NL-LinkNet与D-LinkNet是两种深度学习网络架构，专门用于图像分割任务，特别是针对卫星道路图像的分割。这两个模型是LinkNet的扩展版本，LinkNet本身是基于卷积神经网络（CNN）的轻量级网络，设计用于解决语义分割问题，尤其是在资源有限的设备上。 NL-LinkNet（Nested LinkNet）引入了嵌套结构，通过在LinkNet的基础架构中增加层次深度，提高了模型的表达能力，能够更精确地识别和分割图像中的复杂特征。这种嵌套设计使得模型能够在保持计算效率的同时，提升分割精度。 D-LinkNet（Depthwise-LinkNet）则是在LinkNet基础上引入了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）。这种卷积方式将传统的卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两步，大大减少了计算量，同时保持了模型的性能。D-LinkNet因此在计算效率和性能之间找到了更好的平衡。 在提供的压缩包文件中，我们看到以下几个关键文件： 1. `README.md`：这是项目或库的说明文档，通常包含使用指南、安装步骤、模型细节等信息。 2. `data.py`：处理数据集的脚本，可能包括数据加载、预处理、划分训练集和验证集等功能。 3. `eval.py`：评估模型性能的脚本，它会运行模型对测试集进行预测，并计算如IoU（Intersection over Union）等指标。 4. `segment.py`：可能用于图像分割的主程序，其中包含了模型的前向传播和后处理步骤。 5. `framework.py`：定义了模型框架，可能包括网络架构、损失函数和优化器等。 6. `train.py`：模型训练的脚本，负责设置超参数、初始化模型、训练循环等。 7. `loss.py`：定义了损失函数，如交叉熵损失、 Dice 损失等，这些是衡量模型预测与真实标签差异的关键。 8. `requirements.txt`：列出项目所需的Python库及其版本，确保环境一致性。 9. `networks`：可能包含NL-LinkNet和D-LinkNet的具体实现代码。 10. `weights`：预训练模型的权重文件，可以直接加载到模型中，避免从头开始训练。 这些文件的组合提供了一个完整的深度学习模型应用环境，用户可以使用这些代码进行模型的加载、训练、评估和预测。由于没有提供具体的数据集，用户需要自行准备卫星道路图像数据集才能运行这个模型。对于遥感图像分割，通常需要对图像进行预处理，如归一化、裁剪、重采样等，以适应模型的输入要求。 NL-LinkNet和D-LinkNet是针对遥感图像道路分割的高效模型，结合提供的代码和权重，研究者或开发者可以快速进行模型的验证和应用，进一步改进或扩展模型以适应不同的遥感图像分析需求。

保险行业：稳健为上，国际财务报告准则第9号对保险公司金融资产重分类影响与预测 本报告对保险行业的国际财务报告准则第9号（IFRS9）的影响进行了分析和预测。IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。 一、新会计准则推出的历史背景与变更 1.1 历史背景： 国际会计准则理事会（IASB）于2014年7月发布了IFRS9，以取代原有的国际会计准则第39号（IAS39）。IFRS9的实施旨在提高金融机构的风险管理和透明度，改进金融资产的分类和计量。 1.2 新旧准则的差异： IFRS9与原有的IAS39相比，主要变动在于金融资产分类由四分类变为三分类，不再以持有目的进行分类，而是通过业务模式和合同现金流测试进行分类。同时，减值会计处理由“已发生损失法”修改为“预期损失法”，使得减值计提更加及时和充足。 二、IFRS9对保险公司的影响： IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。由于金融资产的分类和计量方式的变化，将使得保险公司的利润随市场波动变得更加剧烈。在风险控制的前提下，保险公司需要重新规划资产配置，预计会加大长期股权投资，股票投资倾向分红稳定的蓝筹股，债券投资更青睐高评级债券。 三、上市险企资产重分类测算： 我们以平安的数据为基础，测算新华保险和中国太保资产重分类情况。可供出售金融资产项目的重分类，预计新华有一半重分类至FVTPL，而太保的AFS归入FVOCI资产较多；各类金融资产占比情况方面，预计新华FVTPL类资产占比高于太保和平安，权益资产变动引起的利润波动敏感性可能更高。 四、保险公司如何应对： 保险公司为适应新的会计政策，需要提供更详细的金融工具分类信息，在重分类时谨慎使用计量选择权，并提供金融资产计量及信息披露操作指引。在公司内部，还需建立规范制度、推进部门协作，结合偿二代等多因素做好资产配置计划，减少波动。 IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。保险公司需要积极应对新的会计政策，重新规划资产配置，采取适当的风险管理策略，以维持稳定的盈利能力。

