半绝

最新推荐文章于 2025-09-11 23:26:37 发布
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我问天下多名士，
何倚虚名不自由.




原想写成7言绝句的。可惜怎么也生发不出另外的两局。后来索性一想，何必以词害意呢。什么时候想到了再补吧。
iteye_16407
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自动化传感器实验报告二金属箔式应变片——半桥性能实验参考.doc
09-20
实验注意事项部分介绍了实验中需要注意的事项，包括不要在砝码盘上放置超过 1kg 的物体、电桥的电压为±5V，绝不可错接成±15V 等。思考题部分包括两道题目，分别是关于全桥测量中是否可以组成全桥和某工程技术人员...
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Ge/Si异质键合半/绝接触界面态对异质结光电输运特性的影响研究
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现阶段主流的直接键合和等离子体键合方法在制备Ge/Si薄膜时都容易在Ge/Si键合界面处引入纳米氧化锗层(GeO2),导致Ge/GeO2及GeO2/Si半/绝接触界面存在界面态,从而器件性能受影响。基于载流子三大输运方程、非局域隧穿...
送一首诗给心急的、望子成龙的父母们——《牵一只蜗牛去散步》
祝紫山（大可山人）博客[GDI+,WPF, .Net图形图像]
09-12 7794
如果你总忍不住对孩子发火，读读下面的文章：-----------------------------------------《牵一只蜗牛去散步》（台湾 张文亮）  上帝给我一个任务  叫我牵一只蜗牛去散步。  我不能走太快，  蜗牛已经尽力爬，  为何每次总是那么一点点？   我催它，我唬它，我责备它，  蜗牛用抱歉的眼光看着我，  彷佛说：「人家已经尽力了嘛！」  我拉它，我扯它，甚至想踢它， 
半监督学习综述
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09-06 1万+
Chapter 7 Semi-supervised Learning 翻译不易，未经允许请勿转载！ Author: Mohamed Farouk Abdel Hady and Friedhelm Schwenker Translator: Howard Wonanut 摘要 传统的监督学习方法需要使用有标签数据建立模型。然而，在现实世界中给训练数据打标签可能需要昂贵的...
中断上半部与中断下半部
C语言、数据结构、单片机、嵌入式实时操作系统、C++ 学习路径记录
09-11 1038
摘要：中断处理分为上半部和下半部以优化实时性。上半部执行紧急操作（如应答硬件、读取关键数据），必须极短且不阻塞中断。下半部处理耗时任务（如数据解析），可在中断启用环境中运行。在Cortex-M RTOS中，下半部可通过定时器回调、守护任务或PendSV实现，减少对中断延迟的影响。核心原则是保持上半部快速执行，通过下半部机制提升系统整体响应性能。
银行半结构化面试题目汇总
u014509577的博客
10-18 5490
1、考官问：“请你自我介绍一下自己” 回答提示：不要只说姓名、年龄、爱好、工作经验，这些在简历上都有。其实，银行最希望知道的是求职者能够胜任工作，包括：最强的技能、最深入研究的知识领域、主要的成就等。要突出积极地个性和做事的能力 2、你对加班的看法 回答提示：实际上好多银行问这个问题，并不证明一定是每天都加班到很晚，只是测试你是否愿意奉献出的时间和精力在工作中。 3、你对薪资的要求 回答提示：如果对薪酬的要求太低，那显然贬低自己的能力；如果对薪酬的要求太高，那又会显得你分量过重，银行受用不起。银行
Linux内核中断顶半部和底半部的理解
嵌入式与Linux那些事的博客
07-18 9067
设备的中断会打断内核进程中的正常调度和运行，系统对更高吞吐率的追求势必要求中断服务程序尽量短小精悍。但是，这个良好的愿望往往与现实并不吻合。在大多数真实的系统中，当中断到来时，要完成的工作往往并不会是短小的，它可能要进行较大量的耗时处理。 图10.3描述了iⅸ内核的中断处理机制。为了在中断执行时间尽量短和中断处理需完成的工作尽量大之间找到一个平衡点，Linⅸ将中断处理程序分解为两个半部：顶半部（ Top half）和底半部（ Bottom Half）。 顶半部用于完成尽量少的比较紧急的功能，它往往只是简单
【个人质量提高指南】红酒篇｜品酒新手必读：一文学会如何品酒解锁干、半干、半甜、甜型葡萄酒的味觉密码！
墩墩分墩
05-31 2722
其实，对于普通消费者而言，一款葡萄酒究竟含有多少克糖分并不重要（除非减肥者想严格控制卡路里的摄入），我们只需要大致知道`葡萄酒是干型还是甜型就可以了。葡萄酒品鉴除了红酒的品质之外，葡萄酒杯🍷也是品酒过程中不能忽视的一环。当然，有时候干型葡萄酒的口感也受其它因素的影响。葡萄酒是用葡萄酿成，而葡萄本身是含有糖分的。对于那些既可能酿成干型，也可能酿成甜型的品种来说，一般通。，在欧盟标准中，起泡酒有另外一套适用的准则。在喝葡萄酒之前，我们都习惯先去闻酒的香气，有时候。，不过并不能说酒精度高就不是甜酒，常见的。
半包装修流程
青春易逝，愿不负昭华，期待梦与远方
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前言 了解一下整体装修流程，以及在每个节点上半包的话需要购买哪些东西。一般半包的话，让半包公司给出装修流程时间表、以及所需的主材什么时候买的时间表。 1、整体流程 1.1 前期 1、前期设计 1-3个月 预定装修公司；出设计方案/报价；签施工合同 2、开工准备 2周左右 办理装修手续；主材预定 3、新除墙 1周左右 拆墙砌墙等结构改造、保护；刷墙固、地固 开工前的准备： 签订施工合同：看清各类条款、费用、质保时间，合理压...
