谷歌浏览器 Google Chrome 完全免费，跨平台支持 Windows、Mac 和 Linux 桌面系统，同时也有 iOS、Android 的手机版/平板版，你几乎可以在任何智能设备上使用到它。如果要用一句话来描述 Chrome 就是——目前世界上最好的浏览器，没有之一！由于 Chrome 性能强劲、流畅快速、安全稳定、干净无杂质、使用体验佳
1.引言本章介绍了一种灵活的，广泛应用的草模拟。该方案渲染的草不仅生长得自然，也能够逼真地在风中舞动，而且性能很高。2.概述首先，需要意识到，对单个草叶的细节建模意义不大，因为那样大片草地需要的多边形数目会太多。所以，我们必须建立一个符合以下条件的简单而有用的替代方案：许多草的叶片必须由少数多边形表示。草地必须从不同的视线看起来显得密集。而要做到让场景不依赖于摄像机的位置和方向，可以把一些草叶组合
使用确定性策略梯度玩乒乓球,网上很多案例抄写下来,实际使用发现都无法收敛,花了很多时间纠错,然后从parl提供的代码作为核心参考,收集了其他案例中的优点,自己在tensorflow2中实现了算法,并测试成功收敛 0.99累计奖励 + 0.01 最新奖励 = -1.0 时的训练结果图片 环境:CPU: AMD Ryzen 9 5900XGPU: NVIDI
使用确定性策略梯度玩乒乓球,网上很多案例抄写下来,实际使用发现都无法收敛,花了很多时间纠错,然后从parl提供的代码作为核心参考,收集了其他案例中的优点,自己在tensorflow2中实现了算法,并测试成功收敛 0.99累计奖励 + 0.01 最新奖励 = -1.0 时的训练结果图片 环境:CPU: AMD Ryzen 9 5900XGPU: NVIDI
转载
2024-10-11 19:05:28
53阅读
文 / Google AI Quantum 团队研究员 Paul V. KlimoGoogle AI Quantum 团队的研究领域之一是基于超导电路构建量子处理器，这是实现量子比特 (qubit) 时很有吸引力的候选方案。虽然超导电路展现出顶级性能，并可扩展至由数十个量子比特组成的较小处理器，但还有一个难题尚未解决，即如何稳定量子处理器的性能，因为其性能会出现波动，且无法预测
转载
2024-08-03 19:32:59
77阅读
主要参考的GPU配置博客是自己使用的caffe工程是：微软提供Windows工具包(caffe-master)：https://github.com/Microsoft/caffe 百度云下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1hs8ngpA 密码：ith01. 安装cuda是英伟达推出的GPU加速运算平台cuda7.5,已经安装过的忽略
# 如何在Android中实现频谱波动图
在Android应用中实现频谱波动图的功能，可以让你的应用展示音频数据的视觉效果，对开发者来说是一个很有趣的项目。本文将详细介绍如何实现这一功能，并逐步引导你完成整个过程。
## 整体流程
在开始之前，我们可以将整个过程分为几个步骤，以便更清晰地理解。以下是实现频谱波动图的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1
python爬虫应用是自己最早涉及的模块，但那时还没接触到博文，现在进行简单回顾。 本案例是在微博上获取有关国庆六十周年的相关信息。首先要获取有关国庆的相关搜索关键词，当时有一个“新时代专栏”,代码如下：#encoding:utf-8--
from lxml import etree
import time
import requests
class WEIBO():
cookie={
# 实现Android声音波动图教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作) --> B(获取音频数据)
B --> C(处理音频数据)
C --> D(绘制声音波动图)
```
## 2. 步骤说明
| 步骤 | 内容 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备工作：包括创建Android项目、准备声
原创
2024-04-26 07:13:40
153阅读
# Android 语音波动图的科普与实现
在现代智能设备中，语音识别与处理的技术日渐成熟。Android 设备通过音频波动图（或称频谱图）展示声音数据，这帮助开发者更好地理解和利用音频信息。本文将探讨如何在 Android 应用中实现语音波动图，并提供代码示例，加深对这一技术的理解。
## 语音波动图是什么？
语音波动图是声音经过处理后以视觉形式呈现的一种图形。它通常显示声音的振幅、频率和
原创
2024-10-12 04:29:38
43阅读
深度学习GPU使用率波动是一个普遍的挑战，影响着训练效率和模型性能。以下是我整理的相关解决方案，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和迁移方案，帮助理解如何有效管理和优化GPU使用率。
