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beta tcvae

车在路左右位置 路朝向 ? ? 上图类似更多可以参考: https://github.com/createamind/busyplan/issues/7 ? 更好可以参考 https://github.com/1Konny/FactorVAE 里图片效 ?

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分享一个关于Cookie做

本身是很枯燥,我尽量把它讲有趣些。 行,那我们接下来就做个关于Cookie,去证一些东西。 因为这只是一个,所有这里笔者不会讲Cookie使用和作用以及其他介绍。 后续所有也都是在这个基础上得出来。 写好程序后,笔者首先在Chrome最新版浏览器测试了下。 当然,我们学理科是很严谨,我们通过去看看吧。 ? 笔者写了个测试程序,经过测试,在Chrome浏览器端条件下发现,大约是4KB样子。 论 因为浏览器种类和版本都很多,所有在写之前,笔者会在前面加上“在一定条件下”。看着像句屁话,但它真很有用,给你后面话加了一条保险杠。就好比文科作文写“XXX万岁”。

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    LinearDesign算法生物公布

    百度LinearDesign算法促药物发现由“大海捞针”变“按图索骥” 生物计算加速新冠mRNA疫苗研发:百度LinearDesign算法被际有效性 从理论走向践:百度LinearDesign算法生物关键指标超基准序列 近日,百度和行业领先mRNA药物公司斯微生物联合,公布了mRNA疫苗序列设计算法LinearDesign新冠病毒疫苗生物:在稳定性、蛋白质表达水平以及免疫原性等多个衡量疫苗重要指标上,LinearDesign ;其际有效性和应用于生物制药领域巨大价值被充分证。 百度LinearDesign算法设计七条疫苗序列(A-G)以及基准序列(H)等相关信息 百度LinearDesign算法从理论层面和生物学层面得到有效性证,为将AI应用于生命科学探索出一条际可行道路 更可贵是,这项技术具有广泛适用性,可用于包括传染病疫苗、肿瘤疫苗、单抗等各种疫苗和药物研发,也进一步证了人工智能、生物计算技术在生命科学领域际应用价值。

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    以太坊践经之《eth.blockNumber为0》

    问题场景 在使用以太坊ETH过程中遇到这样一个问题,就是通过rpc 控制台调用eth.blockNumber获得返回为0。 如没有产生区块或没有同步到区块,查询为0并不奇怪,本身区块高度就是0。然而,在践中发现,区块已经同步一部分之后,在某个时刻调用此节点返回依旧是0。那么,这个问题原因是什么呢? 简单来说就是在快速同步过程中,需要构建一个头部信息,如此信息为构建完成,通过上面接口查询到就是0。当同步完成,后续就不会再出现此问题。 相关操作命令 下面附带一些检查此问题时使用相关接口调用: 使用eth.syncing查看当前区块同步情况: 返回格式如下: { currentBlock: 290584, // 同步到区块高度 最近正在致力于区块链各类数字货币节点使用相关工作,在小密圈中会持续分享践中遇到各种常见问题及解决方案、疑难杂症和各种坑。同时会回答大家一些常见技术问题。刚刚创建,优惠加入中。

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    统计学(3)|AB测试—分析

    这篇文章,我们来介绍一下如何对AB测试进行分析。在进行分析之前,我们先简单回顾一下假设检相关知识。 如样本数据拒绝原假设,我们说检是显著;反之,我们则说是不显著。 但际进行AB测试时,我们使用是以 P值为主评估体系。 2.1 P 值 p值是当原假设为真时,出现样本观察或者更极端出现概率。 在际进行AB测试时,我们需要判断两个不同版本之间是否存在差异, P 值就是告诉我们两个版本之间存在显著差异概率。 2.2. 2.4 分析体系 在际进行AB测试时,我们分析体系就是由上述P 值、统计功效和置信区间所构成。 (1)P值 判断两个不同版本之间存在显著差异概率。

