- 2024-11-14Alpha冲刺(2/14)——2024.11.13
目录一、团队成员分工与进度二、成员任务问题及处理方式三、冲刺会议内容记录会议内容四、GitHub签入记录及项目运行截图GitHub签入记录项目运行截图五、项目开发进展及燃尽图项目开发进展燃尽图六、团队成员贡献表一、团队成员分工与进度成员完成的任务完成的任务时长剩
- 2024-11-14研途无忧Alpha冲刺第二天
Alpha冲刺dya2研途无忧-冲刺日志(第二天)进度表成员完成的任务完成的任务时长剩余时间马鑫小研帮部分页面的前端设计、部分工作安排与调整、冲刺日志的撰写4h14h王强小研帮部分页面的前端设计、小研帮数据库的完善、相关云函数的设计4h14h黄昕怡研小fu性
- 2024-11-14CBT
设置扬声器阵列,预先设置扬声器阵列的覆盖角根据扬声器阵列的覆盖角得到截止频率F将音频信号小于截止频率F的频段采用空间重采样法进行恒定束宽控制;将音频信号大于或等于截止频率F的频段采用CBT阵列理论进行恒定束宽控制;基本流程图如下:step1:首先,确定系统参数.根据期望的
- 2024-11-14【最优化方法】第三次要点整理
目录非精确线搜索技术Armijo-Goldstein准则Wolfe-Powell准则强Wolfe-Powell准则【问题】在迭代中,已知\(x^{(k)}\)和下降方向\(d^{(k)}\),如何确定下降步长\(\alpha^{(k)}\),使得\(f(x^{(k)}+\alpha^{(k)}d^{(k)})<f(x^{(k)})\)?非精确线搜索技术求\(\alpha^{(k)}\)
- 2024-11-13iman——2024软件工程alpha冲刺计划
作业所属课程软件工程实践-秋季班作业要求第三次团队作业-alpha冲刺作业目标对于团队之前的工作进行总结与思考,并给出可以改进的思路和方案以表格的形式呈现你们之间的团队分工
- 2024-11-132024年美国数学竞赛12年级组A卷P25:合适的一试P8
题目满足$y=\dfrac{ax+b}{cx+d}$的图像关于直线$y=x$对称,$|a|,|b|,|c|,|d|\le5$且$c,d$不全为$0$的整数组$(a,b,c,d)$个数为 $\textbf{(A)}1282\qquad\textbf{(B)}1292\qquad\textbf{(C)}1310\qquad\textbf{(D)}1320\qquad\textbf{(E)}1330$解 分类讨论. $1^{
- 2024-11-12十光年团队——Alpha冲刺——序言篇(任务与计划)
作业所属的课程软件工程2024作业要求作业的目标团队名称十光年团队成员学号-姓名施靖杰-102201327邓才慧-102201102陈宇尧-102201119陆旭东-102201118黄宇舟-102201331邱予-102202121高鑫源-102201635黄森福-102201636洪金举-102202136朱思颖-102201106
- 2024-11-12Alpha冲刺(1/14)——2024.11.12
目录一、团队成员分工与进度二、成员任务问题及处理方式三、冲刺会议内容记录会议内容四、GitHub签入记录及项目运行截图GitHub签入记录项目运行截图五、项目开发进展及燃尽图项目开发进展燃尽图六、团队成员贡献表七、UML设计子用例及改进每日实现UML设计子用例时序图、状态图、
- 2024-11-12Alpha阶段测试报告
数字电路模拟游戏团队Alpha阶段测试报告一、Version1.0BugList序号Bug类型描述严重性状态1前端显示拖动逻辑门元件时出现不流畅,拖拽路径偶尔卡顿中已记录2功能异常电路的输出不能连接到电路的输入,不然会死循环高待修复3功能异常元件旋转功能在S
- 2024-11-12Alpha冲刺阶段博客
数字电路模拟游戏团队Alpha冲刺阶段博客一、ScrumMeeting第六周会议记录第七周会议记录二、测试报告Alpha阶段测试报告三、习得的软工原理/方法/技能?1.迭代开发与持续集成采用迭代开发模式可以极大的提高开发效率,降低开发成本,迭代开发是一种增量式的软件开发方式,通过多
- 2024-11-12SS241112A. 定向越野(walk)
SS241112A.定向越野(walk)题意给你\(n\)个点,\(n\le12\),你可以从任意一个点出发以任意顺序依次遍历所有点燃火回到起点,你只能拐直角走,问最小路程。答案输出最小路程的平方,输出分数形式。可以证明最小路程的平方一定是有理数。思路显然枚举遍历顺序。首先需要明白为什么答案
- 2024-11-11creator2.4.5 astc问题排除
最近将creator2.4.5发布web版本, 需要将所有的图片转astc,但是不能无脑转,需求去除预乘alpha的图片。也就是 {"__type__":"cc.Texture2D","content":"0,9729,9729,33071,33071,1,0,1"}这个content.split(",")[5] =='1' 表示是预乘alpha的图片
- 2024-11-09InDepth Guide to Denoising Diffusion Probabilistic Models DDPM:DDPM扩散概率模型去噪深度指南——理论到实现
AnIn-DepthGuidetoDenoisingDiffusionProbabilisticModelsDDPM–TheorytoImplementation中文翻译:DDPM扩散概率模型去噪深度指南——理论到实现https://learnopencv.com/denoising-diffusion-probabilistic-models/#forward-diffusion-equationhttps://github.com/
