- 2024-11-19电子应用产品设计方案-3:插座式自动温控器设计
一、设计插座式自动温控器作为一种便捷的温度控制设备,在日常生活和工业应用中发挥着重要作用。它能够根据环境温度的变化自动控制连接设备的电源通断,实现对温度的精确调节和节能控制。本设计旨在提供一种功能强大、易于使用、安全可靠的插座式自动温控器,满足各种温度控制需求
- 2024-11-17异常值检测:SOS算法(Stochastic Outlier Selection Algorithm)MATLAB代码
SOS算法(StochasticOutlierSelectionAlgorithm)是由JeroenJanssens提出的一种无监督异常检测算法。该算法通过计算数据点之间的关联度(affinity)来识别异常点。核心思想是,如果一个点与其他所有点的关联度都很低,那么它被视为异常点。以下是该算法的详细公式和步骤:其MATLAB代码
- 2024-11-15论文学习笔记: Generalizable Vision-Tactile Robotic Grasping Strategy forDeformable Objects via Transform
文章目录目录文章目录一、摘要Abstract二、介绍 Introduction三、相关工作RelatedWork四、方法Methology4.1SensingModalities传感方式4.2TransformerModel 4.3 FactorizationofSpatial-TemporalAttention时空注意力的分解4.4TimeSformer时序变换
- 2024-11-14HBase基础知识分享(二)
HBase的Split机制Region的分裂策略HBase中的Region存储的是一张表的数据。当Region中的数据条数过多时,会直接影响查询效率,过大的Region会被拆分为两个Region,HMaster会将这些分裂的Region分配到不同的RegionServer上,最终达到负载均衡的目的,这是HBase的一个优点。常见的Region分
- 2024-11-14微服务中雪崩问题的预防与治理
微服务中雪崩问题的预防与治理1.初识Sentinel1.1.雪崩问题及解决方案1.1.1.雪崩问题微服务中,服务间调用关系错综复杂,一个微服务往往依赖于多个其它微服务。如图,如果服务提供者I发生了故障,当前的应用的部分业务因为依赖于服务I,因此也会被阻塞。此时,其它不依赖于服务I的
- 2024-11-08风电机组产生次声的来源、测量及对健康影响的综述
摘要:居住在风电机组附近的一些人抱怨风电机组对健康产生了一系列不利影响。包括耳鸣,血压升高,心悸,心动过速,压力,焦虑,眩晕,头晕,恶心,迷糊,视力,疲劳,认知功能障碍,头痛,耳压,加重偏头痛,运动敏感,内耳损伤和睡眠剥夺。本文首先从历史回顾的预后,如振动声疾病和风电机组综合症被提出来解释报
- 2024-11-08《DNK210使用指南 -CanMV版 V1.0》第三十六章 image图像色块追踪实验
第三十六章image图像色块追踪实验1)实验平台:正点原子DNK210开发板2)章节摘自【正点原子】DNK210使用指南-CanMV版V1.03)购买链接:https://detail.tmall.com/item.htm?&id=7828013987504)全套实验源码+手册+视频下载地址:http://www.openedv.com/docs/boards/k210/ATK-DNK210.htm
- 2024-11-06【吴恩达机器学习笔记】7.2-->logistic回归-->可选实验室笔记
这张图展示了逻辑回归模型在处理分类数据时的一个示例,特别是关于肿瘤大小与肿瘤性质(良性或恶性)之间的关系。图中各个部分的解释:坐标轴:横轴(X轴)表示肿瘤的大小。纵轴(Y轴)表示肿瘤是良性(0)还是恶性(1)。数据点:蓝色圆圈代表良性肿瘤。红色叉号代表恶性肿瘤。决策边界:
- 2024-11-06cv2.threshold利用OSTU方法分割图像的前景和背景
OSTU方法,又称大津法或最大类间方差法,是一种在图像处理中广泛应用的自动阈值选择方法。该方法由日本学者大津(NobuyukiOtsu)于1979年提出,旨在通过最大化前景与背景之间的类间方差来自动确定一个最佳阈值,从而将图像分割成前景和背景两部分。OSTU方法的核心思想是寻找一个阈值T,使
- 2024-10-29运维监控丨16条常用的Kafka看板监控配置与告警规则
本期我们针对企业运维监控的场景,介绍一些监控配置和告警规则。可以根据Kafka集群和业务的具体要求,灵活调整和扩展这些监控配置及告警规则。在实际应用场景中,需要综合运用多种监控工具(例如Prometheus、Grafana、Zabbix等)和告警机制,以保障Kafka集群的稳定性和可靠性。此外,定期审核并
- 2024-10-17YOLO的正负样本分配策略
在目标检测中,正负样本分配策略通常用于训练期间为每个样本分配一个权重,以便模型模型更加关注困难的样本和重要的样本。静态分配策略在训练开始之前确定的,固定为一组预先定义的权重,这些权重不会在训练过程中改变,这种分配策略通常基于经验得出。不够灵活,可能无法充分利用样本
- 2024-10-17Hopfield 神经网络中能量函数的含义及其变化值 ΔE≤0 的证明
Hopfield神经网络中能量函数的含义及其变化值\(\DeltaE\leq0\)的证明Ciallo~(∠・ω<)⌒★我是赤川鹤鸣,本期是学习Hopfield神经网络时,遇到能量函数的相关知识时的思考和总结,希望有能帮助到你.Hopfield神经网络中,能量函数的定义如下\[E=-\dfrac{1}{2}\sum_{i
- 2024-10-17大数据传播模型与算法——影响力最大化
【大数据网络传播模型和算法-陈卫】——影响力最大化【持续更新】本人当前研究方向为影响力最大化(基于机器学习的组合优化算法)。目前在学习陈卫编著的《大数据传播模型与算法》,该系列会定期分享影响力最大化的学习内容(持续更新…),希望大家能够一起交流学习!前言什么是影响?
