Delphi中快速实现数据库树形结构并实现Treeview导航表数据，仿论文实现的代码，可以操作数据库的单编号。

引言   数据预处理时，异常值的存在可能对最终建立的模型的精度和泛化能力有较大的影响。检测异常值的方式有很多，最基本的两种方法为 z 分数法和上下截断点法。 对 z 分数法还存在些许疑虑的可查看如下博文 统计学： Z 分数 & 正态分布 (附 Python 实现代码) –Z 检验先修; Z 分数与正态分布两者关系; Z 分数与百分位数的异同；面试要点（以心理学实验为舟）   本文针对这两种方法，构造自写库，最终实现函数的快捷调用，在很大程度上提高了数据预处理的效率。 效果展示(Jupyter notebook) 一行代码快速绘图查看房价分布情况 如何一步到位的画出复杂精美的图片可以参考

此demo具体情况可以产考相关博文了解，博文链接：https://blog.csdn.net/panwen1111/article/details/79245161

针对Harris角点检测算法计算量大导致实时性差的难题，提出了一种基于FPGA的快速Harris角点检测技术。利用FPGA并行处理的特点，将整幅图像分为两块后并行处理，对其中分解得到的每一块图像采用流水线处理，并将流水线结构分为导数生成器、高斯滤波、角点响应R值计算、非极大值抑制四级，且对流水线每一级中涉及到的复杂乘法运算转换为精简的移位及加法或减法运算，最终实现对目标的实时角点检测。实验结果表明，对于分辨率为1 024×1 024的图像，达到了每帧6.809 ms的角点提取速度，与基于FPGA传统结构的Harris角点检测算法相比，速度提高了近一倍，极大提升了算法的实时性，具有较强的工程实用价值。

Harris角点检测的FPGA快速实现方法

精确度、特异性、灵敏度和准确度指标的快速实现

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快速变形金刚 变压器是非常成功的模型，可以在许多自然语言任务中达到最先进的性能。但是，由于自我注意的二次缩放，很难将它们缩放为长序列。 该库是为我们对变压器快速关注的研究而开发的。您可以找到我们的论文清单，以及相关的论文和已实施的论文。 快速开始 以下代码构建了一个具有softmax注意和一个线性注意的变压器，并比较了每个变压器编码1000个元素所需的时间。 import torch from fast_transformers . builders import TransformerEncoderBuilder # Create the builder for our transformers builder = TransformerEncoderBuilder . from_kwargs ( n_layers = 8 , n_heads = 8 , que