PandasPandas是 Python下最强大的数据分析和探索工具。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在 Python中处理数据非常快速和简单。 Pandas构建在 Numpy之上,它使得以 Numpy为中心的应用很容易使用。Pandas的功能非常强大,支持类似于SQL的数据增、删、查、改,并且带有丰富的数据处理函数;支持时间序列分析功能;支持灵活处理缺失数据等。Pandas的安装相对来说比
转载
2024-09-19 12:12:02
22阅读
PowerDesigner的程序破解: 将破解文件pdflm15.dll复制到PowerDesigner的安装路径下。覆盖已有文件。PowerDesigner的类库的导入:将类库解压,然后打开文件夹将里面的所有类库复制到PowerDesigner的安装路径下。-----------------------------------介绍PowerDesigner的五种模型--------
caffe的model zoo里面有许多已有的模型,不仅有模型的prototxt,还有训练好的参数,可以下载来做fine tuning https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo 下载的方式有以下几种: 1.直接去这个网址下载:http://dl.caf
转载
2017-04-26 11:14:00
152阅读
2评论
基于蚁群算法的MTSP问题蚁群算法一、简介 20世纪50年代中期创立了仿生学,人们从生物进化的机理中受到启发。提出许多用以解决复杂优化问题的新方法,如进化规划、进化策略、遗传算法等,这些算法成功地解决了一些实际问题。而同时一种对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得出的仿生算法——蚁群算法也应运而生。二、思想与简易模型 现考察如下图所示的简单情况: 我们可以清晰的看到,在蚁穴和食物之间存在两条路径
在工作中遇到一个问题,实现word文档的在线预览,网上有很多种方法,我选择的是使用openOffice下载,分享一下我在实现功能中遇到的问题,用于记录也希望帮到别人。OpenOffice下载官网下载链接:http://www.openoffice.org/download/ 由于官网是外网下载的比较慢,我这里分享出来我的网盘下载地址
转载
2023-12-11 01:06:53
207阅读
# OpenNLP模型下载教程
随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,Apache OpenNLP成为了一个广泛使用的框架。它提供了多种功能,包括分词、句子分割、词性标注、命名实体识别等。本文将介绍如何下载和使用OpenNLP模型,并提供相应的代码示例。
## 什么是OpenNLP?
OpenNLP是一个开源的机器学习库,用于处理自然语言。它提供了一系列的工具和API,帮助开发者实现文本
# NLP模型下载:从入门到精通
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中一项重要的技术,它涉及到计算机对人类语言的理解和生成。在NLP领域,模型是非常重要的工具,它们可以帮助我们完成各种任务,比如文本分类、情感分析、命名实体识别等。在本文中,我们将介绍如何下载和使用一些常用的NLP模型。
## NLP模型下载的原因
NLP模型通常是由大
原创
2023-11-24 05:21:13
71阅读
# PyHive模型下载
在人工智能和大数据的不断发展中,数据的获取和处理显得尤为重要。许多工具和库可以帮助开发者高效地从数据库中提取数据并进行分析。`PyHive`就是这样一个功能强大的Python库,它提供了Hive和Presto的接口,允许开发者以Python的形式操作这些大数据工具。本文将介绍如何使用`PyHive`进行模型的下载,并提供代码示例和状态图来帮助理解。
## 1. PyH
原创
2024-09-09 05:43:01
31阅读
SPICE模型参考:做电路仿真必须知道什么是SPICE模型! 如今,每一天都有不知其数的半导体芯片设计公司与设计验证工程师,在用着电路仿真软件SPICE。SPICE广泛应用在仿真模拟电路(例如运放OpAmp,能隙基准稳压电源BandgapReference,数模/模数转换AD/DA等),混合信号电路(例如锁相环PLL,存储器SRAM/dRAM,高速输入/输出接口high-speedI/O),精确
文章目录1、Paddle 生成LSTM1.1 time_major=False1.2 time_major=True1.3 sequence_lens1.4 无初始状态1.5 查看生成的onnx模型2 pytorch 生成LSTM2.1 batch_first=True2.2 batch_first=False2.3 查看生成的onnx模型3 Tensorflow2 生成LSTM3.1 time
