消失一阵... 2007-7-10

最新推荐文章于 2021-12-17 20:10:07 发布
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作者分享了近期系统学习色彩学的心得体会，并提到即将接触大量新的知识点。

继之前俺系统化的学习色彩学之后,

最近要接触的新知识点太多了, 
消失一阵子... 

shawl.qiu
2007-7-10

btbtd
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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于特征融合和预测细化的遥感图像目标检测（中）
qq_36130719的博客
04-10 516
该单元 首先使用最近邻上采样将C3层特征图的空间分辨率提升为原先的两倍，然后使用 1*1卷积降低C2层特征图的通道数，接着以逐像素相加的方式将两者融合，最后使 用3*3卷积对融合输出进行处理，得到与C2特征图具有相同空间尺寸的融合特征图 P2。为了解决上述问题，研究人员提出图像金 字塔，通过在不同分辨率的图像上预测不同尺度的目标，来改善小目标检测效果， 但该方法的推理时间长，内存占用大，且无法以端到端的形式进行训练。Tanh函数为双曲正弦函数与双曲余弦函数的比值，是一种单调递增的奇函数。
无心剑中译莎士比亚诗20首
howard2005的专栏
01-07 4684
文章目录1、莎士比亚十四行诗第8首 - 劝君缔结连理枝2、莎士比亚十四行诗第17首 - 诗行难述君妩媚3、莎士比亚十四行诗第18首 - 怎可将你比夏天？4、莎士比亚十四行诗第19首 - 莫教流年蚀吾爱5、莎士比亚十四行诗第20首 - 做我情妇兼情郎6、莎士比亚十四行诗第29首 - 无价柔情长相伴7、莎士比亚十四行诗第41首 - 放荡不羁逐风流8、莎士比亚十四行诗第42首 - 你俩为爱折磨我9、莎士比亚十四行诗第44首 - 颗颗浊泪诉哀愁10、莎士比亚十四行诗第66首 - 何忍吾爱留浊世11、莎士比亚十四行诗
2021-02-24 bat 批处理教程
okludawei的博客
02-24 1514
bat 批处理教程 2020-07-30 11:37 更新 这是一篇技术教程，我会用很简单的文字表达清楚自己的意思，只要你识字就能看懂，就能学到知识。 按照我的理解，批处理的本质，是一堆DOS命令按一定顺序排列而形成的集合。 OK,neverclaverandgettobusiness（闲话少说言归正传）。批处理，也称为批处理脚本，英文译为BATCH，批处理文件后缀BAT就取的前三个字母。它的构成没有固定格式，只要遵守以下这条就ok了：每一行可视为一个命令，每个命令里可以含多...
2013.05.09
wachinksapakay
05-09 2万+
1, confrontations 对抗 confrontations: 交锋 2, contextual [kɒn'tekstjʊəl] adj. 上下文的；前后关系的 contextual: 上下文的 | 文脉上的 | 环境 3, hesitant ['hezɪt(ə)nt] adj. 迟疑的；踌躇的；犹豫不定的 4, visiting professor n. 客座教授 V
计算机架构宗师Patterson与Hennessy 演讲实录，ISA指令集架构回顾——未来指令集架构方向，RISC-V与DSA
weixin_44582960的博客
12-17 1538
本文回顾了计算机架构宗师Patterson与Hennessy 演讲实录，介绍了指令集架构的发展史以及未来提高CPU性能的途径。
祝福短信NO.2
MissLong的专栏
01-31 2万+
我永远不会抹去对你的记忆，请你亦偶尔想想我、看看我，并祝事事如意，幸福快乐。 我愿是叶尖上的一滴水珠，从清晨到夜晚对你凝视。让每一个子都化为一声声衷心的祝福。 我以为，我已经把你藏好，藏在泛黄的记忆里。谁知，那轻轻的银铃声，又撩起我向往的心情，我欲以美丽的织锦，缀成无数的祝福给你。 春天，有梦一般的花；春天，有花一般的梦。春天到了！愿你的梦，像美丽的花；愿你心中的花，像美丽的梦。 看着你的
RISC-V与DSA计算机架构
吴建明wujianming_110117
02-23 3716
RISC-V与DSA计算机架构 相信所有和计算机体系结构打过交道的朋友们都看过David Patterson与John Hennessy的煌煌巨作,《计算机体系架构：量化研究方法》。两位在计算机架构领域鼎鼎大名的教授，一个来自加州大学伯克利分校，另一个来自斯坦福。 首先上场的是David Patterson，为我们带来了关于指令集架构（ISA）的回顾以及RISC-V项目的展望。 （Patterson教授在演讲中） Patterson教授的演讲主题是50年来计算机体系架构（ISA为主）的回顾以及RISC-
linux-kernel/CodingStyle
dielucui7698的博客
05-24 220
https://www.kernel.org/doc/Documentation/zh_CN/CodingStyle Chinese translated version of Documentation/CodingStyleIf you have any comment or update to the content, please post to LKML directl...
Linux 基础命令学习
Looking的博客
08-22 8112
许多 Linus 大神令人眼花缭乱的酷炫操作就是基于这些基本的命令的，既然如此，让我们也来窥探窥探吧。
