matlab生成深度图像第26页

You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models

以下是其核心内容的总结：YOCO架构关键特点：双重解码器结构：YOCO由自解码器和交叉解码器两部分组成，自解码器生成全局键值（KV）缓存，交叉解码器通过交叉注意力机制重用这些缓存。

YiHanXii·2024-09-05 19:08

java使用itext 直接生成pdf

itext使用需求背景itext的使用依赖简单示例基础设置（页面大小、边距、字体等）段落内部，特殊设置关键字字体或颜色生成动态表格页脚展示页数其他设置密码添加水印（背景图）目录Header,Footer

二掌柜，酒来！·2024-09-05 19:07

工具文：写小说要注意的那些事（18）

我想了一下，觉得有必要把这些细节再深挖一下，再把没有讲过的课题深度讲解，让大家能更清晰地认识自己。好！今天我们来讲如何渲染情绪波动和构思故事的构思。

故乡记忆·2024-09-05 18:12

linux系统下make安装,如何在Linux上安装和使用Makeself

Makeself.sh是一个小的Shell脚本，用于从一个目录中生成自解压的tar.gz压缩包。结果文件以一个shell脚本显示(大多数以.run作为后缀名)，可以自动运行。

weixin_39777875·2024-09-05 18:01

从0开始深度学习（4）——线性回归概念

1线性回归回归（regression）指能为一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模。1.1线性模型线性假设是指目标可以表示为特征的加权和，以房价和面积、房龄为例，可以有下面的式子：w称为权重（weight）b称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（intercept）给定一个数据集，我们的目标是寻找模型的权重和偏置，使得根据模型做出的预测大体符合数据里的真实价格。1.2损失函数在我

青石横刀策马·2024-09-05 15:47

数据仓库之【商品订单数据数仓】10：数据可视化工具：Zeppelin安装部署、Zeppelin使用

咱们前面分析过，想要查询hive中的数据可以使用hue，不过hue无法自动生成图表。所以我们可以考虑使用Zeppelin针对一些复杂的图表，可以选择定制开发，使用echarts、finebi组件实现。

做一个有趣的人Zz·2024-09-05 15:45

基于Huffman编码的字符串统计及WPL计算

4.为每个字符生成对应的Huffman编码

CUGLin·2024-09-05 14:09

专业阅读：要读根本书籍

以前只是一种浅表性的了解，这次参与了两门课程的深度学习，对新网师的标准和专业化程度认识更加深刻。由此对新网师和新教育实验心生一种敬意。

树人有约·2024-09-05 14:06

HALCON根据需要创建自定义函数

在HALCON中，根据需要创建自定义函数是扩展其图像处理和分析功能的有效方式。HALCON支持通过其高级编程接口（HDevelop和C/C++、C#、Python等）来创建自定义函数。

视觉人机器视觉·2024-09-05 14:06

抽奖项目技术亮点

表设计针对这个抽奖系统，会有不同的抽奖活动那就是【活动表】，不同的抽奖规则【抽奖策略表】，对人群的过滤【准入规则表】然后记录用户信息的【用户表】，一个用户可以参加不同的活动【用户领取活动表】，抽奖完成后会生成该用户的

weixin_44040169·2024-09-05 14:05

NLP-预训练模型-中文：封神榜系列【姜子牙（通用大模型）、太乙（多模态）、二郎神（语言理解）、闻仲（语言生成）、燃灯（语言转换）、余元（领域）、...】

封神榜模型系列简介系列名称需求适用任务参数规模备注姜子牙通用通用大模型>70亿参数通用大模型“姜子牙”系列，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力太乙特定多模态

u013250861·2024-09-05 14:35

opencv学习：形态学操作和边缘检测算子

这些操作通常用于图像预处理，如去除噪声、平滑边界、突出特征等。

夜清寒风·2024-09-05 13:34

在阅读中感知生命的美好

我想说，生命也是一本本书籍和一篇篇感悟，支撑起你生命的深度和宽度。一、不忘初心，渴望成长今年已经是我走上讲台的第25个年头了，可是内心对教育的热情、对学生的热爱丝毫不减。

感恩遇见0331·2024-09-05 13:50

在下小天n·2024-09-05 13:33

（深度学习记录）：第T3周：天气识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rbOOmire8OocQ90QM78DRA)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制

liuyiqi1·2024-09-05 13:02

2018-09-25

1.比学习:读活着，能力和努力几乎相同的人，有的人成功了，有的失败了，有的人会说是因为运气不好，因为命运，我认为在于他们所持的愿望在高度、深度、热度、大小程度的差异2.比改变:改变自己固有的思维

房电孟·2024-09-05 13:36

深度学习的发展历程

深度学习的起源在机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示（LocalRepresentation）和分布式表示（DistributedRepresentation）。

