这是Trigram语言模型的实现。 用法： （先决条件：您需要在计算机上安装python版本3才能运行此程序） 将corpus.zip解压缩（使用“在此处提取”）到项目结构的根目录。 使用python3执行main.py。 （例如：python /main.py） 请按照控制台上的说明进行操作。

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用于平滑或插值 2D 或 3D 数据的参数克里金法。 通过设置Normalization、Covariance和derivative类型，可以为插值器设置不同的设置。

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BARNESN 非结构化数据的 Barnes 平滑插值Vq = BARNESN（X，V，Xv）返回的平滑插值查询点 Xq 处的 D 维观测值 V(X)。 查询点 Xq 是通过对元胞数组 Xv 中的向量进行网格划分来创建，这些向量定义了每个维度的网格。 使用执行平滑插值巴恩斯客观分析的 Koch 形式 [2]。 粗略地说，（在 2D 中） 网格点 (xq, yq) 处的内插值 (vq) 被确定为数据点 (x, y) 处的值 (v) 的加权和，基于高斯加权函数 exp(-r^2 / s / g^j)，其中 r 是从 (xq, yq) 到 (x, y) 的欧几里德距离，s 是高斯方差， g 是收敛参数。 —— 参考书目： [1] Barnes, Stanley L.“使用加权的中尺度目标地图分析时间序列观察。”（1973） [2] Koch、Steven E.、Mary DesJardins 和

STM32F4 ADC采样，平滑滤波后计算采样信号的峰峰值，周期和频率，并通过LCD实时显示波形

微软的Expression Encoder 4专业版，可以支持平滑流，如果需要支持264，还需要下载Encoder 4 SP1

火炬损失 我实现的标签平滑，amsoftmax，焦点损耗，双焦点损耗，三重态损耗，giou损耗，亲和力损耗，pc_softmax_cross_entropy，ohem损耗（基于行硬挖掘损失的softmax），大利润- softmax（bmvc2019），lovasz-softmax-loss和dice-loss（广义的软骰子损失和批处理软骰子损失）。 也许这对我的未来工作很有用。 还尝试实现swish，hard-swish（hswish）和mish激活功能。 此外，添加了基于cuda的一键式功能（支持标签平滑）。 新添加一个“指数移动平均线（EMA）”运算符。 添加卷积运算，例如coord-conv2d和dynamic-conv2d（dy-conv2d）。 一些运算符是使用pytorch cuda扩展实现的，因此您需要先对其进行编译： $ python setup.py