快捷键：f8打开信息调板，注意虽然数字最高是255，但0也是数值之一，因此共256级。f7开启图层调板f6调出调色板，按D还原为默认颜色ctrl + 放大，ctrl - 缩小f 可以切换显示模式窗口-工作区-复位调板位置CTRL ALT Z 撤销CTRL SHIFT Z重做D CTRL DELETE 把图像变成一片空白填充黑色：先〖X〗然后〖ALT DELETE〗按下SHIFT，保持水
PSMNET,全称Pyramid Stereo Matching Network是一篇2018发表在CVPR上的双目立体匹配论文。论文的作者是Department of Computer Science, National Chiao Tung University的Jia-Ren Chang。该篇论文融合了之前一些论文的相关研究并做了一些创新。相比于之前的网络，该网络集成了更多的全局上下文信息
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2024-07-09 06:44:40
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ES：由编码器输出，可以是编码过的视频数据流，音频数据流，或其他编码数据流。ES流经过PES打包器之后，被转换成PES包。PES包由包头和payload组成。 PSI：MPEG-2中定义了PSI（Program Specific Information）信息，其作用是从一个携带多个节目的某一个TS流中正确找到特定的节目。 PSI表：PSI表包括节目关联表（PAT）、条件接收表（
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2024-08-22 19:43:12
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最近加班严重，好累！！！0x01 找回密码在学习msf的时候，发现想使用msf内置的db_nmap需要进行连接数据库处理，但是想不出来postgresql的用户名和密码。通过查找资料，找到了一种较为简直与快速的方式。首先配置postgresql的配置文件，vim /etc/postgresql/11/main/pg_hba.conf做如下更改 将IPV4连接下的md5改为trust，使登陆数据库时
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2024-08-23 10:59:32
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从零实现横向逻辑回归联邦学习算法本篇教程是一个从零实现横向联邦的过程，整个环节包括：数据处理数据上传模型训练模型预测如果读者刚开始接触 FATE，建议先把官方的 demo 跑一下，比如笔者上一篇的教程就是一个 纵向 SecureBoost 的案例。0，环境准备这里的实验环境是单机版的 FATE，安装参考官方文档 FATE单机部署指南（建议 Docker 安装）。同时你还应该安装 fate-clie
设计模式笔记10-状态模式
1 引言
基本常识：策略模式和状态模式是双胞胎，在出生时才分开。你已经知道了，策略模式是围绕可以互换的算法来创建成功业务的。然而，状态走的是更崇高的路，他通过改变对象内部的状态来帮助对象控制自己的行为。
2 正文
2.1 本章业务背景
本章的业务背景是一个糖果机，它有四种状态：没有25分钱、有25分钱、售出糖果、糖
1 storm入门介绍1.1 背景-实现实时计算系统需要解决那些问题如果让我们自己设计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题。
（1）低延迟：都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。
（2）高性能：性能不高就是浪费机器，浪费机器是要受批评的哦。
（3）分布式：系统都是为应用场景而生的，如果你的应用场景、你的数据和计算单机就能搞定，那么不用考虑这些复杂的问题了。我们所说的是单机搞不定的情况。
（4）
PSA-相位敏感放大器相位敏感：对相位调制mPSK信号,幅相调制信号mQAM进行处理放大：在线放大in-line接收端放大消光比：在数字光纤通信系统中，理论上光发射机在传送数字信号过程中，发“0”码时应无光功率输出。但实际的光发射机由于光源器件本身的问题或是直流偏置选择不当，致使发“0”码时也有微弱的光输出。理论分析表明，这种情况将导致接收机灵敏度下降，消光比EXT就是描述光发射机这种性能的指标。
在我们做项目的时候经常会将两个对象或者变量作比较，这时候会用到equals或者==，二者的区别在我们初学Java时就已经搞清楚了，一个比较的是值是否相等，另一个比较的是地址是否相等，但是equals真的只是比较两个值是否相等吗？如果是，那应该如何比较呢？1）equals源码如果不做任何处理（可能绝大大大多数场景的对象都是这样的），jvm对同一个对象的判断逻辑是怎样的，我们先读一下Object里的源
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2024-06-19 20:51:40
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如果我们要做一个需要能够支持各种数据库的ORM。可以用到AbstractFactory，Singleton等设计模式。我们先分析一下，要实现一个ORM，我们首先需要一个能够和各种不同数据库平台交互的一致的接口，我们把它叫做DBWR，意思就是“数据库读写”。它可以读取数据库中的数据，对数据库执行DDL操作。我们认为它有这些功能：1、读取数据，以DataTable的形式返回，其原型是：publicDa
