一般 状态 在人类文明的开始,并探讨了空间和时间的混乱从来没有停止过.马跑得更快.鱼下潜深.鸟振翅高飞,但是,人类并没有很深的不满潜飞不高.为什么?其原因是,马跑得更快,但它不会不知道他们为什么会跑得更快.鱼儿潜的深但它不会想自己为什么会潜的深:鸟儿飞的高但它不会想自己为什么会飞的高,而人类却会思考. 当每天面对着太阳从东方升起从西方落下会想:太阳是不是绕着地球转呢?困惑使人们幻想着一个又一个诗意的神话,同一时候不懈的探寻与求索又使人类跳出一个又一个思想的藩篱向着下一个奥林匹斯山进发.渴望与现实…

[摘要]本文以Linux 2.6.25 内核为例,分析了基于platform总线的驱动模型.首先介绍了Platform总线的基本概念,接着介绍了platform device和platform driver的定义和加载过程,分析了其与基类device 和driver的派生关系及在此过程中面向对象的设计思想.最后以ARM S3C2440中I2C控制器为例介绍了基于platform总线的驱动开发流程. [关键字]platform_bus, platform_device, resource , pl…

基于git的源代码管理模型--git flow A successful Git branching model…

一.前述 本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码. 二.代码 import tensorflow as tf import numpy as np import math import time from tutorials.image.cifar10 import cifar10 from tutorials.image.cifar10 import cifar10_input # 本节使用的数据集是CIFAR-10,这是一个经典的数据集,包含60000张32*32的彩色图像,…

基于MATLAB搭建的DDS模型 说明: 累加器输出ufix_16_6数据,通过cast切除小数部分,在累加的过程中,带小数进行运算最后对结果进行处理,这样提高了计算精度. 关于ROM的使用: 直接设置ROM的深度和初始化向量. 设置输出数据的格式 输出波形 正弦波 ROM addr 波形图…

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA…

来源商业新知网,原标题:让聊天机器人完美回复 | 基于PaddlePaddle的语义匹配模型DAM 语义匹配 语义匹配是NLP的一项重要应用.无论是问答系统.对话系统还是智能客服,都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题.这些NLP的应用,通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前,目标是通过对话的上下文信息,去匹配最佳的回复. 因而,让聊天机器人完美回复问题,是语义匹配的关键目标.作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队,百度在NLP领域积极创新.锐意进取,在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上,…

7. 基于自定义协议的多线程模型 (1)服务端编程 ①主线程负责调用accept与客户端连接 ②当接受客户端连接后,创建子线程来服务客户端,以处理多客户端的并发访问. ③服务端接到的客户端信息后,回显给客户端 (2)客户端编程 ①从键盘输入信息,并发送给服务端 ②接收来自服务端的信息 //msg.h与前一节相同 #ifndef __MSG_H__ #define __MSG_H__ #include <sys/types.h> //求结构体中成员变量的偏移地址 #define OFFSET(T…

5. 自定义协议编程 (1)自定义协议:MSG //自定义的协议(TLV:Type length Value) typedef struct{ //协议头部 ];//TLV中的T unsigned int checkNum; //校验码 unsigned int cbSizeContent; //协议体的长度 //协议体部 ]; //数据 }MSG; (2)自定义读写函数 ①extern int write_msg(int sockfd, char* buff, size_t len); //发…

1.线程的同步机制(重点)1.1 基本概念 当多个线程同时访问同一种共享资源时可能会造成数据的覆盖和不一致等问题,此时就需要对线程之间进行协调和通信,该方式就叫线程的同步机制. 如: 2003年左右 银行卡业务 存折 对应同一个账户 1.2 解决方案 由程序结果可知:当两个线程同时进行取款操作时,会导致最终的账户余额不正确. 引发原因:线程一还没有完成取款操作时,线程二就已经开始执行. 解决方案:等线程一执行完毕取款后再执行线程二,将线程的并发操作修改为串行操作即可 带来问题:多线程串行执行会造…

1.基于tcp协议的编程模型(重中之重)1.1 编程模型服务器: (1)创建ServerSocket类型的对象,并提供端口号: (2)等待客户端的连接请求,调用accept()方法: (3)使用输入输出流进行通信: (4)关闭Socket并释放有关的资源: 客户端: (1)创建Socket类型的对象,并提供服务器的IP地址和端口号: (2)使用输入输出流进行通信: (3)关闭Socket并释放有关的资源: 1.2 相关类和方法的解析(1)ServerSocket类 java.net.Server…

