口水杂谈

最新推荐文章于 2023-04-18 19:20:27 发布
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本文介绍了一个名为太极项目的系统，其中包括太极项目的核心模块及与其配套的大屏展示部分。太极项目可能涉及数据可视化和交互式操作等内容。
http://203.91.46.19/TaiJiXzzfProject/bin/TaiJiXzzfProject.html#

http://203.91.46.19/TaiJiXzzfProject/bin/BigScreenXZZF.html#
科技杂谈：浅谈人脸识别
StephenArk的博客
11-10 1865
科技杂谈：浅谈人脸识别
精选资源
Android内存优化杂谈
01-04
Android内存优化是我们性能优化工作中比较重要的一环，这里其实主要包括两方面的工作： 1、优化RAM，即降低运行时内存。这里的目的是防止程序发生OOM异常，以及降低程序由于内存过大被LMK机制杀死的概率。...
信息安全攻防杂谈
caoz的梦呓
12-27 957
很抱歉，这是一篇吐槽文。因个人能力有限，难以持续维持价值输出，未来可能吐槽文和鸡汤文会越来越多，不喜欢的读者请踊跃退订。上一篇文章听说有人谋求稳定的工作？ 有人说是纯鸡...
各种杂谈
ziizaisoar的专栏
01-06 327
Emacs & Vim 1.1 可扩展性给了软件强大的生命 曾几何时，Windows用户对软件的可扩展性没有概念，他们只能对他们使用的软件进行非常有限的定制。扩展软件的权利保留在软件开发者手中。软件的使用者如果想要新的功能和特性，只能等待软件的升级。有能力的用户等不及了，为了添加自己想要的功能，从0开始写了一款新的软件。就这样，新的功能意味着新的软件，Windows下的软件前赴后继，迅速地
App Store杂谈
maybeshewi
12-24 1693
简单地讲，App Store就是iDevice上，用户下载App的App。 App Store生态简单地讲，App Store就是iDevice上，用户下载App的App。Jobs当年本来不同意开放iOS SDK，也不允许第三方开发者开发自己的App，因为他担心这样会影响iPhone的体验和品质。后来苹果董事会的一位董事（亚瑟·莱文森，几乎整个董事会也是同样的看法，感谢Rebert Zhang的指出
stable diffusion（杂谈）
weixin_63660670的博客
04-18 649
输入处理过的信息阵列 (dimensions: (4,64,64))，输出结果图像 (dimensions: (3, 512, 512)，即 (red/green/blue, width, height)。潜在种子生成大小 64 × 64 的随机潜在图像，而 prompt 进入 Text Encoder 通过 CLIP 的文本编码器转化为大小为 77 × 768 的文本嵌入。它输入文本嵌入和一个由噪声组成的起始多维数组（结构化的数字列表，也叫张量），输出一个经过处理的信息阵列。本节部分内容也是由此翻译。
杂谈
11-26 7257
杂谈其实……她早已经洗完了，只是……却迟迟不敢走出来，她知道走出来以后将会发生什么，将会有什么再等待着她。　　虽然已经有了心理准备，可是……真的到了这个时候，她还是畏惧，还是一阵阵的想着要退缩。　　轻轻的按住自己的胸膛，黛儿知道，一会后……这里将印满小莫的唇印，而这……可是任何人都不曾踏足的处女地啊！　　不光是这样，她浑身的任何一个角落，甚至是身体的最深处，都将受到小莫最细致的抚慰，这……这如
阿里巴巴旗下的淘宝为什么要分离出一个天猫出来？
秋叶原 && Mike || 麦克
03-30 9341
现在，电商平台都在发展全品类，相同点都是从自己的用户中转化，稳定原有用户，转化到其它品类！知道这是为什么吗？ 来源：聚草堂电商 新蛋，你们听过么？最早进入中国做电商平台的，当年在美国也不把亚马逊放在眼里，它专注电子这块，战略是专业电子产品！结果呢？你们应该好多年没听过它家了！市场份额几乎没有了！因为有人调研过全品类的平台和单一品类的平台，发现，全品类的商家的转化率，高出单一品类
6000级石阶见证绝世爱情
AlienTech for better life!~
11-04 2212
6000级石阶见证绝世爱情 ——重庆姐弟恋人为避闲言隐居深山半世纪  瞧，他们在一起是多么的甜蜜。 “爱情天梯”开凿者病逝       重庆江津中山古镇，爱情天梯男主人公刘国江12月12日下午病势，享年72岁。老伴徐朝清悲痛不已。 “爱情天梯”感动中国        50年前，江津中山古镇高滩村村民刘国江和比他大10岁的寡妇徐朝清相爱，惹来村民闲言碎语，他们便携手私奔到与世隔绝
caoz的梦呓：信息安全攻防杂谈
weixin_30339969的博客
08-01 210
猫宁！！！ 参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/O0zLvuWPRPIeqnRooNEFYA 旧文我提过一句话，信息安全防御这事，在业内，三分靠技术，七分靠人脉。 在知识星球提及的时候，就有人觉得，看来还是黑客牛逼，安全从业者只能靠人脉才能防御。 当然，还有一种观点也很常见，我公司请个厉害的黑客来做运维安全，就万无一失了。 这两个观...