ResNet-18ResNet-18是一种深度残差网络,由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出。它是ResNet系列网络的最简单版本之一,共包含18层神经网络。ResNet-18的特点是引入了残差连接,通过将输入和输出相加来实现跨层信息的传递,解决了深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题,从而使得网络可以更深。此外,ResNet-18还使用了批量归一化(Batch Normaliz
转载
2024-09-04 15:19:22
174阅读
# Stanford CoreNLP模型下载指南
在自然语言处理的领域,Stanford CoreNLP是一个非常强大的工具。它能够为文本提供多种语言处理功能,如词性标注、句法分析和命名实体识别等。在这篇文章中,我们将逐步学习如何下载和使用Stanford CoreNLP模型。以下是我们将要完成的步骤:
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ----
1. AR与AE语言模型AR: Autoregressive Language modelingAE: AutoEncoding Language modeling AR语言模型:指的是,依据前面(或后面)出现的tokens来预测当前时刻的token,代表有ELMO,GPT等。AE语言模型:通过上下文信息来预测被mask的token,代表有 BERT , Word2Vec(CBOW)
转载
2024-10-24 22:01:52
83阅读
前言paddle1.0版本 检测与识别模型同理使用。 文章目录前言1.paddle模型转化为inference模型2.inference模型转onnx3.onnx转tensorrt 1.paddle模型转化为inference模型首先,将使用的后缀为.pdopt/.pdparams/.states的三个训练文件以及训练时的yml文件,放到相应的文件夹下,随后修改tools/program.py文件
转载
2024-10-14 14:23:20
219阅读
上一篇介绍了Anchor,这篇开始介绍RPN。整个RPN模块其实总的来说可以分成两部分来讲,一个是RPN的训练,这个很容易理解,网络肯定是需要训练优化的;另一个是生成候选区域,这个是RPN的主要功能。现在让我们整体看一下RPN的网络组成部分,后面再详解前面说的两个部分。RPN网络结构RPN的网络结构很简单,如下图所示 整个网络一共有两个分支,左边是分类分支,右边是回归分支。具体实现时, 在feat
转载
2024-09-03 19:15:56
28阅读
因子分析(FA)因子分析其实就是认为高维样本点实际上是由低维样本点经过高斯分布、线性变换、误差扰动生成的,因此高维数据可以使用低维来表示(本质上就是一种降维算法)。因子分析(factor analysis)是一种数据简化的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本结构,并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测
实 时 数 据 模 型 ★ 刘 云 生--张 文 斌-- 卢 炎 生 ---- 一 个 一 般 的 数 据 模 型 由 下 列 三 要 素 组 成: 一 组 对 象 及 其 结 构、 一 组 操 作 和 一 组( 关 于 对 象 与 操 作 的) 约 束。 实 时 数 据 模 型 同 样 如 此, 其 中 的 约 束 更 突 出 地 包 括 时 间 限 制。 到 目 前 为 止,
之前在学习和工作当中碰到的一些有关无障碍的学习心得,比较杂,做一下小结。 (1)tabIndex: 当使用键盘时,tabindex是个关键因素,它用来定位html元素。
tabindex有三个值:0 ,-1, 以及X(X里32767是界点,稍后说明) &nb
转载
2024-10-28 07:16:22
26阅读
SERU需求分析是由徐峰老师于08年提出的一种以业务为驱动,实践为载体的需求分析体系。个人认为是一种理论最大化应用到实际业务中的方式:把传统的分析方法与建模理论应用到实际业务中,再对业务中的场景和问题结合uml,rup分析的方法进行业务建模,具体问题抽象化找到最佳的解决路径。有时候很多产品人在分析需求的时候只是凭一些逻辑分析的方法,通过几个原型就去规划信息系统或app的架构正是缺少需求理论分析的表
转载
2024-10-08 11:42:41
35阅读
一.定义STL(Standard Template Library,标准模板库),是惠普实验室开发的一系列软件的统称。现在主要出现在 C++ 中,但是在引入 C++ 之前该技术已经存在很长时间了。该库包含了诸多在计算机科学领域里所常用的基本数据结构和基本算法。STL 几乎所有的代码都采用了模板类或者模板函数,这相比传统的由函数和类组成的库来说提供了更好的代码复用机会。二.优点1> STL 是