Sponsored Feature: Building a Highly Scalable 3D Particle System

最新推荐文章于 2022-07-04 19:35:48 发布
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本文介绍如何利用OpenMP实现任务型多线程与SSE指令集来优化粒子系统的性能。通过这种方式可以显著提升粒子效果的渲染速度及整体效率。
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XGBoost: A Scalable Tree Boosting System（XGBoost：一个可扩展的树提升系统）
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07-15 2741
XGBoost: A Scalable Tree Boosting System ABSTRACT Tree boosting is a highly e ective and widely used machine learning method. In this paper, we describe a scalable end-to-end tree boosting system call...
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"sponsored2"可能指的是该软件版本是被赞助的版本，这通常意味着在软件的安装或使用过程中可能会包含一些第三方的赞助广告或附加组件。"setup"则表明这是一个安装程序，用户运行该文件后会通过一个安装向导来进行...
ML之XGBoost：《XGBoost: A Scalable Tree Boosting System》的翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
11-23 4414
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XGBoost: A Scalable Tree Boosting System原文
u014033218的专栏
03-30 4173
XGBoost: A Scalable Tree Boosting System Tianqi Chen University of Washington tqchen@cs.washington.edu Carlos Guestrin University of Washington guestrin@cs.washington.edu ...
AAAI2020论文列表（中英对照）
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It is the result of a decade of work mostly done by the FIAT group, who supplied material, together with other automotive companies, and sponsored the work. The first volume deals with the design of ...
amazon-sponsored-items-blocker:一个Greasemonkey Tampermonkey脚本，可阻止amazon.com，amazon.co.uk和amazon.de上的赞助搜索结果
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亚马逊赞助的物品拦截器 一个Greasemonkey / Tampermonkey脚本，可阻止amazon.com，amazon.co.uk和amazon.de上的赞助搜索结果 基本上删除这些烦人的搜索结果：
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
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完整版-PID 恒流源控制
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提供了一份利用STM32单片机和PID算法实现恒流源控制的详细资源文件。该资源文件旨在帮助开发者更好地理解和应用PID控制算法，以实现高精度电流控制。 主要内容： STM32单片机程序代码 PID算法实现与应用 恒流源控制原理与实现 硬件电路设计与调试 使用说明 下载资源文件至本地电脑。 根据提供的代码和文档，理解并学习PID算法在恒流源控制中的应用。 根据个人需求，对代码进行适当修改和优化。 按照硬件电路设计，搭建实验平台，进行调试。 注意事项 请确保具备STM32单片机开发基础和PID控制算法相关知识。 调试过程中，务必遵循安全操作规范，确保实验安全。 如有任何问题，请查阅相关资料或向专业人士咨询。
Priora：Ruby对象优先级排序的声明式工具
Priora 是一个专为 Ruby 语言设计的轻量级实用程序，旨在简化对象集合的优先级排序过程。它通过提供一种声明式编程的方式来替代传统复杂且冗长的自定义排序逻辑，极大地提升了开发效率和代码可读性。在现代软件开发...
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