背景创建了一个pyqt5的界面，并且使用按钮去调用另一个flask的程序。 我的flask文件名字叫fapp.py，这里用app.run(host='0.0.0.0', debug=True, port=5000)调试中也会弹出另一个窗口，并且程序不会执行！ 于是用了os库的方法，执行system("python fapp.py")就可以。后来又改用fapp.main()的方法启动flask，这里
1 Quartus波形仿真的仿真工具Simulation Tool里面，有一个选项是Overwrite simulation input file with simulation result，这一项前面的很容易被误操作勾掉，结果观察不到仿真输出的波形。2 使用VHDL时，两个process里面不能改变相同的信号，这样的信号不能别确定。3 一个process里面只能出现一个时钟，不能引入多余的时钟
本文将以变化检测为例，介绍利用ENVI Modeler构建工作流的过程。首先，我们确定变化检测处理流程如下：下面开始介绍建模过程。1) 启动ENVI Modeler有两种方式：工具箱：/Task Processing/ENVI Modeler主菜单：Display > ENVI Modeler2) 在左侧Basic Node
这是高级体系结构课程布置的论文阅读，论文题目是《IBM POWER8 processor core microarchitecture》，是用印象笔记写的链接
可以查看。或者，主体内容如下：IBM POWER8 processor core microarchitecture目录IBM POWER8 processor core microarchitectureIntroductionOrgan
一、什么是Git? Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。 Git是Linus Torvalds为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。二、分布式VS集中式 VisualSVN、TortoiseSVN、Bazzar为集中式版本控制系统，而Mercurial、Git、Bitkeeper为分布式版本控制系统。 1. 集中式版本
我们身处一个真实的物理世界，包含许多复杂的物理过程，一般难以对其进行完整的物理建模。然而纵观整个科学发展史，即使再复杂的物理过程也存在其所对应的简洁控制方程组。甚至针对局部时空的物理状态，有时仅由方程中的某些关键项或参数所构成的平衡决定。因此，在很多情况下，学界和业界可将复杂的物理建模过程化繁为简，只需识别与之最紧密相关的主导平衡模型，从而解决核心问题。本篇与大家分享一篇刊于Nature Comm
PyTorch对于模型的处理提供了丰富的工具， 本节将从模型的生成、 预训练模型的加载和模型保存3个方面进行介绍。 1. 网络模型库： torchvision.models 对于深度学习， torchvision.models库提供了众多经典的网络结构与预训练模型， 例如VGG、 ResNet和Inception等， 利用这些模型可以快速搭建物体检测网络， 不需要逐层手动实现。 torchvisi
转载
2024-09-06 12:25:53
125阅读
一、进程：进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位。 二、三态模型：在多道程序系统中，进程在处理器上交替运行，状态也不断地发生变化。进程一般有3种基本状态：运行、就绪和阻塞。 （1）运行：当一个进程在处理器上运行时，则称该进程处于运行状态（进程占用CPU，并在CPU上运行）。处于此状态的进程的数目
转载
2024-10-17 15:21:02
308阅读
回顾往昔： &nb
转载
2024-09-18 19:22:43
86阅读
逻辑回归模型逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。逻辑回归模型是用于分类的算法，不作回归算法使用。1.表达P（y=1|x;）表示的就是将因变量预测成1（阳性）的概率，具体来说它所要表达的是在给定x条件下事件y发生的条件概率，而是该条件
转载
2024-03-25 09:12:52
204阅读
进程进程模型进程的创建进程的终止进程的层次结构进程的状态进程的实现多道程序设计模型 当启动系统时，会秘密启动很多进程，在任何多道程序设计系统中，CPU由一个进程快速切换至另一个进程，使每个进程各运行几十或几百毫秒。在某一瞬间，CPU只能运行一个进程。（伪并行）。进程模型一个 进程（process） 就是一个正在执行程序的实例，包括程序计数器、寄存器和变量的当前值。从概念上来说，每个进程都拥有自己的
转载
2024-07-08 21:04:01
216阅读
现在，大语言模型迎来了「无所不能」的时代，其中在执行复杂多步推理方面的能力也有了很大提高。不过，即使是最先进的大模型也会产生逻辑错误，通常称为幻觉。因此，减轻幻觉是构建对齐 AGI 的关键一步。为了训练更可靠的模型，目前可以选择两种不同的方法来训练奖励模型，一种是结果监督，另一种是过程监督。结果监督奖励模型（ORMs）仅使用模型思维链的最终结果来训练，而过程监督奖励模型（PRMs）则接受思维链中每
作用：SSM框架是spring MVC ，spring和mybatis框架的整合，是标准的MVC模式，将整个系统划分为表现层，controller层，service层，DAO层四层使用spring MVC负责请求的转发和视图管理spring实现业务对象管理，mybatis作为数据对象的持久化引擎 原理：SpringMVC：1.客户端发送请求到DispacherServlet（分发器）2.
