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最新推荐文章于 2021-01-14 06:02:14 发布
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本文探讨了内核关联在机器学习中的应用，特别是针对如何通过不同的内核函数来增强模型的表现力，实现更高效的特征映射。
uvbs
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1014machining.zip
10-14
从文件名称“1014machining”以及“bangzi1014”推测，这些文件可能与某种编号为1014的机械加工项目或部件有关。 1014machining.zip文件包中的模型文件很可能是三维建模软件导出的，比如Autodesk Maya或3ds Max，...
财帮子（caibangzi.com）网站架构
白菜乐园
05-01 2130
http://www.dbanotes.net/arch/caibangzi_web_arch.html财帮子(caibangzi.com) 定位在”基金理财社区"。是国内访问量最大的基于 Ruby on rails 的 startup 项目。“理财”这个词据说是光大银行发明的，且不去管，不可否认的是，目前国内"理财"是个很有潜力的切入点。财帮子网站潜在用户群还是很大的。1.创建人员创
【设计模式自习室】理解工厂模式的三种形式
蛮三刀酱
01-02 906
前言 《设计模式自习室》系列，顾名思义，本系列文章带你温习常见的设计模式。主要内容有： 该模式的介绍，包括： 引子、意图（大白话解释） 类图、时序图（理论规范） 该模式的代码示例：熟悉该模式的代码长什么样子 该模式的优缺点：模式不是万金油，不可以滥用模式 该模式的实际使用案例：了解它在哪些重要的源码中被使用 该系列会逐步更新于我的博客和公众号（博客见文章底部） 也希望各位观众老爷能够关...
hdu3599 War(最大流)
weixin_30834019的博客
03-20 155
转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/fraud/ ——by fraud War Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1534Accepted Submission...
赋值、浅拷贝和深拷贝。
weixin_30550271的博客
10-27 95
重点知识 浅拷贝和深拷贝的判断依据：新对象中元素与原对象中元素是否有关联。 参考博客：http://blog.youkuaiyun.com/yugongpeng_blog/article/details/46604439 首先来看看浅拷贝和深拷贝的定义的不同。 浅拷贝：创建一个新的对象，其元素是对原对象元素的引用。 深拷贝：创建一个新的对象，然后递归拷贝原对象所包含的子对象。深拷贝出来的对象和...
Node.js 模块之【mongoose】MongoDB操作模块
zhagener
03-16 2403
1. 安装mongoosenpm i mongoose --save-dev2. 引入mongooseconst mongoose = require('mongoose');3. 连接数据库mongoose.Promise = global.Promise; mongoose.connect(DBConfig.DBUrl); 4. mongoose支持的数据类型- String - Numbe
设计模式---工厂系列
weixin_33881753的博客
08-10 81
1.静态工厂调用对象的方法生成一个对象，每次调用都是同一个对象，只要对象里控制了产生对象的方法，就叫静态工厂。(car类里面只有一个静态car对象称为单例，如果是一list的car，就是多例)示例代码：测试类 public class Test { public static void main(String[] args) { Car c = Car.getInsta...
javascript prototype笔记(其二)
weixin_34072159的博客
08-19 85
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
抽象工厂模式
weixin_34355715的博客
08-15 72
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
python工厂模式 简书_【设计模式自习室】理解工厂模式的三种形式
weixin_33473486的博客
01-14 214
前言《设计模式自习室》系列，顾名思义，本系列文章带你温习常见的设计模式。主要内容有：该模式的介绍，包括：引子、意图(大白话解释)类图、时序图(理论规范)该模式的代码示例：熟悉该模式的代码长什么样子该模式的优缺点：模式不是万金油，不可以滥用模式该模式的实际使用案例：了解它在哪些重要的源码中被使用该系列会逐步更新于我的博客和公众号(博客见文章底部)也希望各位观众老爷能够关注我的个人公众号：后端技术漫谈...
