目录1 博客内容2 信号输入3 过程计算4 信号输出5 运行结果 1 博客内容Simulink搭建模型的一个细节，用到的时候记不清。这里文字记录，方便同行的人参考。模型搭建的原理比较简单：输入功率=速差*扭矩/9550、流体润滑油散热功率=C1m1△T1、部件材料吸收热量=C2m2△T2，适合入门阶段了解。 0. 模型总体概览 &nbs
原理温度是表征物体冷热程度的物理量,它可以通过物体随温度变化的某些特性（如电阻、电压变化等特性）来间接测量，通过研究发现，金属铂(Pt) 的阻值跟温度的变化成正比,并且具有很好的重现性和稳定性，利用铂的此种物理特性制成的传感器称为铂电阻温度传感器RTD(Resistance Temperature Detector )，通常使用的铂电阻温度传感器零度阻值为100Ω，电阻变化率为0.3851Ω/℃。
导读：基于学术界和工业界经验，爱奇艺设计和探索出了一套适用于爱奇艺多种业务场景的深度语义表示学习框架。在推荐、搜索、直播等多个业务中的召回、排序、去重、多样性、语义匹配、聚类等场景上线，提高视频推荐的丰富性和多样性，改善用户观看和搜索体验。本文将介绍爱奇艺深度语义表示框架的核心设计思路和实践心得。01背景英国语言学家 J.R.Firth 在1957年曾说过：" You shall know a w
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2024-06-02 19:52:45
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如何通过CPU温度来训练深度学习模型
在深度学习训练模型的过程中，CPU温度是一个非常重要的指标，过高的温度可能会导致计算机故障甚至损坏。因此，了解如何通过编程来监测CPU温度并及时采取措施是非常必要的。在本文中，我将介绍一种实现方法，并提供具体的代码示例和注释。
整体流程
下面是实现该功能的整体流程，我们可以通过一个简单的步骤表格来展示。
步骤 | 操作
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原创
2024-01-14 04:06:37
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文章目录什么是语义表示静态词向量动态词向量（上下文词向量）位置编码ERNIE的原理介绍神经网络上的改造辅助任务学习过程ERNIE的应用案例性能不敏感的场景：直接使用ERNIE 的模型蒸馏案例：搜索问答Query识别和QP匹配离线推荐 无监督文本的深度神经网络的出现，nlp领域又火了起来，深度神经网络大大提升了nlp任务的效果。虽然早期的网络也是基于上下文进行的向量建模，但是由于单向信息流的弊端
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2023-11-21 15:38:53
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声音识别入门经典模型实践-基于大数据训练CNN14网络实现食物咀嚼声音识别项目简介声音分类是指可以定制识别出当前音频是哪种声音，或者是什么状态/场景的声音。通过声音，人的大脑会获取到大量的信息，其中的一个场景是:识别和归类。如：识别熟悉的亲人或朋友的声音、识别不同乐器发出的声音、识别不同环境产生的声音，等等。我们可以根据不同声音的特征（频率，音色等）进行区分，这种区分行为的本质，就是对声音进行分类
文章目录0 简介1 VGG网络2 风格迁移3 内容损失4 风格损失5 主代码实现6 迁移模型实现7 效果展示8 最后 0 简介今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于深度学习卷积神经网络的花卉识别图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中，如图所示： 原图片经过一系列的特征变换，具有了新的纹理特征，这就叫做风格迁移。1 VGG网络在实现风格迁移之前，需要先简单了解一下VGG网络（由于VG
1 题目问题背景：仪器设备故障诊断技术是一种了解和掌握机器在运行过程的状态，确定其整 体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。仪器故障按照来源可分为外部型和内部型，其中外部型故障的产生多为静电放射、电磁辐射、雷暴天气、空气湿度过大等导致的电路损坏或传感器失灵，内部型故障多为齿轮破裂、电机短路等。油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等为其主要的诊断技术方
# 基于深度学习的语言模型及其应用
随着深度学习的发展，语言模型特别是在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。语言模型是一种概率模型，它对自然语言中的词序列进行建模，从而能够预测下一个词或一段文本的概率。深度学习方法可以显著提高语言模型的性能，尤其是基于神经网络的模型如 RNN（递归神经网络）、LSTM（长短时记忆网络）和 Transformer 等。
## 深度学习语言模型的基本原理
Abstract：网络中的入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）就如同物理世界的防盗自动警铃一样，对周围正在进行的各种活动进行监视。有两种模型，一种是基于主机的IDS，一种是基于网络的IDS。这两种模型比较相似，核心部件都是通信流收集器，分析引擎以及特征数据库。基于主机的IDS搜集本机的日志文件和其他关键文件，基于网络的IDS搜集的是流经本网段的所有数据包。
互联网时代最重要一点就是集中资源和精力去深化社交，而不是维持泛泛之交。社交广度到社交深度的转变最初腾讯的二度人脉 朋友的朋友==》扩展社交广度 思考： 但是，合作的本身是建立在一定的深度社交之上的。 交朋友越来越简单，但是距离确是越来越远。为什么？ 近年很多证据显示：社交生活的成功与否不在社交多少，而在深度。这里的深度社交，指的是社交活动和社交网络中获取信息的真实性，有效性，及时性，优质性。当然质