## 备份策略
首先，我们需要确保有一个可靠的备份策略，以保护我们的模型和数据。备份流程包括以下步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[启
在进行深度学习模型训练时，GPU利用率经常会出现波动现象。这种波动不仅影响训练的效率，还可能导致学习过程中的不稳定。本文将详细记录解决深度学习GPU利用率波动问题的整个过程，这将包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和迁移指南。
## 环境预检
在开始之前，确保你的系统满足以下要求：
| 组件 | 要求 |
|--------------
注意：心电信号≠心跳信号房颤心电图特点：心房活动包括多个凹形小波，心脏收缩约为每分钟400+下 。通常显示体表心电图不规则波动（f 波），V1中最明显；P波缺失 ，室性心律完全异常，f波并一定能看到（图1），特别是当AF长期存在的情况，QRS 波群可能变宽（偏离正常位置或束支传导阻滞）。可能由风湿性二尖瓣疾病、IHD、高血压、病态窦房结综合征、酒精、甲状腺机能亢进、房间隔缺损和特发性心房颤动引起
转载
2023-10-16 22:47:09
315阅读
拿到一个数据我们首先想到的是绘制散点图查看数据的基本分布情况，那么在Python.pandas中，如何绘制散点图呢？散点图的缺陷是什么，为什么要绘制抖动图呢？先引入相应的模块读取数据到数据框df打印出前5行数据，可以看到有两列数据，分别是 孩子的身高和父母的身高先绘制一个散点图，x轴为孩子的身高，y轴为父母的身高，将绘制得到的图片保存在D盘下的plot.png文件我们可以看到得到的图片是酱紫的，由
转载
2024-04-28 12:12:57
26阅读
波形图反映各质点在同一时刻不同位移的曲线，叫做波的图像，也叫做波形图。波形图用于显示测量值为均匀采集的一条或多条曲线。波形图仅绘制单值函数，即在y=f（x）中，各点沿x轴均匀分布。例如一个随时间变化的波形。波形图可显示包含任意个数据点的曲线。波形图接收多种数据类型，从而最大程度地降低了数据在显示为图形前进行类型转换的工作量。频谱图信号频率与能量的关系用频谱表示。以横轴纵轴的波纹方式，记录画出信号在
转载
2023-11-03 07:04:08
109阅读
背景和需要解决的问题：上游服务生产大量的文章爬虫数据，下游Puppeteer服务需要处理这些数据，转换成格式化的标准文章。之所以使用Puppeteer服务来产生标准化文章是因为只有浏览器才能比较精准的解析css，而我们需要提取出关键的样式再赋予标准化的格式，比如加粗，加斜，或者居中，大小号字体等。任务处理比较多，QPS需要达到50-200。首先，你需要先对Puppeteer有一个简单的认识，它的官
# 深度学习中的GPU使用率波动问题
在深度学习的训练过程中，我们常常会发现GPU的使用率存在较大的波动。这种现象不仅影响了训练效率，还可能导致训练时间的延长。那么，为什么会出现这种波动呢？本篇文章将探讨GPU使用率波动的原因，并给出一些优化措施，以提高GPU的利用率。
## 一、GPU使用率波动的原因
GPU使用率波动通常源于以下几个方面：
1. **数据加载**：数据预处理和加载过程可
在使用 mmdetection 进行深度学习训练时，常常会遇到 GPU 使用率波动的问题。这种波动不仅可能导致训练效率低下，甚至会影响模型的收敛效果。因此，本篇文章将深入探讨如何应对 mmdetection 深度学习 GPU 使用率波动的问题，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和扩展阅读等。
## 备份策略
为了有效管理深度学习模型的训练过程，我们需要建立合理的备份策略，以
作者：binn.wong本篇文章介绍使用matplotlib绘制雷达图。雷达图也被称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，是一个不规则的多边形。雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标，应用场景非常多。一、matplotlib绘制圆形雷达图# coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
results = [{"
转载
2023-08-09 14:08:37
170阅读
前言在可视化开发中，无论是2d（canvas）开发还是3d开发，线条的绘制应用都是比较普遍的。比如绘制城市之间的迁徙图，运行轨迹图等。本文主要讲解的是Three.js中三种线条Line，LineLoop，LineSegments之间的区别，每种线条的原理和对应参数的含义，以及如何选择使用场景等问题。Three.js中提供了两种线条材质，分别是LineBasicMaterial和LineDashed
