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MIT-Missing-Semester3: Editors (Vim)

A.LectureNode:Editors(Vim)Vim的设计理念模式化编程：有5个模式：normal,insert,command,replace,visualNormal:formovingaroundafileandmakingeditsInsert:forinsertingtext(用i)Replace:forreplacingtext(用R)Visual(plain,line,orbl

a_weng08·2024-02-13 17:34

【linux学习】MIT-missing-semester-1-课程概述+shell

课程链接在此课程概述+shell课程动机作为计算机科学家，我们知道计算机很擅长执行重复性的任务。然而，我们往往忘记了，这个特长不仅适用于计算机在执行我们的程序时进行计算，还适用于我们对计算机的使用。我们手头有大量的工具，这些工具使我们在处理任何与计算机相关的问题时能够更有效率地解决更复杂的问题。然而，许多人只利用了这些工具的一小部分;我们只知道一些死记硬背的魔咒，当我们陷入困境时，就盲目地从互联网

小河梦·2024-02-13 17:34

MIT-Missing Semester_Topic 3：Editors (Vim) 练习题

文章目录练习一练习二练习三练习四练习五练习六练习七练习八本Topic的MIT讲解网页（练习题未给解答）练习一自行完成vimtutor。

春玩其华，秋得其实·2024-02-13 17:04

PyTorch深度学习实战（26）——多对象实例分割

获取并准备数据2.使用Detectron2训练实例分割模型3.对新图像进行推断小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图像分割算法，在本节中，我们将学习如何使用Detectron2平台以及Google开放图像数据集执行多对象实例分割任务

盼小辉丶·2024-02-13 16:31

2019-12-04

标准模板库STLSTL由以下五个部分组成：（1）容器（container）：能够保存其他对象的对象，是按某种特定的逻辑关系把元素组装起来的数据集。常用容器有vector、list、set、,map。

Deku_for_all·2024-02-13 16:49

Python文件操作

我们这里处理的是普通文件，它是一组数据集合，存放在磁盘上。读操作也就是将磁盘中的内容读到内存中进行处理，写操作也就是将内存中的数据持久化到磁盘上。文件操作文件类型文本文件-这类文件以

田阅川·2024-02-13 15:47

00005. 在朴素Bayes模型中，为什么需要Laplace平滑？

然而只因为在以前的有限的训练数据集中没见到过一件事，就估计这个事件的概率为零，这明显是不合理的。

deBroglie·2024-02-13 15:31

14 OpenGL图元装配和光栅化

图元装配和光栅化PrimitiveAssemblyandRasterizationFromPrimitiveAssembly（图元装配）PointRasterization、LineRasterization

乘风之羽·2024-02-13 14:38

14.2 OpenGL图元装配和光栅化：不变性

不变性Invariance一个几何体或图元（primitive）如三角形、线段等，在窗口坐标系下通过平移(x,y)偏移量得到的新图元p₀，如果原始图元p和变换后的图元p₀都没有被裁剪（clipping）

乘风之羽·2024-02-13 14:38

LogLogCounting 基数估计算法

介绍基数估计算法(CardinalityEstimationAlgorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。

芒果菠萝蛋炒饭·2024-02-13 14:19

100000000！文心一言披露最新用户规模

12月28日，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰在第十届WAVESUMMIT深度学习开发者大会上宣布。

桃花键神·2024-02-13 14:28

非 Prop 的 Attribute

一个非prop的attribute是指传向一个组件，但是该组件并没有相应props或emits定义的attribute。常见的示例包括class、style和id属性。

硅谷干货·2024-02-13 14:56

《JavaScript 核心》（1）：对象、原型和继承

-DmitrySoshnikov对象ECMAScript是一门高度抽象化的面向对象语言，主要和对象打交道。虽然也有原始值，但是当需要的时候也会被转换为对象。对象是一个由属性组成的集合，且有单一的原型。

gaoyanglol·2024-02-13 13:49

R数据分析：主成分分析及可视化

allowingyoutobettervisualizethevariationpresentinadatasetwithmanyvariables.主成分分析是一个常见的降维，探索性技术，常常在量表编制或者其它变量较多数据集分析的时候会用到

Codewar·2024-02-13 13:56

7.MIT App inventor 自制手机APP连接阿里云平台手机APP远程控制STM32设备

比较有成就感STM32+ESP8266（AT固件）连接阿里云物联网系列保姆级教学1.创建产品和设备2.设置产品Topic数据和功能定义设备物模型数据显示3.硬件连接+代码修改4.Web数据可视化5.功能调试6.MITAppinventor