论文获取地址: https://arxiv.org/abs/1806.01810 (ECCV 2018) 作者: Xiaolong Wang, Abhinav Gupta (CMU)之所以看到该论文，是在前不久收听中科院B站上的录播内容，就是胡瀚研究员介绍自己的swin transformer的工作时指出这篇论文也很早的尝试了对相对关系建模的实现。可以发现现今计算机视觉邻域大火
=================目录======================一、流程图、框图 1.1 ProcessOn 1.2 draw.io 1.2.1 使用方法 1.2.2 作品展示 1.3 diagram designer二、时序图、 2.1 TimeGen三、函数图、 3.1&
转载
2024-06-17 22:30:20
66阅读
原理：假设我们需要解决这样一个问题：一个列表记录需要处理的任务。一个线程往此列表添加任务，一个线程processTask处理此列表中的任务。这个问题的一个关键点在于processTask怎么判断任务列表不为空。一般有两种方法:
**一. processTask线程不断查询任务列表是否为空。**
**二. 当列表不为空的时候，通知processTask处理相关任务。**
第一种
转载
2024-09-12 13:54:06
118阅读
逻辑回归的基本过程：a建立回归或者分类模型--->b 建立代价函数 ---> c 优化方法迭代求出最优的模型参数 --->d 验证求解模型的好坏。1.逻辑回归模型： 逻辑回归（Logistic Regression）：基于线性回归的分类算法。一般用于解决二分类问题。线性回归模型如下：
转载
2024-05-06 20:51:38
129阅读
极大似然估计我们先从极大似然估计说起，来考虑这样的一个问题，在给定的一组样本x1,x2······xn中，已知它们来自于高斯分布N(u, σ)，那么我们来试试估计参数u，σ。首先，对于参数估计的方法主要有矩估计和极大似然估计，我们采用极大似然估计，高斯分布的概率密度函数如下：我们可以将x1，x2，······，xn带入上述式子，得： 接下来，我们对L(x)两边去对数，得到：于是，我们得到
Alien Skin Exposure X4虽然有些功能不及专门针对某一功能的PS插件细致，但也能满足我们的日常修图需求。接下来就让我来给大家介绍一下。一、调色插件：NBP ColourmapX这款插件可以从成像中分析和提取调色板，使用面板中基于自定义机器学习的算法从成像中分析和提取调色板，在应用之前移动颜色样本以自定义提取的调色板，很值得大家使用。 Alien Skin
转载
2024-10-08 09:40:54
52阅读
第五章 业务过程数据分析理解信息系统的行为以及它们所支持的过程和服务的问题已成为大中型企业的优先事项。 这表现在分析过程执行、系统交互和系统依赖关系的工具激增，以及最近在过程数据存储和过程发现方面的研究工作。 事实上，采用业务流程智能(BPI)技术来改进流程是大中型公司的主要关注点。 在此背景下，识别业务需求和确定业务问题的解决方案需要对业务流程数据进行分析。 分析商业数据将有助于发现有用的信息，
转载
2024-07-05 21:03:01
188阅读