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2024-07-29 12:43:40
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# 基于深度学习的中文分词模型
中文分词是自然语言处理中的一个核心任务，特别是在中文文本处理中。不同于英文，中文的书写没有空格，导致分词成为一项复杂的任务。传统的分词方法如基于词典的分词和基于统计的分词已经不再满足现代应用的需求。随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的中文分词方法逐渐成为主流。
## 深度学习分词模型简介
基于深度学习的分词模型主要使用神经网络来学习分词任务。这些模型不仅
CRM(客户关系管理系统)多个层级的级别依次是：(1) 建立客户个人信息档案；(2) 建立客户消费行为档案；(3) 建立客户行为轨迹档案。 客户识别客户转化客户分类客户管理客户关系客户管理层级示意图 客户生命周期模型：潜伏期：当客户第一次访问你的网站或者第一次接触你的产品，这个生命周期就开始了，可以把这些客
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2024-10-23 20:45:57
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常用的模型降阶方法有集结法、摄动法、时间矩匹配法、Pade逼近法、连分式法、Routh逼近法、Pade-Routh逼近法时间矩匹配法：该方法基于匹配脉冲响应的时间矩原始模型与那些相同脉冲响应的降解模型相匹配缺点：匹配后的低阶系统模型的稳定性可能会使原来稳定的系统变为不稳定的系统clear all clc num1=[1 13 40] den1=[1 13 32 20] num2=[0.48 2]
普遍显卡和专业显卡的区别 普通显卡就是普通台式机内所采用的显卡产品，也就是DIY市场内最为常见的显卡产品。之所以叫它普通显卡是相对于应用于图形工作站上的专业显卡产品而言的，。普通显卡更多注重于民用级应用，更强调的是在用户能接受的价位下提供更强大的
# 技术黑板报 # 第十一期推荐阅读时长：15min前言时间序列建模历来是学术和工业界的关键领域，比如用于气候建模、生物科学和医学等主题应用，零售业的商业决策和金融等。虽然传统的统计方法侧重于从领域专业知识层面提供参数模型，比如自回归 (AR) 、指数平滑或结构时间序列模型，但现代机器学习方法提供了一种以纯数据驱动的方式对时间序列进行动态分析学习的方法。随着近年来数据可用性和计算能力的不断提高，机
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2023-09-06 17:02:20
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读书笔记《深入理解计算机系统》
PB14214061 张士龙
本周看的是优化的关于分支预测的部分以及存储器相关部分。关于分支预测第三章提到，现代处理器是通过流水线来提高性能，在流水线中，每一条指令处理需要一定的阶段，取指令，确定指令类型，内存读数据，进行运算，向内存写数据，更新程序计数器，因为这些步骤几乎是确定的，处理器会重叠连续指令的步骤来以提高性能，比如说，在进行上一条指令的运算部分时
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2023-12-21 12:57:26
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基于STM32的舱内温湿度显示设计本次设计使用正点原子的STM32F103ZET6精英开发板。 数据采集：温湿度传感器采用DHT11来采集湿度，使用DS18B20来采集温度。 显示：显示部分分为TFT-LCD显示和上位机Labview显示。本设计只供学习和交流不涉及商业用途。 文章目录基于STM32的舱内温湿度显示设计设计简介一、设计要求二、设计步骤1.DS18B20温度采集2.DHT11温湿度采
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2023-08-22 22:48:41
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DeepWalk问题提出：第一个无监督学习节点嵌入的算法。方法：构建临接表，使用random walk算法生成训练样本，采样同word2vec的训练方法。 Node2vec问题提出：DeepWalk采样使用random walk,无法融合有权图的边权重。方法：node2vec是一种综合考虑DFS邻域和BFS邻域的graph embedding方法。简单来说，可以看作是deep
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2023-11-14 14:14:09
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.env.development和.env.production文件是什么？.env.development 是开发环境下的配置文件 .env.production 是生产环境下的配置文件 如果这两个文件是空的，那么运行 npm run serve 时，process.env.NODE_ENV 的值默认就是 development；运行 npm run build 时，process.env.NO
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2024-10-14 13:35:28
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