1.网络编程的常识 目前主流的网络通讯软件有:微信.QQ.YY.陌陌.探探.飞信.阿里旺旺.... 在吗? 1.1 七层网络模型(熟悉) 为了保证数据传递的可靠安全等等,ISO(国际标准委员会组织)将数据的传递从逻辑上划分为以下七层: 应用层.表示层.会话层.传输层.网络层.数据链路层.物理层. 在发送数据之前要按照上述七层协议从上到下一层一层进行加包处理,再发送出去; 在接收数据之后要按照上述七层协议从下到上一层一层进行拆包处理,再解析出来: 1.2 常用的协议(熟悉) http协议 - 超文…

目录 基于Spark的GBDT + LR模型实现 数据预处理部分 GBDT模型部分(省略调参部分) GBDT与LR混合部分 基于Spark的GBDT + LR模型实现 测试数据来源http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/ 该模型利用Spark mllib的GradientBoostedTrees作为GBDT部分,因为ml模块的GBTClassifier对所生成的模型做了相当严密的封装,导致难以获取某些类或方法.…

1.简介 Entity Framework Core可通过数据库提供给应用程序的插件访问许多不同的数据库.我们可以通过使用Entity Framework Core构建执行基本数据访问的ASP.NET Core MVC应用程序,对现有数据库进行反向工程以便创建Entity Framework模型. 2.创建数据库 我们可以通过Visual Studio创建一个数据库再进行演示,步骤如下:●打开Visual Studio开发工具●“工具”>“连接到数据库”●选择“Microsoft SQL Ser…

基于ifc数据的bim模型吊装模拟-1 IfcWallStandardCase    IfcColumn…

很多时候,我们需要程序在执行某个操作完成时,我们能够知道,以便进行下一步操作. 但是在使用原生线程或者线程池进行异步编程,没有一个内建的机制让你知道操作什么时候完成,为了克服这些限制,基于委托的异步编程模型应运而生. 通过定义回调函数能够实现异步编程,委托是一个工具,类似语c++的函数指针,当我们在使用委托时.可以传入一个符合其定义的方法.从编译器的层面看,定义一个委托,相当于定义了一个类,该类拥有一个委托链,还有三个方法,Invoke用于同步调用,而BeginInvoke和EndInvoke则…

谷歌大脑提出:基于NAS的目标检测模型NAS-FPN,超越Mask R-CNN 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 235 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 怎么搜出来? 模型怎么样? One More Thing 本文转载自量子位(QbitAI) 这是一只AI生出的小AI. 谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型.长这样: △ 看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈…

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 多个项目中实现范围(圆)搜索的方案为:依赖库表中的X和Y字段构造一个矩形查询范围,再通过几何计算范围中的数据到指定坐标的距离是否在阈值半径中,最后返回阈值中的数据.该方案有几个优点: 无需对数据预处理,仅通过sql就可以实现,实现方式简单. 数据库环境中,通过数字搜索比通过字符串搜索效率更高,占用的CPU更少. 但是,该方案在表数据量庞大的情况下,通过X和Y两…

0.对于顺序表中的n个元素,如果在下标i的位置之前插入一个元素,则需要将后面n-i个元素向后移动一位:如果是删除下标为i处的元素,则是则需要将后面n-i-1个元素向前移动一位.如果说在i的位置插入和删除的概率为p1i,p2i,插入平均移动数:Σ(n-i)p1i:删除平均移动数:Σ(n-i-1)p2i:然后又假设每一点删除和插入的概率相同,则p1i = 1/(n+1),p2i = 1/n.(一开始看到书上这么写我还在想为什么是n+1不是n,然后又看了看插入的实现,发现是插入的下标是从0到n变化的,…

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’…

一.概念和原理 RPC(remote procedure call),远程过程调用,是客户端应用和服务端之间的会话.在客户端,它所需要的一些功能并不在该应用的实现范围之内,所以应用要向提供这些功能的其他系统寻求帮助.而远程应用通过远程服务暴露这些功能.RPC 是同步操作,会阻塞调用代码的执行,直到被调用的过程执行完毕. Spring支持多种不同的RPC模型,包括RMI.Caucho的Hessian和Burlap以及Spring自带的HTTP invoker: 客户端: 在所有的模型中,服务都是作…

