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【AI&3D】nerf入门及其实操

nerf的理论性介绍已经比较多了。1.NERF介绍与优化NERF的提出Mildenhall,B.,Xiao,J.,Barron,J.T.,Chen,R.,Radford,A.,andNg,R.2020.NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis.InEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV).论文地址:[2003.08934]NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis(arxiv.org)摘要:我们

124:Pinnacle21验证数据集实操

今天试了一下用Pinnacle21验证SDTM数据集,发现很简单,只要几分钟就好了。101:SAS生成XPT格式文件上次我讲了如何用SAS导出XPT格式的文件,然后我今天去官网找这个宏,我去!发现这个宏更新了,直接给你写成一个循环,而不是只有一个宏介绍。我直接把代码copy下来,设定好自己的逻辑库,立马把所有的数据集都转换成XPT格式的文件。接着将XPT文件导入到Pinnacle里面(目前P21暂不接受.sas的文件格式),点击Validate,等一会儿就可以查看报告了。我们选择FDA,你要验证SDTM数据集就选择SDTM,验证ADaM数据集就选择ADaM,目前NMPA只有SDTMig3.2选

AI绘画StableDiffusion实操教程:可爱头像奶茶小女孩(附高清图片)

本教程收集于:AIGC从入门到精通教程汇总今天继续分享AI绘画实操教程,如何用lora包生成超可爱头像奶茶小女孩放大高清图已放到教程包内,需要的可以自取。欢迎来到我们这篇特别的文章——《AI绘画StableDiffusion实操教程:可爱头像奶茶小女孩》。在这篇文章中,我们将一步步教你如何利用最新的人工智能技术,StableDiffusion,去创作出一个唯美的、具有个人特色的可爱头像奶茶小女孩。首先,我们将对StableDiffusion的基础知识进行详细的介绍,让你理解这种强大的AI绘画工具的背后机制。接下来,我们将引导你跟随我们的步骤,详细讲解如何使用这个工具,以及如何利用它的特性去创造

重测序分析(18)GWAS分析实操(4)gwas_tassel_mlm

混合线性模型MLM:GLM模型中,如果两个表型差异很大,但群体本身还含有其他的遗传差异(如地域等),则那些与该表型无关的遗传差异也会影响到相关性。MLM模型可以把群体结构的影响设为协方差,把这种位点校正掉。此外,材料间的公共祖先关系也会导致非连锁相关,可加入亲缘关系矩阵作为随机效应来矫正。数据准备表型数据:sample.tableQ矩阵:snp.3.Qvcf文件:all_snp.vcf参考脚本计算亲缘关系矩阵run_pipeline.pl-Xms512m-Xmx50g\#设置内存大小-importGuess./all_snp.vcf\#输入文件-KinshipPlugin-methodCent

没有比这更简单的sql实操,只用单表查询语句就可以做的RFM模型分析

之前写了一个零基础的sql教学攻略,我的观点一直就是如果我们只需要像使用excel一样使用数据库来辅助工作的,只需要最简单的查询语法就可以了。两小时入门SQL,像使用Excel一样使用sql,这是一篇给新人看的内容-简书今天就用上面的教程里讲的单表查询操作,用最简单的语法,来完成一个工作中最常用的电商RFM客户模型分析。首先关于什么是RFM就不介绍了,其他文章有详细的介绍,我们就直接上流程。数据我放在了一个免费的服务器里,大家可以按照图的内容登录访问到,里面也有其他的案例数据。不会用也可以看我上面写的教程,里面有如何访问服务器的设置,以及软件包。首先要说本次介绍的方法不是最佳的方法,有很多更加

Linux(实操篇一)

Linux实操篇Linux(实操篇一)1.常用基本命令1.1帮助命令1.1.1man获得帮助信息1.1.2help获得shell内置命令的帮助信息1.1.3常用快捷键1.2文件目录类1.2.1pwd显示当前工作目录的绝对路径1.2.2ls列出目录的内容1.2.3cd切换目录1.2.4mkdir创建一个新的目录1.2.5rmdir删除一个空的目录1.2.6touch创建空文件1.2.7cp复制文件或目录1.2.8rm删除文件或目录1.2.9mv移动文件与目录或重命名1.2.10cat查看文件内容1.2.11more文件内容分屏查看器1.2.12less分屏显示文件内容1.2.13echo1.2.

#私藏项目实操分享# 一个常见鸿蒙应用的基础知识

什么是鸿蒙应用用户应用程序泛指运行在设备的操作系统之上,为用户提供特定服务的程序,简称“应用”,简称APP。在HarmonyOS上运行的应用,有两种形态:传统方式的需要安装的应用。提供特定功能,免安装的应用(即原子化服务)。鸿蒙应用的形式鸿蒙应用软件包以APPPack(ApplicationPackage)形式发布,它是由一个或多个HAP(HarmonyOSAbilityPackage)以及描述每个HAP属性的​​pack.info​​​组成。HAP是[Ability]的部署包,HarmonyOS应用代码围绕Ability组件展开。类似于常见的Web应用,HAP也由代码、资源、第三方库以及应用

Linux_CentOS_7.9部署Docker以及镜像加速配置等实操验证全过程手册

前言:实操之前大家应该熟悉一个新的名词DevOps俗称开发即运维、新一代开发工程师(Development和Operations的组合词)是一组过程、方法与系统的统称,用于促进开发(应用程序/软件工程)、技术运营和质量保障(QA)部门之间的沟通、协作与整合…那我们Docker之所以发展如此迅速,也是因为它对此给出了一个标准化的解决方案-----系统平滑移植,容器虚拟化技术。在我们传统如VMware或者Hyper-V搭建各种业务开发环境相当麻烦,随着换环境,换机器设备等就要重来一次,费力费时。很多人想到,能不能从根本上解决问题,软件可以带环境安装?也就是说,安装的时候,把原始环境一模一样地复制过

AI绘画创意文字全流程揭秘,你的终极文字艺术实操宝典

本教程收集于:AIGC从入门到精通教程汇总AIGC技术不断更新迭代,国内出现了越来越多的新玩法,比如最近大家都在热议的AI绘画创意文字。过去的一周,我把这些新玩法都研究了一遍,并总结了一套完整的制作流程。主流的创意文字玩法主要分为四类:光影文字嵌入文字隐藏文字海报文字每种类型的文字制作流程大致都是这四步制作文字底图选取大模型写关键词(Prompt)ControlNet参数设置核心:文生图+文字底图(ControlNet)本教程用到的所有资料,我都已经整理好放在文章末尾的网盘链接里,你不需要花费很多时间和精力去寻找了。我在整理这些内容上花了很多时间,希望它们能对你有所帮助。下面直奔主题:通用部分

数据相似度的场景化实现|实操中小微企业中的名单数据

在B端中小微企业的信贷场景中,我们会经常遇到多个企业信息表匹配的情形,也就是根据某个主键字段进行横向匹配,这个主键可以是企业名称、社会信用代码等,而企业名称往往是常见需求。但是。在实际情况中,由于各数据的企业名称并非完全一致,使得数据匹配结果存在一定误差。现举个例子,图1的信息表1为通过线上OCR技术解析营业执照获取的企业基本信息,字段name代表企业名称,数据整体比较完整;信息表2为通过线下客户经理尽调过程获取的企业经营信息,字段id代表企业名称,由于人工录入存在较多的名称缩写或个别字误写等情况。为了便于针对企业的统一数据信息表来进行分析,金融机构业务方自然希望将表1与表2进行综合,即根据双