[C学习笔记].编码规范
三十而立 四十不惑
01-09 1576
                                                 Linux内核代码风格这是一个简短的文档，描述了linux内核的首选代码风格。代码风格是因人而异的，而且我不愿意把我的观点强加给任何人，不过这里所讲述的是我必须要维护的代码所遵守的风格，并且我也希望绝大多数其他代码也能遵守这个风格。请在写代码时至少考虑一下本文所述的风格。首先，我建议你打印一份
大话手机处理器-世界上最复杂的芯片
极客重生
10-14 1995
大家好，世界上最复杂的芯片莫过于手机芯片，性能，工艺，功耗等等要求都非常高，今天分享一篇《大话手机处理器》，希望大家喜欢！00这一刻，一个手机处理器离你的手心只有0.5公分。虽然你看不到它...
A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs 图深度学习的温和介绍
m0_44967199的博客
02-17 5182
文章目录1.简介2. 高级概述2.1、数学符号 论文：A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs 作者：Davide Bacciua, Federico Erricaa, Alessio Michelia, Marco Poddaa 意大利比萨大学计算机科学系 来源：Machine Learning (cs.LG) 论文链接： https:/...
脑科学磁共振成像（MRI)初学者必看——功能脑网络、小世界网络、FDR校正、脑电信号频率变换、模板、假设检验、广义线性模型、独立成分分析、影像组学、任务态和静息态方法汇总
热门推荐
从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
04-17 2万+
磁共振成像初学者必看一、浅谈功能脑网络二、不同模态脑网络的构建功能脑网络结构脑网络白质纤维束脑网络加权网络二值网络三、趣谈散点图与相关系数四、脑电信号频域变换五、fMRI中的FDR校正六、模板（mask）1、模板(mask )往往是与ROI联系在一起的2、mask作用的原理3、常见的mask七、假设检验和效果量八、组水平标准化九、由 ALFF 说开去十、计算机存取MRI影像的那些事十二、Linux基础命令十三、浅谈标准空间模板和空间变换一：标准空间模板二：空间变换十四 、 功能连接十五、大脑激活与功能连接的
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）
12-24
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的多幅图像数字水印技术，主要采用离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）相结合的方法，在Matlab环境中实现水印的嵌入与提取。该技术通过在变换域中处理宿主图像和水印图像，增强了水印的鲁棒性和不可见性，适用于版权保护、数据认证等场景。文中详细阐述了算法流程、关键技术环节及其实现代码，展示了该方法在抵抗常见图像攻击方面的有效性。; 适合人群：具备数字图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事信息安全、多媒体技术或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①实现多幅图像作为水印的信息隐藏；②提升水印在复杂攻击下的鲁棒性与透明性；③为学术研究和工程应用提供可复现的Matlab代码参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，深入理解DWT、DCT与SVD在水印技术中的协同作用，并可通过添加不同攻击测试来验证算法性能。
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
12-24
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
SCI级别多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比
12-24
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文主要介绍了多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与传统鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集的30个基准函数（F1-F30）上的寻优性能对比研究。通过引入多种优化策略对原始WOA进行改进，提升了算法的收敛速度、全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。实验结果表明，HHWOA在多数测试函数上表现优于标准WOA，验证了所提改进策略的有效性。该研究为智能优化算法的性能提升提供了可行的技术路径，并适用于复杂工程优化问题的求解。; 适合人群：具备一定算法基础的研究生、科研人员及从事智能优化、人工智能、自动化等领域工作的工程技术人员，熟悉MATLAB编程者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的数值优化问题，如工程参数优化、机器学习超参数调优等；②作为智能优化算法教学与研究的案例，帮助理解鲸鱼优化算法的原理及其改进方法；③为相关领域提供高性能优化工具的开发参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码实现进行实验复现，深入理解算法细节与改进策略的作用机制，同时可通过更换测试函数或应用场景进一步拓展研究深度。