- 2024-11-07AnytimeCL:难度加大,支持任意持续学习场景的新方案 | ECCV'24
来源:晓飞的算法工程笔记公众号,转载请注明出处论文:AnytimeContinualLearningforOpenVocabularyClassification论文地址:https://arxiv.org/abs/2409.08518论文代码:https://github.com/jessemelpolio/AnytimeCL创新点在线训练时,每个批次由新训练样本和类别平衡
- 2024-11-06正则化--潦草小狗的理解
引言在机器学习领域,模型过拟合是一个常见且需要解决的问题。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好,但在未知数据上表现不佳的现象。为了解决这一问题,我们引入了正则化的概念。正则化是一种旨在减少模型泛化误差的技术,而不是仅仅关注降低训练误差。一,正则化的潦草定义
- 2024-11-03libaom 源码分析:AV1帧内预测 CfL 模式
CfL预测模式原理从亮度到色度CfL是一种色度帧内预测模式,通过建立共位重建亮度采样的线性函数来模拟色度采样;对于不同的色度采样格式(例如4:2:0和4:2:2),可能需要对重建的亮度像素进行子采样,以匹配色度样本的分辨率;在CfL模式中,从亮度样本中移除直流分量以形成交流(AC)贡献。预测
- 2024-11-03Multi-criteria Token Fusion with One-step-ahead Attention for Efficient Vision Transformers
对于高效的ViT架构,近期研究通过对剪枝或融合多余的令牌减少自注意力层的二次计算成本。然而这些研究遇到了由于信息损失而导致的速度-精度平衡问题。本文认为令牌之间的不同关系以最大限度的减少信息损失。本文中提出了一种多标准令牌融合(Multi-criteriaTokenFusion),该融合
- 2024-11-01无约束最优化方法基本结构-数值最优化方法-课程学习笔记-2
无约束最优化方法的基本结构现在我们正式进入第二章的学习,在开始学习无约束最优化方法之前我们先学习几个知识.在以后的章节,如果没有特殊说明,我们总假定目标函数f(
- 2024-10-31大模型面试手撕代码题1——梯度下降
本文以线性回归作为出发点开始我们的梯度下降的讲解为了让本文读者理解的更加清晰,我顺着思路一步步给各位读者讲一下第一步:导包(这一步必须的)importnumpyasnpimportpandasaspdfromtqdmimporttqdmimportmatplotlib.pyplotasplt第二步:为了完成本次的梯度下降算
- 2024-10-31【最优化】第二次要点整理
目录精确线搜索技术进退法确定搜索区间分割法确定极小值二分法黄金分割法插值法三点二次插值法(拉格朗日插值法)【问题】在迭代中,已知\(x^{(k)}\)和下降方向\(d^{(k)}\),如何确定下降步长\(\alpha^{(k)}\),使得\(f(x^{(k)}+\alpha^{(k)}d^{(k)})<f(x^{(k)})\)?精确线搜索技
- 2024-10-31AdaBoost与前向分步算法
1.加性模型的定义在AdaBoost算法中,我们可以将其视为一种加性模型。加性模型是指由多个基模型的线性组合构成的模型。图中的公式(10-9)描述了加性模型的形式:f(
- 2024-10-29强化学习的数学原理-06随即近似理论和随机梯度下降
目录Robbins-MonroalgorithmStochasticgradientdescentBGD、MBGD、andSGDSummaryRobbins-Monroalgorithm迭代式求平均数的算法\(Stochastic\;approximation\;(SA)\):是指随机迭代的一类算法,进行求解方程或者优化的问题,\(SA\)的优势是不需要知道方程或目标函数的表达
- 2024-10-29颜色选择器的简单实现(附完整代码)
颜色选择器的简单实现使用渐变背景实现一个颜色选择器关键知识点HSV(Hue,Saturation,Value)使用渐变色实现色相选择器使用3个背景叠加实现Saturation(饱和度),Value(色调,纯度)的选择关键代码色相渐变背景background:linear-gradient(180deg,red0,#ff017%,#0
- 2024-10-29从Flux Dev蒸馏出来的模型——Flux.1 Lite
flux.1-lite-8B-alpha是Freepik发布的FLUX.1-dev模型的精简版。这个80亿参数的变压器模型使用的内存比原来少了7GB,运行速度比原来快了23%,但精度保持不变(bfloat16)。正如Ostris所指出的那样,原始模型中并非所有区块的贡献都相同,因此Freepik团队分析了每个区块
- 2024-10-29智子: Vue Vapor年底发布alpha版本,如果有资金支持
前言在最近的VueFes大会上,VueVapor的作者智子大佬宣布,如果能够得到资金支持,那么VueVapor年底就能发布alpha版本了。关注公众号:【前端欧阳】,给自己一个进阶vue的机会智子也需要赚钱养活自己根据尤大透露,过去一年以来智子接受赞助全职在为VueVapor工作。现在智子虽然还有赞