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最新推荐文章于 2021-08-28 21:27:16 发布
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博客内容围绕某方面展开讨论，但因提供英文内容未明确具体信息技术关键信息，暂无法详细概括。

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聚类算法学习----之----sklearn.cluster.KMeans
xiaoQL520的博客
10-18 1万+
聚类算法学习----之----sklearn.cluster.KMeans
Building.VMware.Software-Defined.Data.Centers.epub
12-23
VMware offers the best-in-class industry-leading software-defined data center (SDDC) architecture that combines compute, storage, networking, and management offerings into a single unified platform....
tf.pow， tf.math.pow 讲解
UESTC_201722的博客
12-28 9522
tf.pow， tf.math.pow 是一样的 这个操作为:x和y中的 对应元素 计算xyx^{y}xy,注意支持"广播方式（写这篇博客的初衷）" 返回的是一个tensor tf.math.pow( x, y, name=None ) sess=tf.Session() x=tf.constant([[2,3],[4,5]]) y_1=2 res_1=tf.pow...
sklearn.datasets.make_blobs()函数用法
doubledog1112的专栏
12-19 6733
参考：https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.html 函数原型：sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=None, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0...
OpenCV—Python HOG方向梯度直方图 cv2.HOGDescriptor() 使用
红叶谷 wsp_1138886114的博客
10-08 1万+
def createTrainingInstances(self, images): start = time.time() hog = cv2.HOGDescriptor() instances = [] for img, label in images: img = read_color_image(img) #函数未知 im...
sklearn中生成数据集samples_generator.py源代码
机器之我心的博客
06-07 4275
"""Generate samples of synthetic data sets.""" # Authors: B. Thirion, G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel, O. Grisel,#          G. Louppe, J. Nothman# License: BSD 3 clause import numbersimport array...
【YOLOV5-5.x 源码解读】datasets.py
qq_38253797的博客
08-28 1万+
目录前言0、导入需要的包和基本配置1、相机设置2、create_dataloader3、自定义DataLoader4、LoadImagesAndLabels4.1、__init__4.2、cache_labels4.3、__len__4.4.、__getitem__4.5、collate_fn4.6、collate_fn45、img2label_paths6、verify_image_label 前言 源码： YOLOv5源码. 导航: 【YOLOV5-5.x 源码讲解】整体项目文件导航. 0、导入需要的包
Tendermint: Byzantine Fault Tolerance in the Age of Blockchains
bedrock_stable的专栏
10-17 4588
Tendermint: Byzantine Fault Tolerance in the Age of Blockchains by Ethan Buchman A Thesis presented to The University of Guelph In partial fulfilment of requirements for the degree of Master of Applie...
vscode 默认setting.json配置
vim404的博客
09-09 1万+
{ // Controls whether the diff editor shows changes in leading or trailing whitespace as diffs. "diffEditor.ignoreTrimWhitespace": true, // Controls whether the diff editor shows +/- indicators f...
人工智能/数据科学比赛汇总 2019.9
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龙哥盟
09-08 5万+
内容来自 DataSciComp，人工智能/数据科学比赛整理平台。 Github：iphysresearch/DataSciComp 本项目由 ApacheCN 强力支持。 微博 | 知乎 | 优快云 | 简书 | OSChina | 博客园 全球数据智能大赛(2019)——“数字人体”赛场一：肺部CT多病种智能诊断 https://tianchi.aliyun.com/competitio...
IoT in five days - v1.1 20160627.pdf
05-20
The "IoT in five days" book is in active development by a joint effort from both academia and industrial collaborators, acknowledging that the Internet of Things of the future will be built on top of ...
Storage Management in Data Centers.pdf
10-24
在数据中心的环境中，存储管理是至关重要的组成部分，它涉及到数据的保存、访问、备份、恢复以及资源的有效利用。本文将深入探讨存储管理在数据中心中的重要性、主要技术和实践策略。 一、存储管理的重要性 ...
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UL 845-2021 Motor Control Centers.pdf
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面试时，如何证明自己靠谱？.docx
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脚本自动化运维实战项目2.cpp
01-10
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计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究（Matlab代码实现）
01-10
计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究，利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性，通过鲁棒优化、场景生成（如Copula方法）、两阶段优化等手段，实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化，旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法（如BFO、CPO、PSO等）在调度与预测中的应用，并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员，熟悉Matlab编程和基本优化工具（如Yalmip）。; 使用场景及目标：①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法；②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持；③开展学术研究，如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议：建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料，先理解基础模型（如功率平衡、设备模型），再逐步深入不确定性建模与优化求解过程，注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景，并尝试复现关键案例以加深理解。
【水果质量检测】用于缺陷水果分选的机器学习算法研究（Matlab代码实现）
01-10
【水果质量检测】用于缺陷水果分选的机器学习算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“用于缺陷水果分选的机器学习算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了基于图像处理与机器学习技术的水果质量检测方法。研究重点在于利用图像识别技术提取水果表面特征，并通过分类算法实现对正常与缺陷水果的自动识别与分选，旨在提高农产品分拣效率与准确性。文中涉及图像预处理、特征提取、模型训练与分类预测等关键步骤，展示了完整的机器学习应用流程。; 适合人群：具备一定图像处理和机器学习基础知识，熟悉Matlab编程环境的科研人员、高校学生及农业自动化领域技术人员，尤其适合从事农产品质量检测相关课题的研究者。; 使用场景及目标：①应用于果蔬加工、冷链物流、智能农业等场景中的自动化分拣系统；②目标是构建高效、准确的缺陷水果识别模型，推动传统农业向智能化转型；③可用于教学示范或科研项目开发，帮助理解机器学习在实际工程中的落地过程。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注图像特征提取与分类器设计部分，同时可扩展尝试其他深度学习模型以提升检测精度。
【面向数据存储】面向设计数据的多模态存储架构设计：基于结构化、半结构化与非结构化数据的分层存储方案研究
01-10
内容概要：本文系统分析了DesignData（设计数据）的存储结构，围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性，提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案：关系型数据库适用于结构化元信息存储，具备强一致性与高效查询能力；文档型数据库适配半结构化数据，支持动态字段扩展与嵌套结构；对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求，具备高扩展性与低成本优势。同时，文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点，建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论，并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群：从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员，以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标：①为设计数据管理系统选型提供依据，合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储；②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系；③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议：此资源以实际应用场景为导向，结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解，建议读者结合自身业务数据特征，对比分析不同存储方案的适用边界，并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
Please comprehensively explain the concept of Edge Computing.
04-28
With the growth of IoT, the sheer volume of data generated by these devices has become a significant challenge for traditional data centers, resulting in network congestion, increased latency, and ...
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