一.概述 首先我们要区分同步复位信号和异步复位。1.异步复位 复位信号和clk无关，是作为敏感参数放在参数列表中的，即作为触发条件使用。寄存器使能了CLR端（FDCE）。但是异步复位在释放时，如果释放时间正好在建
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2024-07-09 08:27:05
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今天主要跟大家介绍一篇关于自适应测评（CAT）的文章，基于贝叶斯网络模型的自适应测评 文章标题：Bayesian Network Models for Adaptive Testing1、Abstract使用贝叶斯网络来创建测试人类的模型 提出了几种不同的贝叶斯网络，并通过交叉验证对它们进行了测试和比较2、Introduction2.1、CAT–计算机自适应测评传统的测评方式：就是一张考试卷，所有
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2024-04-16 10:24:29
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目录1.写在前面2.Seq2Seq 模型3.NLP中注意力机制起源4.NLP中的注意力机制 5.Hierarchical Attention6.Self-Attention7.Memory-based Attention 8.Soft/Hard Attention9.Global/Local Attention10.评价指标11.写在后面12.参考文献写在前面近些年
L1自适应背景L1自适应控制算法是一种快速鲁棒的自适应控制。该算法实际上是模型参考自适应控制进行了改进，通过在控制律设计环节添加了一个低通滤波器，保证了控制律和自适应律设计的分离。 L1自适应系统机构及预备知识L1自适应控制系统结构： L1自适应控制系统可分为：被控对象、状态预测器、自适应律、控制律 被控对象：采用状态空间形式表达，其中w、θ等为参数不确定性 状态预测器：数学模型如上图所示，其中
Adaptive Laplace Mechanism: Differential Privacy Preservation in Deep Learning 对自适应拉普拉斯机制的理解 给定具有模型参数θ的损失函数F(θ)，通过在T随机训练批次上应用SGD算法来优化D上的损失函数F(θ)来训练网络。在每个训练步骤中，使用单个训练批次L。批次L是D中的随机训练样本集，具有预定义的批量大小| L |。
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2023-05-26 13:05:10
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当时在做路径跟踪、路径规划时，使用了MPC，通过项目的应用，对于MPC建立了一定的认识，但是一段时间过去后，认知又渐渐模糊了，当时学习过程中也是看了许多人的blog及代码才弄清楚，这里试图从理论到实践，对MPC进行一次回顾整理。项目为Udacity的MPC课程，详细代码见 https://github.com/wisdom-bob/ipopt_MPC 。什么是MPC模型预测控制（Model Pre
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2024-05-13 13:57:24
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自适应控制自适应控制所讨论的对象，一般是指对象的结构已知，仅仅是参数未知，而且采用的控制方法仍是基于数学模型的方法但实践中我们还会遇到结构和参数都未知的对象，比如一些运行机理特别复杂，目前尚未被人们充分理解的对象，不可能建立有效的数学模型，因而无法沿用基于数学模型的方法解决其控制问题，这时需要借助人工智能学科，也就是智能控制自适应控制与常规的控制与最优控制一样，是一种基于数学模型的控制方法自适应控
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2024-04-08 12:19:44
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本文记录了如题所述的三个概念的学习笔记，更新于2019.06.05。 文章目录域自适应注意力机制知识蒸馏 域自适应域自适应学习（Domain Adaptation Learning）能够有效地解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题。在传统的机器学习算法中，通常假设训练样本和测试样本来自同一概率分布，然后设计相应的模型和判别准则对待测试的样例的输出进行预测。但是，很多场景下是不满足这个概率分
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2024-08-01 10:54:38
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多元自适应回归样条模型（MARS）是一种灵活而强大的非参数回归技术，适合处理多变量数据。它通过在数据中建模不同的“分段”关系来捕获复杂的非线性模式。在本文中，我们将探讨如何用 Python 实现多元自适应回归样条模型，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和最佳实践等内容。
## 备份策略
在数据处理与建模过程中，确保数据的安全和可恢复性至关重要。以下是构建高效备份策略的流程图
这幅图是域适应非常有名的一篇论文中的插图，被很多文章转载。什么是领域自适应？ Domain Adaptation是迁移学习中很重要的一部分内容，目的是把分布不同的源域和目标域的数据，映射到一个特征空间中，使其在该空间中的距离尽可能近。于是在特征空间中对source domain训练的目标函数，就可以迁移到target domain上，提高target domain上的准确率。 上面的图主要的思想
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2024-07-20 07:56:59
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1、使用meta标签：viewportH5移动端页面自适应普遍使用的方法，理论上讲使用这个标签是可以适应所有尺寸的屏幕的，但是各设备对该标签的解释方式及支持程度不同造成了不能兼容所有浏览器或系统。viewport 是用户网页的可视区域。翻译为中文可以叫做"视区"。手机浏览器是把页面放在一个虚拟的"窗口"（viewport）中，通常这个虚拟的"窗口"（viewport）比屏幕宽，这样就不用把每个网页
