一、参考文章： 重采样、上采样、下采样 - 知乎 (zhihu.com) 先直接给结论，正常重采样过程如下： 1、对于原采样率fs，需要重采样到fs1，一般fs和fs1都是整数哈，则先找fs和fs1的最小公倍数，设为m…

鸿蒙系统（HarmonyOS）是由华为公司开发的一款分布式操作系统。它被设计用于在各种设备上实现无缝的、统一的用户体验，包括智能手机、平板电脑、智能电视、智能穿戴等设备。鸿蒙系统的核心理念是支持多终端协同工作，使应用能够更灵活…

context阶段和generation阶段的不同 context阶段（又称 Encoder）主要对输入编码，产生 CacheKV(CacheKV 实际上记录的是 Transformer 中 Attention 模块中 Key 和 Value 的值），在计算完 logits 之后会接一个Sampling 采…

任务是取下图RGB各个通道的均值及标签（R, G，B，Label）,其中标签由图片存放的文件夹标识。由于2*2像素图片较多，所以将结果放置于Excel表格中，之后使用SVM对他们进行分类。 from PIL import Image import os …

一个简单的随机抽题系统，题库以文件的方式读入程序，功能是随机抽题并记录某题抽取次数。刚好有需要，给自己写了个，顺便开源。 没做UI界面。需要的同学自取即可。 使用时将questions.txt文件和src并列放到Project目录下&#xff…

系列文章目录 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用 在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型…

文章目录 &#x1f332;动态SQL&#x1f343;< if >标签&#x1f333;< trim >标签&#x1f38d;< where >标签&#x1f340;< set >标签&#x1f334;< foreach >标签&#x1f38b;< include >标签⭕总结 &#x1f332;动态SQL 动态SQL是…

支持向量机&#xff08;support vector machines&#xff0c;SVM&#xff09;是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器&#xff0c;间隔最大使它有别于感知机。 1、线性可分支持向量机与硬间隔最大化 1.1、线性可分支持向量机 考虑一个二分…