简介 本文将介绍一下如何使用docker编译红米k20pro的内核。作者当时尝试构建内核的原因是为了将3年前（好像是吧）购买的k20pro至尊版（已退役，12GB内存，512GB硬盘）制作成一个小的服务器。而如果只有安卓系统，实在是过于简陋，因此作者想在该机器上安装docker以扩展到更加完整的功能。 本人参
import pandas as pd import csv path='test.csv' data=pd.read_csv(path) x=data['label'] xt=x.drop_duplicates( keep='first', inplace=False) path1='val.csv' data1=pd.read_csv(path1) x1=data1['label'] xv=x1.dro
Diffusion Models：生成扩散模型 当前的内容是梳理《Transformer视觉系列遨游》系列过程中引申出来的。目前最近在AI作画这个领域 Transformer 火的一塌糊涂，AI画画效果从18年的 DeepDream[1] 噩梦中惊醒过来，开始从2022年 OpenAI 的 DALL·E 2[2] 引来插画效果和联想效果都达到惊人效
一、查询需要替换的文件在jar中的位置 > cd /kingdee/jarapp/xt-push/build/libs > jar tvf xt-push.jar | grep HuaWeiClientV3.class 执行结果： > jar tvf xt-push.jar |grep HuaWeiClientV3.class > 9685 Wed May 11 09:47:40 CST 2022 BOOT-INF/classes/com/kingdee/xunt
AMD与Intel，挑战英伟达GPU 作为CPU界的霸主，英特尔对高性能GPU市场一直没有死心。从1998年和Real3D合作推出的i740独显，到2009年无故流产的Larrabee独显，再到去年公布的Xe GPU架构。任谁来都能看出，英特尔进军独立显卡市场只是时间问题。 对于NVIDIA和AMD来说，英特尔的加入听起来似乎
近年来，以云计算、大数据、人工智能、物联网为代表的新兴技术的快速发展，网络安全风险全面泛化，复杂程度也在不断加深。特别是随着新冠肺炎疫情的蔓延，在加速企业数字化转型的进程的同时，也让网络安全风险开始遍布在越来越多的场景之中。 usersafe是一家专注于信息安全产品与整体解
基础知识 序列模型的基础 由概率论中的贝叶斯公式可知 得到全概率公式 也就是每一个xt时刻的值，是与它之前所有时刻的值都有关系，因此如果可以通过前面的值推算出分布或者函数（不一定完全按照这个分布），那么就可以有准确的预测。 序列模型 自回归模型的两种策略 1、（马尔科夫假设）假
目录 指数增长模型（Malthus马尔萨斯人口模型） 方法一：线性最小二乘法 方法二：数值微分的中点公式 方法三：改进的指数增长模型 logistic模型 方法一：线性最小二乘 方法二：非线性最小二乘拟合 指数增长模型（Malthus马尔萨斯人口模型） 方法一：线性最小二乘法 clear clc t=1790:10:20
“快过年了，给大家A个水题庆祝一下” ————2022.1.26 于是，在一个下午的码代码和一个上午的debug后 #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; char map[15][15][3]={ {"rc","rh","re","rg","rk","rg","re"
昨天（2021.10.12）到某研究所对其人员进行培训，发现一些问题，经过整理之后，形成本文比较系统化的培训流程。 当然，如果需要打补丁，本文会更新。 VAPS XT介绍 VAPS XT基于PC机的人机交互（HMI）接口软件，为HMI设计师、系统工程师和嵌入式工程师提供了创建交互式实时图形显示的最大控制和灵
Docker-compose安装 可以参考这个 zookeeper官网 zookeeper简要介绍 ZooKeeper是分布式应用程序的高性能协调服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务。众所周知，协调服务很难做好。它们特别容易出现诸如竞争条件和死锁之类的错误。ZooKeeper 背后的动机是减
RX6700 XT采用了全新RDNA 2架构打造，核心代号为Navi 22。 选rx6700xt还是RX5700XT这些点很重要 http://www.adiannao.cn/dq RX 6700 XT内含40组CU单元，每个CU计算单元内拥有64个流处理器，一共有2560个流处理器，虽然在CU单元和流处理器的个数方面与上代的RX 5700 XT保持了一致，但是
C:\Users\pcl>conda activate torch38 (torch38) C:\Users\pcl>python Python 3.8.11 (default, Aug 6 2021, 09:57:55) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "li