精选资源
软件性能测试中的一些经验杂谈
03-23
软件软件性能测试中的一些经验杂谈软件测试1、数据库的规划初期尽可能的建立好规范和数据索引;2、多层嵌套的sql语句，当多次循环查询，sql语句的性能好坏受sql语句的影响是很大的，避免多余的和错误的循环嵌套;3、...
软件测试方向杂谈
03-23
软件测试方向杂谈软件测试说起来学习计算机已经有六七年了，而进入软件测试这个行业也是有两年多了。记得最开始投入到测试的目的是因为容易进大公司。我身边的同学们都很鄙视测试行业，认为没有什么技术含量，而我却...
创意方法杂谈
03-03
写在前面的话：Part1记得刚毕业那时，常幻想着自己是个大艺术家，满怀憧憬的想找一份理想的工作。后来入了行，慢慢的发现自己好像不是这块料；不但没有好的想法与创意，而且软件也不懂得怎么去操作，再后来接触多了...
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）
12-14
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了大规模MIMO通信系统中发射端采用混合波束成形的技术方案，并提供了基于Matlab的代码实现。混合波束成形结合了数字和模拟波束成形的优势，旨在提升系统频谱效率与能量效率，同时降低硬件成本和功耗。文中详细阐述了混合波束成形的基本原理、系统模型构建以及常用算法（如基于酉矩阵设计、迭代优化等）的设计思路与实现方法，通过仿真验证了不同算法在不同信道条件下的性能表现，帮助读者深入理解该技术的关键环节与优化方向。; 适合人群：具备通信工程、电子信息类专业背景，熟悉MIMO通信系统及Matlab编程的研究生、科研人员或相关领域工程师。; 使用场景及目标：①用于学习和复现大规模MIMO系统中的混合波束成形技术；②支撑科研项目中对波束成形算法的仿真验证与性能对比；③作为课程设计或毕业设计的技术参考资源。; 阅读建议：建议结合通信原理和阵列信号处理基础知识进行学习，重点关注系统建模与算法实现部分，动手运行并调试提供的Matlab代码，进一步尝试改进算法或扩展仿真场景以加深理解。
【计算机视觉】基于MATLAB的图像去反光技术：玻璃表面拍摄中Retinex与高光修复方法的应用
12-14
内容概要：本文介绍了利用MATLAB实现玻璃表面拍摄图像去反光的两种核心技术方案。方案一基于Retinex理论，通过分解图像的照度层与反射层，抑制反光区域，适用于整体均匀反光场景；方案二采用高光检测结合纹理修复方法，先在Lab颜色空间中通过亮度阈值检测反光区域，再使用插值或纹理合成技术修复，适用于局部强反光情况。文章提供了完整的MATLAB代码实现、关键参数调整建议以及进阶优化策略，如多尺度Retinex（MSR）、色彩校正和手动mask优化，帮助用户有效恢复被反光遮蔽的真实图像信息。;
基于RASA框架的智能语音聊天机器人系统：多轮对话中的意图识别与实体抽取优化
12-14
本项目构建于RASA开源架构之上，旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面，研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能，并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求，从而生成恰当的反馈；信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素，例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果，相比经典算法，其能够解析更为复杂的语言结构，展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制，这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性，使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性，包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力，例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景，如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应，系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性，系统还可持续优化语言模式理解能力，逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面，RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计，支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集，开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册，有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程，确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中，构成完整的解决方案体系。 总体而言，本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术，致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 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！
