简介 ORB的全称是ORiented Brief，是文章ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF中提出的一种新的角点检测与特征描述算法。实际上，ORB算法是将FAST角点检测与BRIEF特征描述结合并进行了改进。ORB算法 在上一篇文章《
python 分类预测模型特点1 聚类分析（1）K-Means聚类算法-数据类型与相似性的度量 对于连续属性，通常将其进行零-均值规范，再进行距离计算度量样本之间的相似性最常用的是欧几里得距离、曼哈顿距离等--针对文档数据将文档数据整理成文档-词矩阵格式，相似度为：-目标函数使用误差平方与SSE作为度量聚类质量的目标函数，选择聚类结果最小的#K为聚类簇的个数；e
0 实验环境CPU ：龙芯3A5000
操作系统 ：Loongnix Server 8.4module-build工具在编译module stream时依赖到mock和rpkg，所以需要在系统中先安装这两个软件包。其中mock工具的使用可以参考mock知识点1。rpkg可以参考rpkg使用帮助。1 module-build1.1 module-build简介软件包主页：https://github
一、前言 一直在vue的门边徘徊的小菜鸟终于下定决心来继续深入学习啦（??????????），小菜鸟公司用的技术栈有点年纪了(ExtJs),但是对于后台管理系统来说功能还是很齐全的，优点很多，缺点也多（不褒不贬）,想了解的小伙伴可以去了解下哈（可能不多???）。好了，不说废话了，小菜鸟正式开始干活了。?????????? 二、踩坑成长史 1、首先搭建属于小菜鸟的项目工程 初始化：(环境配置：nod
Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering
https://github.com/facebookresearch/DPR摘要开放域问题回答依赖于有效的段落检索来选择候选上下文，其中传统的稀疏向量空间模型，如TF-IDF或BM25，是事实上的方法。作者表明检索实际上可以单独使用密集表示来实现，其中embedding是通过简单
论文标题： ROCKET: exceptionally fast and accurate time series classification using random convolutional kernels 论文链接： https://www.xueshufan.com/publication/3042807565 代码链接： https://github.com/angus924/ro
我们下载下来的预训练的bert模型的大小大概是400M左右，但是我们自己预训练的bert模型，或者是我们在开源的bert模型上fine-tuning之后的模型的大小大约是1.1G，我们来看看到底是什么原因造成的，首先我们可以通过下一段代码来输出我们训练好的模型的参数变量。 下面这段代码可以输出我们下载的官方预训练模型的参数变量import tensorflow as tf
from tens
前几篇博客简单的介绍了EJB，下边我们来说一下我们该如何搭建一个EJB框架。本人搭建框架使用的Myeclipse10+jboss6.0。搭建这个框架只需要你的IDE支持EJB就可以了，但是并不是所有的服务器都支持EJB，Tomcat就不支持EJB的部署，而weblogic，WebSphere，JBoss都是支持的，因为JBoss是开源免费的的，所以我选择的服
最近项目需要用来Ember，又要开始新的学习了，由于网上资料比较少，可以找到的基本都是英文，因此，这里对Ember官方网站的Guide进行边看边翻译，以方便自己深化理解。开始学习Ember，你必须了解下面列举的一些核心概念。Ember.js的设计目的是帮助开发者创建任意规模的Web应用，并使它的性能可以和本地App相媲美。为了这个目标，我们需要新的工具和新的概念。我们花了很多时间研究一些本地App
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2024-10-13 17:28:54
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作为一个豆瓣fm的忠实用户，被豆瓣fm与音乐不期而遇的理念深深吸引。 最近豆瓣推出升级到PRO享受更高品质音乐的服务，升级后确实质量提升明显。但是有个功能仍然没有提供，那就是无法下载喜欢的歌曲。 在对豆瓣fm网页经过一番研究之后，决定做个下载当前歌曲的Chrome插件，只是方便自己下载喜欢的音乐,不喜勿入。第一步：找到资源用chrome的开发者工具打开douban.fm首页，通过chrome开发者