Zac.yi·2024-02-13 13:34

E xx: xxxx:xx ERR thread 0x536753929472 setscheduler failed Operation not permitted

通过sched_setscheduler设置线程优先级时，发生了“setschedulerfailedOperationnotpermitted”错误。

Halo_fu·2024-02-13 13:59

【深度学习】S1 预备知识 P2 数据预处理

目录准备工作创建数据集读取数据集处理缺失值处理连续数据缺失值处理离散数据缺失值转换为张量格式在应用深度学习技术解决实际问题时，数据的预处理步骤至关重要。

脚踏实地的大梦想家·2024-02-13 13:18

R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化

本文提供了一些数据集的例子；涉及识别与低出生体重有关的风险因素。结果是连续测

·2024-02-13 13:46

科学启智，AI赋能：AI for Science塑造多学科研究新范式

2023WAVESUMMIT+深度学习开发者大会“科学启智AI赋能”平行论坛，将聚焦AIforScience（AI4S）如何为多学科领域的研究提供新范式。参

·2024-02-13 13:46

使用LORA微调RoBERTa

模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上，针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。

·2024-02-13 12:15

2019-01-28时间表

4:30--8:00：学习MIT课程，只学了微积分的第一课，进度有点忙，希望以后能改进8:00--9:00：做早餐，吃早餐，洗碗9:00--13:15实在撑不住了，睡了四个小时。

vforvendet_8f72·2024-02-13 12:39

docker部署clickhouse以及Tabix可视化工具

安装clickhouse如下：拉取clickhouse服务端镜像dockerpullyandex/clickhouse-server运行容器dockerrun-d--namech-server--ulimitnofile

TranscenderNing·2024-02-13 11:22

Docker 部署clickhouse

clickhouse-server#查看镜像dockerimages第二步：启动镜像dockerrun\-p8123:8123\-p3500:9000\--nameclickhouse-server\--ulimitnofile

Appreciate(欣赏)·2024-02-13 11:21

脑电微状态方法可靠吗？

本研究基于一个大规模的数据集(2天，每个人

茗创科技·2024-02-13 11:45

openMVG+openMVS对数据集的详细重建步骤！避坑！！！

在Ubuntu18.04上配置安装了openMVG和openMVS两个库，成功跑通了官方数据集，想看一下它们在其它数据集上的效果，看了很多博客仍然会有错误，所以写一下自己的重建步骤和遇到问题的解决办法。

lianqi1008·2024-02-13 11:47

Swift 学习 View Layout and Presentation

您可以将静态视图与从数据集合动态生成的视图组合在一起。所有容器视图都更新和调整其子视图的位置，以响应内容或接口维度的变化。

弑神指·2024-02-13 11:20

「数据结构」哈希表1：基本概念

它使用哈希函数将键映射到数组中的一个位置（即将元素的存储位置和它的key之间建立映射关系）在存储一个键值对时，哈希函数根据key计算出一个索引（哈希地址），然后将键值对存储在对应的索引位置上举个例子：数据集合

Ice_Sugar_7·2024-02-13 11:43

数据结构期末复习

章节知识点分析第一章绪论基本概念数据数据元素（记录、表目，是数据集合中一个个体）数据项：一个数据元素可由若干数据项组成数据对象：性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集数据结构：带结构的数据元素集合包括

峙峙峙·2024-02-13 11:08

项目中使用commitizen+commitlint规范提交

悟空Wukong95·2024-02-13 10:27

极限的唯一性推导

固lim⁡x−>∗f(x)=A\lim\limits_{x->*}f(x)=Ax−>∗limf(x)=A存在,那么其极限必定唯一反证法函数f(x)存在极限lim⁡x−>∗f(x)=L1,lim⁡x−>∗

唐-import-某人·2024-02-13 10:53

海涅定理证明

一.必要性已知lim⁡x−>x0f(x)=L\lim\limits_{x->x_0}f(x)=Lx−>x0limf(x)=L根据极限有界性定义lim⁡x−>x0f(x)=A\lim\limits_{x-

唐-import-某人·2024-02-13 10:23

基于卷积神经网络模型的手写数字识别

前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1卷积神经网络模型方案3.2卷积神经网络模型训练过程3.3卷积神经网络模型测试四.程序设计一.前言手写数字识别要求利用MNIST数据集里的

Jc.MJ·2024-02-13 10:22

基于神经网络实现手写数字识别(matlab)

