在网页局部的布局上，需要采用大量的自适应，来满足不同长度数据、内容的合理呈现。以此保证页面不至于因为内容过多等原因，导致重叠、溢出、撑开等破坏整体视觉效果的情况。这里就简单谈谈几个自己碰到过的自适应问题。1、两栏自适应布局在实际项目中，常常遇到如红色线框部分的两栏自适应问题。其关键点是，左右两栏均不定宽，右侧栏条目数量不定。针对这种场景，可以采用两栏均浮动的方法。参考 Object-or
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2024-08-04 17:03:51
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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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网页布局中常常需要定义元素的宽高，但是随着各种显示设备，各中不同窗口，以及各种分辨率的层出不穷，我们需要让页面自适应，使网页的显示更加灵活，可以适应各种显示情况。最常见的是相对窗口和父元素的自适应写法。 1>在块状元素不设置宽度的时候，默认该元素的宽度就是他的父元素的宽度； 2>全屏显示的页面必须要给HTML，body设置高度100%，当然，这是相对窗口的情况，而且在百分比设置宽高的时
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2024-09-24 16:38:55
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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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（3）在线多示例学习的鲁棒性目标追踪（MILTrack）—自适应外观模型
在设计外观模型时，重要一点是对目标的表达还是对背景知识的表达。 后来已经证明，通过一个有分辨能力的分类器将目标从背景中分离出来，可以获得很好的性能。 （1）对于分类器有很多的改进，但是
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2024-07-14 12:41:14
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实际qt窗口程序的时候,为了方便和程序本身能自适应显示设备,我们一般都要把控件设计为可以随窗口大小的改变而改变,在使用设计助手
设计的界面,默认是不能随窗口大小改变而改变的,只需做一下简单处理即可.一下是转载前辈们的博客.
在windows下的qt设计师中只需选择:
窗体->垂直布局
或者
窗体->水平布局
©作者 | 范欣妍单位 | 中国人民大学本文介绍的是推荐系统中模型自适应的相关技术。本文将主要基于近三年已发表的顶会论文（ICML、ICLR、SIGIR、KDD、WWW、AAAI等），梳理了与模型自适应相关的研究工作，介绍了模型自适应常用的技术以及在推荐系统中的应用。这些技术可能来自其他研究领域，本文也会简单介绍模型自适应在这些领域的应用。文章最后列出了一些近期顶会的相关工作，
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2023-12-30 21:49:35
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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
写在前面，本报告为研一自适应控制课程的课程作业的一道题，主要内容如题，使用Simulink进行仿真，欢迎同学们交流学习哦。卫星跟踪抛物面天线的俯仰角控制系统可以表示为如下形式：其中J是抛物面天线的转动惯量，B是转轴阻尼系数，由轴摩擦力和轴驱动电机的反电动势共同产生，Tc是电机的驱动转矩。假定J = 600000kgm2, B = 20000Ns/m。试设计基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自
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2024-07-06 07:01:51
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1、自适应网络流驱动模型QoE：用户体验Throughput：网络吞吐量，某一个时刻可以看作为网络带宽Buffer：缓存占用Bitrate Controller：码率控制2、几个概念自适应网络流的优化方法分为三个大的方向：Client-side，Server-side，Network自适应视频流的目标The goal of an adaptive video player is to choose
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2024-07-30 09:27:55
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本文约1000字，建议阅读5分钟Low-Rank Adaptation大大减少了下游任务的可训练参数数量。对于大型模型来说，重新训练所有模型参数的全微调变得不可行。比如GPT-3 175B，模型包含175B个参数吗，无论是微调训练和模型部署，都是不可能的事。所以Microsoft 提出了低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)，它冻结了预先训练好的模型权重，并将可训练的秩
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2024-03-19 10:49:42
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MFAC 算法基本原理是在每个工作点处，建立非线性系统等价的动态线性数据模型，利用受控系统的I/O数据在线估计系统的伪偏导数，然后设计加权一步向前的控制器，进而实现非线性系统数据驱动的无模型自适应控制。MFAC 有三种不同动态线性化方法的算法设计，即基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制（Compact Form Dynamic Linear
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2024-07-08 22:56:32
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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
一、Motivation Point1： 在自然语言处理邻域中，一句话中词的上下文是很显然的，便可利用上下文对中心节点进行预测和表征。但在图数据中，节点node没有明确的上下文概念，因此在进行图表征学习时定义合适的上下文概念便至关重要。Point2： 最初解决图表征学习时，如Deepwalk、LINE等算法，会先在图数据上进行随机游走得到序列，节点序列便相当于NLP中的文本数据，然后用NLP领域
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2023-09-21 10:28:40
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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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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
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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我要讲的几种方法绪论自适应滤波的基本原理自适应滤波算法自适应滤波算法种类最小均方误差算法（LMS）递推最小二乘算法（RLS）变换域自适应滤波算法仿射投影算法其他自适应滤波算法性能评价自适应滤波的Matlab仿真正弦信号加噪的LMS自适应滤波代码结果音频信号Rolling in the Deep的LMS自适应滤波音频资源代码结果及分析其他参考文献 绪论自适应滤波是近30年以来发展起来的关于信号处理
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2023-11-03 22:20:47
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一.Lyapunov稳定性理论（1）Lyapunov方程\[A^{T}P+PA=-Q
\]二.正实函数（1）正实对于复变函数h(s): 当s为实数, h(s)为实数；当 Re(s)>=0 时，有 Re[h(s)] >=0. 那么我们称 h(s)为正实函数。(2)严格正实对于复变函数h(s): 当s为实数, h(s)为实数；当 Re(s) >= 0 时，有 Re[h(s)] >
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2024-01-06 18:50:28
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