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2023-09-27 13:28:03
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1.什么是响应式布局响应式布局就是实现不同屏幕分辨率的终端上浏览网页的不同展示方式。通过响应式设计能使网站在手机和平板电脑上有更好的浏览阅读体验。换句话说就是一个网站能够兼容多个终端，而不是为了每一个终端做一个特定的版本。2.什么是自适应式布局：自适应布局就是指能忘了使网页自适应的显示在不同大小终端设备上的新网页设计方式及技术，它需要开发多套界面来适应不同的终端。 二：响应式布局与自适应布局的区别
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2023-07-10 17:27:26
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最近有了解到百度无人驾驶Apollo项目中的横向控制有用到MRAC(Model Reference Adaptive Control)，于是便详细研究了一下这个控制方法，在此总结一下心得。什么是MRACMRAC控制系统的基本结构图如下所示：它由两个环路组成，由控制器和受控对象组成内环，这一部分称之为可调系统，由参考模型和自适应机构组成外环。实际上，该系统是在常规的反馈控制回路上再附加一个参考模型和
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2023-12-19 19:31:58
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探究算法细节，深入了解算法原理 自适应提升算法AdaBoost1. Boosting算法原理1.1 Boosting原理1.2 Boosting方法的4个问题2. AdaBoost二分类问题算法流程*3. AdaBoost多分类问题4. AdaBoost回归问题算法流程5. AdaBoost分类问题的损失函数优化5.1 AdaBoost算法名称由来5.2 损失函数的定义5.3 损失函数的优化6.
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2024-04-25 10:47:09
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当前主流的实现小样本音色克隆的可靠方式是说话人自适应(speaker adaption)技术，该技术通常通过在预训练的多说话人文语转换 (TTS) 模型上使用少量的目标说话人数据进行微调而获得目标说话人的TTS模型。在这一任务上已经有很多相关工作，然而很多时候说话人自适应模型需要运行在手机等资源有限的设备上，需要轻量化的方案。近期，由西工大音频语音与语言处理研究组 (ASLP@NPU) 和腾讯 C
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2023-12-27 17:02:20
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在应用服务器参数自适应调整中使用Model Predictive control的意义简述 在自适应系统中，使用模型预测控制进行参数调整的意义主要在于有效处理了系统中可能存在的噪声、干扰等不确定性问题，主要在于两个方面，其一在于其在求解复杂带约束且时间无穷的最优化问题采取的思路能够有效处理不确定性，其二在于利用控制理论中的反馈校正来解决现实系统中
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2024-04-22 13:58:23
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我们在写页面的时候经常会遇到需要图片
自适应 容器大小这样的情况，下面说明一下怎样去实现这样一个效果。<div>
<img src="1.jpg" alt="">
</div>假设这里的图片大小为200x200pxdiv {
width: 400px;
height: 400px;
border: 1p
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2023-07-25 16:55:08
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# 如何在Python中实现自适应Lasso回归
Lasso回归是一种线性回归方法，它利用L1正则化来处理特征选择的问题。自适应Lasso则是在Lasso的基础上，修正了系数的选择偏差，能够更好地保留有用特征。下面是实现自适应Lasso回归的流程，我们将通过几个步骤来实现这一模型。
## 实现流程
我们可以将实现自适应Lasso回归的步骤整理成一个表格：
| 步骤 | 描述
Adapative Instance Normalize1. AdaIN简介2. 相关工作与背景2.1 批归一化 Batch Normalization2.2 实例归一化 Instance Normalization2.3 条件实例归一化 Conditional Instance Normalization3. AdaIN（自适应实例规范化）4. 模型构建4.1 结构4.2 训练5. PyTor
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2024-04-06 00:25:04
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3.1.1 适应滤波基础知识3.1.1.1自适应算法的三个基本要素3.1.1.1.1 最小化算法通过自适应参数集迭代使得目标函数最小化的方法步长或者修正项 旨在使目标函数 最小化。 3.1.1.1.1.1 牛顿方法寻找目标函数二阶近似的最小值。牛顿方法要求在任意点存在一阶和二阶导数，并且其函数值也存在。 3.1.1.1.1.2 准牛顿方法通过递推计算来估计黑塞矩阵的逆矩阵，使得
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2024-08-30 16:29:01
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