1 内容介绍风电功率预测为电网规划提供重要的依据,研究风电功率预测方法对确保电网在安全稳定运行下接纳更多的风电具有重要的意义.针对极限学习机(ELM)回归模型预测结果受输入参数影响的问题,现将粒子群优化算法(PSO)应用于ELM中,提出了一种基于粒子群优化极限学习机的风功率预测方法.该方法首先将数值天气预报信息(NWP)数据进行数据预处理,并构建出训练样本集,随后建立ELM模型,利用粒
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2024-08-01 08:31:26
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2023年7月16日，中国学者在《Front Endocrinol (Lausanne)》（二区，IF=5.2）发表题为：Prognosis prediction and comparison between pancreatic signet ring cell carcinoma and pancreatic duct adenocarcinoma: a retrospective obser
1． 怎样建立自己的元件库？
建立了一个新的project后，画原理图的第一步就是先建立自己所需要的库，所采用的工具就是part developer. 首先在建立一个存放元件库的目录（如mylib），然后用写字板打开cds.lib，定义： Define mylib d:\board\mylib(目录所在路径). 这样就建立了自己的库。在Concept
PSM倾向性匹配得分定义就是一个用户属于实验组的倾向性，也就是在特定特征的情况下属于实验组的概率(条件概率)其他定义： PSM 通过统计学模型计算每个观测的每个协变量的综合倾向性得分，再按照倾向性得分是否接近进⾏匹配。 用直白的话来讲就是：由于变量太多，如果坚持各个变量一一精确匹配，那估计匹配下来没几个样本能一一匹配得上了。那不如直接用倾向得分，根据影响是否接受培训的各个元素，将每个用户计算出一个
目录一、背景：员工技能培训真的是浪费时间吗二、PSM的原理及python实现1、PSM的原理1.1 计算倾向性得分1.2 匹配对照组样本1.3 平衡性检查1.4 敏感度分析2、PSM的python实现一、背景：员工技能培训真的是浪费时间吗假设你是一家大企业的老板，你希望知道员工技能培训对员工生产率的提升有多大帮助。已知参加培训的员工有500人，于是你又随机抽取了500个未参加培训的员工，观察两组之
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2024-07-07 12:03:18
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主要内容：一.回归与分类二.Logistic模型即sigmoid function三.decision boundary 决策边界四.cost function 代价函数五.梯度下降六.自带求解函数七.多分类问题 一.回归与分类回归：用于预测，输出值是连续型的。例如根据房子的大小预测房子的价格，其价格就是一个连续型的数。分类：用于判别类型，输出值是离散型的（或者可
一、论文简述1. 第一作者：Jia-Ren Chang2. 发表年份：20183. 发表期刊：CVPR4. 关键词：端到端训练、连接体、空间金字塔池化、堆叠沙漏的3D CNN、回归5. 探索动机：仅仅利用不同视角下的强度一致性约束已经不足以在不适定区域得到精确的对应关系的估计，而且在弱纹理区域这个约束是无效的，好的解决方式是将全局上下文信息融合到立体匹配中。6. 工作目标：如何有效地利用上下文信息
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用4.2 长短时记忆网络（LSTM）处理序列依赖关系4.3 注意力机制（Attention）5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览PSO优化前：PSO优化后：2.算法运行软件版本MATLAB2022A3.部分核心程序.............................
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2024-10-11 14:25:03
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1 简介由于进出口贸易额波动较大,影响因素较多,一般预测算法难以得到较为准确的预测结果。针对该问题,提出基于PSO优化混合RVM模型的贸易预测方法。该方法首先找出影响进出口贸易的指标并通过主成分分析方法提取出指标的主因子作为模型的输入数据。然后在多个不同核函数的单一核RVM模型训练的基础上,根据单一核RVM模型预测误差采用多核加权的方法构建混合核RVM模型,最后通过PSO优化混合核模型参数以提高预
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2024-07-25 19:00:11
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文章目录线性回归1.1 专栏介绍1.2 单变量线性回归1.2.1 模型表示1.2.2 代价函数1.2.3 梯度下降法1.3 多变量线性回归1.3.1 多维特征1.3.2 多元梯度下降1.3.3 特征缩放1.3.4 关于学习率1.3.5 特征与多项式回归1.3.6 正规方程1.4 配套作业的Python实现1.4.1 单变量线性回归1.4.2 多变量线性回归1.4.3 正规方程1.4.4 线性回归