基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）
12-14
基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）对永磁同步电机（PMSM）进行磁场定向控制（FOC），并通过Simulink仿真平台实现了对PMSM转速的精确控制。文中详细阐述了FOC的控制原理，包括坐标变换、电流环与速度环的设计，并结合模型预测控制算法优化了传统FOC的性能，提升了系统的动态响应与抗干扰能力。该仿真模型涵盖了PMSM数学建模、SVPWM调制、电流采样与反馈、PI调节器设计以及MPC控制器的实现，展示了完整的闭环控制系统架构。; 适合人群：具备电机控制基础知识、熟悉Simulink仿真工具的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于深入理解FOC与MPC在电机控制中的结合机制；②为高性能电机控制系统的设计与仿真提供参考方案；③适用于教学演示、科研验证及工业原型开发。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型文件同步运行与调试，重点关注MPC代价函数的设计、预测模型构建及与传统PI控制的效果对比，以充分掌握其优化优势与实现细节。
基于小波变换的音频信号实时去噪算法。.zip
最新发布
12-14
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。
基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化（Matlab代码实现）
12-14
基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化（Matlab代码实现）
智能车杂谈
03-15
### 智能车技术最新进展 智能车技术近年来取得了显著进步，尤其是在自动驾驶领域。长城汽车于2021年6月推出的咖啡智能2.0智慧线控底盘整合了多个核心底盘系统，包括线控转向、线控制动、线控换挡、线控油门和线控悬挂，成为国内首个支持L4+级自动驾驶的线控转向底盘系统[^4]。 此外，中航集团旗下的耐世特也在2018年发布了SBW技术，并推出了静默方向盘系统及随需转向系统，这些技术支持L3+级自动驾驶。这表明在高级别自动驾驶方面，国内外厂商都在积极布局并取得了一定的技术突破。 与此同时，新能源汽车市场的快速发展也为智能车技术提供了更多可能性。根据外媒CleanTechnica统计的数据，比亚迪、特斯拉和上汽通用五菱分别以506,868辆、406,869辆和183,054辆的销量位居前列，占据了全球新能源汽车市场约34%的份额[^3]。这种市场需求的增长推动了智能车技术的研发与应用。 值得注意的是，随着深度学习技术的进步及其广泛应用，人工智能伦理和社会影响逐渐引起重视。确保人工智能技术发展既能提升社会福祉又能规避潜在风险已成为重要议题[^2]。这一趋势同样适用于智能车领域，特别是在数据隐私保护、算法公平性和安全性等方面需要持续关注。 ```python class AutonomousDrivingSystem: def __init__(self, level): self.level = level def describe(self): if self.level >= 4: return f"L{self.level} autonomous driving system with full automation capabilities." elif self.level == 3: return f"L{self.level} autonomous driving system requiring driver attention but capable of handling most situations autonomously." else: return f"Lower-level ({self.level}) autonomous assistance features." # Example usage ad_system_l4 = AutonomousDrivingSystem(4) print(ad_system_l4.describe()) ```
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