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原创 HRSC2016数据集转YOLO格式

HRSC2016数据集转YOLO格式

2023-05-07 13:07:04 1405 38

转载 神经网络在做什么

神经网络是什么,在做什么,想做什么,为什么这么做呢?

2024-10-24 14:58:29 41

原创 预推免复习----计网

预推免复习之计网

2022-08-11 19:55:57 902

原创 预推免复习------概率论

预推免复习之概率论

2022-08-11 14:42:56 317

原创 预推免复习---数据结构

预推免复习之数据结构

2022-08-11 14:23:25 574

原创 operating system----7

预推免操作系统第7弹

2022-08-09 12:06:17 194

原创 operating system ---6

预推免操作系统第六弹

2022-08-09 11:52:32 135

原创 operating system ----5

预推免操作系统第五弹

2022-08-08 16:39:23 323

原创 operating system ---4

预推免操作系统第四弹

2022-08-08 16:30:44 112

原创 operating system---3

预推免操作系统第三弹

2022-08-08 16:02:47 231

原创 operating system--2

预推免操作系统第二弹

2022-08-08 13:32:31 130

原创 operating system

预推免操作系统一弹

2022-08-07 22:16:31 127

原创 一维卷积Conv1D

CNN之Conv1D

2022-07-26 17:50:09 1557

原创 计组-运算器实验.doc

实验目的1.掌握模拟过程中算术、逻辑运算单元的控制方法;2.理解寄存器组中寄存器数据输出的方法。实验环境操作系统:Windows 10虚拟模拟软件:logisim三、实验内容及结果CP226 中的运算器由一片CPLD实现,有8种运算,通过S2,S1,S0 来选择,运算数据由寄存器A及寄存器W 给出,运算结果输出到直通门D。功能如下表:S2 S1 S0功能0 0 0A+W 加0 0 1A-W 减

2022-07-22 19:21:44 764

原创 软工习题答案

软件工程考试习题

2022-06-03 18:48:26 4347 3

原创 浅析CV下的无人驾驶技术

浅析CV下的无人驾驶技术

2022-06-03 18:39:22 831

原创 数据库orcle-实验一 数据定义和数据更新

一、实验目的(1)熟悉数据库的交互式SQL工具;(2)通过本实验能够熟练应用sql语言进行基本表和索引的定义,能够对表的结构进行修改和删除,并通过数据更新命令输入相应的数据。二、实验环境计算机windows7操作系统,Oracle 11g, SQL Developer三、实验内容及结果(一)数据定义一、基本表操作1.建立基本表创建教材中的学生表(student)、学生选课表(SC)、课程表(course)1)·学生表:Student (Sno, Sname,Sage,Ssex,Sde

2021-07-30 12:19:05 964

原创 计组-运算器实验.doc

实验目的 1.掌握模拟过程中算术、逻辑运算单元的控制方法; 2.理解寄存器组中寄存器数据输出的方法。 实验环境 操作系统:Windows 10 虚拟模拟软件:logisim 三、实验内容及结果 CP226 中的运算器由一片CPLD实现,有8种运算,通过S2,S1,S0 来选择,运算数据由寄存器A及寄存器W 给出,运算结果输出到直通门D。功能如下表: S2 S1 S0 ...

2021-07-30 12:10:33 832

原创 计组-存储器实验

实验目的理解并掌握存储器的读,写操作过程理解存储操作中锁存脉冲的作用掌握存储操作中时序电路的作用实验环境操作系统:Windows虚拟模拟软件:logisim三、实验内容及结果1.学会对MAR寄存器的使用,并读出数据到MDR寄存器分析:MAR:当便能为1,时钟对其有效,便能为0,忽略时钟变化。MAR:当便能为1,时钟对其有效,便能为0,忽略时钟变化。读入地址:当MAR便能为1,MDR便能为0时,时钟一次变化,MAR读入输入端的数据,做为地址,并在随机存储器RAM中查询该地址,图中黑

2021-07-30 12:02:12 2310

原创 指令集对CPU性能的影响

IA-64和RISC架构;IA-64:IA-64架构是英特尔为了全面提高以前IA-32位处理器的运算性能,是Intel和Hp共同开发了6年的64位CPU架构,是专为服务器市场开发的一种全新的处理器架构,它放弃了以前的x86架构,认为它严重阻碍了处理器的性能提高。它的最初应用是英特尔的Itanium(安腾)系列服务器处理器,现在最新的Itanium 2系列处理器也是采用这一架构的。由于它不能很好地解决与以前32位应用程序的兼容,所以应用受到较大的限制,尽管目前Intel采取了各种软、硬方法来弥补这一不足,

