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教你5分钟轻松搞定内存字节对
齐
随便google一下,人家就可以跟你解释的,一大堆的道理,我们没怎么多时间,讨论为何要对
齐
.直入主题,怎么判断内存对
齐
规则,sizeof的结果怎么来的,请牢记以下3条原则
2021-11-12 08:35:12
60KB
字节对齐
1
人工智能、价值与对
齐
【DeepMind最新论文】.zip
本文着眼于在AI一致性背景下出现的哲学问题。它捍卫了三个主张。首先,AI协调问题的规范和技术方面是相互关联的,这为在两个领域工作的人们之间的有效参与创造了空间。其次,重要的是要明确对
齐
的目标。人工智能与指令,意图,揭示的偏好,理想偏好,兴趣和价值观相符之间存在显着差异。在这种情况下,基于原则的AI对
齐
方法将这些元素以系统的方式结合在一起,具有相当大的优势。第三,理论学家面临的主要挑战不是确定AI的“真实”道德原则。相反,它是确定公平的公正原则,尽管人们的道德观念差异很大,但原则上仍应得到反思的认可。本文的最后一部分探讨了可以潜在地确定AI协调的公平原则的三种方式。
2021-11-11 19:28:07
193KB
AI
1
齐
桓晋文之事说课稿参考.pdf
齐
桓晋文之事说课稿参考.pdf
2021-11-11 17:10:14
36KB
齐
市07-08学年度上学期高三生物期末检测质量评析汇编.pdf
齐
市07-08学年度上学期高三生物期末检测质量评析汇编.pdf
2021-11-11 17:10:13
10.81MB
5G网优必备 5G室内外波束对
齐
提升室内小区覆盖性能案例.docx
5G室内外波束对
齐
提升室内小区覆盖性能案例 【摘要】本文通过配置室内外波束对
齐
,降低室内外小区业务信道和公共信道的碰撞;室内小区正交权值轮发,降低空间中的覆盖空洞,提升室内小区覆盖性能。 【关键字】波束对
齐
【业务类别】参数优化 一、 问题描述 5G 波束可灵活配置,水平和垂直灵活组合,适应不同场景。针对室分和宏站同时存在的场景,当宏站和室分配置不同时,对室分小区的干扰程度不一样。 如果室分与宏站波束配置不对
齐
,宏站多波束的发送时域位置会碰撞干扰室内小区的业务信道,在宏微强干扰场景下,对边缘 UE 整个业务信道测量和信道自适应造成影响,影响用户感知。 通过配置室内外波束对
齐
,降低室内外小区业务信道和公共信道的碰撞;室内小区正交权值轮发,降低空间中的覆盖空洞,提升室内小区覆盖性能。
2021-11-11 14:01:30
578KB
5G室内外波束对齐提升室内小区覆
人脸对
齐
:使用pytorch构建2D和3D人脸对
齐
库-源码
人脸识别 使用世界上最精确的面部对
齐
网络从Python检测面部标志,该网络能够检测2D和3D坐标中的点。 使用基于深度学习的最新人脸对
齐
方法进行构建。 注意: lua版本可用。 对于数值评估,强烈建议使用lua版本,该版本使用与本文评估的模型相同的相同模型。 不久将添加更多型号。 产品特点 检测图片中的2D面部地标 import face_alignment from skimage import io fa = face_alignment . FaceAlignment ( face_alignment . LandmarksType . _2D , flip_input = Fa
2021-11-10 14:03:53
4.63MB
python
deep-learning
pytorch
face-detector
1
对
齐
波:通过使用互相关将 wav2 移动到与 wav1 对
齐
来对两个波信号进行时间对
齐
。-matlab开发
% 通过使用互相关将 wav2 移动到与 wav1 对
齐
来对两个波信号进行时间对
齐
。 % 输入 'wav1' 和 'wav2' 可以是文件名字符串或% struct 的格式为:'wav1.s' 包含 nSample x 1 向量中的波形信号,'wav1.sr' 是采样率。 % % 输入 wav1、wav2 中的所有通道将在互相关比较之前进行平均。 % 输出 'y', 'sr' 是时间对
齐
wav2 的修改信号。 % wav1 的时间总是被保留。 % 'delayT': wav2 相对于 wav1 的“延迟”,这意味着 wav2 在 'delayT' 秒内比 wav1“更晚采样”(即感兴趣的信号出现“更早”), % 或更早(如果 delayT 为负。即,感兴趣的信号在“-delayT”秒内比 wav1 出现“晚”)。 % 'ifplot':如果你想绘制对
齐
的结果。 默认值 = 0。 % 'S
2021-11-08 19:04:50
23KB
matlab
1
Generalized-Procrustes-analysis:这段代码使用 GPA 进行人脸对
齐
-matlab开发
GPA是一种统计分析方法,可用于比较物体的形状。 这段代码使用 GPA 进行面部对
齐
:由 Pulak Purkait 开发。 算法的详细信息可以在https://graphics.stanford.edu/courses/cs164-09-spring/Handouts/paper_shape_spaces_imm403.pdf 中找到 如有任何疑问,请联系:电子邮件 - pulak.isi@gmail.com
2021-11-08 17:11:16
6KB
matlab
1
河北省唐山市大
齐
各庄乡中学2020年高二地理月考试题含解析.pdf
河北省唐山市大
齐
各庄乡中学2020年高二地理月考试题含解析.pdf
2021-11-02 15:02:17
2.16MB
affinewarp:多维时间序列对
齐
的分段线性时间规整的实现-源码
分段线性时间规整 此存储库包含用于时间扭曲多维时间序列的研究代码。 它是作为以下手稿的一部分开发的,该手稿着重于对大型神经记录的分析(尽管此代码也可以应用于许多其他数据类型): 。 威廉姆斯AH,普尔B,马埃斯瓦拉纳森N,达瓦勒AK,费舍尔T,威尔逊CD,布兰恩神经元。 105(2):246-259.e8 该代码适合具有线性或分段线性变形函数的时间变形模型。 这些模型比经典的算法更受约束,因此不太容易过度拟合具有高噪声水平的数据。 这在下面的综合数据中得到了证明。 简而言之,一维时间序列是在多次重复(试验)中测量的,呈现出相似的时间分布,但每次试验均具有随机抖动。 仅对试验进行平均,就无法很好地描述典型的时间序列(底部为红色轨迹)。 线性时间扭曲模型可以识别出更好的原型轨迹(标记为“模板”),同时考虑到每个具有扭曲函数(底部为蓝色到红色线性函数)的时间转换。 右侧显示了基于DTW的非线
2021-10-31 13:59:26
12.75MB
Python
1
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