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最新推荐文章于 2025-05-10 18:00:00 发布
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博客提供了一个地图反馈的链接，即http://w3.papagoonline.com/mapfeedback/ ，可用于地图相关问题的反馈。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://w3.papagoonline.com/mapfeedback/
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【c++】向webrtc学习容器操作
突围
10-07 518
c++
YOLOv11 改进策略 | CVPR-2023 BiFormer：稀疏自注意力，大幅降低内存占用！
走向CTO的路上...
04-29 839
Transformer 模型凭借其强大的全局建模能力在计算机视觉领域展现出巨大潜力。然而，其核心组件——标准自注意力机制——的计算复杂度和内存占用都随着输入序列长度的平方而增长 (ON2O(N^2)ON2)，这在高分辨率图像处理中成为严重的瓶颈。为了克服这一限制，研究人员提出了各种稀疏注意力机制。BiFormer，发表于 CVPR 2023，是一种新颖的稀疏自注意力模块，它通过双层路由注意力（Bi-Level Routing Attention）
Designing algorithms for Map Reduce
09-06 247
Since the emerging of Hadoop implementation, I have been trying to morph existing algorithms from various areas into the map/reduce model. The result is pretty encouraging and I've found Map/Redu...
google map
jacky choise
03-13 3438
http://www.oulan.com/topics/google-maps-embed-parameters.html 关于maps.google.com/maps参数的说明很少。我们在links里生成的链接大概如下所示。但是具体参数的涵义没有说明，对于想要定制显示方式来说，还是有点难度。 http://maps.google.com/maps? f=d &source=s
CNN 卷积神经网络Back Propagation推导过程
猫ER
03-16 3996
卷积神经网络的传播过程： step1.二维的像素图片作为输入 step2.然后进入卷积层操作： 卷积层需要一个卷积核，通过卷积核对原图进行卷积操作，然后得到一张新的图，这张新的图中的每一个点代表了输入图片中每一块区域（该区域和卷积核区域一样大）的特征。 一个的图像经过的卷积核进行卷积得到大小的新图片。一个卷积核作用在一张图片上形成的图片叫作feature map，...
了解地图功能
CHCH998的博客
08-03 189
map(function, iterable, ...) Apply function to every item of iterable and return a list of the res
Back-Propagation Neural Networks
Encode the Emotion
04-06 522
class BPNN def initialize layers @layers = Array.new layers.size @layers[0] = Array.new layers.first.succ @layers[0][-1] = 1 for i in 1...@layers.size @layers[i] = Array.new layers[i] en
基于深度反投影(Back-Projection)网络的图像超分辨
你的思想出了问题的博客
05-05 4147
Deep Back-Projection Networks For Super-Resolution Google机翻:用于超分辨率的深背投影网络 背景：SR方面的深度学习方法都是前馈的（当时），因此没有充分利用到高低分辨对的相互依赖关系。作者提出通过将多个上下采样块级联，可以更好地学习到高低分辨对的特征，而且级联的上下采样块还可以表征不同的图像劣化方式和高频分量。通过堆叠(concaten...
洛谷 P4544 [USACO10NOV]Buying Feed G）(单调队列优化DP)
m0_56280274的博客
05-22 275
题目连接：P4544 [USACO10NOV]Buying Feed G 建议做这题前先做下这题 我们可以用dp[i][j]表示当前走到前i个点，已经买了j吨饲料时到达下一个点的最小花费，可以推出状态转移方程方程dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i-1][k]+d*j^2+c*(j-k)),0<=k<=j（d为当前点到下一点的距离），实际是dp[i][j]就是在所有满足条件的k中查找最小的一个dp[i-1][k]+d*j^2+c*(j-k)，整理下该式子，得到：(dp[i-1
Accurate De Novo Prediction of Protein Contact Map by Ultra-Deep Learning Model
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weixin_42038527的博客
12-13 2万+
题目：Accurate De Novo Prediction of Protein Contact Map by Ultra-Deep Learning Model 翻译：基于超深学习模型的蛋白质接触图谱从头精确预测 下载链接：https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005324 Abstract Motivation Protein contacts contain key information for the understanding of p.
静态方法创建静态map_如何使用Metalsmith创建静态站点
04-21 271
静态方法创建静态map 我以前的文章讨论了为什么应该或不应该考虑使用静态网站生成器的原因。 总而言之，静态网站生成器会通过Markdown文件中通常包含的模板和原始数据来构建仅HTML页面文件。 它提供了CMS的一些优点，而没有托管，性能和安全性开销。 静态站点可能适用于一系列项目，包括： 小型网站或个人博客。 最好是只有几十页，很少发帖，只有一两个作者的网站。 技术文档，例如RES...
