进程写在前面本系列是操作系统期末复习笔记，主要参考资料是王道《2019年操作系统考研复习指导》与《操作系统-精髓与设计原理：第七版》。 本文是本系列的第一篇，介绍进程与线程，是操作系统中的重中之中。对应《操作系统精髓》的第三章与第四章。进程的定义Q1：进程和程序是两个概念：程序是代码+数据，进程是代码+数据+堆栈+PCB；程序是永存、静态的，进程是暂时的、动态的。一个程序
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2024-06-26 04:34:18
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# 深度学习与时空回归
随着数据科学技术的迅速发展，深度学习已经被应用于众多领域，尤其是在时空数据的分析上。时空回归模型通过结合时空特征，可以有效地预测和分析各种复杂的动态过程。本文将对时空回归的概念进行介绍，并提供相关的代码示例，以帮助读者更好地理解这一深度学习技术。
## 时空回归的概念
时空回归是一种研究时空数据变化规律的统计建模方法。它将时间和空间两个维度的数据结合起来，能够捕捉到数
一、基本信息标题：基于UML的时空建模 时间：2018 出版源：东北大学学报（自然科学版） 领域分类：UML模型；RCC-8空间拓扑；Allen-13时态拓扑；时空数据；建模二、研究背景问题定义：基于UML的时空建模 难点：已有时空数据模型现状分析 相关工作：定义构造型；提出新的UML时空模型三、创新方法1.利用UML 的扩展性结合时空概念进行时空数据建模四、实验实验：时空UML模型要探究的问题：
概念：
间数据挖掘是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系，并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。
严格地说，这一学科采用空间数据挖掘和知识发现（SDMKD）这一名称更为确切。事实上，空间数据挖掘和知识发现的过程大致可分为以下多个步骤:数据准备、数据选择、数据预处理、数据缩减或者数据变换、确定数据挖掘目标、确定知识发现算法、数据挖掘、模式解释、知识评价等，
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2024-07-09 06:34:03
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早期的数据挖掘研究主要针对字符、数值型的商业数据，随着信息技术的不断提高以及移动设备和网络的广泛使用，数据产生的速度越来越快，数据收集的频率越来越高，数据密度的增长越来越显著，这些因素都使得大数据问题成为一种必然的趋势。而在大数据时代下很多商业数据都包含有时间和空间信息，比如设备，建筑，机构等的管理，能量的产生，分布及预测等。早期的数据挖掘研究主要针对字符、数值型的商业数据，随着信息技术的不断提高
在当前的技术潮流中，“QT深度学习推理”逐渐成为了一个热门话题。QT（Qt是一种跨平台C++开发框架）能够为深度学习模型提供推理支持，这对于开发者在实际应用中实现模型的无缝集成具有重大意义。随着深度学习技术的发展，结合QT进行推理的需求愈发明显，本文将围绕“QT深度学习推理”展开，探讨其技术定位、架构对比、特性分析、实战对比、选型指南以及生态扩展等方面。
## 技术定位
在进行技术定位时，我们
# 深度学习推理阶段入门指南
在深度学习中，推理阶段（Inference Phase）是指使用训练好的模型来进行预测或输出的过程。对于刚入行的小白来说，理解和实施这一阶段是非常重要的。我们将通过简单的步骤和代码示例，帮助你掌握推理阶段的实现。
## 推理阶段流程
下面是推理阶段的基本流程：
| 步骤 | 描述
# Java深度学习推理
深度学习是机器学习的一个重要分支，广泛应用于图像识别、自然语言处理和自动驾驶等领域。虽然深度学习通常与Python紧密相连，但Java同样可以用于深度学习推理，尤其是在大型企业环境中。本文将介绍Java深度学习推理的基本流程，并附带相应的代码示例。
## 什么是推理？
推理是指使用经过训练的模型对新数据进行预测的过程。简单来说，就是将一个输入（例如一张图片）输入到训
原创
2024-09-14 06:41:24
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深度学习框架直接得到的模型太重,在移动端及CPU上直接部署不合适,因此将训练出的模型通过推理框架部署. 推理框架包括:模型优化器和推理引擎两部分. 推理框架选择: 带GPU的桌面系统，用TensorRt. nvidia自家的，还有量化 手机上选择，Tvm ,ncnn等arm opencl的优化成果。
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2020-11-04 20:01:00
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深度学习推理镜像是现代机器学习应用中至关重要的一部分。随着技术的不断发展，开发者需求一个高效的方式来部署和运行深度学习模型。本文将详细探讨如何解决“深度学习推理镜像”问题，通过分析相关的技术原理、架构，以及源码实现，进一步优化性能和功能扩展。
### 背景描述
在过去的几年里，深度学习已经成为了人工智能应用的先锋。根据研究显示，截至2023年，深度学习推理的市场预计以超过30%的年增长率发展。
