https://zhuanlan.zhihu.com/p/46997268 NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 章鱼小丸子 不懂算法的产品经理不是好的程序员 ​关注她 82 人赞了该文章 Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>,提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录.最近在做NLP中问答相关的内容,抽空写了篇论文详细解读.我发现大部分关注人工智…
PID调节器参数整定方法很多,常见的工程整定方法有临界比例度法.衰减曲线法和经验法.云润仪表以图文形式分别介绍调节器参数整定方法. 临界比例度法一个调节系统,在阶跃干扰作用下,出现既不发散也不衰减的等幅震荡过程,此过程成为等幅振荡过程,如下图所示.此时调节器的比例度为临界比例度δk,被调参数的工作周期为为临界周期Tk. 临界比例度法整定PID参数步骤1.将调节器积分时间设定为无穷大.微分时间设定为零(即Ti=∞,Td=0),比例度适当取值,调节系统按纯比例作用投入.稳定后,适当减小比例度,在外界…
PID参数整定方法很多,常见的工程整定方法有临界比例度法.衰减曲线法和经验法.云南昌晖仪表制造有限公司以图文形式介绍以临界比例度法和衰减曲线法整定调节器PID参数方法.临界比例度法一个调节系统,在阶跃干扰作用下,出现既不发散也不衰减的等幅震荡过程,此过程成为等幅振荡过程,如下图所示.此时PID调节器的比例度为临界比例度δk,被调参数的工作周期为为临界周期Tk. 临界比例度法整定PID参数步骤临界比例度法整定PID参数具体操作如下:1.被控系统稳定后,把PID调节器的积分时间放到最大,微分时间放到…
1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的…
一.介绍prometheus-operator 二.查看配置rbac授权 三.helm安装prometheus-operator 四.配置监控k8s组件 五.granafa添加新数据源 六.监控mysql七.alertmanager配置 最后.卸载prometheus-operator 一.概述 The Prometheus resource 声明性地描述了Prometheus deployment所需的状态,而ServiceMonitor描述了由Prometheus 监视的目标集 Servic…
包括: 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络,convnets,深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型. 卷积网络介绍 在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前,先介绍一个卷积网络的实例,整体了解卷积网络模型.用卷积网络识别MNIST数据集. from keras import layers from keras import models mode…
机器学习类型 机器学习模型评估步骤 深度学习数据准备 特征工程 过拟合 解决机器学习问题的一般性流程 机器学习四分支 二分类.多分类以及回归问题都属于监督学习--目标是学习训练输入和对应标签之间的关系. 监督学习只是机器学习的冰山一角.机器学习主要分为4类:监督学习.非监督学习.半监督学习和强化学习. 监督学习 最常见的机器学习类型---学习输入数据和对应标签之间的映射关系.当下几乎所有的深度学习应用都属于监督学习类型,比如ocr识别,语音识别,图像分类和机器翻译等. 尽管监督学习主要由分类和回…
一. 近邻搜索 从这里开始我将会对LSH进行一番长篇大论.因为这只是一篇博文,并不是论文.我觉得一篇好的博文是尽可能让人看懂,它对语言的要求并没有像论文那么严格,因此它可以有更强的表现力. 局部敏感哈希,英文locality-sensetive hashing,常简称为LSH.局部敏感哈希在部分中文文献中也会被称做位置敏感哈希.LSH是一种哈希算法,最早在1998年由Indyk在[1]上提出.不同于我们在数据结构教材中对哈希算法的认识,哈希最开始是为了减少冲突方便快速增删改查,在这里LSH恰恰相…
SWUpdate: 嵌入式系统的软件升级 概述 本项目被认为有助于从存储媒体或网络更新嵌入式系统.但是,它应该主要作为一个框架来考虑,在这个框架中可以方便地向应用程序添加更多的协议或安装程序(在SWUpdate中称为处理程序). 一个用例是从外部本地媒体(如USB-Pen或sd卡)进行更新.在这种情况下,更新是在没有操作员干预的情况下完成的:它被认为是"一键更新",软件在复位时启动,只需按下一个键(或者以任何目标可以识别的方式),自动进行所有检查.最后,更新过程只向操作员报告状态(成功…
Esri OptimizeRasters是一个高效.可配置的开源工具包. OptimizeRasters提供了以下功能: 影像格式转换和压缩.支持输出优化栅格格式:MRF.分块TIFF.云存储优化GeoTIFF. 在云存储(例如Amazon S3.微软Azure.Google云存储)和本地企业存储系统之间传输栅格影像. 创建本地代理文件,引用存储在云存储或者企业存储系统中的栅格影像,提升影像访问速度. 使用OptimizeRasters工具包的好处: 流程化的数据管理. 更快的读取速度 简化云存…