公务员考试图形推理速解技巧.pdf

该存储库包含从头开始的自适应神经模糊推理系统的完整源代码。 该方法最初在 [1] 中描述。 它不依赖于 Matlab 工具箱。 每个细节都在 Matlab 中编码。 您可以通过 Matlab 工具箱的等效结果比较我们的结果。 我们还提供了两种不同的演示，一种用于 3 输入 1 输出训练数据，一种用于 216 个元素、3 输入、1 输出数据。 第二个演示用于 121 个元素、2 个输入、1 个输出数据。

：智能车辆是近年来发展起来的一门新兴综合技术，在军事、科研和工业中有广阔的应用前景。以电动小车为 研究对象，分析了智能小车传感系统的各种特征值，包括智能小车的状态特征值和道路环境特征值，并建立了相应的坐标 系。根据小车行驶的实际情况，设计了智能小车的多传感器系统，包括：传感器的种类、数量以及在智能小车上的安装位 置。重点讨论了多传感器数据融合结构和融合算法。智能小车多传感器的数据融合结构采用混合式，融合算法采用贝叶新 推理法。

采用推理公式计算设计洪水，在设计洪水中广泛应用，

中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——LCQMC

视网膜面CPP 包含使用MNN，NCNN部署的代码包含编译好的linux x86_64（ubuntu20.04）平台下的ncnn，MNN，opencv库，可以直接编译测试，需要修改makefile中的路径包含一个模型可以检测动漫卡通人物的人脸 编译和测试在ubuntu 20.04上进行编译和测试 make Retinaface_NCNN ./Retinaface_NCNN test_carton.list make Retinaface_MNN ./Retinaface_MNN test_carton.list 增加NDK创建脚本和andrid armv7a库 可以构建android下的c ++嵌入程序，ncnn，MNN，opencv库采用ndk-19r编译，api-leval为21 参考

matlab混合高斯代码GPML扩展 该存储库包含对流行的GPML工具箱的扩展的集合，该扩展用于MATLAB高斯过程推断，可在此处找到： 我们提供以下代码： 将任意超参数先验合并到任何推理方法中，从而在超参数学习期间允许MAP而不是MLE推理。 用于均值和协方差函数的扩展API，用于针对其超参数计算Hessian。 用于推理方法的扩展API，用于计算相对于超参数的（对数似然/后验）（可能近似）Hessian。 几个新的均值和协方差函数的实现。 例如，许多其他实用程序，用于在执行在线GP回归时计算等级更新以快速更新后验。 超参数先验 我们建立了一个新的简单API，用于指定任意超参数先验。 该API是： [nlZ, dnlZ, HnlZ] = prior(hyperparameters) 输入在哪里： hyperparameters ：GPML超参数结构，用于指定 和输出是 nlZ ：在处评估的对数先验的负值， dnlZ ：包含负对数梯度的结构，该负对数在处求值， HnlZ ：（可选）包含在之前评估的负对数的Hessian的结构， dnlZ结构的指定方式与GPML的典型方式相同（例如，作为

用 PyTorch 实现 YOLOv3 训练和推理

Latte：对流神经网络（CNN）推理引擎 Latte是用C ++编写的卷积神经网络（CNN）推理引擎，并使用AVX对操作进行矢量化。 该引擎可在Windows 10（32位和64位），Linux（内核= 4.12.10，gcc = 7.2.0）和macOS Sierra上运行。 当使用ATLUS构建caffe时，它具有与NVIDIA Caffe相同的精度和相同的推理速度。 该引擎具有自己的网络文件格式（.ahsf文件），因此我们提供了一些python脚本，可将NVIDIA Caffe的文件转换为我们自己的文件。 引擎支持以下层： 输入层。 卷积层。 ReLU。 完全连接的层。 Softmax。 最大池化层。 sigmod。 丹妮 如何使用python脚本： 我们的python脚本是使用Python 2.7.13制作的，需要以下软件包才能正常工作： Pycaffe（在构

以动物识别系统为例，实现基于规则的系统表示与推理