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我也要
【论文精读】Latent Diffusion
Latent Diffusion
shell向上取整
需求 1，向上取整； 2，兼容小数点后为0的情况； 3，兼容负数； 实现 shell bash本身没有向上取整的函数，shell里变量也都当做字符串处理，向上取整需要自己手动写一下。 我本来想在网上找一个通用的实现，但暂时没有找到，于是自己手写了一个： function ceil(){ floor=`echo "scale=0;$1/1"|bc -l ` # 向下取整 add=`awk ...
libopus 实现pcm 编码到opus
opus 是一种音频格式，常用于语音通话、视频会议中。最近做了个pcm 到opus 的编码，踩了不少坑，特此记录一下。
awk命令
Linux之awk命令 1.awk简介 功能：awk就是把文件逐行的的读入，以空格为默认分隔符将每行切片，切片的部分再进行各种分析处理 工作模式: 1、行工作模式，读入一行文件，存在“$0”里 2、使用内置变量FS(字段分隔符)分割一行，存到$1-$100 3、输出时也是用内置变量OFS，输出该行 与sed主要异同: 相同点: 1.他们的语法基本相同 2.他们都是流编辑器,工...
uniapp(全端兼容)-最新详细实现接入腾讯云IM即时通讯教程，uniapp在安卓苹果app端/小程序/h5移动端等集成使用腾讯云im插件，提供消息列表与聊天对话示例，支持发图片/私聊/实时监听消息
uni-app，腾讯云IM，安卓app，苹果app，微信小程序，移动端，H5网页，手机网站，微信小程序、支付宝小程序，手机app端，nvue，im即时通讯，腾讯云IM详细教程，如何接入腾讯IM即时通讯，使用腾讯im有没有插件，怎么使用腾讯云IM插件，tim-wx-sdk，聊天sdk，即时通讯im uniapp私聊/群聊/聊天室，实现IM即时通讯仿微信聊天功能，对接腾讯云IM+音视频，调用腾讯即时通信IM的示例，卡顿很卡不流畅，音视频，全局监听，仿微信IM，uni-huanxin-im，sdk,实现多端实时通
Python 爬虫实战：爬取评论数据做情感分析
摘要：本文介绍基于Python的京东商品评论爬取与情感分析全流程实现。通过Requests库抓取评论数据接口，结合JSON解析获取结构化评论信息。利用SnowNLP进行中文文本情感分析，量化用户评价的情感倾向（正面/负面/中性）。结果显示正面评论占比66.3%，负面评论13.3%，关键词分析发现"卡顿""发热"是主要负面因素。该方法可应用于产品优化、品牌管理等场景，为决策提供数据支持。
awk进阶
awk进阶
YOLOv8推理程序
YOLOv8单独推理，有时候我们自定义的模块算子无法正常转换为其他框架，而且需要做成应用，因此需要一个单独推理的程序，返回的是识别后的照片还有各个类别及其对应数量。文章最后给出Flask封装为Server以及调用的实例还有Client请求代码，支持几十路多线程并发，只需加载一次模型，后边推理即可。
awk判断整除（包含小数和负数）
输出数列 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, ... 5.0 中的可以被0.8整除的数字（正确答案是3.2, 4.0和4.8）但是，如果输出数列0.01, 0.02, 0.03, ... 1.00中能够被0.09整除的数字时，其中0.18,0.27都不是0，而是一个很小的数字，所以上面的方法只适用于整数的情况。使用num/0.09==int(num/0.09)就行不通了，因为会遗漏很多数字。使用 num/9==int(num/9) 的判断方法可以很好实现。输出0-100之间能被9整除的整数。
Multisim14.0仿真应用设计（十六）74LS138译码器应用仿真
74LS138为3线-8线译码器。
HFSS仿真PCB射频通路间的隔离度
本文介绍HFSS方式仿真带有器件的射频通路间的隔离度，可视为CST方式的补充，二者的结果相互参照。在前期靠仿真确认风险点时，可以作为一种较为直观和可信的手段。
awk教程
简介 awk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk在其对数据分析并生成报告时，显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入，以空格为默认分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理。 awk有3个不同版本: awk、nawk和gawk，未作特别说明，一般指gawk，gawk 是 AWK 的 GNU 版本。 awk其名称得自于它的创始人 Alfred Aho 、P...
STM32+ESP8266+MQTT协议连接阿里云物联网平台
一、环境介绍 单片机采用：STM32F103C8T6 上网方式：采用ESP8266，也可以使用其他设备代替，只要支持TCP协议即可。比如：GSM模块、有线网卡等。 开发软件：keil5 二、实现功能 通过阿里云物联网服务器实现设备数据远程上传、下发，实现数据交互。 在当前使用的开发板上有4盏LED灯、一个蜂鸣器、4个按键。 三、阿里云物联网服务器创建步骤 说明：如果没有账号的话，先点击网页右上角，注册一个账号，并完成实名认证再继续下一步。 产品名称根据自己情况填...