YOLOv11 改进策略 | CVPR-2024 单头自注意力
走向CTO的路上...
05-10 730
YOLOv11 在 CVPR-2024 上提出了一种改进策略，通过引入单头自注意力（SHSA）机制来增强模型的全局感知能力。传统的多头自注意力（MHSA）虽然能够捕捉全局依赖关系，但计算复杂度和内存占用较高。相比之下，SHSA 通过单一注意力头计算全局相关性，简化了模型结构并降低了计算开销。CVPR-2024 的研究进一步优化了 SHSA，可能通过结合卷积、优化实现或增强表达能力等方式，使其在保持简洁性的同时，具备强大的全局建模能力。将这种改进的 SHSA 集成到 YOLOv11 中，能够在需要全局上下文感
西南交大操作系统实验-进程调度
Uranuslight的博客
05-27 2092
西南交大操作系统实验-进程调度 对操作系统中进程调度的模拟算法。 实验要求实现操作系统进程调度中的SRT与FEEDBACK算法。 进程调度常见算法概要： FCFS（先到先服务）: 先来先服务，也可以称为先进先出 ROUND-ROBIN（轮询）： 以一个周期性间隔产生时钟中断，此时当前正在运行的进程被置于就绪队列，基于FCFS选择下一个就绪进程运行。 SPN：最短进程优先，下一次选择所需
一个基于 Python 的 Telegram 机器人，用于管理和控制 115 网盘，支持离线下载、视频上传、目录同步等功能.zip
08-23
一个基于 Python 的 Telegram 机器人，用于管理和控制 115 网盘，支持离线下载、视频上传、目录同步等功能.zip
基于扰动观察法的光伏MPPTBoost变换器最大功率点跟踪技术研究
08-23
光伏最大功率点跟踪（MPPT）技术及其在光伏发电系统中的重要性。重点讨论了基于扰动观察法（P&O）的MPPT技术和MPPT Boost变换器的应用。扰动观察法通过周期性改变光伏阵列的工作电压或电流并观察输出功率变化，进而调整工作点，确保光伏阵列始终处于最大功率点附近。而MPPT Boost变换器则通过高效的电压或电流控制，进一步提高了系统的输出效率。两者结合使用，在光强和温度等环境条件变化时，能够显著提升光伏系统的发电效率和寿命。 适用人群：从事光伏系统设计、安装和维护的专业技术人员，以及对清洁能源技术感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要优化光伏系统性能的场合，如太阳能电站、分布式光伏发电系统等。目标是提高光伏系统的发电效率，降低能耗，延长设备使用寿命。 其他说明：本文不仅提供了理论依据和技术细节，还强调了清洁能源发展的重要性和未来的研究方向。
2015-2018年咸海流域1km归一化植被指数8天合成数据集
最新发布
08-23
数据说明文件
COMSOL多物理场耦合模拟：流体与多孔介质壁面反应及转化率研究
08-23
使用COMSOL软件对流体通过多孔介质壁面时发生的复杂反应进行建模和仿真的全过程。模型涵盖了流体力学、传热学以及化学反应动力学三个主要物理场，重点关注了流体流动过程中伴随的温度变化对反应速率的影响，以及最终的转化率计算。文中不仅提供了具体的模型构建步骤，如创建物理场、设置多孔介质属性、定义反应速率表达式等，还分享了一些实际操作中的经验和技巧，例如网格划分、参数调整等方面的心得。 适合人群：从事多物理场耦合仿真、化学工程、材料科学等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入理解和掌握COMSOL多物理场耦合仿真技术的研究人员，特别是那些关注流体与固体表面相互作用及其引发的一系列物理化学现象的人群。通过学习本案例，可以更好地理解如何利用COMSOL解决复杂的工业应用场景中的问题，如提高化工生产效率、优化反应条件等。 其他说明：作者强调了在实际应用中需要注意的一些细节问题，比如合理的网格密度选择对于确保计算精度至关重要；而入口流速和活化能之间的平衡则是获得理想转化率的关键因素之一。此外，作者还展示了如何通过后处理手段直观展示反应过程中的各种变化趋势，为后续优化提供依据。
基于20级VSC的MMC仿真研究：PI控制器对负载总线电压的精确控制与响应跟踪
08-23
内容概要：本文详细探讨了基于20级VSC（电压源换流器）的MMC（模块化多电平变换器）仿真技术，重点介绍了PI控制器在控制负载总线电压方面的应用。文中提到，在0.1秒时，参考电压设定点从1变为0.9 p.u., 控制器能非常精准地跟踪基准电压源。此外，尽管当前模型未包含MMC的内部电感、能量平衡和环流抑制控制器，但这些组件可以在后续扩展中加入。通过仿真，研究人员可以更好地理解MMC的工作原理及其在实际应用中的表现。 适合人群：从事电力电子技术研究的专业人士，尤其是对MMC技术和PI控制器感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解MMC仿真技术的研究人员和工程师，目标是提升对MMC工作原理的理解，探索PI控制器在电压控制中的应用，并为进一步的技术改进提供理论依据。 其他说明：本文不仅展示了现有仿真技术的成就，还指出了未来可能的研究方向和发展趋势，强调了持续优化和完善的必要性。
基于滑膜控制的ARS与DYC协同稳定控制系统：实现复杂路况下的车辆轨迹跟踪稳定性
08-23
