竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归（CARS-PLS）在多变量分析中的应用（附MATLAB软件包）
竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归（CARS-PLS）在多变量分析中的应用 引言 在现代科学研究中，高维数据分析是一个日益重要的课题。由光谱学、色谱学和其他高通量测量技术产生的数据集通常包含大量的冗余和噪声，这给模型建立和预测带来了挑战。竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归（CARS-PLS）方法作为一种新兴的多变量分析工具，已经在多个科学领域展示了其强大的特性。本文将深入探讨CARS-PLS的...
即插即用的涨点模块之特征融合（TFAM）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域
/NJU-LHRS/official-SGSLN Temporal Fusion Attention Module（TFAM）由作者为孪生网络的变化检测所提出。作者认为卷积增强方法通过应用各种卷积操作增强多尺度和多语义级别的双时相特征，这减少了双时相特征中的噪声干扰。然后，它使用加法、减法或连接来融合双时相特征。注意力增强方法通常在通道维度上连接双时相特征，然后使用注意力机制实现有效融...
【大模型应用极简开发入门（1）】LLM概述：LLM在AI中所处位置、NLP技术的演变、Transformer与GPT、以及GPT模型文本生成逻辑
算机能够处理、解释和生成人类语言。 现代NLP解决方案基于ML算法。NLP的目标是让计算机能够处理自然语言文本。它关注的是使计算机能够理解和处理人类语言的能力，包括语言的语法、语义、语用等方面。NLP应用广泛，涉及文本处理、语音识别、机器翻译、对话系统等各种任务。 NLP的能力如下: 3. LLM大型语言模型：NLP的一种特定技术 3.1. LLM定义 LLM是试图完成文本生成任务的一类ML模型。...
在 Python 应用程序中设置和使用 Pyenv
Pyenv 是 Python 应用程序中的一个流行选项。 Pyenv 允许您在应用程序和系统上管理不同版本的 Python。 Pyenv 并不正式支持 Windows，但您可以使用 WSL（适用于 Linux 的 Windows 子系统）。 安装： 您可以使用 Homebrew 安装或进行手动安装： 使用自制程序： brew install pyenv 手动安装： 下载pyenv： curl htt...
【大模型应用极简开发入门（2）】GPT模型简史：从GPT-1到GPT-4：从小数据量的微调到大数据量的强化学习不断优化模型
I正式称这些模型为GPT-3.5模型。 2. Codex OpenAI还提出了Codex模型，这是一个在数十亿行代码上进行了微调的GPT-3模型。 OpenAI对Codex模型的弃用提醒我们，使用应用程序接口存在固有风险：随着更高效的模型的开发和发布，它们可能会发生变化，甚至被停用。 3. ChatGPT 2022年11月，OpenAI推出了ChatGPT，并将其作为一种实验性的对话式模型。 ...
C# Solidworks二次开发：枚举应用实战（第五讲）
大家好，今天是我们枚举应用的第五讲。 下面是今天要介绍的枚举： （1）第一个枚举为swConStraintType_e，这个枚举为草图约束，下面是官方的具体枚举值： （2）第二个为swDesignTableErrors_e，这个枚举值为设计表的错误，下面是官方的具体枚举值： （3）第三个为swFaultEntityErrorCode_e，这个枚举为实体故障错误码，下面是官方具体的枚举值： （4）第四个...
深入Spring Boot配置机制：如何高效管理应用配置
一、属性的优先级和配置文件的位置 在Spring Boot应用中，我们可以在多个地方定义配置属性，并且Spring Boot提供了一套优先级排序，来决定同一属性多处定义时的覆盖关系。理解这个机制对于配置管理至关重要。 1. 配置文件查找的顺序 Spring Boot在启动时会按照一定的顺序查找并加载配置文件，这个顺序大致如下： 首先从jar外部的/config子目录里的配置文件读取配置。然后是jar...
深度学习中的子空间、线性变换和矩阵概念应用
( V \) 的子空间。 子空间的维度： 子空间 \( W \) 可能具有比原空间 \( V \) 低的维度。子空间的维度是基中向量的数量，称为子空间的维数或子空间的秩。 在深度学习中的应用： 在深度学习中，子空间的概念常用于特征学习，即模型通过学习输入数据的有用表示来发现数据的内在结构。例如，在 Transformer 模型中，不同的线性变换可以将输入数据映射到不同的子空...
Java并发编程：ThreadPoolExecutor详细源码解析与应用
); 实战案例分析 在复杂的软件系统中，线程池的使用可以大幅提升性能和资源利用率。以下是一个实战案例，演示在高并发场景下如何使用ThreadPoolExecutor进行性能调优。 线程池在实际项目中的应用 假设我们开发一个服务，需要处理各种独立的用户请求，请求类型各异，但处理时间相对较短。使用线程池可以大大减少因频繁创建和销毁线程造成的开销。 // 实际项目中使用ThreadPoolExecutor的...
W801学习笔记十六：掌机系统——启动第一个应用
在开始游戏应用开发之前，我们先搞一个简单的应用，目的是把菜单操作与应用启动之间打磨平顺。 这里，我们做一个关于About页面即可。 1、菜单项JSON的定义： [ { "t": "关于", "i": "menu/test16.png", "d": 102, "g": {}, "s": [] }] 2、实现About页面 About.h class About : public IScean{ pu...