202410读书笔记|《半小时漫画青春期》——成为自己世界的星星，这才是最要紧的事儿
qq_40985985的博客
01-26 2140
半小时漫画青春期：心理篇》陈磊•半小时漫画团队的书，很值得一读，好玩有趣，仿佛在回顾自己的过往，也更理解生活里一些娃的举止表现。青春期有段时间我是非常变扭的，像是个炸弹💣，一点就着😂😂 难为我妈妈了。我发现我还是挺像她的🤩🤩。
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Linux 中断的上半部和下半部
01-09
因此，Linux引入了一个下半部，来完 成中断事件的绝大多数使命。下半部和上半部大的不同是下半部是可中断的，而上半部是不可中断的，下半部几乎做了中断处理程序所有的事情，而且可以被新的 中断打断！下半部则相对...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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11-26
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yolov8 半监督
02-18
### YOLOv8在半监督学习中的应用 #### 背景介绍 YOLOv8作为一种先进的目标检测模型，在有大量标注数据的情况下表现优异。然而，在实际应用场景中，获取高质量的标注数据往往成本高昂且耗时。因此，探索如何利用未标记的数据来提升模型性能成为研究热点之一。 #### 半监督学习概述 半监督学习旨在通过结合少量带标签样本和大量的无标签样本来提高机器学习算法的效果。对于计算机视觉领域而言，这意味着可以仅依靠一小部分已知类别实例及其对应的真实框位置信息训练出较为鲁棒的目标识别器，并借助其余海量未经人工干预过的图像资源进一步优化参数配置[^1]。 #### YOLOv8半监督学习实现方式 为了使YOLOv8适应于半监督环境，通常采用一致性正则化技术以及伪标签机制： - **一致性正则化**：通过对输入图片施加随机变换（如裁剪、旋转等），并强制要求这些变化后的视图预测结果保持一致，从而增强特征表达能力； - **伪标签生成**：基于初始阶段得到的小规模全量级监督下预训练好的权重初始化新网络结构；随后迭代过程中逐步为那些置信度较高的非标注对象分配临时性的分类标识符作为补充材料参与到后续轮次的学习当中去。 具体操作如下所示： ```python from ultralytics import YOLO import torch from torchvision.transforms import Compose, RandomHorizontalFlip, ColorJitter # 加载基础模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 定义数据增广策略用于一致性损失计算 transform = Compose([RandomHorizontalFlip(), ColorJitter()]) def consistency_loss(student_output, teacher_output): """Compute mean squared error between student and teacher predictions.""" return ((student_output - teacher_output)**2).mean() for epoch in range(num_epochs): # 使用教师模型推断产生伪标签 pseudo_labels = [] with torch.no_grad(): for images in unlabeled_loader: outputs = model(images) high_confidence_indices = get_high_confidence_predictions(outputs) pseudo_labels.extend(assign_pseudo_labels(high_confidence_indices)) # 更新学生模型参数 optimizer.zero_grad() labeled_images, labels = next(iter(labeled_loader)) loss_supervised = compute_supervised_loss(model(labeled_images), labels) augmented_unlabeled_images = transform(unlabeled_images) logits_student = model(augmented_unlabeled_images) logits_teacher = model(unlabeled_images).detach().clone() loss_consistency = consistency_loss(logits_student, logits_teacher) total_loss = loss_supervised + lambda_ * loss_consistency total_loss.backward() optimizer.step() ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的框架来进行YOLOv8的半监督训练过程[^2]。 #### 应用案例分析 在一个典型的交通监控场景里，假设只有少数车辆被精确地标记了其边界框坐标和其他属性（比如车牌号码）。此时就可以先拿这部分资料完成初步建模工作，再把剩余绝大多数没有经过处理的照片也纳入进来共同参与调优流程——即让系统自动挑选出那些最容易辨认出来的车子给予临时身份认证，进而扩大有效样本基数的同时降低整体开销。 此外，在医疗影像诊断方面同样适用此思路，例如X光片肺部疾病筛查项目中，医生能够快速圈定一些典型病例供AI参考，之后由程序自行挖掘更多潜在相似病症特征加以辅助判断，最终达到既节省人力又提高了准确性目的。
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