2021-07-30 11:58:50 2108

原创 数据库Oracle-实验二 数据查询

一、实验目的(1)通过本实验能够掌握投影、选择条件表达、排序、分组的sql语句表达。(2)通过本实验能够熟练应用sql语言进行查询,具体包括单表查询,多表连接查询。(3)通过本实验能够熟练应用sql语言使用IN、比较符、ANY或ALL和EXISTS操作符进行嵌套查询操作。(4)掌握视图的定义、查询、修改。二、实验环境计算机windows7操作系统,Oracle 11g, SQL Developer三、实验内容及结果包括排序、分组的单表查询求数学系学生的学号和姓名。代码:select

2021-07-30 11:57:34 1944

原创 数据库Oracle-实验三 数据库的安全性和完整性控制

一、实验目的(1)通过本实验能够熟练应用sql语言进行用户权限的授予和回收。(2) 熟练掌握实体完整性,参照完整性及用户定义的完整性的定义。(3)体会oracle数据库系统在安全性和完整性保护方面的特性。二、实验环境计算机windows7操作系统,Oracle 11g, SQL Developer三、实验内容及结果授权创建用户”S学号u1”,S学号u2,S学号u3,S学号U4,并为其赋予connect角色。其中,学号是指你的学号,比如你的学号为20130001,则你创建的用户应该是

2021-07-30 11:56:33 976 1

原创 数据结构-图-遍历输出-c++

图的深度优先遍历和广度优先遍历 c++第一部分是用邻接表创建的图,具体注释可参见我的第一篇文章// typedef struct ArcNode{ int adjvex; int info; struct ArcNode *next;} ArcNode;typedef struct VNode{ int data; struct ArcNode *firstarc;} VNode,AdjList[maxnum];typedef struct{

2020-12-08 19:03:02 701 1

原创 数据结构-图的创建-c++

数据结构-图的创建-c++在网上找了很多没有找到一个用类c语言写图的,所以这里自己来总结一下。邻接矩阵创建/*#include <bits/stdc++.h>#define maxint 10000#define maxnum 100using namespace std;*/typedef struct{ int vexs[maxnum];//顶点表 int edges[maxnum][maxnum];//邻接矩阵 int vexnum,arcn

2020-12-08 17:33:52 3399

原创 高斯分布及后续

高斯分布在这个文章中,我将介绍高斯分布,也称为正态分布。回顾高斯分布的基本知识。通常如果我们认为变量 ???? 符合高斯分布 ???? ∼ ????(????, ????2)则其概率密度函数为:我们可以利用已有的数据来预测总体中的????和????2的计算方法如下:最后来一个样例高斯分布算法介绍废话不多说,咱们直接上简单明了的定义及解释...

2020-08-10 19:57:04 233

原创 线性问题及神经网络介绍

过拟合问题第一个模型是一个线性模型,欠拟合,不能很好地适应我们的训练集;第三个模型是一个四次方的模型,过于强调拟合原始数据,而丢失了算法的本质:预测新数据。我们可以看出,若给出一个新的值使之预测,它将表现的很差,是过拟合,虽然能非常好地适应我们的训练集但在新输入变量进行预测时可能会效果不好;而中间的模型似乎最合适。代价函数上面的回归问题中如果我们的模型是:ℎ????(????) = ????0 + ????1????1 + ????2????22 + ????3????33 + ???

2020-08-10 19:39:06 392

原创 吴恩达机器学习第四章

4.1 多维特征参考视频: 4 - 1 - Multiple Features (8 min).mkv前几章,我们学习了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(????1, ????1, . . . , ????????)。增添更多特征后,我们引入一系列新的注释:???? 代表特征的数量????(????)代表第 ???? 个训练实例,是特征矩阵中的第????行,是一个向量(vector)。例如,上图的?

2020-07-24 11:20:13 508

原创 吴恩达机器学习第三章

矩阵和向量矩阵的维数即行数×列数矩阵元素(矩阵项):???? = [1402 191  1371 821  949 1437  147 1448]????????????指第????行,第????列的元素。向量是一种特殊的矩阵,讲义中的向量一般都是列向量,如:???? = [460   232   315  178]为四维列向量(4×1)。如下图为 1 索引向量和 0 索引向量,左图为 1 索引向量,右图为 0 索引向量,一般我们用 1 索引向量。 ???? = [???

