多标签多算法的Rust实现橙色点是多边形质心。
蓝绿色点是理想的标签位置。
红色框显示搜索空间。
您可以通过克隆此回购，切换到生成自己这个可视化的分公司，并打开Jupyter笔记本电脑，然后通过细胞步进。
您还可以使用笔记本轻松显示自己的多边形。
如何使用externcratepolylabel;usepolylabel::polylabel;externcrategeo;usegeo::{Point,Polygon};letcoords=vec![(0.0,0.0),(4.0,0.0),(4.0,1.0),(1.0,1.0),(1.0,4.0),(0.0,4.0),(0.0,0.0)];letpoly=Polygon::new(coords.into(),vec![]);letlabel_pos=polylabel(&poly,&0.10);//Point(0.5
蓝绿色点是理想的标签位置。
红色框显示搜索空间。
您可以通过克隆此回购，切换到生成自己这个可视化的分公司，并打开Jupyter笔记本电脑，然后通过细胞步进。
您还可以使用笔记本轻松显示自己的多边形。
如何使用externcratepolylabel;usepolylabel::polylabel;externcrategeo;usegeo::{Point,Polygon};letcoords=vec![(0.0,0.0),(4.0,0.0),(4.0,1.0),(1.0,1.0),(1.0,4.0),(0.0,4.0),(0.0,0.0)];letpoly=Polygon::new(coords.into(),vec![]);letlabel_pos=polylabel(&poly,&0.10);//Point(0.5
2024/9/14 8:35:52
319KB
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本代码通过rtsp协议接收设备采集的数据，对采集视频数据组帧，udp下对视频丢包排序做出处理，直接编译可以使用
2024/9/14 4:34:08
3.42MB
1
欢迎来到GitHubPages您可以使用的来维护和预览Markdown文件中网站的内容。
每当您提交到该存储库时，GitHubPages都会运行从Markdown文件中的内容重建站点中的页面。
降价促销Markdown是一种轻巧且易于使用的语法，可用于样式化您的文字。
它包括以下约定Syntaxhighlightedcodeblock#Header1##Header2###Header3-Bulleted-List1.Numbered2.List**Bold**and_Italic_and`Code`text[Link](url)and有关更多详细信息，请参见。
吉柯主题您的Pages网站将使用您在选择的Jekyll主题的布局和样式。
该主题的名称保存在Jekyll_conf
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吉柯主题您的Pages网站将使用您在选择的Jekyll主题的布局和样式。
该主题的名称保存在Jekyll_conf
2024/9/13 15:06:24
61KB
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顺序拟合动机如果我们有一个只能采样的未知函数f(x)，我们可以选择一个以参数向量p特征的已知函数g(x,p)。
用最小二乘法，我们可以找到p最小化的总和-的平方误差\sum_{x\inX}(g(x,p)-f(x))^2以设定的采样点的X。
如果评估f昂贵，那么仔细选择采样点符合我们的利益。
假设我们的模型已经很不错了，我们可以使用它来找出下一步要采样的地方。
猜测要采样的点是x^*，其中g(x^*,p)的p梯度尽可能大（这是我们最有可能从采样中学到的东西）的地方。
我们还希望避免在同一位置多次采样。
该程序包实现了这种顺序采样方法。
使用范例usingSequentialFit,Plotsgaussian(x,mu,sigma)=exp(-((x-mu)/sigma)^2)functionexpensiveFunction(x
用最小二乘法，我们可以找到p最小化的总和-的平方误差\sum_{x\inX}(g(x,p)-f(x))^2以设定的采样点的X。
如果评估f昂贵，那么仔细选择采样点符合我们的利益。
假设我们的模型已经很不错了，我们可以使用它来找出下一步要采样的地方。
猜测要采样的点是x^*，其中g(x^*,p)的p梯度尽可能大（这是我们最有可能从采样中学到的东西）的地方。
我们还希望避免在同一位置多次采样。
该程序包实现了这种顺序采样方法。
使用范例usingSequentialFit,Plotsgaussian(x,mu,sigma)=exp(-((x-mu)/sigma)^2)functionexpensiveFunction(x
2024/9/13 15:18:32
143KB
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fritzing软件安装包，亲测可以使用，arduino原理图pcb开发工具
2024/9/11 8:43:29
45.56MB
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SignalFx客户端库该存储库包含用于检测Java应用程序和向SignalFx报告指标的库。
您将需要一个SignalFx帐户和组织API令牌才能使用它们。
有关SignalFx的更多信息并创建帐户，请访问。
我们建议使用CodahaleMetrics3.0+版通过Java发送指标。
您还可以使用YammerMetrics2.0.x（CodahaleMetrics的早期版本）。
有关CodahaleMetrics库的更多信息，请访问。
您也可以使用模块signalfx-java使用协议缓冲区将指标直接发送到SignalFx，而无需使用Codahale或Yammer指标。
您将需要一个SignalFx帐户和组织API令牌才能使用它们。
有关SignalFx的更多信息并创建帐户，请访问。
我们建议使用CodahaleMetrics3.0+版通过Java发送指标。
您还可以使用YammerMetrics2.0.x（CodahaleMetrics的早期版本）。
有关CodahaleMetrics库的更多信息，请访问。
您也可以使用模块signalfx-java使用协议缓冲区将指标直接发送到SignalFx，而无需使用Codahale或Yammer指标。
2024/9/9 22:21:20
145KB
1
文章，页面，分类目录，标签的添加，删除，编辑等。
文章及页面支持Markdown，支持代码高亮。
支持文章全文搜索。
完整的评论功能，包括发表回复评论，以及评论的邮件提醒，支持Markdown。
侧边栏功能，最新文章，最多阅读，标签云等。
支持的Oauth登陆，现已有谷歌，GitHub上，脸谱，微博，QQ登录。
请立即获取iTunesMemcache缓存，支持缓存自动刷新。
简单的SEO功能，新建文章等会自动通知谷歌和百度。
集成了简单的图床功能。
集成django-compressor，自动压缩css，js。
网站异常邮件提醒，若有未捕捉到的异常会自动发送提醒邮件。
集成了微信公众号功能，现在可以使用微信公众号来管理你的VPS了。
文章及页面支持Markdown，支持代码高亮。
支持文章全文搜索。
完整的评论功能，包括发表回复评论，以及评论的邮件提醒，支持Markdown。
侧边栏功能，最新文章，最多阅读，标签云等。
支持的Oauth登陆，现已有谷歌，GitHub上，脸谱，微博，QQ登录。
请立即获取iTunesMemcache缓存，支持缓存自动刷新。
简单的SEO功能，新建文章等会自动通知谷歌和百度。
集成了简单的图床功能。
集成django-compressor，自动压缩css，js。
网站异常邮件提醒，若有未捕捉到的异常会自动发送提醒邮件。
集成了微信公众号功能，现在可以使用微信公众号来管理你的VPS了。
2024/9/8 5:47:12
1.86MB
1
目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
2024/9/7 10:11:28
5KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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