框架设计前言目标群众基本概述基础设计信息结构与流程用法Hello World工厂服务属性播放列表滤镜附加滤镜介绍混合(混合过渡)多轨道与过渡 前言MLT是为电视广播设计的开源多媒体框架。严格来说，它为使项目包含新的音视频源、 滤镜、场景过渡和播放设备提供了可插拔式的架构。本框架为使用了MLT的服务或应用程序提供了结构体系与实用功能。就框架本身而言，它只提供了为管理资源，如内存，属性，动态对象加载
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2023-08-15 16:17:54
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文章目录一、背景二、方法三、效果 论文：Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improvesemi-supervised deep learning results代码：https://github.com/CuriousAI/mean-teacher一、背景本文的目标是在学生模型和教
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2024-08-26 09:57:24
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Apache MINAApache Mina是一个网络应用程序框架，能够帮助用户开发高性能和高伸缩性网络应用程序的框架。它通过Java nio技术基于TCP/IP和UDP/IP协议提供了抽象的、事件驱动的、异步的API。Apache MINA 也称为:● NIO 框架库● 客户端服务器框架库● 一个网络套接字库MINA虽然简单但是仍然提供了全功能的网络应用程序框架：● 为不同的传输类型提供了统一的
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2023-07-18 10:56:09
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摘要K-means算法是一种非常流行的无监督学习方法，主要应用于聚类问题。本篇博客将详细介绍K-means算法的原理、优缺点及实际应用场景。算法原理K-means算法的核心思想是将数据划分为K个独立的簇(cluster)，使得每个簇内的数据点距离尽可能小，而簇与簇之间的距离尽可能大。下面是K-means算法的具体步骤：初始化：选择K个数据点作为初始质心（centroid），这些质心可以是随机选择的
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2023-07-05 23:29:41
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本文先整体介绍 K-Means 算法的原理及特点，然后从模型、策略、算法三个要素切入介绍这个聚类算法，紧接着讲了几点 K-Means 算法缺点的解决方案；之后从 UDF 和框架两方面给出 K-Means 在 Python 中的实现方法；最后引入一个实际案例进行实操。一、K-Means 概要K-Means 是基于样本集合划分的聚类算法。它将样本集合划分为 k 个子集，构成了 k 个类，并将 n 个样
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2023-08-31 12:59:30
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技术关键词：mesa、OpenGL、dri、gpu、kmd、xsever目录一、mesa概述二、mesa架构1. 架构设计2. 模块划分三、mesa与linux图形系统中的其他模块的关系四、mesa的编译五、链接资源总结一、mesa概述 mesa是OpenGL、OpenGL ES、Vulkan
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2023-08-15 17:41:20
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在Ubuntu 15.10搭建MEAN开发环境作者：chszs，未经博主允许不得转载。
原创
2015-12-02 14:06:27
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精通 MEAN: MEAN 堆栈端到端地开发现代的、全堆栈的二十一世纪 Web 项目Web 开发专家 Scott Davis 将在一个包含 6 篇文章的文章系列中，使用 MongoDB、Express、AngularJS 和 Node.js 构建一个现代的 Web 应用程序。本文是该文章系列的第一篇文章，其中包含一些演示和示例代码，并对创建一个基础的 MEAN 应用程序进行了完整介绍。您还将了解
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精选
2015-10-07 21:14:10
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1.总体架构图 上图修改自Apache Mesos网站上的图片，如图所示，Mesos实现了两级调度架构，它可以管理多种类型的应用程序。第一级调度是Master的守护进程，管理Mesos集群中所有节点上运行的Slave守护进程。集群由物理服务器或虚拟服务器组成，用于运行应用程序的任务，比如Hadoop和MPI作业。第二级调度由被称作Framework的“组件”组成。Framework包括调度器（S
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2023-07-13 16:33:51
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原博文2018-04-20 16:07 −a=np.array([[[1,1],[2,2],[3,3]],[[4,4],[5,5],[6,6]],[[7,7],[8,8],[9,9]],[[10,10],[11,11],[12,12]]]) print a print a.shape b=a.mean(0).shape c=a.mean(1...相关推荐2019-12-03 19:46 −#创建n
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2024-04-28 16:35:27
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Probability and Statistics > Moments > History and Terminology > Disciplinary Terminology > Biological Terminology > History and Terminology > Discipl
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2016-12-30 13:50:00
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1.背景网络的 depth 很重要Is learning better networks as easy as stacking more layers? 问题：梯度消失/爆炸阻碍收敛。 解决：添加 normalized initialization和 intermediate normalization layersdeeper networks degradation problem：dept
1 K-Means算法介绍1.1 K-Means算法推理1.2 K-Means算法流程1.3 K-Means算法特点与K值的确定1.3.1 K-Means算法特点2 K-Means算法Python程序实现3 Scikit-learn实现K-Means++聚类4 总结 # 只需 shift+回车 运行本单元格，就可以让jupyter notebook宽屏显示
from IPython.core.d
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2024-05-14 19:12:15
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Mean-shift概述Mean-shift又称均值迁移算法，它是指在数据集中选定一个点，然后以这个点为圆心，为半径，画一个圆(二维下是圆)，求出这个点到所有点的向量的平均值，而圆心与向量均值的和为新的圆心，然后迭代此过程，直到满足一点的条件结束。Mean-shift向量计算公式为： 其中： 用核函数来衡量每个样本的贡献，计算公式为： 图解过程：
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2023-11-30 18:56:52
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K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 算法原理： 首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将
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2023-11-24 13:15:58
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当我们开始精通编程语言时，我们不仅希望实现最终目标，而且希望使我们的程序高效。在这个教程中，我们将学习一些Ipython的命令，这些命令可以帮助我们对Python代码进行时间分析。注意，在本教程中，我建议使用Anaconda。1.分析一行代码要检查一行python代码的执行时间，请使用%timeit。下面是一个简单的例子来了解它的工作原理：#### magics命令%timeit的简单用
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2023-07-06 17:07:21
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mean()函数功能：求取均值 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例：axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵举例：>>> import numpy as np>>> num1 = n
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2023-05-31 00:00:05
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一：背景引入 机器学习领域需要对数据进行操作，其中有两个常见的操作：聚类和分类。聚类属于物以类聚，寻求数据内部的联系，原始的数据是没有任何标记的，仅仅是一堆数据，名曰无监督学习，就是无标签，比如k-means 算法；而分类属于近朱者赤，数据是有标记的，名曰有监督学习，比如KNN算法。正常的步骤是先聚类再分类。二：k-means 原理
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2023-09-15 22:13:31
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