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解 转载注明…

8. 骨骼蒙皮动画 骨骼蒙皮动画是当前游戏引擎中最常用的一种动画方式,关于其基本原理网络上的资料较多,关于到涉及的其它较复杂操作,如插值.融合等在这里也就先不再讨论了,而且其实现方式也与具体引擎的动作管理系统相关:在这里就主要简单介绍一下如何从FBX里加载骨骼以及蒙皮信息并完成最基本的蒙皮动画效果.骨骼动画的实现主要包括骨骼的驱动和蒙皮两部分操作,骨骼的驱动在前一篇中介绍动画数据的加载时已经完成了,接下来就是对于Mesh与Skeleton之间的Skinning操作. 我们知道,骨骼动画其实就是通…

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7229416 6. 加载Camera和Light 在FBX模型中除了几何数据外较为常用的信息可能就是Camera和Light,虽然在游戏中一般不直接从模型中得到这两部分信息,而是由引擎来提供,但是FBX中提供了对这些信息保存的支持.其实单纯加载这两部分的信息很简单,就像之前介绍的在整个Scene Graph中对每个Node遍历过程中,判断得到当前结点是Camera或Light时调用相应的Process…

http://blog.csdn.net/bugrunner/article/details/7210511 1. 简介 FBX是Autodesk的一个用于跨平台的免费三维数据交换的格式(最早不是由Autodesk开发,但后来被其收购),目前被 众多的标准建模软件所支持,在游戏开发领域也常用来作为各种建模工具的标准导出格式.Autodesk提供了基于C++(还有Python)的SDK来实现对FBX格式的各种读写.修改以及转换等操作,之所以如此是因为FBX的格式不是公开的,这也是FBX的诟病之一.…

我们开发一个系统,必然面临权限控制的问题,即不同的用户具有不同的访问.操作.数据权限.形成理论的权限控制模型有:自主访问控制(DAC: Discretionary Access Control).强制访问控制(MAC: Mandatory Access Control).基于属性的权限验证(ABAC: Attribute-Based Access Control)等.最常被开发者使用也是相对易用.通用的就是RBAC权限模型(Role-Based Access Control),本文就将向大家介绍…

现实中我们要处理的往往是RGB彩色图像.对其主要通过HSI转换.分量色差等技术来提出目标. RGB分量灰度化: RGB可以分为R.G.B三分量.当R=G=B即为灰度图像,很多时候为了方便,会直接利用某个分量来进行灰度化,如下图所示: 上图中R分量下红色部分明显比其他两幅更偏白:同样地G分量草地较淡,B分量天空较淡.其他部分如灰黑色马路则相差不多.实际中,我们可以根据 需求有选择地选择分量. RGB分量差灰度化: 有时候我们的要求是从图像中提取某种颜色区域,那么最简单的方法就是采用RGB色差. 例…

Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model PDF Interpreting noncoding variants- 非常好的学习资料 这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析,第二就是使用深度学习获得了很好的预测效果. This is, to our knowledge, the first approach for prioritization of functional…

这篇博客是在pytorch中基于apex使用混合精度加速的一个偏工程的描述,原理层面的解释并不是这篇博客的目的,不过在参考部分提供了非常有价值的资料,可以进一步研究. 一个关键原则:“仅仅在权重更新的时候使用fp32,耗时的前向和后向运算都使用fp16”.其中的一个技巧是:在反向计算开始前,将dloss乘上一个scale,人为变大:权重更新前,除去scale,恢复正常值.目的是为了减小激活gradient下溢出的风险. apex是nvidia的一个pytorch扩展,用于支持混合精度训练和分布式…

一.权限管理模型的必要性: a. 安全性:防止误操作,防止数据泄露,保证信息的安全. b. 数据隔离:保持不同的角色具有不同的权限,只能看到自己权限范围内的数据 二.权限管理模型的发展: a. 传统的权限管理:随着用户数量的增大和用户权限区别的增大,传统的权限管理需要针对每个用户依次管理,成本较高. b. RBAC:Role-Based Access Control 用户-角色-权限,权限与角色相关联,用户与角色相关联,通过对用户赋予相应的角色,再去获取相应的权限,从而实现了用户与权限的解耦,具…