向上取整向下取整探讨
符号 向下取整符号：⌊x⌋⌊x⌋⌊x⌋，表示小于等于 xxx 的最大的整数。常用于分数，比如分数的向下取整 ⌊xy⌋⌊\cfrac {x} {y}⌋⌊yx⌋。 向上取整符号：⌈x⌉⌈x⌉⌈x⌉，与向下取整符号相对，表示大于等于 xxx 的最小的整数。 向上取整 先放结论：左边式子表示aaa对b+1b+1b+1向上取整，右边是取整的算法 ceil(ab+1)ceil(\cfrac {a} {b+1})ceil(b+1a) = a+bb+1\cfrac {a+b} {b+1}b+1a+b 当aaa是
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
向上取整+向下取整
数据结构 https://blog.youkuaiyun.com/aerchi/article/details/53031755 向上取整, 运算称为 Ceiling，用数学符号 ⌈⌉ （上有起止，开口向下）表示,。 ceil(x)返回的是大于x的最小整数。 向下取整, 运算称为 Floor，用数学符号 ⌊⌋ （下有起止，开口向上）表示。 floor(x)返回的是小于或等于x的最大整数。 向上取整和向下取整是针对有浮点数而言的; 若整数向上取整和向下取整， 都是整数本身。 给定一个数： 4.9 调用用向下取
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
oracle 向上取整、向下取整
oracle对向上取整，向下取整，四舍五入取整都提供了函数 ceil函数实现向上取整 floor、trunc实现向下取整 round实现四舍五入取整 CEIL 向上取整，也就是取最接近待取整的数A，并且大于或等于A SELECT CEIL(10.12) FROM DUAL ; --返回11 SELECT CEIL(10.99) FROM DUAL ; --返回11 FLOOR 向下取整，也就是取...
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
向上取整、向下取整、四舍五入
向上取整：Math.ceil(); 向下取整：Math.floor(); System.out.println(5/2);//2 结果是整型 System.out.println(5.0/2.0);//2.5 结果是浮点数 System.out.println((int)Math.ceil(5/2));//2 5/2结果是整型2，向上取整是2 System.out.println((int)Math.ceil(5.0/2.0));//3 5.0/2.0结果是浮点数2.
向上取整、向下取整与四舍五入（易理解版）
取整小总结
取整函数（向上取整 向下取整 四舍五入）
取整函数(在#include<math.h>之下) Floor() 会取不大于自变量的最大整数，这样自变量是3.1或3.9是没有区别的，返回都是3；自变量是-2.1或-2.9也是没有区别的，返回都是-3；（向下取整） #include<iostream> #include<algorithm> #include<map> #include<ma...
向下取整向上取整
我们平时用5/2=2是向下取整，而负数的话是-7/2=-3,是向上取整 在一些题目他会要求向上取整还是向下取整 可以用这个函数 函数原型 double floor(doube x);//都是double类型！！！ 头文件 #include<math.h> 向上取整 ceil（） 向下取整 floor（） 如下面的程序 #include<stdio.h> #inclu...
c语言中的向上取整函数和向下取整函数
一、向上取整函数ceil(x) ceil(x)返回的值是大于或等于x的最小整数 eg： 给定一个数： 4.9 向上取整——>ceil(4.9)得到的值是 5 给定一个数： -2.5 向上取整——>ceil(-2.5)得到的是 -2 二、向下取整函数floor(x) floor(x)返回的值是小于或等于x的最大整数 eg： 给定一个数： 4.9； 向下取整——> floor(4.9)得到的值是4 给定一个数： -2.5 向下取整——> floor(-2.
ABAP 向上取整与向下取整的两种方式
1. ceil() 和floor() Ceil()是向上取整，floor()是向下取整 下面是一段关于CEIL 和 FLOOR 的代码 DATA:a TYPE mseg-menge, b TYPE mseg-menge, c TYPE mseg-menge. a = '1.36'. b = '1.34'. c = a / b. c = CEIL( a / b ). WR...
向上取整，向下取整和四舍五入
函数类型数学符号C/C++PythonExcel向上取整⌈x⌉⌈x⌉ceil(x)向下取整⌊x⌋⌊x⌋floor(x)四舍五入round(x)
向下取整数学符号_向上取整与向下取整
向上向下取整函数数只会对小数点后面的数字不为零的数进行操作,要是给它一个整数 它就返回整数本身.对小数不为零的数操作:向上取整 不管四舍五入的规则 只要后面有小数前面的整数就加1向下取整 不管四舍五入的规则 只要后面有小数忽略小数给定 4.9调用用向下取整函数 得到的是 4调用用向上取整函数 得到的是 5Word->插入->符号,在字体中选择Lucida Sans Uni...
【向上取整/向下取整】C语言向上或向下取整 函数
C语言有以下几种取整方法： 1、直接赋值给整数变量。如： int i = 2.5; 或 i = (int) 2.5; 这种方法采用的是舍去小数部分 2、C/C++中的整数除法运算符“/”本身就有取整功能(int / int)，但是整数除法对负数的取整结果和使用的C编译器有关。3、使用floor函数。floor(x)返回的是小于或等于x的最...
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