第七章 抽样和抽样分布何为参数？ 7.2选取样本从有限总体中抽样概率模型之简单随机抽样： 有放回的简单随机抽样：日常中用的比较多 无放回的简单随机抽样：更符合简单随机抽样的原理从无限总体中抽样无限总体的情形：生产线上的物品，到达某个参观的客户数，电话中心接到的电话…… 无限总体中随机抽样的定义: 7.2 点估计用样本特征去估计总体特征，如用样本均值、方差、比例去估计总体的均值、方差、比例等。7.5
色深色深用 2 的幂指数来表示，bit 数愈高，色深值便愈高，影像所能表现的色彩也愈多。1 bit 的影像即 2 的 1 次方 (= 2) ，只能表现黑与白两种颜色。2 bit 的影像，则是 2 的平方 (= 4)，可以表现 4 种颜色，所以除了黑白之外，还可以表现它们之间的两种灰调。而 3 bit 的影像，就是 2 的 3 次方 (= 8)，表示在一幅黑白或灰阶的照片中，可以表现出包括黑白在内的
一般大家会怎样剪辑视频，比如多个视频画面怎样同时剪辑添加相同滚动字幕？下面随小编一起来试试这个新技巧，一起看操作步骤吧。准备需要工具：
一台电脑
视频素材开始操作：在电脑浏览器中打开电脑软件站，安装一个媒体梦工厂，在图标处双击打开。进入软件中，在任务剪辑中，文件名下添加需要剪辑的视频，多个视频选择一行一个导入，(注意：建议是导入尺寸相同的素材进入剪辑）然后选择剪辑任务的名称，切换为“滚动字幕”并输
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、相关背景知识介绍二、基于智能优化算法的SVM在手写数字中的应用三、基于智能优化算法的KELM在手写数字中的应用实现效果图样例前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑
Focal Loss for Dense Object Detection 是ICCV2017的Best student paper,文章思路很简单但非常具有开拓性意义，效果也非常令人称赞。GHM(gradient harmonizing mechanism) 发表于 “Gradient Harmonized Single-stage Detector",AAAI2019，是基于Focal los
一般搜索的query比较短，但如果query比较长，如是一段文本，需要搜索相似的文本，这时候一般就需要wand算法，该算法在广告系统中有比较成熟的应该，主要是adsense场景，需要搜索一个页面内容的相似广告。Wand方法简单来说，一般我们在计算文本相关性的时候，会通过倒排索引的方式进行查询，通过倒排索引已经要比全量遍历节约大量时间，但是有时候仍然很慢。原因是很多时候我们其实只是想要top n个结
损失函数与优化算法1. 损失函数2. 二分类损失3. 多分类损失3.1 交叉熵3.2 平滑标签的交叉熵3.3 focal loss4. 回归损失5. 优化算法5.1 Adam5.2 SGD6. 参考1. 损失函数 Pytorch 损失函数的两个参数 size_average 和 reduce 已被废弃，采用 reduction 代替它们。reduction 的取值是 none、mean、sum
一、定义 通俗来说，xacro 就是 urdf 文件的一种“进阶版”，它是用来简化和优化机器人的描述文件，使得多个机器人可以共享同样的部件和结构，避免重复编写相同的代码。 假设你有很多机器人，它们的结构相似，比如都有轮子、传感器、臂部等部件。每次你需要为这些机器人写 urdf 文件时，都要重复描述每个部件（比如轮子、关节、传感器等）。这样写非常繁琐且容易出错。
RAG：让AI更聪明的"外接大脑"
什么是RAG？
想象你在参加知识竞赛，突然遇到不会的题目。这时你掏出手机快速 搜索正确答案——这就是RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索式增强生成）的工作原理。RAG是一种让AI在生成回答时，能够实时查阅外部知识库的技术，就像给AI装了个"外接大脑"。
传统AI模型仅依赖训练时记住的
应用场合数据表格是学术、文案工作中常用的表述形式。我们经常需要从第三方获取所需的数据。有些时候这些数据并非以可直接编辑的形式（如电子表格文档），而是以打印件或者扫描件的形式提供。假如需要对数据进行进一步的使用，可能需要手工将打印件或扫描件誊写为电子文档。在这方面有许多现有工具及方案可供选择：对于比较清晰的图像，使用OCR软件执行文本识别；纸质文档可以通过LENS拍摄工具自动展平；对于单个内容有限的