系统集成项目管理工程师计算题，以及相关的概念和知识点总结，根据书本知识总结出来的精华，希望对工作繁忙的大家有所帮助。

针对淮南煤田走向长壁垮落式采煤法条件下导水裂缝带高度难以精确预测的问题,建立基于偏最小二乘法的BP神经网络模型,提高了导水裂缝带高度的预测精度。首先运用偏最小二乘法对导水裂缝带高度的影响因素进行分析,对原始数据降维处理提取主成分,优化了原始数据,克服了变量间因样本量小而产生的多重相关性影响,并对自变量、因变量具有很强的解释能力。再将提取的主成分作为BP神经网络模型的输入层,导水裂缝带高度为输出层,对网络进行训练。该方法既简化了网络结构,其精度也高于经验公式以及单一的偏最小二乘法模型与BP神经网络模型。

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Ventoy 是一款短小精悍优秀开源的新型多重u盘启动盘制作工具，有了Ventoy大家就无需反复地格式化U盘，只需要把ISO文件拷贝到U盘里面无需其它任何操作就可以启动了，无需参考ventoy使用教程大家可以一次性拷贝很多个诸如微PE、老毛桃、大白菜等不同类型的ISO文件，在启动时Ventoy会显示一个菜单来选择，无差异支持Legacy BIOS和UEFI模式。目前已经测试了各类超过742个ISO文件 ventoy启动盘制作工具全面兼容包括Windows 7、Windows 8、Windows 8.1、Windows 10、Windows 11、Windows Server 2012、Windows Server 2012 R2、Windows Server 2016、Windows Server 2019、Windows Server 2022、Debian、Ubuntu、CentOS、RHEL、Deepin、Fedora、Rocky Linux、SLES、openSUSE、MX Linux、Manjaro、Linux Mint、Endless OS、DragonFly FreeBSD、pfSense GhostBSD、FydeOS、CloudReady、VMware ESXi、Citrix XenServer、Xen XCP-ng在内的所有主流系统 需要提醒大家注意点是krd.iso在 UEFI模式下是默认开启签名校验的，而Ventoy启动盘在启动时会做一些hook的动作，这些hook动作可能会被签名校验阻止，所以在UEFI模式下，大家需要在启动到卡巴斯基的启动菜单界面以后，按c进入命令行，执行“set check_signatures=no”命令，然后再按“ESC”键返回，然后继续启动即可。 Ventoy（多重u盘启动盘制作工具）特色功能简介： 100% 开源 (许可证) 使用简单 (使用说明) 快速 (拷贝文件有多快就有多快) 可以安装在 U盘/本地硬盘/SSD/NVMe/SD卡等设备上 直接从 ISO/WIM/IMG/VHD(x)/EFI 文件启动，无需解开 ISO/WIM/IMG/VHD(x)/EFI 文件在磁盘上无需连续 支持MBR和GPT分区格式 同时支持 x86 Legacy BIOS 以及 IA32/x86_64/ARM64/MIPS64 UEFI UEFI 模式支持安全启动 (Secure Boot) 说明 支持数据持久化 说明 支持Windows系统的自动安装部署 说明 支持 RHEL7/8/CentOS7/8/SUSE/Ubuntu Server/Debian 等Linux系统的自动安装部署 说明 镜像分区支持 FAT32/exFAT/NTFS/UDF/XFS/Ext2(3)(4) 文件系统 支持超过4GB的ISO文件 保留ISO原始的启动菜单风格(Legacy & UEFI) 支持大部分常见操作系统, 已测试740+ 个ISO文件 不仅仅是启动，而是完整的安装过程 菜单可以在列表模式和目录树模式之间实时、动态切换 说明 提出 "Ventoy Compatible" 概念 支持插件扩展 Linux vDisk(vhd/vdi/raw...) 启动解决方案 支持向运行环境中插入文件 动态替换ISO文件中的原始启动配置文件 高度可定制化的主题风格和菜单 启动过程中支持U盘设置写保护 不影响U盘日常普通使用 版本升级时数据不会丢失 无需跟随操作系统升级而升级Ventoy

