TJNU大型云检测数据库 TJNU大规模云检测数据库(TLCDD)于2019年至2021年在中国9个省份中收集,其中包括天津,安徽,四川,甘肃,山东,河北,辽宁,江苏和海南。 它包含5000个基于地面的云图像及其相应的云蒙版。 TLCDD由4208个训练图像和792个测试图像组成。 云图像由视觉传感器捕获,并以PNG格式存储,像素分辨率为512×512。 所有图像均由中国天津市天津师范大学电子与通信工程学院和中国气象局气象观测中心的气象学家和与云有关的研究人员共同注释。 TLCDD将免费提供给与云相关的研究人员,以促进研究。 在下文中,提出了一些基于地面的云图像及其云遮罩。 下载 请下载,填写并签署协议TLCDD和整个文档返回给或 。 下载的URL和密码将包含在回复的电子邮件中。
2024-08-27 12:13:10 1KB
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大型文本文件查看器是一个应用程序旨在开放大型文本文件大小超过1 gb。 尽管打开这种文档通常需要大量的时间和硬件资源,大型文本文件查看器更快地承诺将尽而强调电脑太多。 事实是,它几乎能做到这一点,尽管可能令人失望的一些用户的接口。 用干净的但看起来太简单,大型文本文件查看器显示一个文本文档的内容,而在后台执行文件索引,以确保您可以浏览内容没有任何中断。 另外,它还提供了一个先进的搜索工具,就像一个魅力大文件,尽管大多数应用程序通常需要更多的时间来执行这样的任务。 设置菜单也可以,允许您更改默认字体、样式和大小,而且主窗口的颜色。 稍微调整力量,大型文本文件查看器还提供了一个专用的特性来改变背景图像,从而使更多的用户友好的接口。 拖放支持,确实大型文本文件查看器运行速度极快,没有阻碍系统性能。 这一切很顺利在所有Windows版本。
2024-07-30 16:26:28 368KB Large Text
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求解大规模单调非线性方程组的多元谱梯度投影算法,喻高航,牛善洲,本文提出了一个求解大规模非线性单调方程组的多元谱梯度投影方法并建立了算法的全局收敛性定理. 本文算法具有如下的优点:par(1) 算�
2024-07-14 20:37:00 213KB 首发论文
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内容概要 集成了langchain、千问72b、chroma、m3e-large、LCEL等AI技术,通过爬取马斯克的公开信息,实现了虚拟马斯克对话机器人 适用人群 小白也能看懂的实现过程 能学到什么: 1.使用langchain 2.使用langchain调用本地llm模型、embedding模型、数据库 3.使用langchain的LCEL 4.Retrieval-Augmented Generation,简称RAG的实现方式 5.文档分割、拆分 6.高级prompt的实现方法 7.从搭建知识库到高级检索在到形成chain链最后输出的全流程 其他说明 易于集成:设计简洁的集成流程,轻松集成到现有系统中。 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使应用程序能够: 1.具有上下文感知能力:将语言模型与上下文源(提示说明、少量镜头示例、基于其响应的内容等)联系起来。 2.原因:依靠语言模型进行推理(关于如何根据提供的上下文回答,采取什么行动等)
2024-07-05 20:33:34 2KB python
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用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用
2024-03-20 19:12:00 1.26MB
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镀金薄膜辅助方法的飞秒激光制备大面积、均匀化表面微纳结构,冯品,姜澜,论文提出一种简单、可重复的飞秒激光大面积、均匀化微纳结构加工方法,即在半导体或电介质表面镀20nm的金薄膜,采用飞秒激光在镀�
2024-02-27 15:58:33 448KB 首发论文
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大量合成高质量纳米氧化锌薄片,王荒平,,本文报道了一种简单的合成方法能够在水溶液中合成高质量纳米氧化锌薄片,该合成方法的条件简单、易控。这种方法能实现大量低成本
2024-02-24 08:43:33 214KB 首发论文
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本文介绍了C51语言中变量在内存中的分配情况,以及建议的使用方法。
2024-01-13 23:15:02 58KB DATA 局部变量 large模式 startup.a51
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swin transformer 预训练模型swin_large_patch4_window12_384_22kto1k.pth
2023-12-27 16:40:16 763.6MB transformer 人工智能 预训练模型
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Large Scale Machine Learning with Python [PDF + EPUB + CODE] Packt Publishing | August 4, 2016 | English | 439 pages Large Python machine learning projects involve new problems associated with specialized machine learning architectures and designs that many data scientists have yet to tackle. But finding algorithms and designing and building platforms that deal with large sets of data is a growing need. Data scientists have to manage and maintain increasingly complex data projects, and with the rise of big data comes an increasing demand for computational and algorithmic efficiency. Large Scale Machine Learning with Python uncovers a new wave of machine learning algorithms that meet scalability demands together with a high predictive accuracy. Dive into scalable machine learning and the three forms of scalability. Speed up algorithms that can be used on a desktop computer with tips on parallelization and memory allocation. Get to grips with new algorithms that are specifically designed for large projects and can handle bigger files, and learn about machine learning in big data environments. We will also cover the most effective machine learning techniques on a map reduce framework in Hadoop and Spark in Python.
2023-10-26 06:03:49 10.97MB Large Scale Machine Learning
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