# 深度学习模糊推理入门指南
深度学习模糊推理是一种结合了模糊逻辑与深度学习的技术，用于处理不确定性和模糊性问题。在本篇文章中，我们将介绍如何实现这一技术，并提供详细步骤及代码示例，保证你能够轻松上手。
## 流程概述
为了实现深度学习模糊推理，我们可以将流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录第三章 判别域代数界面方程3.1 用判别域界面方程分类的概念1.分类的基本原理2.判别函数3.线性可分的定义4.分类方法的基本技术思路3.2 线性判别函数两类问题多类问题1.$\omega_i/\bar\omega_i$两分法（第一种情况）2.$\omega_i/\omega_j$两分法（第二种情况）3.没有不确定区域的$\omega_i/\omega_j$两分法（第三种情况）小结3.3
经过了十几年的发展，推荐系统在互联网行业已经变得越来越流行。从早年没有一个合适的产品形态，到如今在今日头条和抖音等商业产品中发挥重要作用，推荐系统已经越来越受到互联网公司和研究界学者的重视。早年的推荐算法主要是各种单模型，例如逻辑回归、协同过滤、矩阵分解等等。后来推荐算法演化成了混合模型，例如 GBDT + LR , GBDT + FM 等。而随着深度学习的崛起，深度神经网络越来越深刻地影响了推荐
1. 背景需求：针对视频形式的数据输入，对每一帧图像，有多个神经网络模型需要进行推理并获得预测结果。如何让整个推理过程更加高效，尝试了几种不同的方案。硬件：单显卡主机。2. 方案由于存在多个模型需要推理，但模型之间没有相互依赖关系，因此很容易想到通过并行的方式来提高运行效率。对比了如下几种方案的结果，包括：串行线程进程协程3. 实现3.1 整体流程配置了 4 个体量相近的模型。
为了屏蔽读取和解码
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2024-10-23 20:45:20
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目录专题一、贝叶斯理论专题二贝叶斯计算专题三、基于点的时空数据模型专题四、基于点的时空贝叶斯预测专题五、基于面数据的模型特别专题：栅格数据的空间分层模型及其应用其它统计分析相关推荐 时间－空间数据（以下简称“时空数据”）是最重要的观测数据形式之一，很多科学研究的数据都以时空数据的形式得以呈现，而科学研究目的可以归结为挖掘时空数据中的规律。另一方面
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2024-01-17 10:08:44
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在上一篇文章中，我们研究了处理非时间序列数据的模型。是时候转向其他一些型号了。在这里，我们将讨论深度顺序模型。它们主要用于处理/预测时间序列数据。简单递归神经网络（RNN）/ Elman网络简单的递归神经网络（也称为RNN）将时间序列问题视为计算机视觉的CNN。在时间序列问题中，您将一个值序列提供给模型，并要求其预测该序列的下n个值。RNN会遍历序列的每个值，同时建立对所见事物的记忆，这有助于它预
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2024-05-08 09:17:39
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一、背景 文章题目：《Deep Spatio-Temporal Wind Power Forecasting》文献下载地址：2109.14530.pdf (arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/2109.14530.pdf  
写在前面由于实习的第一个横向是“传统视觉+GUI”于是实习方向也基本往这个方向进行虽然自己使用的是Mac，要考虑客户使用，只好在Windows虚拟机环境下进行环境搭建传统视觉有两大图像处理库：OpenCV和HalconOpenCV直接基于C++，主要是底层的算法，性能好，比较难Halcon更注重应用，简单而适合快速开发，有自己的一套语言，但能自动转换成C++/C#进行部署嵌入此文介绍Windows
# Python深度学习推理加速指南
在深度学习中，推理指的是使用训练好的模型进行预测的过程。为了提高推理的速度，我们可以通过多种方式来加速模型的执行。本文将系统地指导你实现“Python深度学习推理加速”，并介绍每一步的具体操作。
## 推理加速的流程
下面是实现推理加速的步骤：
| 步骤 | 内容 |
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Hi！我是Duoni！目录?缺省参数?全缺省参数?半缺省参数?杂谈浅解?函数重载?函数重载实现原则?缺省参数缺省参数是指：当调用处函数传参为空时，函数体部分则使用函数声明处的缺省值执行函数运算。void Def_num(int val = 1)//缺省参数
{
std::cout << val << std::endl;
}
int main()
{
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2024-10-26 09:20:44
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