MFC命名规则 匈牙利命名法关键是：标识符的名字以一个或者多个小写字母开头作为前缀；前缀之后的是首字母大写的一个单词或多个单词组合，该单词要指明变量的用途。 前缀类型a数组 (Array)b布尔值 (Boolean)by字节 (Byte) == 8 bitc有符号字符 (Char)cb无符号字符 (Char Byte，没有多少人用)cr颜色参考值&
文 | 智能相对论作者 | 莫名这外国芯果然没有中国芯靠谱啊前段时间皮衣黄还来中国又是唐装又是中文演讲宣告H20的销售恢复结果没两天就出事了英伟达就被请去喝茶了说它卖给我们的芯片有后门这事太恐怖了啊这个后门是啥呢简单讲就是芯片里藏着一个只有老美能控制的开关可以通过特定信号对设备进行远程操控比如远程开启摄像头录音功能甚至自动收集和上传数据这还不是最严重的一旦两国博弈升级老美甚至可以随时让使用了H20
文章目录1 图的定义2 图的遍历3 例题3.1 有向无环图的所有路径1 图的定义详情图是树的一种图一般用邻接表和邻接矩阵邻接表，好处是占用的空间少，邻接表无法快速判断两个节点是否相邻邻接矩阵需要更多的存储空间，判断结点是否相邻效率高。有向图，如图所示两种表示方法有权有向图：对有向图进行加权：邻接表，我们不仅仅存储某个节点x的所有邻居节点，还存储x到每个邻居的权重。邻接矩阵，matrix[x][y]
在用Excel统计成绩时，我们一般会根据成绩高低进行排序，然后按序列自动填充出名次。这种方法得出的名次与总分没有关联，即使成绩相同，也会填充出不同的名次
如果数据较少，我们可以采用手动的方法将成绩相同的人员改成相同的名次，但数据较多时就很麻烦了。经过实践，以下三种方法可以自动实现同分同名次的操作。假设有1000名考生，字段位置如上图所示。一、使用排位函数RANK
在H2单元格中输入函数“=RANK
几个月没更新过文章了，大概是因为对于现阶段的工作实在是没什么兴趣（从黑奴开发变成了黑奴运维，我只想搞开发），但也努力完成了布置的工作，算是对自己对公司负责任吧。想来也算是有些收获，在这里做一下总结。 近期主要负
本文深度解析了针对2025年大语言模型的四大主流部署框架，适用于不同场景的技术选型。从个人开发者使用的Ollama，支持快速本地部署与量化模型管理；到资源受限设备上的llama.cpp，通过极致优化使老旧硬件焕发新生；再到企业级服务的vLLM，提供高并发生产环境解决方案；以及跨平台开发桥接器LM Studio，作为全栈开发者的瑞士军刀。每种方案根据其特点覆盖了从本地调试、边缘计算到大规模生产的应用场景，旨在帮助技术团队精准匹配最适合的大模型部署方案，以实现效率和成本的最佳平衡。随着大模型应用的增长，选择正确的部署策略对于AI工程化落地至关重要。
本项目集成了 YOLOv8无人机目标检测模型 与 PyQt5图形界面工具，实现了对无人机在图像或视频中的精准位置识别和可视化操作。支持图片、视频、摄像头、文件夹批量输入等多种检测方式，并提供完整训练流程与模型部署方案。适用于安防监控、野外无人值守、目标跟踪等场景。
美白滤镜已成为直播平台提升用户体验的核心功能之一。本文从皮肤识别算法、美白滤镜实现原理、SDK模块架构、GPU加速渲染，到性能优化策略等方面，全面解析了直播平台中美颜SDK的实现逻辑与技术演进，为开发者和产品团队提供一套实战指南，助力打造更自然、更高效的直播视觉体验。
ArcGIS Server 对服务提供了完善的安全控制，例如：对同一个Map服务，不同的用户具有不同的权限，这些让实际业务中部门之间、区域之间的权责控制变的很简单。ArcGIS Server 对安全控制主要基于的方式有：token方式 和 http认证，其标准名称： token-based authen
机器学习笔记（二）1.误差的来源测试集上的误差来源于bias和variance样本值的均值不等于总体分布的均值，其期望为总体分布的均值：
2.样本值的样本方差的期望与总体方差不一致：2.减少误差的方法随着采样数量N的增加，两者会愈发接近。估测f的中心点为bias，分散程度为variance。bias和variance造成的影响越简单的模型受采样数据的影响也就越小。上图模型依次变得复杂，受采样数据的
我在运行yolov13+pyside6项目程序的时候，报错：(yolo13) orangepi@orangepi5plus:~/yolov13$ python main.py
Matplotlib is building the font cache; this may take a moment.
