進(jìn)程間通信的實(shí)現(xiàn)方式

在系統(tǒng)中，隨著我們的進(jìn)程越來越多，難免不同進(jìn)程之間要互相傳輸一些數(shù)據(jù)，那么這個時(shí)候該怎么辦呢？

2022-10-28 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)通信模型 1.3k 0

TOIST借助COCO掩碼將問題擴(kuò)展到實(shí)例分割問題實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的定位

歸功于大規(guī)模視覺語言模型，名詞指代表達(dá)理解模型已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)展。然而，在像智能服務(wù)機(jī)器人這樣的現(xiàn)實(shí)交互中，系統(tǒng)輸入通常較為隱晦(比如舒服得坐下這樣的...

2022-10-27 標(biāo)簽：機(jī)器人模型數(shù)據(jù)集 1.3k 0

多臺路由器之間創(chuàng)建路由時(shí)遇到的網(wǎng)絡(luò)故障

在兩臺或多臺路由器之間創(chuàng)建路由的時(shí)候，比如RIP、EIGRP或OSPF，往往都會遇到網(wǎng)絡(luò)故障，當(dāng)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障的時(shí)候，您第一時(shí)間會選擇使用哪條命令進(jìn)行查看...

2022-10-27 標(biāo)簽：路由器模型網(wǎng)絡(luò)故障 1.8k 0

如何將pytorch的模型部署到c++平臺上的模型流程

最近因?yàn)楣ぷ餍枰?，要把pytorch的模型部署到c++平臺上，基本過程主要參照官網(wǎng)的教學(xué)示例，期間發(fā)現(xiàn)了不少坑，特此記錄。

2022-10-26 標(biāo)簽：C++模型pytorch 4.6k 0

基于網(wǎng)絡(luò)測試與驗(yàn)證

數(shù)據(jù)平面驗(yàn)證技術(shù)可以通過驗(yàn)證設(shè)備的數(shù)據(jù)平面來檢測網(wǎng)絡(luò)錯誤，盡可能減少網(wǎng)絡(luò)錯誤帶來的代價(jià)，這也是減少網(wǎng)絡(luò)中斷的一種重要技術(shù)。

2022-10-25 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)測試模型 2.2k 0

MRC和QA中使用的思想方法在信息抽取任務(wù)中的應(yīng)用

主要的評測標(biāo)準(zhǔn)有常見的準(zhǔn)確率P、召回率R和F1值。在上述四個任務(wù)的前三個中，使用P、R、F1可以滿足要求。

2022-10-25 標(biāo)簽：模型數(shù)據(jù)集 1.8k 0

用于模型評估和選擇的常見方法

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為我們生活的中心，無論是作為消費(fèi)者、客戶、研究者還是從業(yè)人員。

2022-10-25 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.2k 0

μFCP技術(shù)在控制細(xì)胞球大小方面的優(yōu)越性

細(xì)胞識別及分揀是實(shí)現(xiàn)精確分配細(xì)胞的關(guān)鍵。與傳統(tǒng)的FACS工作原理一樣，μFCP技術(shù)通過熒光和散射特性鑒定出目標(biāo)細(xì)胞，并從流體中分揀出來。

2022-10-24 標(biāo)簽：模型細(xì)胞微流控 1.6k 0

購物籃分析模型原理

要想做好數(shù)據(jù)分析必定要理解和熟悉掌握各類數(shù)據(jù)分析模型，但大部分文章只是給你羅列出了有哪幾種數(shù)據(jù)分析模型及對應(yīng)理論，并未用實(shí)例來輔助說明。

2022-10-24 標(biāo)簽：模型數(shù)據(jù)分析 2.3k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)介紹

現(xiàn)在，機(jī)器學(xué)習(xí)有很多算法。如此多的算法，可能對于初學(xué)者來說，是相當(dāng)不堪重負(fù)的。今天，我們將簡要介紹 10 種最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這樣你就可以適應(yīng)這個激...

2022-10-24 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)模型機(jī)器學(xué)習(xí) 2.9k 0

利用基本分類框架來執(zhí)行廣泛的圖像合成任務(wù)

介紹一篇關(guān)于概率生成模型非常有意思的工作，保持了Aleksander Madry一如既往的風(fēng)格。

2022-10-24 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 912 0

基于重構(gòu)的方法存在的“恒等映射”問題

我們首先follow了特征重構(gòu) [2] 的框架，并測試了3種通用的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)MLP、CNN、transformer (上圖)。

2022-10-24 標(biāo)簽：異常檢測模型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 2.7k 0

Twinmotion軟件的庫面板介紹

作為面向建筑設(shè)計(jì)的實(shí)時(shí)可視化軟件，Twinmotion旨在用更短的時(shí)間完成更多的設(shè)計(jì)。有了Twinmotion的實(shí)時(shí)可視化，可以在幾分鐘內(nèi)將你的設(shè)計(jì)從數(shù)...

2022-10-21 標(biāo)簽：3D軟件模型 2.2k 0

如何運(yùn)用OpenVINO打造一個私有的AI運(yùn)算環(huán)境

OpenVINO強(qiáng)大之處在于整合了當(dāng)前AI經(jīng)常應(yīng)用的情境，像是圖片或是影像的對象辨識、語音識別、自然語言與數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)等等，而透過這個套件的Open M...

2022-10-20 標(biāo)簽：AI數(shù)據(jù)庫模型 2.1k 0

基于泊松方程的生成模型 PFGM

擴(kuò)散模型最早來源于物理中的熱力學(xué)，最近卻在人工智能領(lǐng)域大放異彩。還有什么物理理論可以推動生成模型研究的發(fā)展呢？

2022-10-20 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)人工智能模型 2.4k 0

經(jīng)典卡爾曼濾波器的五個公式

我們可以用這些公式對任何線性系統(tǒng)建立精確的模型，對于非線性系統(tǒng)來說，我們使用擴(kuò)展卡爾曼濾波，區(qū)別在于EKF多了一個把預(yù)測和測量部分進(jìn)行線性化的過程。

2022-10-19 標(biāo)簽：傳感器濾波器模型 1.2萬 0

如何充分挖掘預(yù)訓(xùn)練視覺-語言基礎(chǔ)大模型的更好零樣本學(xué)習(xí)能力

因此，合適的prompt對于模型的效果至關(guān)重要。大量研究表明，prompt的微小差別，可能會造成效果的巨大差異。研究者們就如何設(shè)計(jì)prompt做出了各種...

2022-10-19 標(biāo)簽：模型數(shù)據(jù)集Clip 2.3k 0

基于異常檢測的模型表現(xiàn)對比

但這種分類方式常因?yàn)樯舷挛亩x邊界模糊，導(dǎo)致集體異常值和上下文異常值的定義邊界也模糊。上下文異常值的上下文在不同文獻(xiàn)中通常非常不同。

2022-10-18 標(biāo)簽：函數(shù)模型數(shù)據(jù)集 3k 0

英特爾架構(gòu)的軟硬件協(xié)作的優(yōu)勢

由 DeepMind 在 2021 年發(fā)布的 AlphaFold2，憑借自身在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測上的高可信度，以及遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法的效率和成本表現(xiàn)，樹起了...

2022-10-17 標(biāo)簽：英特爾軟硬件模型 2.1k 0

安卓應(yīng)用層抓包通殺腳本的用法

安卓應(yīng)用層抓包通殺腳本：r0capture 簡介 僅限安卓平臺，測試安卓7、8、9、10、11 可用 ； 無視所有證書校驗(yàn)或綁定，不用考慮任何證書的事情...

2022-10-17 標(biāo)簽：函數(shù)模型安卓 2.9k 0