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DAEFR (ICLR 2024)— 盲脸超分模型解读

如图2(b)所示,在上一阶段得到高质量域(HQ)与低质量域(LQ)的编码器(EH​和EL​)后,我们将输出特征(Zh​和Zl​∈Rm×n×d)展平为对应的特征块(PiH​和PiL​i∈1...m×n这种展平操作使我们能够构建相似度矩阵(Massoc​∈RN×N,其中Nm×n),用于量化不同特征块之间的相似度。具体而言,我们计算每个特征块的余弦相似度,并约束矩阵。

#python#人工智能
操作系统核心考点(面试/期末复习)

操作系统是管理计算机硬件与软件资源的系统软件,具有资源管理、用户接口和虚拟机扩展三大核心功能。其发展经历了从人工操作到多道批处理、分时和实时系统的演进,形成了并发、共享、虚拟和异步四大基本特征。操作系统内核负责中断处理、资源管理等核心功能,通过用户态和内核态实现权限隔离。进程作为资源分配和调度的基本单位,具有动态性、并发性和独立性等特征,通过进程控制块(PCB)实现管理。线程作为轻量级执行单元,共

#面试#操作系统
github上传大文件(多种解决方案)

如何使用git命令上传文件,尤其是大文件。包括使用SSH密钥上传

#github#深度学习
Python数据可视化案例——地图

继上文数据可视化案例,今天学习用pyecharts练习数据可视化案例2-构建地图

#信息可视化#python#开发语言 +2
Python数据可视化案例——折线图

本内容主要介绍了 JSON 数据格式的转化方法,包括 Python 转 JSON 和 JSON 转 Python 。还讲解了 Pyecharts 库的基本情况、构建折线图的方法、配置全局选项等,并通过美日印新冠疫情确诊人数对比的综合案例展示了数据处理和图表生成过程。

#前端#python#json +1
Pycharm接入deepseek大模型

ollama (读作欧拉马)是一个轻量级、开源的大语言模型(LLM)运行工具,让你能够在本地设备(如个人电脑、服务器)上轻松部署和运行各种大语言模型,无需依赖云端服务。如果显示 ollama server not responding -timed out ·······,进入ollama官网(一个小羊驼),下载ollama,不使用魔法下载会有些慢。搜索插件Code AI,我的插件里没有,搜索Pr

#python
C/C++求数组元素的最大值(打擂台算法)

输入一个二维数组中并其中所有元素的最大值

#c++#c语言
Python数据可视化案例——地图

继上文数据可视化案例,今天学习用pyecharts练习数据可视化案例2-构建地图

#信息可视化#python#开发语言 +2
时序数据集预处理

在处理数据集前,我们需要充分了解这个数据集。服务器机器数据集(Server Machine DatasetSMD是从一家大型互联网公司获得的数据集,收集28个不同机器的数据,总的时间周期为五周。数据集被均等分为训练集和测试集,并且各包含28个实体,每个实体包含了38个维度,其中训练集数据有708,405个样本,测试集有708,420个样本(1416825),训练数据集中的异常由专家标记,最后选择2

#python
数据结构—稀疏多项式相加

利用链表实现两个稀疏多项式相加。

#数据结构#c++#c语言 +1
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