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    Python ADF 单位根检 如何查看

    3.445231637930579, ‘5%’: -2.8681012763264233, ‘10%’: -2.5702649212751583}, -797.2906467666614) 第一个是adt检 本数据中,adf为-8, 小于三个level统计值 第二点,p值要求小于给定显著水平,p值要小于0.05,等于0是最好。本数据中,P-value 为 1e-15,接近0. 注意,ADF值一般是负,也有正,但是它只有小于1%水平下才能认为是及其显著拒绝原假设。 对于ADF在1% 以上 5%以下,也不能说不平稳,关键看检要求是什么样子。 补充知识:python 编写ADF 检 ,代码参数所表示含义 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! 以上这篇Python ADF 单位根检 如何查看现就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    Appium1.9.1 部署及

    1、官网下载最新 appium 2、点击 Download Appium 3、选择适用于自己操作系统版本,我是 windows版本,就选择如下红圈起 ? 7、检方法,启动 python 编辑器,尝试导入 appiumwebdriver,如不报错即表示成功 ?

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    C定义

    现代码例 程序代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> /***** cplusplus *** float)); printf("sizeof(double): %d/n", sizeof(double)); exit(EXIT_SUCCESS); } 运行 unsigned long long): 8 sizeof(float): 4 sizeof(double): 8  ========================================== C定义简单总 char  buf[sizeof "0x7fffffff"]; 这里相当于: char  buf[11];  ========================================== C定义技巧总现是标准,则_ S T D C _含有十进制常量1。如它含有任何其它数,则现是 非标准

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    毕业设计之「测试分析」(二)

    代码及最终效展示 接下来,我们给出本案例核心代码,即AlexNet网络模型搭建核心代码: from TensorFlow.keras import layers, models, Model, val_accuracy, label='val_accuracy') plt.legend() plt.xlabel('epochs') plt.ylabel('accuracy') plt.show() 绘制出如下所示 图 1.3 玫瑰花识别效图 写在最后 关于花分类识别相关代码 需要注意一点,我毕设中关于花分类识别代码是基于TensorFlow 1.x 版本,代码略显冗长、规范程度也有待提高,因此在花分类识别案例中只给出核心部分代码 关于花分类识别案例拓展 为了丰富本论文项目成,同时也为了体华为云AI开发平台魅力,在毕业设计(基于Tensorflow深度研究与现)之番外篇中我们借助华为云AI开发平台ModelArts对训练集中数据进行数据标注 小伙伴们学会上述操作了吗,快去现一下吧!

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    毕业设计之「测试分析」(一)

    有了前面几章基础知识,在本章中,我们会在此基础上介绍两个相关例子(在此之前会对4.1节中对所用卷积神经网络AlexNet进行详尽描述):其中包括利用AlexNet完成MNIST手写字训练和识别( 本文所涉及内容)以及毕业设计之「测试分析」(二)。 第一个例子是论文中要求指定完成例子;第二个例子是为了丰富论文成通过Python爬虫技术收集数据样本集(包括测试集图片和训练集图片,共计3762张图片)、通过搭建AlexNet标准网络构模型进行训练 ,并通过测试集图片进行最终分析而特别引入。 图解AlexNet网络构 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? MNIST手写字训练和识别 ? ?

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    “墨子号”量子卫星最新汇总

    最近几天,“墨子号”量子卫星纷纷出炉,其中有一篇已经正式发表于Science(封面文章),另外两篇估计还在审稿,已经贴在了arXiv上。 另外,在1200km现纠缠分发,证贝尔不等式,也是具有重要物理基础意义。 先分别介绍下几个具体。 量子密钥分发 具体见上一篇笔记“墨子号”现1200km量子通信,这里再提一下:采用3强度诱骗态方案,现了卫星地面相距1200km量子密钥分发,安全码率为1.1kbit/s,约是相同长度光纤码率 不过基于潘老师组Science纠缠分发,估计后续他们应该也会往这方面努力。 这三个,有两个是与纠缠相关。它们都是为了现更大范围量子通信。 如后续要进行用化推广,这是远远不够。另外如何克服传输损耗,进一步提高光子码率,也需要进一步努力。 量子通信现在是国家在买单,投入了大量人力与经费,最终究竟能用化到什么程度?