木亦汐丫·2024-09-05 13:00

第R3周：天气预测

本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客参考文章：第R3周：LSTM-火灾温度预测（训练营内部可读）作者：[K同学啊]任务说明：该数据集提供了来自澳大利亚许多地点的大约10年的每日天气观测数据。

Jessica2017lj·2024-09-05 13:30

【小白深度教程 1.5】手把手教你用立体匹配进行双目深度估计，以及 3D 点云生成（含 Python 代码解读）

【小白深度教程1.5】手把手教你用立体匹配进行双目深度估计，以及3D点云生成（含Python代码解读）1.立体匹配的原理2.块匹配算法（BlockMatchingAlgorithm）2.1代码中的立体匹配过程概述

小寒学姐学AI·2024-09-05 13:30

2019-09-11

补昨天的日志昨天白天大部分时间在上课,下午才过去.重新做了一下matlab的节公式发现还是没有达到预期的效果所以我决定今天去找一下潘老师咨询一下怎么吧这个公式解出来,实在是解不出来那也只有再想办法解决说好的要给实验室带来新的东西我还是希望能够做到的

Sealock·2024-09-05 13:57

为什么深度学习用GPU而不是CPU

首先，我们深度理解一下中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）的核心。CPU的每个核心都拥有高时钟频率的运行能力，和高达数MB的三级缓存（L3Cache）。

小锐->技术成就梦想,梦想成就辉煌。·2024-09-05 13:59

【AIGC】Whisper语音识别模型概述，应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型？

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

@我们的天空·2024-09-05 12:27

什么是奈奎斯特采样定理

本文将深入探讨奈奎斯特采样定理的原理、应用和实例，以及其在通信、音频处理和图像处理等领域的重要性。

达西西66·2024-09-05 12:57

ffmpeg提取音频文件

ffmpegffmpeg-ia.mp3-ss00:25:00-to00:28:20-acodeccopyb.mp3-i输入的文件-ss从指定时间点开始提取-to到指定时间点结束提取-acodeccopy新生成的文件使用原来的格式参考用

亚林瓜子·2024-09-05 12:52

Spring Data JPA-根据表生成代码

参考资源https://blog.csdn.net/feiying0canglang/article/details/120643968，在此基础上丰富了repository，service，controller的模版。本文下载链接：https://download.csdn.net/download/daqinzl/89713067

daqinzl·2024-09-05 12:52

（18-1）基于深度强化学习的股票交易模型：项目介绍+准备环境

在本章的这个项目中，实现了一个用于股票交易的DRL模型，旨在展示DRL在金融领域的潜力，提供其在股票交易中应用的实际例子。希望通过本章内容的学习，能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中，股票交易是一项充满挑战的任务，需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。传统的交易策略通常依赖于经验、基本面分析或技术分析。然而，这些方法往往无法在快速

码农三叔·2024-09-05 11:52

高分辨率音频和传统音频区别

高分辨率音频和传统音频主要区别在于其音质和数据的详细程度：分辨率：高分辨率音频的采样率和比特深度高于传统音频。

Tracy973·2024-09-05 11:18

pyro.optim pyro ppl 概率编程优化器 pytorch

特别是，它提供了焦光性，用于包装PyTorch优化器并管理动态生成参数的优化器(参见教程SVI第一部分供讨论)。任何自定义优化算法也可以在这里找到。

zhangfeng1133·2024-09-05 11:17

matlab 发射随机信号,matlab随机信号处理

matlab中rand和randn是产生随机数的命令，x=rand(1,N)产生(0，1)区间均匀分布的长度为N的随机信号，x=randn(1,N)产生长度为N且具有零均值和单位方差的正态分布的随机信号

刚下拖拉机·2024-09-05 11:44

Unity3D 屏幕空间阴影的简单优化详解

屏幕空间阴影（ScreenSpaceShadows,SSS）技术提供了一种更高效的阴影生成方式，特别是在现代图形硬件上。本文将详细介绍屏幕空间阴影的基本原理、优化方法以及代码实现。

Clank的游戏栈·2024-09-05 11:14

Unity3D Compute Shader如何进行同步详解

然而，在处理共享资源（如全局内存或图像缓冲区）时，仍需注意避免数据冲突和确保数据一致性。对惹，这里有一个游戏开发交流小组，大家可以点

Clank的游戏栈·2024-09-05 11:44

TypeScript 编译选项 compilerOptions 全部配置项

tsBuildInfoFile用于指定TypeScript编译器生成的构建信息文件的路径。默认值是''

fishmemory7sec·2024-09-05 10:10

我使用了ChatGPT中的DALL-E创建了7张时尚客厅图片

我决定测试一下ChatGPT，看看它是否能帮助我生成七种不同风格的客厅效果图，包括工业风和北欧风等。

量子位AI·2024-09-05 10:39

随机信号是什么，随机信号的分类

随机信号（RandomSignal）是指在时间或空间上，信号的取值是不可预测的，或者说是由随机过程所生成的信号。随机信号广泛存在于自然界中，例如大气噪声、电磁干扰、地震波等都可以被视为随机信号。

cxylay·2024-09-05 10:37

HALCON与LabVIEW的联合编程视觉与控制结合

通过将HALCON的强大图像处理能力与LabVIEW的灵活控制功能相结合，工程师们可以开发出高效且精确的自动化系统。这种整合不仅提高了系统的整体性能，还简化了开发流程。