Creating new Ultralytics Settings v0.0.6 file ✅
报告将总结已有的基于深度学习的遥感影像语义分割方法和变化检测方法，并介绍一种基于对象的影像语义分割方法和一种基于深度监督融合网络的高分影像变化检测方法；对于在研究方向上长时间难以取得突破的同学，报告人将分享自己从GIS向RS的科研转向之路。人物名片：张晨晓，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室2016级博士，师从乐鹏教授，以第一作者发表SCI论文三篇，获得博士国家奖学金、中海达奖学金等。本次报告
工地抽烟识别检测根据Python深度学习基于TOLOv7视觉分析技术，YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。实时目标检测器仍在针对不同的边缘设备进行开发。例如，MCUNet 和 NanoDet 的开发专注于生产低功
动机：在一个任务上训练好的模型，能在别的地方能用方法： 1.训练好的模型，做成一个特征抽取的模块； 2.在一个相关的任务上训练一个模型，到另一个任务上直接使用 3.在新的任务上进行一点点微调，更好的
本文围绕“国产VS海外美颜SDK”展开深入对比，从算法结构、审美适配、功能实测等角度分析两者在人脸美型技术上的优劣。国产SDK凭借对亚洲脸型的理解和AI自适应优化，逐渐在“自然美型”体验上占据上风。文章兼顾技术分析与应用感知，适合开发者、产品经理、平台方在选型和产品体验优化中参考。
1，下载内网穿透工具，此处用的是 https://www.ngrok.cc/login.html ，注册，登陆，隧道管理，新建隧道，指定映射到的本地的 IP 以及 端口2，申请测试服务号，基本均可满足开发需求，申请网址如下： https://mp.weixin.qq.com/debug/cgi-bin/sandboxinfo?action=showinfo&t=sandbox/index3
2025 年世界人工智能大会于7月26日在上海正式拉开帷幕。本届大会以“智联世界，元生无界” 为核心主题，聚焦AI 赋能千行百业与通用人工智能（AGI）的探索突破。这场盛会早已成为全球 AI 领域的风向标，吸引来自世界各地的目光。
《TMS320F28335 DSP原理、开发及应用》【作 者】符晓，朱洪顺著
【丛书名】电子设计与嵌入式开发实践丛书
【形态项】 518
【出版项】 北京：清华大学出版社 , 2017.09
【ISBN号】978-7-302-43793-2
【中图法分类号】TN911.72
内容提要:
本书介绍了TI公司的TMS320F28335DSP在工业控制与电机驱动系统中的开发与应用。以CCS6.x版本
写在前面的话GBDT和LR的融合在广告点击率预估中算是发展比较早的算法，为什么会在这里写这么一篇呢？本来想尝试写一下阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network)，发现阿里之前还有一个算法MLR，然后去查找相关的资料，里面提及了树模型也就是GBDT+LR方案的缺点，恰好之前也不太清楚GBDT+LR到底是怎么做的，所以今天我们先来了解一下GBDT和LR的融合方案。1、背景在CTR预