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    ElementUI获取子组件

    最近项目中遇到父组件需要获取子组件(表单)需求,特整理如下: ​ 尽管有 prop 和事件,但是有时仍然需要在 JavaScript 中直接访问子组件。 引用信息将会注册在父组件 $refs 对象上。如在普通 DOM 元素上使用,引用指向就是 DOM 元素;如用在子组件上,引用就指向组件例。通过这种方式,便可以在父组件中调用子组件方法! refs['a'].validateForm()) } }, components: { A } } </script> 当 v-for 用于元素或组件时候 ,引用信息将是包含 DOM 节点或组件数组。 关于 ref 注册时间重要说明:因为 ref 本身是作为渲染被创建,在初始渲染时候你不能访问它们 - 它们还不存在!$refs 也不是响应式,因此你不应该试图用它在模板中做数据绑定。

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    斯坦福tensorflow教程-tensorflow 现逻辑回归03_logreg_placeholder.pyutils.py

    03_logreg_placeholder.py 代码有详细注释: #! # DL通常用SGD优化算法进行训练,也就是一次(1 个iteration)一起训练batchsize个样本,计算它们平均损失函数值,来更新参数。 one_hot=True) # mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 这个使用tensorflow框架下载,效一样 accuracy_batch print('Accuracy {0}'.format(total_correct_preds / mnist.test.num_examples)) writer.close() utils.py import os import gzip import shutil import struct import urllib os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL

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    MySQL中 slave_compressed_protocol=ON 压缩效

    环境:CentOS7.5、MySQL5.7 主库: set global slave_compressed_protocol = ON ; slave1上,设置压缩: set global slave_compressed_protocol slave2上,不设置压缩(默认情况下MySQL就是不压缩): ? ? 下图,是主库在2种情况下网卡流量情况 开启压缩时候,最大约7.14MB/s ? 不开启压缩情况下,最高约23.76MB/s ? 可以看到,开启slave_compressed_protocol=ON 后,带宽得到了很大压缩(节省了2/3带宽),在跨机房同步时候,可以避免专线过高占用。 注意: 开启压缩,在一定程度上是会消耗CPU资源,因此,如数据库机器CPU负载已经很高了,就不太建议再开压缩了。

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    impute.me基因检测分析

    本来以为这是一个小应用,试用完后给我感受是这是一个基因组应用商店,它涵盖了无数研究,一个大大赞! 先看一下这个基因型填充 这个基因型填充压缩包有295兆,解压后有几个G之巨,仔细看了下是各个染色体分开文件,每个染色体几十兆样子。 要对此理论分布进行双重检查,请打开“高级选项”部分中“打印际分布”选项。在大多数情况下,理论分布和际分布是相同,但如不是这样,则可能表明存在一些问题,如高度种族特有影响。 然而,有趣是,我们中许多人际上拥有这些“基因破坏”SNP,但仍然是完全健康。该站点使用插补技术使得有机会仅基于基因分型微阵列来识别其中一些。 是一共有显示8,317个,在好多,当然,如进行全基因组测序话会有更多snp,绝大部分应该是没有意义

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    画一个带统计检PCoA分析

    前情回顾 方差分析基本概念:方差分析中“元”和“因素”是什么? PERMANOVA原理解释:这个统计检可用于判断PCA/PCoA等分群效是否显著! 经过前面铺垫,下面来战一下,理论应用于际看看会出现什么问题? 当然还有65.8%差异是其它因素造成。 这通常是我们对PcOA等降维图标记统计检P值常用方式。 注意:因为是随机置换,在未指定随机数种子时,每次执行都会略有不同,但通常对论没有影响。 也可以如下设置随机数种子,则稳定。 1.00000 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 把统计检加到