文/余立华为企业网络产品线数据中心网络领域总经理SDN，在经历了犹豫彷徨、百家争鸣之后，目前已成为企业CTO的坚定选择。SDN时代的网络展现出两面性：一方面让客户使用更加简单，另一方面却让运维更加复杂。而当前，整个行业的目光多聚焦在前者而忽略了后者。随着SDN的部署如火如荼，一丝忧患也隐隐浮现。2015年12月，管理行业研究机构EMA（Enterprise Management Associate
图的遍历：从图的任意一个顶点出发，按照某一种次序，对图中的所有顶点访问一次并且只能访问一次。遍历经常用两种方法：广度优先遍历和深度优先遍历。 广度优先遍历：类似于树的按层次遍历的过程。假设从图中某顶点v出发，在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先于“后被访
基于MPSOC XCZU15EG-2FFVB1156I的16路万兆千兆智能网关卡一、板卡概述 本板卡系我司自主研发，基于Xilinx Zynq Ultrascale+ MPSOC系列SOC XCZU15EG-FFVB1156架构，搭载两组64-bit DDR4，每组容量32Gb，高可稳定运
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2024-06-22 13:07:57
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【简介】使用 Active Directory(R) 域服务(AD DS) 服务器角色，可以创建用于用户和资源管理的可伸缩、安全及可管理的基础机构，并可以提供对启用目录的应用程序的支持。 切换管理员帐号 前面
2.2 数据操作在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。Tensor和Numpy的多维数组非常类似。然而，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使得Tensor更加适合深度学习。‘tensor’这个单词一般可翻译为“张量”，张量可以看作是一个多维数组。标量可以看作0维数组，向量可以看作1维张量，矩阵可以看作是二维张量。2.2.1 创建Tensor创建
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2024-07-18 07:46:26
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花了一周时间细细地对看了ldd3的中文和英文版的《The Linux Device Model》一章，现做以下学习笔记：一、概述为什么需要一个设备模型？就是为了统一 获取系统信息的 数据结构系统。而且此数据结构系统要支持多种功能特性。目前设备模型能够支持的特性和任务n 电源管理和系统关机n &
获取机器特征
获取机器特征
以下代码可以取得系统特征码（网卡MAC、硬盘序列号、CPU ID、BIOS编号）
BYTE szSystemInfo[4096]; // 在程序执行完毕后，此处存储取得的系统特征码 UINT uSystemInfoLen = 0; // 在程序执行完毕后，此处存储取得的系统特征码的长度 // 网卡 MAC 地址，注意: MAC 地址是可
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2021-07-22 11:07:16
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低压配电线路作为配电网络中主要的一部分，在其运行的过程中直接影响着人民的生命财产安全。配电线路是电力输送的终端，对于提高电力质量有着至关重要的作用。但由于配电线路走径的复杂性，人为因素和设备因素，都会给低压配电设备造成使用故障，从而影响人们的工作和生活。一、低压配电设备的常见故障分析 就目前我国低压配电设备的一些常见故障分析来看，具体原因有以下3个方面：1.人为因素所造成的配电设备故障从技术与安全
# PyTorch 获取特征的简单指南
在深度学习领域，特征提取是一个重要的环节。通过提取图像、文本或其他类型数据的特征，我们可以得到更具代表性的信息，从而为后续的模型训练提供基础。在本文中，我们将探索如何使用 Python 的深度学习库 PyTorch 来获取特征，并提供代码示例帮助你快速掌握这一技能。
## 什么是特征提取？
特征提取是机器学习和深度学习中的一项技术，它的目标是从输入数据
1.相关概念：Data：是数据库中存储的基本对象，是描述事物的符号记录。DataBase：数据库，是长期存储在计算机内、有组织、可共享的大量数据的集合。DBMS:数据管理系统，是用户应用程序与操作系统之间的一层数据管理软件，是数据库系统的核心组成。为用户或应用程序提供访问数据库的方法，包括：DDL(数据定义语言)、DML(数据操纵语言)、数据组织、存储。DBS:数据库系统，一般包括DB、DBMS和