（51页PPT）天津欢乐谷万圣音乐节电音节潮流文娱活动方案.pptx
12-24
（51页PPT）天津欢乐谷万圣音乐节电音节潮流文娱活动方案.pptx
负荷预测基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）
最新发布
12-24
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用，采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量；随后通过CNN提取各模态的局部特征；最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度，尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据，具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标：①应用于日前、日内及实时负荷预测场景，支持智慧电网调度与能源优化管理；②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考；③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码，深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程，通过实验调试参数（如VMD的分解层数K、惩罚因子α等）优化模型性能，并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
差动驱动约束下多机器人平滑无碰撞导航.zip
12-24
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
C:\Windows\System32>arp -d C:\Windows\System32>arp -a 接口: 192.168.242.1 --- 0xa Internet 地址 物理地址 类型 224.0.0.22 01-00-5e-00-00-16 静态 接口: 192.168.150.1 --- 0xd Internet 地址 物理地址 类型 224.0.0.22 01-00-5e-00-00-16 静态 接口: 10.160.84.173 --- 0x10 Internet 地址 物理地址 类型 10.160.84.1 18-c0-09-03-96-a4 动态 224.0.0.22 01-00-5e-00-00-16 静态 接口: 192.168.0.109 --- 0x11 Internet 地址 物理地址 类型 224.0.0.2 01-00-5e-00-00-02 静态 224.0.0.22 01-00-5e-00-00-16 静态 C:\Windows\System32>ping 192.168.0.62 正在 Ping 192.168.0.62 具有 32 字节的数据: 来自 192.168.0.62 的回复: 字节=32 时间=5ms TTL=128 来自 192.168.0.62 的回复: 字节=32 时间=4ms TTL=128 来自 192.168.0.62 的回复: 字节=32 时间=4ms TTL=128 来自 192.168.0.62 的回复: 字节=32 时间=3ms TTL=128 192.168.0.62 的 Ping 统计信息: 数据包: 已发送 = 4，已接收 = 4，丢失 = 0 (0% 丢失)， 往返行程的估计时间(以毫秒为单位): 最短 = 3ms，最长 = 5ms，平均 = 4ms C:\Windows\System32>arp -a 接口: 192.168.242.1 --- 0xa Internet 地址 物理地址 类型 224.0.0.22 01-00-5e-00-00-16 静态 接口: 192.168.150.1 --- 0xd Internet 地址 物理地址 类型 224.0.0.22 01-00-5e-00-00-16 静态 接口: 10.160.84.173 --- 0x10 Internet 地址 物理地址 类型 10.160.84.1 18-c0-09-03-96-a4 动态 224.0.0.22 01-00-5e-00-00-16 静态 接口: 192.168.0.109 --- 0x11 Internet 地址 物理地址 类型 192.168.0.1 bc-07-1d-bc-37-48 动态 192.168.0.62 e0-d3-62-10-4b-76 动态 224.0.0.2 01-00-5e-00-00-02 静态 224.0.0.22 01-00-5e-00-00-16 静态 结合上面的实验内容，分析一下arp表
08-20
`arp -d` | 删除 ARP 缓存 | 所有动态条目消失 | | 2. `arp -a` | 查看 ARP 表 | 仅保留静态组播条目 | | 3. `ping 192.168.0.62` | 发送 ping 请求 | 系统发送 ARP 请求广播 | | 4. `arp -a` | 再次查看 ARP 表 | ...
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