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    Struts2自定义视图(servlet证码)

    1、编写一个类现com.opensymphony.xwork2.Result,或者继承org.apache.struts2.dispatcher.StrutsResultSupport ? 2、自定义视图,必须先声明后才能使用 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <! param name="height">50</param> </result> </action> </package> </struts> servlet证码代码 random.nextInt(width), random.nextInt(height), random.nextInt(width), random.nextInt(height)); //6.画字符串随机 属性指定action地址即可显示证码。

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    AI看脸就知道性取向,不服气我做了一个……

    这个,又引来网友们一波激烈讨论。这一次,大家关注点不仅仅是准确率本身,还有少年在复现研究中展现出对AI观察: 凭什么说我是直男 AI到底是靠哪些线索,来判断人类性向? 发现,男生眼睛和眉毛,对AI预测性向最有指导意义,鼻子就没有帮助; 而对女生来说,眼睛是最重要,轮廓是最次要。 ? 接下来,是胡子和眼镜。 之前斯坦福大学也证,将模型用在Facebook图片上时,准确率会降至52%。 另外,这套算法在5×5图像上也有63%和72%正确率,说明它还能根据皮肤、头发颜色进行分类。 但是5×5马赛克基本上完全模糊掉了脸部特征,居然也能行!这与两年前Kosinski教授推测相悖,更让人怀疑可信程度。 ? 数据表示方法也让人怀疑不够客观。 准确率91%会误认9%直男为同性恋,也就是85人。 该算法还会将9%同性恋者视为直男,也就是会识别出45人为同性恋。在130个“同性恋”中,有三分之二人其并不是同性恋。

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    不服气我做了一个……

    这个,又引来网友们一波激烈讨论。这一次,大家关注点不仅仅是准确率本身,还有少年在复现研究中展现出对AI观察: 01 凭什么说我是直男 AI到底是靠哪些线索,来判断人类性向? 发现: 男生眼睛和眉毛,对AI预测性向最有指导意义,鼻子就没有帮助; 而对女生来说,眼睛是最重要,轮廓是最次要。 ? 接下来,是胡子和眼镜。 之前斯坦福大学也证,将模型用在Facebook图片上时,准确率会降至52%。 另外,这套算法在5×5图像上也有63%和72%正确率,说明它还能根据皮肤、头发颜色进行分类。 但是5×5马赛克基本上完全模糊掉了脸部特征,居然也能行!这与两年前Kosinski教授推测相悖,更让人怀疑可信程度。 ? 数据表示方法也让人怀疑不够客观。 准确率91%会误认9%直男为同性恋,也就是85人。 该算法还会将9%同性恋者视为直男,也就是会识别出45人为同性恋。在130个“同性恋”中,有三分之二人其并不是同性恋。

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    无人机飞行控制器电路设计及仿真

    本文以586-Engine嵌入式芯片为核心,设计了某型无人机飞行控制器,详细介绍了系统硬件构和相应软件流程,并给出了仿真。 飞行控制器硬件构如图1所示,物图如图2所示。 下面详细介绍飞行控制器数据采集、信息传输、控制量输出等问题。 半物仿真   在半物仿真试中,飞行控制计算机控制信号通过D/A转换后,经过伺服控制驱动器放大来驱动无人机执行机构即电动伺服舵机,然后仿真计算机通过A/D通道采集电动伺服舵机位移信号,并且输出控制指令 仿真试可以检飞行控制系统安全性与可靠性,为无人机成功放飞奠定基础。半物理仿真如图7所示。 ? 小 586-Engine嵌入式芯片使用,减小了飞行控制器体积与重量,现了飞行控制器小型化、高集成度设计目标;自行设计串口扩展电路、舵机控制板等降低了研制成本,满足了项目需求方要求。

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