-23 06:33

opencv010 卷积02（方盒滤波和均值滤波）

这篇比较简单，也短一些，明天写高斯滤波方盒滤波boxFilter(scr,ddepth,ksize[,dst[,anchor[,normalize[,borderType]]]]) 方盒滤波的卷积核如下

yf743909·2024-01-23 06:51

NeRF 其二：Mip-NeRF

NeRF其二：Mip-NeRF1.混叠图像中的混叠现象2.如何抗混叠3.NeRF中的解决方案4.圆锥台近似计算与集成位置编码4.1圆锥台采样4.2三维高斯逼近圆锥台4.3集成位置编码5.Mip-NeRF

泠山·2024-01-23 06:03

苏州之旅Day1

拙政园+北寺塔+白塔公园+桃花坞+平江路刚到苏州的时候，心情是雀跃的，终于来到了期望已久的地方，闻着空气中的混合着绿叶青草味的新鲜空气，看着湛蓝的天及漂浮着无一丝杂质的云，再看看头顶上被阳光照得发亮的绿叶子

杨枝甘露小丸子·2024-01-23 05:59

爱上厨房——红糖发糕

所有材料混合，用

知心爱人_0161·2024-01-23 05:34

2022-02-18

驼奶粉OEM工厂干湿法复合工艺：所谓奶粉生产干湿法复合工艺是指将奶粉生产所必需的大部分辅料混合在鲜奶中，再经

小康2022·2024-01-23 05:32

2018-10-01德国为什么发动了二次世界大战？原因是什么？

1、地理因素：被英、法、俄包围，没有出海口，在地理上没有优势，但是在国力的综合指标上与任何一个强国对比均不在一个水平线上，这是德国这个后发国家在各种因素的混合下造成的先天优势（德国在第一次世界大战前几十年才完成德国这个国家

蔺广地·2024-01-23 04:06

SASS简介及使用方法

下面是关于Sass的简介和使用方法：简介Sass允许你使用变量、嵌套规则、混合（Mixins）、导入等功能，使得CSS的编写更具可维护性和可重用性。

诗雅颂·2024-01-23 04:40

飞桨入门学习

通道交换2.灰度化(Grayscale)二值化4.大津二值化算法（Otsu'sMethod）5.HSV变换6.减色处理7.平均池化（AveragePooling）8.最大池化（MaxPooling）9.高斯滤波

speoki·2024-01-23 04:08

（整理笔记）Day87【HBO】成为巴菲特1:股神的孩提时代，和我们真的不一样 The distinctive child-hood of Warren Buffett

术士；鬼才2.allowance/ə'laʊəns/(n.)补贴；津贴livingallowance生活津贴travelallowance旅行津贴3.compound/'kɑ:mpaʊnd/(v.)使混合

Annazhang5165·2024-01-23 03:22

鲁西南方言杂谈-炒面

炒面是我国北方地区的一种传统食品，因地域不同，制作原料稍有区别，制作手段和食用方法大同小异，将原料炒熟，按一定比例磨制成粉，或者是直接将面混合好后，在锅里炒熟，即为随时可以食用的炒面。

一两茶叶·2024-01-23 03:22

photoshop教程｜微教程｜PS合成迷幻森林

今天的教程将引导您进行一些必要的操作，混合和颜色匹配技术。在本课中，小编将向你展示如何将森林变成黑暗，雾蒙蒙的梦幻之景。您将学习如何使用阴影，照明，调整图层，图层蒙版等等。

设计庶·2024-01-23 03:27

无题

早上还要挤着公交去11站路以外的地方上班，车上都是年轻人，画着熟练，不熟练，匀称，不匀称的妆，挤在一起，香粉味混合着体味，香臭香臭的，车上挤的一丝不动，唯一活动的，只有拨开人群挤向座位的老大妈了。

默认的帅气·2024-01-23 02:47

CGAL中三角形曲面网格近似

给定一个输入曲面三角网格，VSA利用离散聚类算法通过一组称为代理的局部简单形状对其进行近似。每个簇表示为输入网格的一组连接的三角形，输出网格是通过生成一个近似簇的曲面三角网格来构造的。

网卡了·2024-01-23 02:00

锦说定投(七十)三个数据，帮你提高长期收益

混合基金如果在二级债基的基础上，进一步提高股票比例，就变成了

阿锦在行动·2024-01-23 01:55

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (II, Python 简单实例)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(II,Python简单实例)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录0

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:02

非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从牛顿迭代法到高斯-牛顿法 (实例篇 V)

Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(实例篇V)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(I)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯

wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:01

【AI】深度学习在编码中的应用（11）

以下具体将从隐式神经表示、多模态视觉数据压缩和面向人机混合智能的编码三个方面展开梳理和学习。

giszz·2024-01-23 00:37

机器学习实验报告——EM算法

目录一、算法介绍1.1算法背景1.2算法引入1.3算法假设1.4算法原理1.5算法步骤二、算法公式推导2.1数学基础2.2EM算法推导三、算法实现3.1关于EM聚类3.2EM工具包的使用3.3实例测试四

