Choose the second one

最新推荐文章于 2022-06-11 14:21:08 发布
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         If you love two people at the same time,

         choose the second one,

         because if you really loved the first one

         you wouldn't have fallen for the second.

The Virtual and the Real
weixin_42786150的博客
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MBONE: The Multicast Backbone
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Hans Eriksson MBONE: The Multicast Backbone The first thing many researchers like me do when they come to work is read their email. The second thing on my list is to check what is on t...
One-shot object detection
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  One-shot object detection Object detection is the computer vision technique for finding objects of interest in an image: This is more advanced than classification, which only tells you what t...
The Happy Prince
你究竟是想一辈子卖糖水，还是希望获得改变世界的机会？
03-15 2901
High above the city, on a tall column, stood the statue of the happy prince. He was gilded all over with thin leaves of the gold, for eyes he had two bright sapphires, and a large red ruby glowed on h...
Effective Go - The Go Programming Language
AI天才研究院
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IntroductionGo is a new language. Although it borrows ideas from existing languages, it has unusual properties that make effective Go programs different in character from programs written...
Java - A Guide to the ExecutorService
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分享一个大牛的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！希望你也加入到人工智能的队伍中来！请点击http://www.captainbed.net 1. Overview ExecutorServiceis a framework provided by the JDK which simplifies the execution of tasks in asynchronous mode....
One-way ANOVA
贝爷的博客
09-22 6678
What is this test for?The one-way analysis of variance (ANOVA) is used to determine whether there are any significant differences between the means of three or more independent (unrelated) groups. Thi
One-bit DAC
rookiew的专栏
09-09 2243
【TI博客大赛】【原创】LM3S811之基于PWM的DAC http://bbs.ednchina.com/BLOG_ARTICLE_3005301.HTM     http://www.fpga4fun.com/PWM_DAC_3.html One-bit DAC Take one pin of an FPGA, connect a speaker and l
C++写Bob has a magic computer which has infinite USB ports. But there is a problem with this computer——it can only read and write the two most recently inserted USB disks. Initially, Bob has n USB disks and every USB disk has one unique file. He wants to insert all the n USB disks into his computer. Since his computer is old, he must insert USB disk in the following way: Select 2 unplugged USB disks, insert them into computer. The two USB disks inserted in the previous step will share the files with each other, which means after that both two USB disks will have all files either in the first one or in the second one. If all the n USB disks are in the computer, the task is finished. Otherwise, choose one USB disk in the computer, unplug it and go to step 1 . Bob wants to know the minimum number of n such that there is a sequence of operations that ends up with at least k different files in each USB disk. Input Only one number,k (2≤k≤100000 ),meaning that finally each USB disk owns at least k different files. Output You need to output one number n , which means the minimum number of USB disks in module 998244353.
05-26
以下是C++代码实现： ```cpp #include using namespace std; const int mod = 998244353; int k, ans = 1;...由题目中的要求可知，每个USB都需要至少k个文件，而每次插入两个USB后，它们会共享文件，也就是说，它们...
We have seen the cars2018.csv data in the 'Example: Fuel Consumption' Lecture Task 1: Install {keras} (and Tenserflow) on your computer. Make sure its linkage with Python libary is also established. (It is one of the key steps for this assignment. It may take some time if you have not get the right library installed. Here is a reference link. https://keras.rstudio.com/reference/install_keras.html) Task 2: Divide the data randomly into 80% training and 20% test, fit a neural network model on fuel consumption (mpg) with one hidden dense layer. Choose the number of hidden units, and select the right activation function and modelling parameters. Task 3: Fit another neural network with 2 hidden dense layers, i.e. stack another hidden layer on top of the pervious neural net. Choose the number of the hidden units for the second layer. Compare the results with output from Task 2. Task 4: Compare the model performance with the model discussed in the lecture, i.e. the lasso, rpart, random forest, and xgboost models. Task 5: Change the response variable from mpg to Liters/KM (i.e. 235.15/mpg), and re-fit a neural network model. Compare performance as in Task 4.请你提供这个题目的task4的代码
06-06
# Task 2 - Fit a neural network model with one hidden layer set.seed(123) train_index (cars2018$mpg, p = 0.8, list = FALSE) train_data [train_index, ] test_data [-train_index, ] model1 () %>% layer_...
双天线 GNSS 辅助 INS 静止对准与传感器参数估计.zip
最新发布
08-20
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。
【增程式电动汽车】基于工况识别的自适应能量管理策略研究：优化燃油经济性的A-ECMS系统设计与实现（论文复现含详细代码及解释）
08-20
内容概要：该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略，针对现有优化策略实时性差的问题，提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略；然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略；接着通过聚类分析将道路工况分为四类，并设计工况识别算法；最后开发基于工况识别的A-ECMS，通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%，比简单SOC规划策略节油2%，并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理；②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用；③学习工况识别算法的设计和实现；④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明：此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现，还深入分析了各算法的原理和应用场景，适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中，建议结合代码调试和实际数据进行实践，以便更好地理解策略的优化效果。此外，论文还探讨了未来的研究方向，如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等，为后续研究提供了思路。
Java-ssm777果蔬商品管理系统的设计与实现+vue-MySQL+开发环境（代码完整可运行）.zip
08-20
本项目是基于Java-ssm777框架开发的果蔬商品管理系统，结合Vue前端和MySQL数据库，旨在实现高效的商品信息管理。系统主要功能包括商品分类管理、库存监控、订单处理、用户权限控制以及数据统计分析。通过SSM框架的整合，实现了前后端分离的开发模式，提高了系统的灵活性和可维护性。MySQL数据库用于存储商品信息、用户数据和交易记录，确保数据的安全性和一致性。开发此项目的目的是为了提供一个便捷的果蔬商品管理平台，帮助商家优化运营流程，提升管理效率。系统界面友好，操作简单，适用于各类果蔬销售企业。毕设项目源码常年开发定制更新，希望对需要的同学有帮助。
2025年妇产科主治医师考试题及答案.pdf
08-20
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计算机视觉领域入门知识的基础学习指南
08-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/956529d84fec 计算机视觉领域入门知识的基础学习指南（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【载荷外推技术】基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推：电动汽车载荷数据精准预测与工程验证传统核密度估计（论文复现含详细代码及解释）
08-20
内容概要：论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计（KDE）载荷外推中使用全局固定带宽的局限性，提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN（KANN-DBSCAN）聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组，采用拇指法（ROT）计算各簇最优带宽，再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象，通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性，误差显著降低，拟合度R²>0.99，伪损伤接近1。 适合人群：具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师，尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标：①用于电动汽车载荷谱编制，提高载荷预测的准确性；②应用于机械零部件的载荷外推，特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷；③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成，提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明：该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题，还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中，建议结合MATLAB代码实现，确保数据质量，优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外，该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域，未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
MySQL数据库表结构导出工具-支持Markdown和Word格式导出-提供图形界面和命令行双模式操作-用于数据库文档自动生成和团队协作分享-基于Python开发-使用PyMySQ.zip
08-20
githubMySQL数据库表结构导出工具_支持Markdown和Word格式导出_提供图形界面和命令行双模式操作_用于数据库文档自动生成和团队协作分享_基于Python开发_使用PyMySQ.zipMySQL数据库表结构导出工具_支持Markdown和Word格式导出_提供图形界面和命令行双模式操作_用于数据库文档自动生成和团队协作分享_基于Python开发_使用PyMySQ.zip
广东工业大学计算机视觉实验课程
08-20
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