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一、隐马尔可夫模型简介 隐马尔可夫模型(Hidden Markov model, HMM)是一种结构最
在容器的使用过程中，如果能及时的掌握容器使用的系统资源，无论对开发还是运维工作都是非常有益的。幸运的是 docker 自己就提供了这样的命令：docker stats。 默认输出 docker stats 命令用来显示容器使用的系统资源。不带任何选项执行
产品质量检测方法通常依赖于人工操作和经验判断，存在主观性和不稳定性的问题。为了解决这个问题，石油炼化行业开始引入基于深度学习的产品质量检测方法。本文将探讨基于深度学习的石油炼化过程中的产品质量检测的应用场景和验证方法。 场景描述 基于深度学习的石油炼化过程中的产品质量检测可以应用于以下几个场景：
以上示例代码中，通过调用云监控服务的API，获取关键指标的实时数据，并进行异常检测。如果检测到异常情况，将触发发送预警通知的操作。在使用云监控服务时，需要将认证信息（auth_token）替换为实际的认证信息。根据实际需求，可以进一步完善异常检测和预警的逻辑，以提高石油炼化过程的安全性和效率。
好没有开机，那么这个定时任务就不会执行了。anacron 就是用来解决这个问题的。 anacron 会以 1 天、1周（7天）、一个月作为检测周期，判断是否有定时任务在关机之后没有执行。如果有这样的任务，那么 anacron 会在特定的时间重新执行这些定时任务。 那么，anacron
【电路设计实例】 op07c 运算放大电路设计— 检测电流 作者 CodeAllen ，转载请注明出处 之前电路设计时涉及到检测电流电路 需求:检测输入端电源差值，一比一比例输出，然后给单片机检测 基本电路： 这个电路问题是输入端电压改变时没法实时响应
学习旋转角度 在无人机/遥感目标检测领域，拍摄到的物体通常是，如下图中红色矩形框里的飞机，这是用ultralytics/yolov5检测到的目标，很明显水平矩形检测框在检测旋转目标时，检测框里包含了无关背景区域，因此ultralytics/yolov5检测旋转目标，不是一个理想的解决方案。
序列检测与序列产生是一对对称的设计，就像有微分就有积分一样。 序列检测分为有重叠检测和无重叠检测； 例如检测序列1101011，我们给出输入：110101101011，如果是无重叠检测，则只能检测到一个序列：1101011_01011; 如果是有重叠检测，则可以检测到两个
了增强，学生的最终表现也好于FGD蒸馏。 二、整体框架 MGD是在feature层面的蒸馏，可以很方便地被应用到不同任务，如分类，检测与语义分割。 三、实验结果 1. 图像分类 我们首先在图像分类任务上进行实验，在pixel层面进行随机mask，学生模型在Ima
一、背景和目的 该数据集包含使用信用卡进行的金融交易的数据。这些数据是指欧洲运营商的客户，指的是 2013/9年期间。
Once）目标检测算法的改进版本。它采用了一系列的技术手段来提高检测精度和速度。YOLOv2的核心思想是将目标检测任务看作是一个回归问题，同时在多个尺度上进行检测。YOLOv2网络结构由卷积层、池化层、全连接层以及特殊的检测层（Detection Layer）组成。其中，检测层负责生成边界框和类别概率。
多种编译 器。 前面文章介绍了Proteus的下载，安装，建立工程，完成LED灯仿真运行。这篇文章在这基础上增加串口打印，DHT11温湿度检测。 2. 设计程序 先使用keil软件就将程序设计设计好，然后生成HEX文件，等待设计好原理图后进行仿真测试。 注意: 当前使用的芯片是
connect_ex(('127.0.0.1', 80))print(result)快速检测当我们了解了基础操作后，可以进行下一步的检测工作，但此时我们忽略了一个问题，刚才我们检测的是本机的ip，但如果我们检测的是一个不存在的ip时会出现什么问题？如果我们使用connect方法触发异常，并
因信息。基因信息检测技术和被列入“新型健康技术惠民工程”。但是工具碎片化、开发语言多样、系统维护和升级等技术难题一直在制约基因检测技术的快速发展。容器技术因为标准化封装保证环境一致性、秒级扩缩容、高资源利用率的特点也被基因检测类企业公司青睐，逐渐作为支撑基因检测的核心技术。上海其明信息技术有限公司（Genminix
1605578960614075937.jpg1605578997464098464.jpg1605579169355068786.jpg1605579216467063999.jpg-----------转自：华为公众号
混沌背景下微弱信号检测的性能。 参数优化 初始化：随机生成GA和PSO的初始种群。 适应度评估：使用SVM对每个个体进行训练，并评估其在验证集上的性能作为适应度值。 GA优化：根据适应度值选择、交叉和变异，生成新的GA种群。 PSO优化：根据适应度值更新粒子的速度和位置。
性 首先检测由高斯差分构建的尺度空间上的局部极值点，并将其作为候选特征点，排除不太稳定的和对比度低的，从而确定关键点，接下来 为关键点分配方向，并通过采样关键点周围图像块图像梯度的幅值和方向来建立SIFT特征描述子由于SIFT特征提取和匹配存在大量的浮点运算，时间 复杂度较高，不
但还需考虑到，上面实现为阻塞实现。SX127x官方给出的示例代码是添加一个状态轮询函数，使用类似于使用CAD检测状态机思想，根据返回状态执行各个操作，并打开CAD检测。 但是呢，我们在前期学习的时候，只需要进行数据接收、发送验证即可，理解也简单。在附件中，各个代码均已给出，包括
和低功耗特性，适合在工业环境中使用。 2. 传感器模块 • 温度传感器：用于检测矿井中的实时温度，确保温度在安全范围内。 • 水位传感器：用于检测矿井中水位的变化，避免水灾事故发生。 • 瓦斯传感器：检测瓦斯浓度，防止瓦斯泄漏造成爆炸危险。 • 氧气传感器：监测矿井中的氧气浓度，确保空气质量。
卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是用于图像和空间数据处理的神经网络，通过卷积层和池化层来捕捉图像的局部特征，广泛应用于图像分类、物体检测等领域。2.循环神经网络（RNN）：循环神经网络适用于处理序列数据，如时间序列和文本。通过引入时间维度，RNN可以考虑数据的上下文信息。L
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