改善扩散 这是的代码库。 用法 README的这一部分将逐步介绍如何训练模型并从模型中取样。 安装 克隆该存储库，然后在您的终端中导航至该存储库。 然后运行： pip install -e . 这应该安装脚本所依赖的improved_diffusion python软件包。 准备资料 训练代码从图像文件目录中读取图像。 在文件夹中，我们提供了用于为ImageNet，LSUN卧室和CIFAR-10准备这些目录的说明/脚本。 要创建自己的数据集，只需将所有图像转储到扩展名为“ .jpg”，“。jpeg”或“ .png”的目录中即可。 如果您希望训练一个类条件模型，则将文件命名为“ mylabel1_XXX.jpg”，“ mylabel2_YYY.jpg”等，以便数据加载器知道“ mylabel1”和“ mylabel2”是标签。 子目录也会自动枚举，因此可以将图像组织为递归结构（尽管目录名

自己整理的YOLO模型的各种改进文献 包括添加注意力模块 改进骨干网络 改进特征融合 改进输出层等

AI Agent，基于大模型的自主智能体，在探索AGI的道路上前进-东方证券-计算机行业深度报告-20230825-26页.pdf

基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。 基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。

最新发布的高清版cmmi 3.0 模型版本，ISACA官方发布的ATM培训资料

自顶向下的设计方法设计效率高,产品设计人员之间协同配合,而骨架模型是自顶向下设计方法强有力的工具之一。介绍了利用骨架模型方法设计一款管道阀门结构产品,缩短了产品的设计时间,获得了较好的外形和结构特征,实时便利产品的后期修改。

Alpha-beta-gamma滤波器是一种用于对时间序列数据进行滤波的算法。它综合了三个滤波器的优点，可以在一定程度上抑制噪声，并且对快速变化的信号具有较好的响应速度。 Alpha滤波器可以用于平滑数据，减少瞬时波动。Beta滤波器可以用于响应中等频率的变化，适用于去除缓慢变化的趋势。Gamma滤波器可以对快速变化的信号进行平滑，有利于提取高频信息。 将这三个滤波器组合起来，可以在不同时间尺度上对数据进行平滑处理，从而获得更准确的结果。使用alpha-beta-gamma滤波器需要选择合适的滤波器参数，根据实际情况进行调整。 alpha-beta-gamma滤波器在最基础的alpha-beta滤波器上进行一定的改进，加入了另一个调整参数gamma，使得该滤波器可以对匀加速运动的目标进行跟踪和滤波，其效果明显优于普通的alpha-beta滤波器，了解此种滤波器对于后续的卡尔曼滤波器具有一定的帮助，本程序对其进行了MATLAB仿真，程序正确，结果较好，大家可以自行下载查看学习

网上找的IOCP完成端口代码，测试可以实现512Byte 60000包/秒，CPU 10%,单线程，性能已经很好，对代码进行了X64修改，已全面支持X64，准备进一步优化。

基于定子磁链定向矢量控制的DFIG空载并网模型，目的是实现定子电压跟随电网电压变化，减小并网冲击电流。 在基础的PI控制基础上加入了模糊控制，动态响应速度快了许多，误差也有所减小。 （传统模型+改进模型+结果比较程序）

包含Informer时间序列预测模型的论文源码和组会报告ppt Informer模型的主要特点包括： 多尺度时间编码器和解码器：Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构，可以同时考虑不同时间尺度上的信息。 自适应长度的注意力机制：Informer模型采用了一种自适应长度的注意力机制，可以根据序列长度自动调整注意力范围，从而很好地处理长序列。 门控卷积单元：Informer模型采用了一种新的门控卷积单元，可以减少模型中的参数数量和计算量，同时提高模型的泛化能力。 缺失值处理：Informer模型可以很好地处理序列中的缺失值，使用了一种新的掩码机制，可以在训练过程中自动处理缺失值。 Informer模型已经在多个时间序列预测任务中取得了很好的效果，包括电力负荷预测、交通流量预测、股票价格预测等。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「超级码猴k」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_48108092/article/details/129