2020-07-24 10:53:23 363

原创 机器学习day2

模型描述这个很简单了,大家一看就可以知道了这个是对应的我上一篇博客里的房价的问题的一个模型,左边一列为规格大小,我们称为X,右边一列是对应的房价,我们称为Y。如果大家学过函数,我建议大家就把这个X当做自变量或者是参数,Y当做因变量或者是返回值。ok,那么还有一个m其实就是数据的组数,像上图我们就给出了4组数据,那么这里的m就是4。代价函数,梯度下降,线性回归代价函数废话不说,上图 这张图是博主自己对应上一张图写的一个注释。这张图左边就是在不同取值的θ–1下对应的h函数的图像,这张

2020-07-17 15:30:56 120

原创 小冯机器学习第一天

吴恩达机器学习第一天:1. 什么是机器学习?计算机程序从经验E中学习,解决某一任务T,进行某一性能度量P,通过P测定在T上的表现因经验E而提高。那么,我们对这段话来两个例子进行一个通俗的讲解。*1.*Samuel制造了一个玩跳棋的程序,但他自己并不是一个跳棋高手。在这里,他通过让程序与自己对弈数万次,通过观察哪些布局容易赢,哪些布局容易输。于是一段时间后,按照剧情的发展,这个跳棋程序很nb了。那么这很明显是跳棋程序一个机器学习的过程。于是,我们将其带入定义,得到定义实例

2020-07-16 17:26:12 177

多模态大模型理解:111

多模态大模型理解: 1. 多模态整理结构: 多模态的发展,从早期的简单的图像-文本的VQA任务,到现在的图像,视频,点云图,音频,文本的多模态理解任务,也可以说多模态理解就是输入是图像,视频,文本等多模态作为输入,文本作为输出的任务。本文着重于图像,视频,文本的多模态理解任务。

2025-01-21

多模态模型的发展⽅向111

⽬前来看,针对以LLM为基础的多模态模型的发展⽅向,在我的理解中,可以分为三个⽅ 向: 1. 数据集:感谢于baidu和open ai的论⽂提供的结果,让⽬前研究⼈员普遍接受了scaleing law法则,越⼤的数据集能够推到模型性能的阶梯式跃进,且⽬前暂时还没有出现明确的 瓶颈期 2. 模型⾃身的改进:⽬前的多模态模型其实往往分为两类,⼀类是以LLM为基础的理解和⽂ 本⽣成⼤模型,⼀类是以Diffusion,Gan为基础的图像视频⽣成的⼤模型。第⼆类模 前还没有形成统⼀的backbone模型,与以Vit+LLM的第⼀类模型是不⼀样的,理解类⼤ 模型已经形成了稳定的模型结构,因此模型⾃身的改进更多的情况下,趋向于对结构内部 细节的调整: 2.1:VIT模型的Dynamic Resolution 2.2:Projection 2.3:Transformers 内部细节模型:从⽽⽀持LLM和VIT的update ⽽针对2.3,我个⼈理解的三个主流的⽅向分别是:Attention机制,Activation, Embedding。 针对Attention:主要是压缩其空间,可以称为线性Atte

2025-01-21

模型训练之RLHF1111

强化学习简介: 强化学习的五个关键因素:Environment,State,Policy,Action,Reward。 ⼀句话理解:处于当前Environment的某种State,Policy为我们抉择⼀个Action,得到⼀个 Reward(可正可负),根据Reward 的反馈调整Policy。 针对Policy来说,分为on-policy 和off-policy,区别在于跟环境交互的Policy和更新的Poli 是否是⼀个。

2025-01-21

⼤模型分布训练并⾏111

⼤模型分布训练并⾏ 根据scaling law 法则,随着数据规模和参数规模的增加,⼤模型的性能能够不断增加,因此 ⽬前的⼤模型的参数往往都再万亿以上。⾯对如此⼤的参数规模,简单的单机单卡已经⽆法 满⾜训练的要求,我们需要基于单机多卡,多机多卡,AI集群去进⾏分布式⼤模型的训练。 然⽽,显然,随着机器数的增加,训练的加速⽐例并不是简单的线性增⻓的,我们会遇到⼀ 个瓶颈。那么如何能够更晚的遇到瓶颈,尽可能的保证我们的加速⽐是线性的关系呢,这就 是分布式训练所需要研究的,当然,分布式推理和训练在⼤体上是⼀致的。

2025-01-21

软件工程实验--计科软工实验,包括数据流图,时序图等vsd图

建议借鉴和参考,不建议抄袭 (后面半句当我没说)

2022-06-03

oracle数据库的并发控制.docx

oracle数据库的并发控制

2021-07-31

oracle数据库的安全性控制.docx

oracle数据库的安全性控制

2021-07-31

oracle数据库的备份和恢复.docx

oracle数据库的备份和恢复

2021-07-31

oracle数据库大的完整性控制.docx

oracle数据库大的完整性控制.

2021-07-31

esme-一个教室借用系统.docx

数据库设计-教室借用系统(触发器,存储过程,函数)

2021-07-31

空空如也

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