文章目录一：动态模型（1）概念（2）建模二：功能模型（1）概念A：定义B：组成（2）用例图A：定义B：表示①：系统②：用例③：行为者④：用例间关系三：三种模型比较（了解） 一：动态模型（1）概念动态模型表示瞬时的、行为化的系统的控制性质，它规定了对象模型中的对象的合法变化序列（2）建模用UML提供的状态图来描绘对象的状态、触发状态转换的事件以及对象的行为。每个类的动态行为用一张状态图来描绘，各个
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2024-09-07 22:40:13
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1. 建立静态模型静态模型建模是指对象之间通过属性互相联系，而这些关系不随时间而转移。1.1 类图类图是面向对象开发方法中最重要的基本概念，它是面向对象的开发方法的基础，可以说UML的基本任务就是要识别系统中所必需的类，分析类之间的联系，并以此为基础建立系统的其他模型。1. 类的识别名词识别法
按照指定的语言，对系统描述从系统中标识出名词，代词，名词短语识别确定（取、舍）类。实体识别法
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2024-08-24 10:23:13
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Deep learning over multi-field categorical data地址：https://arxiv.org/pdf/1601.02376.pdf 一、问题由来 基于传统机器学习模型（如LR、FM等）的CTR预测方案又被称为基于浅层模型的方案，其优点是模型简单，预测性能较好，可解释性强；缺点主要在于很难自动提取高阶组合特征携带的信息，目前一般通过特征工程来
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2024-05-20 17:57:46
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什么是动态建模静态模型和动态建模的区别我们来讲动态建模，与之对应的是静态建模，大家可以通过对比两者在几个概念上差异进行理解。静态模型关注的概念是静态的：类(Class)，属性(Attribute)，方法(Method)，类关系(Class relationship)，类职责(Responsibility)，是用类的语言来描述一个静态的类。例如用鸟类理解，静态模型就是关注的是鸟(类)，含有哪些属性(
为了支持c++的多态性，才用了动态绑定和静态绑定。理解他们的区别有助于更好的理解多态性，以及在编程的过程中避免犯错误，需要理解四个名词： 1、对象的静态类型：对象在声明时采用的类型。是在编译期确定的。 2、对象的动态类型：目前所指对象的类型。是在运行期决定的。对象的动态类型可以更改，但是静态类型无法更改。关于对象的静态类型和动态类型，看一个示例：class B
{
};
class C :
在之前的动态模型之动态增减【FunTester测试框架】中分享了动态的性能测试模型的实现，后面在实际工作中也是受益匪浅，有文为证动态压测模型让工作更轻松。这里再重复一下思路，就是通过异步线程接收控制台输入信息，然后对线程池的增减管理或者对QPS管理器的QPS进行干预。相对一段时间来说只有一些简单的功能：设置步长增减步长终止测试很长一段时间内都够用了，但是随着测试的深入，可能需要执行更多动态用例，如
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2023-10-31 23:25:10
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动态绑定和静态绑定是[[多态]]的一个内容 就是想解决向上转型的子类对象，运行时调用的是父类的方法和变量，还是子类的方法和变量。结论参考了大量博客，我认为除了成员方法，其余全都是静态绑定，静态绑定包括：成员变量、静态变量、private、final、static修饰的方法、构造方法静态绑定（根据声明类型，调用声明类型的方法变量）在程序执行以前已经被绑定（即在编译过程中就已经知道这个方法到底是哪个类
静态图（Static Diagram）一、类图（Class Diagram）用来显示系统中个各类的静态结构。 类，接口，协作，泛化，实现，关联，依赖 &nbs
常见的深度学习框架有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等，如下图所示。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。 几乎所有的框架都是基于计算图的，而计算图又可以分为静态计算图和动态就算图，静态计算图先定义再运行（define and run），一次定义多次运行，动态计算图是运行过程中定义
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2023-08-14 14:19:21
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初学TCN——TCN详细讲解 https://blog..net/xyzxyzxyz1999/article/details/107974219四、全卷积网络FCN详细讲解（超级详细哦）https://blog..net/qq_4176076
原创
2021-10-25 14:52:48