一、操作过程 1、先在Excel中产生1-100的数列，然后复制到spss中，点击转换→计算变量，在目标变量中输入et，函数值选择随机数，选择RvNormal，然后数字表达式设置为RvNormal（0，1） 2、得到结果，产生et白噪声序列 3、 再将数据et复制到Excel中 二、不同的模型xt怎么计算 （1）考察如下AR模型
算法篇（1） 因为下学期才开始概率论的学习，所以这里简单写下学习笔记。 贝叶斯滤波 相信大家对概率都不陌生吧，但是今天介绍的贝叶斯滤波与我们平常的概率学不大相同，这里举个我学长跟我介绍的例子，就比如我们平常抛硬币，我们抛一次正面朝上的概率是1/2，抛
写在前面✍ \quad\quad 本系列笔记为Datawhale11月组队学习的学习笔记：水很深的深度学习。本次组队学习重理论知识学习，包含DL相关的基础知识，如CNN、RNN、Transformer等。参与本次组队
2021年11月17日17:00，XT.COM直播间又开播啦！ 本期做客直播间的嘉宾是来自Coinzilla营销主管Bogdan Cretu。错过直播的小伙伴一起跟着xt君来回顾一下此次直播主题AMA吧！ （Q：XT.COM A：Bogdan Cretu） Q: Hi, everyone! Welcome to the XT AMA Channel. XT is honored to invite
########## Begin ########## import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def calBombTrace(d, v0=50, n=30): g = 9.8 tmax = 2*v0*np.sin(np.radians(d))/g t = np.linspace(0, tmax, n) xt = v0*t*np.cos(np.radians(d)) yt = v0*t*np.sin(
########## Begin ########## import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def calBombTrace(h, v0): g,n = 9.8,30 tmax = (2*h/g)**0.5 t = np.linspace(0, tmax, n) xt = v0*t yt = h-1/2*g*t**2 return xt, yt H = [3000, 2000, 1000]
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt h, v0, g = 3000, 200, 9.8 n = 30 tmax=(2*h/g)**0.5 ########## Begin ########## t=np.linspace(0,tmax,30) xt=v0*t yt=h-0.5*g*t**2 ########## End ########## plt.plot(xt,yt,'r-') plt.grid('on&#
关于高斯核函数（rbf）径向基函数的代码 在scdn上找了好久，想找一个比较的好用的python代码就是没有。索性自己写一个吧；我把高斯核函数的公式放在这里 这个公式有多简单，就三个输入，x1,x2,sigma。为什么给我搞这么复杂？为什么。就不能简单一点，各位看看这个好吗： def kernelfun(xtrain,
文章目录 背景介绍动态模型卡尔曼滤波 重要性采样蒙特卡洛采样法重要性采样基本原理将重要性采样引入filtering问题序列重要性采样 基本粒子滤波算法SIR Filter 背景介绍 在引入粒子滤波之前，有必要对其相关知识进行介绍。 动态模型 动态模型的一个主要特点是在概率模型中
环境准备： IP hostname role 192.168.200.150 nginx LB 192.168.200.151 master01-151 docker-ce/rke/helm/kubectl 192.168.200.152 master02-152 docker-ce/rke 192.168.200.153 master03-153 docker-ce/rke (1)设置主机名 (2)设置域名解析 # 生产环境中使用内网dns
时间序列学习（2）：白噪声、随机游走 1、白噪声2、对数收益率序列3、随机游走4、随机游走示例 1、白噪声 白噪声是非常简单的一种建模时间序列的模型。 对于时间序列 { w t
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23524 原文出处：拓端数据部落公众号 在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。 Metropolis-Hastings算法 Metropolis-Hastings抽样算法是一类马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，其主要思想是生成一个马尔科夫链使其平