- 2024-10-16作物与杂草的智能识别,基于YOLOv8全系列参数模型【n/s/m/lx/】开发构建田间低头作物杂草智能化检测识别模型
一、背景田间杂草的有效管理是现代农业生产中面临的重要挑战之一。杂草不仅竞争作物的养分、水分和阳光,还可能成为害虫和病原体的寄主,从而降低农作物的产量和品质。因此,开发高效、精确的杂草检测和管理系统对于提高农业生产效率、降低化学除草剂的使用以及保护环境具有重要
- 2024-10-15乘积通道法之加权平均法优化
免责声明:本文所提供的信息和内容仅供参考。作者对本文内容的准确性、完整性、及时性或适用性不作任何明示或暗示的保证。在任何情况下,作者不对因使用本文内容而导致的任何直接或间接损失承担责任,包括但不限于数据丢失、业务中断或其他经济损失。读者在使用本文信息时,应自行验
- 2024-10-11MongoDB新的均衡策略和自动合并
均衡器的用途均衡器是一个后台线程,运行于配置服务器(configserver)副本集的主节点。它定期检查分片中块(chunks)和数据的分布情况。如果达到某些迁移阈值,均衡器就会决定将块从一个分片迁移到另一个分片。其主要目标是在所有分片中拥有大致相同的数据量。 在繁忙的集群中,迁移
- 2024-10-09opencv图片的二值化操作
在图像处理领域中,二值化操作是一种非常基础且重要的技术。它将灰度图像或彩色图像转换为仅包含两种像素值的图像,即黑色和白色(或者更一般地说,前景和背景)。这种操作在处理图像时极大地简化了图像数据的复杂度,使得后续的图像分析和处理步骤变得更加高效和直观。
- 2024-10-08技术解读GaussDB (for MySQL)流控机制
本文分享自华为云社区《【华为云MySQL技术专栏】GaussDB(forMySQL)流控技术解读》,作者:GaussDB数据库。本文主要介绍GaussDB(forMySQL)在不同服务层次上是如何实现过载保护的,具体包括反馈式和主动平滑流控两种机制。1.背景介绍GaussDB(forMySQL)是存储计算分离架构的云
- 2024-09-30【Proteus仿真】【32单片机】DHT11温湿度检测系统设计
目录一、主要功能二、使用步骤三、硬件资源四、软件设计五、实验现象联系作者一、主要功能1、温湿度检测与LCD显示2、超过上限,降温除湿模块启动3、低于下限,升温增湿模块启动4、温湿度阈值设置5、超限报警二、使用步骤系统运行后,LCD1602显示传感器检测的温湿度
- 2024-09-28基于秃鹰算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割
智能优化算法应用:基于秃鹰算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割文章目录智能优化算法应用:基于秃鹰算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割1.前言2.最小交叉熵阈值分割原理3.基于秃鹰优化的多阈值分割4.算法结果:5.参考文献:6.Matlab代码摘要:本文介绍基于最小交叉熵的图像
- 2024-09-25springcloud的热点数据进行流控
简单理解就是,同样请求一个接口的入参,针对该参数对应是规定值的数据请求,进行控制,比如我一个接口的一个参数为id,如果id值为1002、1003的入参进行热点控制,别的id值不控制随意请求。采用的是sentinel进行热点数据控制 设置如下这个热点设置,需要借助@SentinelResource进行实
- 2024-09-20[trick] 减半警报器
适用题目\(\rightarrow\)高速判断是否合法,但是不知道什么时候应该判断核心思想\(\rightarrow\)鸽巢原理每个警报所监视的所有集合\(S\)的\(sum\)要达到\(d\),说明集合内至少有个元素的值大于等于\(\frac{d}{|S|}\),那我们把\(\frac{d}{|S|}\)作为警报数值,放在
- 2024-09-13opencv-python学习笔记9-图像分割
目录一、图像分割的概述、技术现状、应用:技术现状:传统图像分割技术:深度学习驱动的图像分割技术:应用领域:二、 图像分割的方法和分类:(1)基于阈值的分割方法:(2)基于区域的分割方法:(3)基于边缘的分割方法:(4)基于特定理论的分割方法:(5)基于深度学习的分割方法:三、图像分割的原理:
- 2024-09-12『做题记录』厉害trick集
不出意外的话,这就是我最后的波纹了吧。 当然以后还会继续的。减半警报器 这个trick能将\(n^2\)的东西硬生生优化到\(n\log^2\),还是很厉害的trickP7603[THUPC2021]鬼街Description 鬼街上经常有灵异事件,每个灵异事件会导致编号为\(x\)的质因子的房子