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多态性可按照发生的时间段分为静多态（Static Polymorphism）和动多态（Dynamic Polymorphism）。其中静多态就是绑定发生在编译期（compile-time），此种绑定称为静态绑定static-binding）；而动多态就是绑定发生在运行期（run-time），此种绑定称为动态绑定（dynamic-binding）。静多态可以通过模板和函数重载来实现，具体可以分为：1
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2024-01-29 16:24:49
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深度学习模型的输出作为卡尔曼滤波器观测量的代码：
# 初始化卡尔曼滤波器
kf = KalmanFilter()
kf.initialization()
while True:
# 获取相机图像
frame = get_camera_frame()
# 使用深度学习模型对相机图像进行识别，得到障碍物位置和速度的估计值
obstacle_position, obs
官方模型 mnist：对来自MNIST数据集的数字进行分类的基本模型。最开始设计出来的目的是用于识别数字，同时也是深度学习的一个样例。resnet：一个深度残差网络，可用于CIFAR-10和ImageNet的1000个类别的数据集进行分类。由于深度学习模型的练习次数达到某一个值时识别准确率以及识别性能会下降，因而开发出了可以提高学习深度的网络。wide_deep：将广泛的模型和深...
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2018-12-07 08:44:20
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深度学习模型是人工智能领域的一种计算模型，它模仿了人类大脑中神经网络的工作方式，通过多层处理单元（神经元）进行数据的高层次抽象。深
参考：参考：（FCN模型）参考：LeNet模型（包括输入层在内共有8层）： 模型结构如下：第一层：输入层是32x32大小的图像第二层：C1层是一个卷积层，6个feature map，5x5大小的卷积核，每个feature map共有(32-5+1)*(32-5+1)即28x28个神经元，每个神经元都与输入层的5x5大小的区域相连，即C1层有(5x5+1)x6=156个训练参数(5为卷积核
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2024-06-14 22:09:17
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卷积神经网络学习笔记一、深度学习概述 深度学习是机器学习的一种基于对数据进行表征学习的方法，但深度学习的基础是神经网络，对更为复杂的模型进行分析，从而使模型对数据的理解更加深入。此外深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像
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2024-05-16 09:58:30
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( A, B )---2*n*2---( 1, 0 )( 0, 1 )用网络分类A和B，让A是（0，1）（0，0），让B是（0，0）（1，0）。测试集为（0，0）（0，1）（1，0）（1，1）.记为网络1002.改变隐藏层节点数n，观察n的改变对网络分类能力的影响。让n=2，固定收敛误差统计迭代次数和分类准确率0100012*2*200101b01002f2[0]f2[1]迭代次数n平
前言：今天我们来一起学习下GAN神经网络，上一篇博文我先用pytorch运行了几个网上的代码例
原创
2022-12-14 16:28:27
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深度学习推荐模型，有早期微软的DeepCrossing, Google的Wide&Deep，阿里的MLR，到现在影响力非常大的DIN, DIEN, YouTube的深度推荐模型等。这篇文章讲的是深度学习推荐模型，以及他们之间的发展关系。 深度学习能够显著提升推荐系统的效果，主要原因在于2点：深度学习极大地增强了推荐模型的拟合能力深度学习模型可以利用模型结构模拟用户兴趣的变迁、用户注意力机制
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2023-12-27 15:35:52
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【论文阅读笔记】图像语义分割深度学习模型综述（张新明等）文章主要内容：全面综述了图像语义分割算法的常用分类及最新成果，详尽比较了图像语义分割深度学习模型在PASCAL VOC 2012数据集上的四个参数的实际表现性能，对此领域的未来进行展望并提出了相关问题。文章部分摘要 0 引言 图像语义分割是像素级别的密集分类问题，其目标是对图像中的每个像素进行语义信息标注。语义分割广泛应用于自动驾驶、肝癌检测
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2024-01-09 09:11:05
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