一文学会概率统计

最新推荐文章于 2025-08-22 11:18:24 发布
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YOLOv8【第八章：特殊场景检测篇·第10节】一文搞懂，极端天气条件检测！
**My Coding Family**
12-14 1124
🏆 本文收录于 《YOLOv8实战：从入门到深度优化》 专栏。该专栏系统复现并梳理全网各类 YOLOv8 改进与实战案例（当前已覆盖分类 / 检测 / 分割 / 追踪 / 关键点 / OBB 检测等方向），坚持持续更新 + 深度解析，质量分长期稳定在 97 分以上，可视为当前市面上 覆盖较全、更新较快、实战导向极强 的 YOLO 改进系列内容之一。
一文带你认清运维岗位
互联网老辛
04-13 9944
近日，跟已经毕业的学员聊天，因为疫情的关系，还有很多 学员没有复工，或者在家里办公，平时事情也不多。不过工资照发，这也许算是不幸当中的万幸，至少不至于有失业的焦虑。 4月份的一个毕业班级，也马上要找工作，看北京这疫情的趋势，如果不提前进京隔离，后期找工作怕是有诸多的不便。 期间一个学员问起，想知道运维有哪些分类好确定未来的发展方向，我在这里总结了一下，记录下来，以此来提示将来要毕业的学员，及时做好...
【故障排除高手】：案例研究，一文学会反相器尖峰故障诊断
[【故障排除高手】：案例研究，一文学会反相器尖峰故障诊断](https://media.springernature.com/lw1200/springer-static/image/art%3A10.1038%2Fs41598-023-47614-7/MediaObjects/41598_2023_47614_Fig7_HTML.png) ...
一文搞懂大数据时序分析的体系架构
AI天才研究院
08-22 1469
时序数据（Time Series Data）是按时间顺序记录的一系列观测值，通常具有以下数学定义：其中 ( t_i ) 是单调递增的时间戳（通常为Unix时间戳，精确到秒或毫秒），( v_i ) 是对应时间点的度量值（可以是数值、布尔值或字符串）。在实际场景中，时序数据通常包含三要素时间戳（Timestamp）：数据产生的具体时间度量值（Metric/Value）：核心观测指标（如温度、CPU使用率、股价）标签（Tags/Labels）：描述数据维度的元数据（如设备ID、机房位置、股票代码）
一文拆解预训练全流程
2501_92069919的博客
05-27 1038
写这篇文章的原因是大概在两周前，我看完了卡帕西三个半小时在油管上课程。他用简单的语言，讲明白了大模型从无到有的建立。其中他还罗列了非常多好用的网站工具，例如可视化的动画工具理解Transformer架构。如果从英语为母语的人的角度去看这个课程肯定是非常非常简单，但是作为一个非母语，而且英语又没有那么好的人，看看这个视频还是有点费劲的。我看完这个视频后，又花了几天时间，点开了他课程里所有的链接、看了链接里面的论文，才弄明白他说的所有东西。所以我决定一共写三篇文章，把卡帕西德课程转换成我们国人也能听懂的
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
12-21
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
基于SpringBoot+Vue与微信小程序的单店铺/多店铺商城系统
12-21
本系统采用微信小程序作为前端交互界面，结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建，形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营，亦兼容多商户入驻的平台模式，具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上，后端以Java语言为核心，依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务；管理后台采用Vue.js进行开发，实现了直观高效的操作界面；前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作，功能链路完整闭环，已通过严格测试与优化，符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖，不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能，还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块，能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理，同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性，遵循企业级开发标准，确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言，这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
formula single.zip
12-21
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/ab7f9bef0424 Homebrew Formulae Homebrew Formulae is an online package browser for Homebrew. It displays all packages in the Homebrew/homebrew-core and Homebrew/homebrew-cask. A Action is run periodically which pulls changes from each tap and deploys the site to Pages. JSON API It also provides a JSON API for all packages (or individual packages) in each tap and their related analytics. This JSON data is used for the creation of the HTML resources on this site. Currently available: List metadata for all formulae and casks Get metadata for each formula and cask List analytics events for all formulae and casks List analytics events for each formula and cask Read more in the JSON API documentation. Usage Ope...
