目标检测实现指南：从理论到实践
为计算机视觉初学者提供一份目标检测的实践指南，涵盖从理论基础到实际操作的全过程。内容包括目标检测算法原理、模型选择与评估、公开数据集上的模型训练与调优、自建数据集的模型训练与评估、训练加速技巧以及结果分析等方面。文章强调实践的重要性，鼓励读者通过动手实践深入理解和掌握目标检测技术。
qqregrettable4369 0 pdf 1.3MB 2024-07-05
Auto-GPT: 基于GPT的自动化文本生成模型
Auto-GPT项目提供了一个名为“Auto-GPT-master.zip”的源代码，其中包含基于GPT架构的自动化文本生成模型的实现。该项目优化GPT模型的训练过程、提升其性能，并探索新的应用场景。 中包含以下主要文件和目录： README.md: 项目介绍、安装指南和使用方法。 代码文件夹: 实现Auto-GPT的源代码。 数据集: 用于模型训练和测试的语料库。 配置文件: 模型参数设置。 模型文件: 训练好的模型权重或结构定义。 脚本: 用于训练、评估和推理的脚本。 测试文件: 用于代码正确性验证的测试用例。 环境文件: 依赖库列表，用于环境配置。 LICENSE: 项目许可协议。 该项目的核心是GPT模型，这是一种自回归语言模型，通过学习文本序列的概率分布来生成自然语言文本。
iceberg_8932 0 zip 1.09MB 2024-07-04
Python双向链表实现与分析
双向链表是一种常见的数据结构，每个节点包含数据域和两个指针域，分别指向其前驱节点和后继节点。与单向链表相比，双向链表支持更高效的双向遍历，方便了节点的插入和删除操作。 双向链表的优势： 双向遍历: 可以方便地从头到尾或从尾到头遍历链表。 高效插入和删除: 通过修改前后节点的指针，可以快速完成节点的插入和删除。 双向链表的劣势: 空间占用: 每个节点需要额外存储一个指向前驱节点的指针，增加了内存开销。 操作复杂度: 插入和删除操作需要同时维护前驱和后继指针，代码实现相对复杂。 应用场景: 双向链表适用于需要频繁插入、删除节点，以及需要双向遍历的场景，例如： LRU缓存: 可以使用双向链表实现最近最少使用算法的缓存机制。 浏览器历史记录: 方便用户前后浏览网页。 Python实现示例: class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.prev = None self.next = None class DoublyLinkedList: def __init__(self): self.head = None self.tail = None # ... 其他操作方法 ... 需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的数据结构，权衡时间和空间复杂度。
internal37332 2 py 7.18KB 2024-07-01
基于平均电流控制的DC-DC变换器参数设计
平均电流控制是一种广泛应用于DC-DC变换器的控制策略，其通过调节电感电流的平均值来稳定输出电压和电流。该方法的核心在于实时监测电感电流并将其与预设参考值进行比较，产生的误差信号经放大和比例增益调整后用于控制开关管的导通时间和频率，进而改变电路状态。 DC-DC变换器中的开关管以特定频率交替接通和断开电路，导致电感电流呈现周期性上升和下降，最终实现稳定的输出电压。平均电流控制通过维持电感电流的平均值恒定，有效提升了输出电压和电流的稳定性和精度。 综上所述，平均电流控制作为一种成熟的控制技术，在众多电源和电子设备中均展现出优异的能量转换效率和稳定性。
qqsenator76024 2 pdf 104.19KB 2024-07-01
基于PSIM的平均电流控制DC-DC变换器仿真研究
平均电流控制是一种广泛应用于DC-DC变换器的控制策略，通过调节电感电流的平均值来稳定输出电压。其工作原理基于对电感电流的实时监测，将其与预设参考电流进行比较，并利用产生的误差信号调节开关管的导通时间，进而控制电感的充放电过程，最终实现输出电压的稳定。该方法具有良好的动态响应和稳定性，被广泛应用于各种电源管理系统中。
qqsenator76024 2 pdf 106.54KB 2024-07-01
Python单节点删除循环链表
在Python中实现从单向循环链表中删除指定数据节点的功能，可以遍历链表找到目标节点，然后修改其前一个节点的指针，使其指向目标节点的下一个节点，从而实现节点的删除。需要注意的是，如果要删除的节点是头节点，则需要特殊处理，将头节点更新为下一个节点，并更新尾节点的指针使其指向新的头节点。
internal37332 3 py 7.45KB 2024-06-17
2023网络数据采集学习笔记与测试总结
这份文档整合了关于网络数据采集技术的详细教程和2023年相关测试的总结分析，涵盖了学习过程中需要掌握的核心知识点和应对测试的实用技巧。文档内容共计3500字，帮助学习者系统地掌握网络数据采集技术并顺利通过相关测试。
initiate2513 3 zip 1.23MB 2024-06-17
多无人机边缘计算任务卸载算法复现
本项目复现了论文 *https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.05.020 中提出的多无人机辅助边缘计算任务卸载算法。
systematically4378 4 rar 3.12KB 2024-06-17
深入解析可视化SLAM算法
SLAM技术映射未知环境并实现传感器系统的定位，包括地图构建、定位和路径规划三个关键任务。地图构建对于机器人技术至关重要，能够提升环境的可视化并帮助机器人进行状态估计和重新定位。定位任务确定机器人的姿势，而路径规划则估计机器人到达目标位置的轨迹。SLAM是集成了映射和本地化任务的解决方案。
qqregrettable4369 0 pdf 852.47KB 2024-05-31
二级Python考试总结
《深度学习框架PyTorch：入门与实践》提供了基于PyTorch 1.0.1的代码，适用于GPU和Python3。同时也包含对旧版本的兼容说明。该教程还附带了内容的思维导图。
initiate2513 0 zip 24.27KB 2024-05-27