定义折线图 文章链接:http://blog.csdn.net/bobo89455100/article/details/53729647
2024-05-05 02:45:59 29.08MB 自定义折线图
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易语言yolo瞄源码
2024-05-02 10:13:59 31.4MB
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大家都知道微信小程序图片适应,是一个比较常见的需求,平时我们在WEBView中,只需要设置max-width:100%.在微信里面虽然widthFix也能实现,但有一个缺陷就是图片的宽度值要大于或者等于设定的值,否则就会发生拉伸变形,本文通过另外一种来适应。 首先我们来看看图片组件给的一些说明: 属性名 类型 默认值 说明 src String 图片资源地址 mode String ‘scaleToFill’ 图片裁剪、缩放的模式 binderror HandleEvent 当错误发生时,发布到 AppService 的事件名,事件对象event.detail =
2024-05-01 13:51:42 62KB 微信 微信小程序
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为了进一步对矿用卸车进行优化设计,针对车辆平顺性这一性能指标,介绍了基于ADAMS的整车平顺性建模过程及方法 ,阐述了影响车辆平顺性的悬缸刚度、阻尼特性的拟合及常用的轮胎数学模型的建立,并针对仿真结果进行了分析,得到了车辆通过凸台时的最大垂向加速度,在随机路面输入时,车辆垂向加速度等结论。
2024-04-30 21:42:55 293KB 悬缸特性 大型矿用自卸车 轮胎模型
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看看本教程开始: http : //www.behindthesciences.com/signal-processing/tutorialhowtocreateawaveformwvfilewithmatlab联系我们以获得进一步的帮助:)
2024-04-30 16:53:32 66KB matlab
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在进行image captioning实验时,通常会使用COCO、Flickr8k和Flickr30k等数据集。这些数据集已经处理好了格式,因此我们可以直接使用它们。然而,当我们需要使用定义的数据集来完成特定任务时,就需要将其转换为json格式的数据集。目前,关于这方面的代码资料相对较少。因此,本文作者花费了一些时间,从头编写了一个能够将定义的image captioning数据集转换为COCO JSON格式的代码。
2024-04-29 20:51:16 402KB 数据集 json
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AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)的重要性体现在以下几个方面: 内容创作效率提升: AIGC能够快速生成大量高质量的内容,包括文本、图像、音频、视频等,极大地提高了创作效率。这不仅降低了人力成本,也使得内容更新和迭代的速度加快,满足了信息爆炸时代人们对新鲜内容的高需求。 个性化和定制化服务: AIGC可以根据用户的需求和偏好动生成个性化的内容。这种能力在教育、娱乐、营销等领域具有巨大价值,能够提供高度定制化的用户体验,增强用户黏性和满意度。 创新与发现新应用: AIGC技术的不断发展和普及促进了新的应用场景和商业模式的诞生。通过降低开发门槛,更多的开发者和企业能够探索和实验AIGC的应用,有可能催生出全新的现象级应用和服务。 商业效益增长: AIGC在数字商业化领域具有显著优势。它能够赋能营销策略,提高广告和推广的精准度和效果,从而带动企业收入的增长。同时,通过动化的内容生成,企业可以节省资源并专注于核心业务的创新和发展。 知识传播与教育: AIGC能够生成教育材料、教程和知识摘要,帮助人们更高效地获取和学习新知识。在教育领域,AIGC可以个性化定制学习路径和内容,适应不同学生的学习速度和方式。 行业效率优化: 在保险、出版、法律等行业,AIGC可以动处理大量的文档、报告和合同,提高工作效率,减少人为错误,并提供数据分析和决策支持。 学术研究与伦理考量: AIGC在学术研究中的应用需要遵循特定的使用边界和准则,以防止学术不端行为。明确的指南有助于确保研究成果的真实性和可信度,同时推动AI技术在科研领域的健康发展。
2024-04-28 20:40:01 7.14MB AI源码
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顶向下的设计方法设计效率高,产品设计人员之间协同配合,而骨架模型是顶向下设计方法强有力的工具之一。介绍了利用骨架模型方法设计一款管道阀门结构产品,缩短了产品的设计时间,获得了较好的外形和结构特征,实时便利产品的后期修改。
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Python 深度学习 北京空气质量LSTM时序预测 tensorflow定义激活函数hard tanh keras tensorflow backend操作 2010.1.2-2014.12.31北京空气雾霾pm2.5 pm10数据集 折线图loss下降趋势预测值真实值对比图 label encoder one hot min max scale 标准化 numpy pandas matplotlib jupyter notebook 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 数据分析 数据挖掘
2024-04-27 15:13:31 453KB Python 深度学习 tensorflow LSTM
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研究了一种全新的基于适应混沌变异粒子群的路径规划算法。该方法首先进行环境建模,利用改进的粒子群算法获得一条较优路径。在改进的粒子算法中为防止早收敛,加入适应混沌变异操作,在加强算法局部搜索能力的同时保证搜索过程中种群的多样性。仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用该算法也可以规划出一条全局较优路径,且能安全避碰。
2024-04-26 20:30:00 537KB 论文研究
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