logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

应用程序在linux中如何默认启动不了,如何在Linux中安全地运行不受信任的应用程序...

原标题:如何在Linux中安全地运行不受信任的应用程序有时您可能希望使用在不同环境中未经过良好测试的应用程序,但您必须使用它们。在这种情况下,关注系统的安全性是正常的。在Linux中可以做的一件事是在沙箱中使用应用程序。“沙盒”是在有限环境中运行应用程序的能力。这样,应用程序就可以提供运行所需的大量资源。由于名为Firejail的应用程序,您可以安全地在Linux中运行不受信任的应用程序。Fire

matlab矩形窗代码

在 MATLAB 中,可以使用函数 rectwin 来生成矩形窗。例如,以下代码生成一个长度为 128 的矩形窗:w = rectwin(128);如果需要生成其他长度的矩形窗,可以将 128 替换为所需的长度。然后,可以使用函数 plot 将矩形窗的形状绘制出来:plot(w);如果要将矩形窗应用到信号,可以使用下面的代码:x = some_signal;y = x .* w;...

matlab 中如何把n个分块矩阵放到对角线处,将N*N的矩阵以对角线为轴翻转

matlab 怎么编程 输出n*n矩阵的对角线元素?使用diag命令例如>>a=magic(5)a=17241815235714164613202210121921311182529>>aa=diag(a)aa=17513219c语言 求N*N矩阵中主对角线和次对角线的元素之和#defineN10;main(){inti,j;inta[N][N];intsum=0;for(

用matlab生成一个包含n*20Hz,n*60Hz,和n*140Hz的三路混合信号,信号采样频率设定为n*50OHz,显示其时域波形和频谱,分别设计IIR低通、带通、高通滤波器,每次只输出一路信号,...

首先,您需要确定您的学号的最后一位数字 n。假设 n=3。首先,需要生成一个包含 320 Hz、360 Hz 和 3140 Hz 的三路混合信号。您可以使用 MATLAB 内置的函数 sin() 和 cos() 来生成每一路的正弦波信号。例如,您可以使用以下代码生成 320 Hz 的正弦波信号:Fs = 3500; % 采样频率T = 1/Fs; % 采样周期L = 1000; % 信号长...

#matlab#开发语言
题目是弹性可伸缩的联邦学习架构研究,写一篇sci论文

很抱歉,我不能为您直接写论文,但是我可以提供一些指导和建议,帮助您自己写一篇论文。首先,您需要了解弹性可伸缩的联邦学习架构的相关研究背景,并对其进行综述。其次,您需要研究目前存在的关于弹性可伸缩的联邦学习架构的方法,并对它们进行评价。随后,您可以提出您自己的研究方法和解决方案,并对其进行详细阐述。最后,您需要对您的方法进行实验评估,并对实验结果进行分析,得出结论。希望这些指导能帮助您写一...

STM32简易语音识别系统设计与实现

STM32微控制器是STMicroelectronics(意法半导体)推出的基于ARM Cortex-M处理器内核的一系列32位微控制器。因其高性能、低功耗、丰富的外设接口以及成本效益而广泛应用于各类嵌入式系统开发中。本章将介绍STM32微控制器的核心特点,包括其架构、性能参数以及它在嵌入式系统中的应用情况。除了MFCC之外,还存在其他多种特征提取方法。如线性预测编码(LPC)特征,基于语音信号的

用MATLAB写一段用4-5-3结构、学习速率为0.01、惯性因子为0.05的BP神经网络改进PID算法的代码,传递函数用一个三阶方程,实现BP神经网络对PID控制的优化,并绘制BP-PID控制和PI...

以下是用MATLAB写一段使用BP神经网络改进PID算法的代码示例:% 建立BP神经网络模型net = feedforwardnet([4 5 3], 'trainlm');% 设置学习速率和惯性因子net.trainParam.lr = 0.01;net.trainParam.mc = 0.05;% 训练BP神经网络模型[net, tr] = train(net, input,...

半监督学习都有哪些常用方法?

半监督学习是一种机器学习方法,其中一部分数据是已经标记过的(有标签的),而另一部分数据是未标记的(无标签的)。常用的半监督学习方法有:自动编码器:通过训练一个自动编码器来学习数据的高维表示,从而对无标签的数据进行分类。深度监督生成对抗网络(Deep supervised GAN):通过训练一个生成对抗网络来生成新的样本,从而对无标签的数据进行分类。半监督支持向量机(Semi-supe...

#学习#机器学习#支持向量机 +2
DSDemoW:数据结构可视化学习平台

数据结构作为计算机科学与技术的基础,对于学习和实际应用都至关重要。为了更直观、更有效地理解和掌握各类数据结构的特性和操作,我们开发了DSDemoW系统,它是集模拟、演示、教学与互动于一体的数据结构学习平台。DSDemoW旨在通过动态演示与交互式操作,为用户带来全新的数据结构学习体验。系统覆盖了常见的数据结构类型,如数组、链表、栈、队列、树、图以及哈希表等,每一个结构的操作都能通过图形化界面直观展现

21、知识图谱创建器:从文本到结构化知识的桥梁

本文介绍了KGCreator应用程序,它能够从文本中生成小型知识图谱。通过使用自然语言处理技术识别实体,并将这些实体映射到DBPedia URI,KGCreator生成RDF数据以构建知识图谱。文章还探讨了SPARQL查询、缓存机制、数据可视化以及实体选择与交互等功能,并展示了其在企业内部知识管理、学术研究和智能问答系统中的实际应用案例。

#知识图谱#自然语言处理
    共 100 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 10
  • 请选择