长安er·2024-01-23 00:16

10X单细胞（10X空间转录组）轨迹分析之绘图

首先是Seurat的二维降维结果（这次我们作为范例啊，这个聚类结果，真的让我一口老血吐出来了，大家分析的时候可要认真分析啊）。

单细胞空间交响乐·2024-01-22 23:47

势逼 React Native，跨平台开发框架 Flutter 很凶猛

Flutter的2019很是精彩：声网开源了Flutter实时音视频插件AgoraFlutterSDK；闲鱼开源了Flutter应用框架FishRedux；今日头条即将开源能让Flutter真正支持View级别混合开发的方案

Android姿态·2024-01-22 23:41

人，不能让心情生病

愉快的心情，是健康的第一要素一位生理学家曾做过实验：把一支玻璃管插在正好是零摄氏度的冰水混合容器里，然后收集人们在不同情绪状态下的“气水”，描绘出了人生气的“心理地图”。

墨脱4444·2024-01-22 23:47

我孩子的抽动症是这样得来的！

但个人感觉吸吮力量不大，母乳和配方奶混合喂养。出生3天轻微黄疸，按医生要求吃了益生菌5天。母亲因破腹产术后需要吃药，医生开的收缩子宫的药，记忆中是中成药。出生2天脸上长几颗红籽籽。

茯苓卿养生·2024-01-22 22:45

大模型的高效训练和部署技术卷出新高度

例如2016年，世界最好的大模型ResNet-50，参数量约为2000万；而到2020年的GPT-3模型，参数量已达到1750亿；到今天，根据OpenAI透露的消息，MOE混合专家系统这种架构的大模型参数量大约

AI知识图谱大本营·2024-01-22 22:20

datawhale 大模型学习第四章-新模型架构

个Transformerblock堆叠在一起的神经网络.即：每一个TransformerBlock是一个多头注意力层的Block目前大模型的规模已经到了极限（模型越大，需要训练资源和时间也就越长）二、混合专家模型混合专家模型通俗点讲就是

fan_fan_feng·2024-01-22 21:48

笑脸排名第一的纯代码模型；Hugging Face发布高度优化的迷你语言模型；智源FlagScale首次实现大模型异构混合训练

1.产品发布1.1支持中文，性能超GPT-4！笑脸排名第一的纯代码模型发布日期：2023.11.30支持中文，性能超GPT-4！笑脸排名第一的纯代码模型_Phind_运行_示例主要内容：生成式AI代码开发平台Phind在官网发布了最新V7版本，性能方面超越GPT-4，运行效率提升了5倍，并且支持中文和16K超长上下文。据悉，PhindV7是基于Phind的开源代码模型CodeLlama-34BV2

超爱玩大模型·2024-01-22 20:27

构建网络信息安全的中国方案 - 国密SSL协议介绍以及国密Nginx服务器部署

国密SSL协议规范是TLS1.1和TLS1.2的混合体，大部分情况下参考TLS1.1，少数地方又参考了TLS1.2。

大草原的小灰灰·2024-01-22 18:56

阿里云备份方案

如果您想根据阿里云产品的特点搭建一套通用的灾备和高可用解决方案，请阅读以下灾备和高可用通用设计方案：灾备解决方案跨可用区高可用解决方案数据库灾备解决方案数据库异地多活解决方案阿里云产品灾备设计与实践ECSECS灾备方案OSS同城区域冗余存储（功能）混合云容灾服务混合云容灾服务混合云数据库管理容灾建设

大鹏一怒乘风起·2024-01-22 18:11

sklearn学习1----sklearn.SVM.SVC

②kernel，核函数，kernel='rbf'表示高斯核函数（也就是径向基），kernel=‘l

weixin_30551947·2024-01-22 18:06

JavaSE复习流程

一.初识JAVA1.JAVA语言之父--高斯林。2.javac--字节码文件3.注释：单行注释，多行注释，文档注释。

咸鱼云！·2024-01-22 17:58

计算机网络复试

第1章概述时延：发送(传输)时延+传播时延链路中每多一个路由器，就增加一个分组的发送时延第2章物理层2.4编码与调制->编码(基带调制)->曼彻斯特编码->带通调制->混合调制->正交振幅调制QAM信道极限容量奈氏准则无噪声最大速度

my烂笔头·2024-01-22 17:04

漳浦078林清绣，二年级第五单元混合运算教学设计

第5单元混合运算第1课时混合运算（1）【教学内容】教材第47页例1，以及练习十一第1～3题。【教学目标】知识与技能：掌握同级混合运算的运算顺序，并能够进行正确运算。

漳浦078林清绣·2024-01-22 17:30

AIGC实战——像素卷积神经网络(PixelCNN)

AIGC实战——像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.训练PixelCNN3.PixelCNN分析4.使用混合分布改进PixelCNN小结系列链接0.前言像素卷积神经网络

盼小辉丶·2024-01-22 15:47

前端-CSS预处理器Sass

CSS预处理器Sasssass简介使用vscode开发sasssass语法scss语法sass变量sass嵌套sass混合器sass继承sass操作符sass函数sass导入sass作用域sass条件语句

weixin_51551879·2024-01-22 15:43

苔菜酥月（小美篇）

糯米粉40克水120克步骤勾芡汁：将食材B的糯米粉和60克水调和成湿粉，70克水放入主锅100度煮开，最后30秒/100度/速度3，将湿粉从主锅盖缓缓倒入，熟至半透明状，放凉备用将材料A全部倒入主锅和B混合

F怡然自得·2024-01-22 14:28

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