在实验过程中：1、初步探讨数据集预处理的作用。2、增加对神经网络的理解，探讨隐含层层数，节点数和训练步长对识别成功率的影响，找到较佳的参数。

入门小新手·2024-02-13 10:22

基于全连接神经网络模型的手写数字识别

设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1全连接神经网络模型方案3.2全连接神经网络模型训练过程3.3全连接神经网络模型测试四.程序设计一.前言手写数字识别要求利用MNIST数据集里的

Jc.MJ·2024-02-13 10:21

【程序设计竞赛】竞赛中的细节优化

如果下面的说法存在误导，请专业大佬评论指正读写优化C++读写优化——解除流绑定在ACM里，经常出现数据集超大造成cinTLE的情况，其实cin效率之所以低，不是比C低级，而是因为需要与scanf的缓冲区同步

lcx_defender·2024-02-13 10:17

Key Reinstallation Attacks: Forcing Nonce Reuse in WPA2

Weintroducethekeyreinstallationattack.Thisattackabusesdesignorimplementationflawsincryptographicprotocolstoreinstallanalready-in-usekey.Thisresetsthekey’sassociatedparameterssuchastransmitno

duxingzhe103·2024-02-13 09:13

关于SQL 概述和分类

例如MySQL中的LIMIT语句就是MySQL独有的方言，其它数

蔡根花儿·2024-02-13 09:54

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。

一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

黑猴子的家：Hive 优化之并行执行

这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。或者Hive执行过程中可能需要的其他阶段。默认情况下，Hive一次只会执行一个阶段。

黑猴子的家·2024-02-13 08:33

TMUX命令的基本操作和使用

TMUX使用场景：假如你需要跑大模型或者数据集特别大的AI任务时，它往往需要花较长时间才能跑完，在跑的过程中，不能断电断网，一旦断电断网则之前跑的epoch全部作废，要重新开始跑。

eeeasyFan·2024-02-13 08:38

妙境界揭秘，起源两性平等的日本小短裤

日本的蓝色小短裤ブルマ(Bloomers)起源于昭和时代，据信是由美国人ElizabethSmithMiller所

奔跑的河马·2024-02-13 08:44

Oracle简单命令

数据库系统阶段数据库的核心：数据模型数据库系统阶段发展：一代数据库：层级网状数据库管理系统二代数据库：关系数据库管理系统（RDBMS)三代数据库：有待发展1.2数据库特点1）数据共享2）减少数据冗余度3）数据独立4）数据集中控制

小诚complier·2024-02-13 08:05

【c语言】字符串常见函数上

【c语言】字符串常见函数上一、字符串的基本概念二、字符串处理函数概述三、字符串赋值和拷贝函数3.1strcpy(StringCopy)3.2strncpy(StringCopywithSizeLimit

甜美的江·2024-02-13 08:57

MIT-BEVFusion系列七--量化4 calibrate 标定与敏感层禁用（较重要）

目录一、设置数据并行和评估模式二、加速校准计算三、校准模型3.1收集统计数据3.1.1禁用量化模式，启用校准模式3.1.2收集统计数据_input_quantizer_weight_quantizer3.1.3启用量化模式，禁用校准模式3.2计算最大值对calib.HistogramCalibrator计算最大值对calib.MaxCalibrator计算最大值四、对敏感层的不进行量化五、融合li

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:21

MIT-BEVFusion系列七--量化2_Camera、Fuser、Decoder网络的量化

目录Camera量化CameraBackbone(Resnet50)量化替换量化层，增加residual_quantizer，修改bottleneck的前向对Add操作进行量化CameraNeck(GeneralizedLSSFPN)量化将Conv2d模块替换为QuantConv2d模块CameraNeck中添加对拼接操作的量化替换CameraNeck中的ForwardCameraVTransfo

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:20

MIT-BEVFusion系列七--量化3 稀疏卷积、普通卷积BN融合，fusebn

目录稀疏卷积和BN的融合当前模块属于SparseSequential并且第一个子模块属于SparseConvolution时，走165行的分支。当前模块属于SparseBasicBlock当前模块属于ReLU2D卷积和BN的融合当前模块的子类属于SyncBatchNorm或不同维度的BatchNorm或LazyBatchNorm当前模块的子类属于Conv2d或者QuantConv2d不是以上两种情

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:50

MIT-BEVFusion系列七--量化1_公共部分和激光雷达网络的量化

量化模块初始化解析命令行参数加载配置信息创建dataset和dataloader构建模型模型量化Lidarbackbone量化稀疏卷积模块量化量化完的效果加法模块量化本文是Nvidia的英伟达发布的部署MIT-BEVFusion