（69页PPT）美颜印象APP产品营销年度战略规划案.pptx
12-21
（69页PPT）美颜印象APP产品营销年度战略规划案.pptx
【文档处理技术】基于Word对象模型的手写效果模拟系统：通过字符级微调与随机涂改参数实现高效逼真手写仿真 采用混乱字体，修改 上下浮动，划线修改
12-21
内容概要：本文介绍了一种基于Word对象模型的代码实现方法，通过对手写字体效果的精细控制，模拟出高度逼真的手写文档效果。系统保留了原有Excel版本中的随机字体、字号、斜体等基础样式特征，并新增三项核心参数：3%的位置凌乱、3%的笔画凌乱和3%的随机涂改，以增强手写感的真实性。所有参数均支持直接修改，如调整涂改概率modifyProb值来自定义效果强度。技术上，采用字符级别的位置偏移、缩放、旋转微调，并叠加随机涂改痕迹来提升视觉仿真度，同时通过关闭屏幕刷新机制优化了程序运行效率。; 适合人群：具备VBA或Office自动化开发经验，熟悉Word对象模型的程序员或办公软件高级用户；适用于对文档防伪、自动化生成有特殊需求的技术人员； 使用场景及目标：①用于自动生成具有手写风格的报告、批注或签名文档，提升文档个性化与真实感；②应用于需要规避机器生成痕迹的场景，如教学材料、艺术创作或特定安全验证环境； 阅读建议：建议结合实际Office开发环境进行代码调试与参数测试，重点关注字符级变换逻辑与性能优化策略的实现方式。
Delphi 13.1控件之dwBoard通用大屏20251220.7z
最新发布
12-22
Delphi 13.1控件之dwBoard通用大屏20251220.7z
【Web前端开发】基于实战项目的系统化学习路径设计：全栈技术整合与工程化能力培养方案
12-21
内容概要：本文介绍了《Web前端实战项目系列系统化学习与实践指南》，强调通过真实业务场景下的完整项目实践，帮助开发者将HTML、CSS、JavaScript及现代前端框架有机结合，系统掌握前端核心技术与工程化能力。文章指出，实战项目涵盖从简单页面到复杂交互应用的多个层次，注重业务目标导向、组件化开发、状态管理、前后端协作以及用户体验优化，并融入模块化、自动化构建等工程化实践，全面提升开发者的综合能力。同时，项目后期的总结与复盘有助于经验沉淀和最佳实践积累，推动开发者从掌握知识点迈向独立承担项目、参与大型系统建设的成长路径。; 适合人群：具备HTML、CSS、JavaScript基础，希望提升工程化能力和项目实战经验的前端初学者或工作1-3年的开发者。; 使用场景及目标：①通过循序渐进的项目训练，掌握前端技术在真实业务中的整合应用；②理解组件化、状态管理、工程化工具链和用户体验设计的实际落地方式；③培养以业务为中心的开发思维和独立完成项目的能力。; 阅读建议：建议读者结合文档指导，动手完成每个阶段的项目实践，注重代码组织、技术选型与问题复盘，逐步构建完整的前端知识体系与项目经验。
最新土地利用类型面板数据（含36种用地类型）的省、市、县（区）级整理与应用
12-21
本数据集提供了中国省级、市级及县级（区）层面的土地利用类型年度面板数据，涵盖36种具体用地分类。数据内容为近期整理完成，经过系统性的手工核查与校对，确保信息准确可靠。数据来源权威，在同类变量控制方面具有较高的精确性，尤其适用于学术论文的实证研究环节，能够有效避免数据真实性方面的疑虑。 该数据集主要面向高等教育阶段的学生群体，包括本科生、硕士研究生等初级研究者，设计上注重易用性与可操作性，便于使用者快速掌握并应用于实际分析。相关学科领域涉及经济学、地理科学、城市规划与区域研究、公共政策及行政管理、社会学以及商业管理等。 数据集内容聚焦于不同行政层级的土地利用构成，可为区域发展、土地政策评估、社会经济空间分析等研究提供基础数据支持。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
一文看懂学会配置deepseek
02-11
### DeepSeek 配置教程完整指南 #### 一、环境准备 为了成功配置和运行 DeepSeek，需满足一定的硬件条件。最低配置应具备 CPU（支持 AVX2 指令集）、16GB 内存以及至少 30GB 的存储空间；而推荐配置则建议采用 NVIDIA GPU（如 RTX 3090 或更高级别），搭配 32GB 内存及不少于 50GB 存储容量[^3]。 对于操作系统的选择上，DeepSeek 支持 Windows、macOS 和 Linux 平台。此外，在某些特定功能模块的使用过程中可能还会涉及到 Docker 的应用，因此提前确认是否已安装好相应的工具链也是必要的准备工作之一。 #### 二、获取源码与初始化工作区 通过 Git 命令行工具来下载官方发布的最新版本代码库： ```bash git clone https://github.com/deepseek/deepseek.git cd deepseek ``` 上述命令会将整个项目复制到当前目录下的 `deepseek` 文件夹内，并切换至该文件夹继续后续操作[^1]。 #### 三、设置 Python 虚拟环境 为了避免与其他项目的依赖冲突，强烈建议为本项目单独建立一个新的虚拟环境。这里以创建名为 `deepseek_env` 的 Python 3.x 版本为例展示具体做法： ```bash virtualenv -p python3 deepseek_env source deepseek_env/bin/activate ``` 完成这一步骤之后即可进入下一步——安装所需的第三方包和其他资源文件[^2]。 #### 四、安装所需组件 确保所有必需项都已被正确加载进来非常重要。通常情况下，除了基础的语言解释器外还需要额外引入一些专门用于处理深度学习任务的支持类库。这部分可以通过 pip 来实现自动化管理： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此过程将会读取根目录下预先定义好的 `requirements.txt` 清单文档，从而自动拉取并安装每一个条目所对应的软件包及其版本号信息。 ---
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