jquery图片滚动-下载即用.zip
01-05
源码来自：https://pan.quark.cn/s/41b9d28f0d6d 在信息技术领域中，jQuery作为一个广受欢迎的JavaScript框架，显著简化了诸多操作，包括对HTML文档的遍历、事件的管理、动画的设计以及Ajax通信等。 本篇文档将深入阐释如何运用jQuery达成一个图片自动播放的功能，这种效果常用于网站的轮播展示或幻灯片演示，有助于优化用户与页面的互动，使网页呈现更加动态的视觉体验。 为了有效实施这一功能，首先需掌握jQuery的核心操作。 通过$符号作为接口，jQuery能够迅速选取DOM组件，例如$("#id")用于选取具有特定ID的元素，而$(".class")则能选取所有应用了某类class的元素。 在选定元素之后，可以执行多种行为，诸如事件监听、样式的变更、内容的更新以及动画的制作等。 关于“一个基于jQuery的图片自动播放功能”，首要任务是准备一组图片素材，这些素材将被整合至一个容器元素之中。 例如，可以构建一个div元素，将其宽度设定为单张图片的尺寸，再借助CSS实现溢出内容的隐藏，从而构建出水平滚动的初始框架。 ```html<div id="slider"> <img src="image1.jpg" alt="Image 1"> <img src="image2.jpg" alt="Image 2"> <!-- 更多图片内容... --></div>```接着，需要编写jQuery脚本以实现图片的自动切换。 这通常涉及到定时器的运用，以设定周期性间隔自动更换当前显示的图片。 通过使用`.fadeOut()`和`.fadeIn()`方法，能够实现图片间的平滑过渡，增强视觉效果。 ```javascript$(document).re...
基于MSCA的多尺度卷积注意力机制：YOLOv8小目标检测模型优化与科研实验设计
01-05
内容概要：本文系统介绍了多尺度卷积注意力（MSCA）机制及其在YOLOv8中的集成方法，旨在提升小目标检测性能。文章首先解析MSCA的设计原理，包括多分支深度卷积、注意力加权融合和模块化结构，随后详述其在YOLOv8中的代码实现、配置方式及训练推理流程，并提出多项科研实验方向，如消融实验、模块位置优化与可视化分析，帮助研究者验证MSCA的有效性。最后提供常见问题避坑指南和论文创新思路，涵盖数据增强、训练调参与轻量化改进，形成完整的技术闭环。; 使用场景及目标：① 探索MSCA在YOLOv8中提升小目标检测精度的技术路径；② 开展模块替换类科研实验，支持论文创新与成果可视化；③ 构建高性能小目标检测模型应用于行人识别、遥感图像分析等实际场景。; 阅读建议：此资源以科研为导向，强调从原理理解到代码实现再到实验设计的全流程实践，建议结合提供的代码链接动手复现实验，重点关注MSCA模块的插入位置、参数设置与结果对比分析，同时注意数据预处理与训练策略的优化，以获得可靠的研究结论。
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码
最新发布
01-05
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码内容概要：本文档主要介绍了一套基于Matlab实现的金枪鱼群算法（TSO）用于路径规划优化的技术方案，属于智能优化算法在路径规划领域的创新实践。该资源聚焦于利用TSO算法解决二维栅格地图中的路径规划问题，通过模拟金枪鱼群体觅食与迁徙行为，实现高效寻优，适用于复杂环境下的最优路径搜索。文中还提及相关智能算法对比示例，可用于性能评估与算法改进。此外，文档附带完整的Matlab代码及网盘资源链接，便于复现与扩展应用。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、路径规划、机器人或无人机等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机、自动驾驶等领域的路径规划问题；②用于对比分析TSO与其他智能算法（如PSO、GA等）在路径优化中的性能差异；③支持科研复现、算法改进与工程化验证。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与参数设置，同时可参考文档中提及的其他智能算法对比案例，深入理解TSO算法的优势与适用边界。
改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码
01-05
改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码内容概要：本文介绍了一种改进的MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化算法，用于解决二维栅格地图中的路径规划问题，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法在传统海市蜃楼优化基础上引入精英反向学习机制和免疫算法思想，以提升搜索效率与全局寻优能力，避免陷入局部最优。文中还对比了PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等多种智能算法在相同场景下的路径规划效果，验证了所提算法在收敛速度、路径长度和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化算法、路径规划、机器人导航等相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于二维栅格地图环境下的机器人或无人机路径规划；②用于比较不同智能优化算法在路径规划任务中的性能差异；③为改进现有优化算法提供思路与代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，重点关注精英反向策略与免疫机制的融入方式，并可通过调整地图环境与参数设置进一步测试算法鲁棒性与适应性。