在嵌入式开发中，USART（通用同步/异步收发传输器）是微控制器（如STM32）与外部设备通信的重要接口。本话题主要探讨如何在STM32等MCU上，利用普冉PY32实现USART串口的不固定长度数据接收以及printf函数的发送重定向。这一功能在很多实际应用中非常实用，例如远程调试、数据传输等。 我们需要了解USART的基本工作原理。USART是一种全双工通信接口，可以同时进行发送和接收数据。在STM32中，我们通常使用中断（Interrupt）或DMA（直接内存访问）来处理数据的接收和发送，以便于处理其他任务而不阻塞主循环。 对于不固定长度的数据接收，关键在于正确地识别数据包的边界。一种常见的方法是定义一个特定的帧结构，比如起始和结束字符，或者包含数据长度字段。在中断服务程序中，当接收到起始字符时，启动接收过程，将接收到的数据存储到缓冲区，并在检测到结束字符或读取到数据长度字段后停止接收。这样可以确保即使数据长度未知，也能完整地接收整个数据包。 接下来，我们讨论printf发送重定向。在C语言中，printf函数通常用于向标准输出（通常是控制台）打印信息。但在嵌入式系统中，没有标准输出的概念，我们可以自定义printf的输出目的地。通过重定向stdio流，我们可以让printf的数据发送到USART串口，实现远程调试信息的输出。这需要我们覆写中的相关函数，如vfprintf，然后在覆写的函数中调用USART的发送函数，将字符数据送出去。 具体实现步骤如下： 1. 定义一个全局的缓冲区，用于存放printf的输出数据。 2. 覆写vfprintf函数，使其将输出数据写入缓冲区而不是标准输出。 3. 创建一个定时器中断或者在空闲时间检查缓冲区，当缓冲区中有数据时，通过USART的发送函数将数据发送出去。 4. 需要注意的是，由于USART发送通常是异步的，因此需要处理好发送队列，避免数据丢失或乱序。 在提供的文件"USART_IT_串口printf重定向+不定长接收（003带库）"中，可能包含了实现上述功能的源代码。代码中可能包括了USART的初始化配置、中断服务程序、printf重定向的相关函数等。通过阅读和理解这些代码，你可以学习到如何在实际项目中实现类似的串口通信功能。 总结来说，实现STM32的USART串口不固定长度数据接收和printf发送重定向，需要理解USART的工作原理、中断服务程序的设计以及stdio流的重定向。这不仅能提高你的嵌入式编程技能，也为开发各种通信应用打下坚实的基础。

配套文章：https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/136861864 文件说明： benchmark_results：保存不同倍数下测试集的测试结果 data：存放数据集的文件夹，包含训练集、测试集、自己的图像/视频 epochs：保存训练过程中每个epoch的模型文件 statistics：存放训练和测试的评估指标结果 training_results：存放每一轮验证集的超分结果对比，每张图像5行3列展示 data_utils.py：数据预处理和制作数据集 demo.py：任意图像展示GT、Bicubic、SRGAN可视化对比结果 draw_evaluation.py：绘制Epoch与Loss、PSNR、SSIM关系的曲线图 loss.py：损失函数 model.py：网络结构 test_benchmark.py：生成benchmark测试集结果 test_image.py：生成任意单张图像用SRGAN超分的结果 test_video.py：生成SRGAN视频超分的结果 train.py：训练SRGAN 使用方法见文章。

在机械工程领域，定滑轮绳索吊重仿真是一个重要的问题，因为它涉及到力学分析、安全性和设备设计。本文将详细介绍如何使用HyperMesh配合OptiStruct求解器进行此类仿真的步骤，帮助工程师验证两根绳索在吊重时受力是否相等。 启动HyperMesh软件，这是Altair公司开发的一款强大的前处理工具，用于创建、编辑和准备有限元分析模型。在开始任何建模工作之前，关键的一步是选择合适的求解器。在本例中，我们选择OptiStruct，这是一款高效、全面的结构优化和求解器，能够处理复杂的非线性问题，如接触、大变形和材料非线性。 接着，我们将创建滑轮和绳索的模型。由于这是一个简化模型，我们将手动创建一个圆形的滑轮网格。在HyperMesh中，可以通过以下步骤来实现： 1. 在空间中定位滑轮的圆心。 2. 创建一个圆线来表示滑轮的边缘。 3. 使用圆线生成网格。这里要注意调整2D-automesh中的平均尺寸，确保生成的网格符合实际需求。 4. 复制并移动滑轮的圆心，以创建多个滑轮实例，形成绳索的路径。 5. 创建绳索截面，通常使用1D ROD单元来模拟，这是一种常用于模拟细长杆件的单元类型。 6. 组织模型，创建绳索的零件组（comp），以便于管理和施加约束。 7. 定义滑轮和绳索的材料属性，包括弹性模量、泊松比等，这些参数应根据实际材料特性输入。 8. 设置滑轮的厚度属性（T值），这将影响滑轮的质量和刚度。 9. 将属性分配给创建的组件，确保所有相关参数正确无误。 10. 将组件设置为当前工作组，这样在后续的分析中可以方便地操作和应用边界条件。 在HyperMesh中设置好模型后，接下来的工作就是导入OptiStruct求解器。在OptiStruct中，我们需要定义荷载工况，例如绳索的拉力、重物的重量以及可能的动态载荷。此外，还需要指定约束条件，例如固定滑轮的支座或绳索的固定端。完成这些设置后，就可以运行求解器进行计算。 分析结果会显示绳索的应力、应变、位移等信息，通过对比两根绳索的数值，可以判断它们的受力是否相等。如果存在差异，可能需要检查模型的设置，如网格质量、边界条件或材料属性，或者考虑更复杂的因素，如摩擦、绳索的松弛等。 通过这样的仿真，工程师可以评估系统性能，优化设计，确保安全性，并减少实物试验的成本。同时，对于初学者，这个教程提供了宝贵的实践经验，有助于掌握HyperMesh和OptiStruct的使用方法。