内容概要：本文介绍了一种基于滑膜控制的后轮主动转向(ARS)与直接横摆力矩控制(DYC)相结合的车辆稳定性控制系统。该系统分为上下两层：上层由ARS计算后轮转角度，DYC提供横摆力矩Mz；下层则根据附着系数和车速动态分配附加横摆力矩。通过滑膜控制策略，在不同附着系数的路面上实现了良好的轨迹跟踪稳定性。文中详细解释了滑膜控制的具体实现方法，包括滑模面设计、力矩分配权重计算等，并展示了仿真实验结果，证明该系统在极端条件下仍能保持出色的横向稳定性和较小的横摆角速度波动。 适合人群：汽车工程专业研究人员、自动驾驶技术研发人员、车辆动力学爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提高车辆在复杂路况下行驶稳定性的场合，特别是高低附着系数路面环境。目标是在各种驾驶条件下确保车辆的安全性和操控性能。 其他说明：文中提供了具体的算法实现细节，包括Python和Matlab代码片段，有助于理解和复现研究结果。同时展望了该技术在未来高速换道场景和自动驾驶领域的潜在应用前景。
WAclear all disp('This program only consider the puncturing patterns according'); disp(' to CDMA-2000 standard, rc=1/4,1/3,1/2 cases.'); L_info = input(' Please enter the infomation size (frame= info + tail(2*m bits), default: 378)\n '); if isempty(L_info) L_info = 378; % L_frame=infomation bits plus tail bits end % decode channel condition disp(' Please choose channel condition. in AWGN channel, press 0'); disp(' uncorelatived Rayleigh fading channel press 1'); disp(' corelatived Rayleigh fading or Jack fading channel, press 2'); channel = input('default=0,AWGN channel '); if isempty(channel) channel=0; %AWGN case end % encoder generator %input form is "[gd; g1; g2;...gm]". gd is feed back generator, g1...gm are forward generator. disp(' Please enter code generator: ( default:'); g = input('g =[1 0 1 1; 1 1 0 1; 1 1 1 1]\n' ); if isempty(g) g = [1 0 1 1; 1 1 0 1; 1 1 1 1]; end %other generator patterns %[1 1 1;1 0 1] %[1 1 0 1;1 1 1 1] %[1 1 1 1 1;1 0 0 0 1] [n,K] = size(g); m = K - 1; %shift register memory max_states = 2^m; %trellis states L_frame=L_info+2*m; % z RSC encoder need z*m bits tail bit to flash the memory. %input the p=1/code rate p = input(' Please input an integer p (p=1/rate, only consider p=2 or 3 or 4 cases): default p=3\n'); if isempty(p) p=3; end % input the number of iterations niter = input(' Please enter number of iterations for each frame: default 4\n'); if isempty(niter) niter = 4; end % Number of frame errors to count as a stop criterior. ferrlim = input(' Please enter number of frame errors to terminate: default 5\n '); if isempty(ferrlim) ferrlim = 5; end EbN0db = input(' Please enter Eb/N0 in dB : default [0.5:0.5:2.0]\n'); if isempty(EbN0db) EbN0db = [0.5:0.5:2.0]; end fprintf('\n\n----------------------------------------------------\n'); fprintf(' === Modified Addition MAP decoder === \n'); fprintf(' Frame size = %6d\n',L_frame); fprintf(' Channel condition = %6d\n',channel); fprintf(' co
04-02
好的，我现在需要处理用户关于CDMA-2000标准中穿刺模式的问题，特别是针对rc=1/4、1/3和1/2的MATLAB程序解析和改进。首先，我得先理解用户的需求。用户可能正在研究CDMA-2000中的信道编码，尤其是卷积码的速率匹配...
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