基于ContextGuidedBlock的YOLO26下采样重构：提升上下文感知能力的精准目标检测方法研究
01-05
内容概要：本文介绍了一项针对YOLO26目标检测模型的科研改进——引入源自语义分割领域的ContextGuidedBlock（CGB）作为新型下采样模块，以增强模型在复杂场景中的上下文感知能力。传统下采样仅关注局部特征，易忽略环境关联，而CGB通过双分支结构（局部特征提取与全局上下文捕捉）融合细节与场景信息，显著提升了对相似目标在不同语境下的辨别力和小目标检测精度。文章详细解析了CGB的工作原理，提供了完整的代码实现、集成步骤及训练验证流程，并展示了在COCO数据集上的性能提升（mAP@50-95从0.51提升至0.56）。此外，还提出了消融实验、跨任务迁移和理论可视化等科研拓展方向。; 使用场景及目标：①提升YOLO系列模型在复杂场景下的检测精度；②开展以“上下文感知”为核心的学术研究并发表高水平论文；③探索注意力机制与上下采样结构的设计优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与文档，动手实践模块替换与训练全过程，重点关注注意力机制的设计与特征融合效果，同时通过可视化手段深入理解上下文引导机制的作用机理。
基于多变量长短期记忆网络与多因子量化选股模型的A股股票价格预测系统_整合开盘价最高价最低价收盘价成交金额等历史价格序列与资产收益率换手率流通股数市盈率市净率等外围经济学指标作为输入.zip
01-05
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基于Python的快递二维码生成识别系统.zip
01-05
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面向中国计算机技术与软件专业技术资格水平考试中级软件设计师认证的全面备考资源整合与学习辅助系统_包含官方考试安排通知报名平台链接历年真题解析希赛每日一练备考工具清单考.zip
01-05
面向中国计算机技术与软件专业技术资格水平考试中级软件设计师认证的全面备考资源整合与学习辅助系统_包含官方考试安排通知报名平台链接历年真题解析希赛每日一练备考工具清单考.zip
MoonVulkan：Lua for Vulkan
01-05
根据原作 https://pan.quark.cn/s/eb05e63067ef 的源码改编 Vulkan在现代图形编程领域被视为一种高效且低层级的API，它赋予开发者对硬件资源的直接支配权，从而在游戏开发、专业级渲染以及计算密集型应用中达成卓越的性能表现。 MoonVulkan作为一个针对Vulkan API的Lua语言绑定库，显著简化了使用Lua来编写Vulkan图形程序的过程。 Lua作为一种轻量级脚本语言，因其语法精炼且易于集成，经常被应用于游戏开发以及其他需要快速构建原型设计的场景。 MoonVulkan的核心宗旨是将Vulkan的强大功能引入Lua编程环境，使得开发者能够借助Lua的简洁语法来处理复杂的图形作业。 这个库提供了一套完整的Vulkan函数和结构体的Lua接口，使得Lua程序员可以直接运用Vulkan API的各类功能，例如构建设备、管理交换链、提交命令缓冲区等操作。 在MoonVulkan框架内，开发者可以运用Lua的动态属性，例如在执行期间检查错误、执行条件性判断以及循环操作，这些在C++或C语言中通常需要编写大量的辅助代码才能完成。 再者，得益于Lua的脚本特性，MoonVulkan支持热更新机制，即在程序运行过程中可以调整图形逻辑，无需对整个项目进行重新编译。 在运用MoonVulkan时，有几个关键性概念需要掌握：1. **Vulkan的初始化设置**：必须配置Vulkan实例，这是所有Vulkan操作的基础环节。 这包含选取物理设备（代表GPU）、构建一个恰当的实例配置，并妥善处理所需的扩展和层。 2. **表面的构建**：在桌面平台环境下，这通常涉及与窗口系统的互动，以获取一个象征屏幕输出的VkSurfaceKHR对象。 3. **图形与计算队列的选择...
Android 4.1.2 计算器源码
01-05
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/b874c7900561 Google Android 4.1.2 ASOP 项目源代码已公开，供相关人员研究借鉴，若需获取整个Android系统的完整源码，请访问http://source.android.com/source/downloading.html进行获取
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