LabVIEW开发·2024-09-05 10:07

理解Softmax函数的原理和实现

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

Ven%·2024-09-05 09:06

阅读践行·知行合一之阅读记录（4）

今天继续阅读《认知觉醒》第四章专注力——情绪和智慧的交叉地带1.今日章节重点：①为什么容易走神②了解如何深度沉浸2.今日践行主题尝试找回自己的专注力——————ฅ՞••՞ฅ———————布衣暖暖—2022.4.6

布衣暖暖·2024-09-05 09:49

c# DiffPlex介绍

DiffPlex是一个用于生成文本差异（diffs）和补丁（patches）的.NET库，主要用于比较两个字符串或文件之间的差异。它提供了对行和字符级别的差异检测，并可以生成各种形式的差异报告。

wangyue4·2024-09-05 09:04

openCV【实践系列】2——OpenCV方向梯度直方图

什么是特征描述符特征描述符是图像或图像块的表示，其通过提取有用信息和丢弃无关信息来简化图像。通常，特征描述符将一个width*height*3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量或数组。

一只长尾巴·2024-09-05 09:31

AI语音机器人：通过 Azure Speech 实现类人类的交互

随着数字参与者的崛起，组织认识到语音机器人的强大力量，它是一种自然而直观的沟通方式，可以提供类似人类的体验，深度吸引用户，并让他们从竞争对手中脱颖而出。

全云在线allcloudonline·2024-09-05 09:02

校验和（Checksum）

校验和是一种用于数据完整性验证的技术，它通过对一组数据进行特定的数学运算生成一个值，以此检查数据在存储或传输过程中是否发生了错误。这种方法广泛应用于网络通信、文件存储和数据传输等领域。

是小hu·2024-09-05 09:31

C++---背包模型---潜水员（每日一道算法2023.3.13）

让潜水员下潜的深度需要各种数量的氧和氮。潜水员有一定数量的气缸。每个气缸都有重量和气体容量。潜水员为了完成他的工作需要特定数量的氧和氮。他完成工作所需气缸的总重的最低限度的是多少

SRestia·2024-09-05 09:59

python计算机视觉第四章----照相机模型与增强现实

照相机矩阵1.2三维点的投影1.3照相机矩阵的分解1.4照相机中心2、照相机标定3、以平面和标记物进行姿态估计4、增强现实4.1PyGame和PyOpenGL4.2从照相机矩阵到OpenGL格式4.3在图像中放置物体

weixin_45154388·2024-09-05 08:25

C语言生成负指数分布,泊松分布与负指数分布的关系

指数分布和泊松分布的区别？分布不同泊松分布参数是单位时间(或单位面积)随机事件发生的平均次数。泊松分布适用于描述单位时间内的随机事件数。指数分布可以用来表示独立随机事件的时间间隔，如旅客进入机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等。(排队论)服务时间服从负指数分布到底怎么理解？我正在做随机petri网方面的论文，构建了一个随机Petri网，同构一MC然后负指数分布(也称为指数分布)是描述

梦猫人读书·2024-09-05 08:54

机器学习面试题目分享面试经验分享机器学习算法工程师深度学习经典问题

标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生，昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的，问了很多基础和细节，平时我都没有注意到的，肯定凉了，在这里记录一下

好家伙VCC·2024-09-05 08:53

【机器人工具箱Robotics Toolbox开发笔记（一）】Matlab机器人工具箱简介

MATLAB是一款被广泛应用于科学计算和工程领域的专业软件。

DRobot·2024-09-05 07:22

Session的销毁方式到底有哪些？

销毁的方式默认时间到期自己设定到期时间立刻失效关闭浏览器关闭服务器案例实操默认时间到期当客户端第一次请求servlet并且操作session时，session对象生成，以Tomcat为例，Tomcat

dirft_din·2024-09-05 07:45

读书 | 《论语》与经典诵读

经典的解读需要从多元的角度进行深度的解析和释读。03经典的阅读，必须要精深

人生的磨刀石·2024-09-05 07:06

python-09( Tk图形用户界面(GUI))

作为python特定的GUI界面，是一个图像的窗口，tkinter是python自带的，可以编辑的GUI界面，用来入门，熟悉窗口视窗的使用，非常有必要。

何老生·2024-09-05 07:19

[论文笔记]Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

这篇论文从对深度特征学习的成对相似度优化角度出发，旨在最大化同类之间的相似度sps_ps

愤怒的可乐·2024-09-05 07:18

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