基本概念：“电平”就是指电路中两点或几点在相同阻抗下电量的相对比值。这里的电量自然指“电功率”、“电压”、“电流”并将倍数化为对数，用“分贝”表示，记作“dB”。分别记作：10lg(P2/P1)、20lg(U2/U1)、20lg(I2/I1)上式中P、U、I分别是电功率、电压、电流。常用的电平有功率电平和电压电平两类，它们各自又可分为绝对电平和相对电平两种。大白话理解：类似说某人跟另一个人比水平怎么样，表示被测点的电压跟基准电压，被测点电流跟基准电流，被测点功率跟基准功率相比达到的高度。分类：绝对电平，相对电平绝对电平：一般简称电平，比较标准功率对应的电平来决定。不同部门/专业取的比较标准的功
基本概念：“电平”就是指电路中两点或几点在相同阻抗下电量的相对比值。这里的电量自然指“电功率”、“电压”、“电流”并将倍数化为对数，用“分贝”表示，记作“dB”。分别记作：10lg(P2/P1)、20lg(U2/U1)、20lg(I2/I1)上式中P、U、I分别是电功率、电压、电流。常用的电平有功率电平和电压电平两类，它们各自又可分为绝对电平和相对电平两种。大白话理解：类似说某人跟另一个人比水平怎么样，表示被测点的电压跟基准电压，被测点电流跟基准电流，被测点功率跟基准功率相比达到的高度。分类：绝对电平，相对电平绝对电平：一般简称电平，比较标准功率对应的电平来决定。不同部门/专业取的比较标准的功
《AIGC：智能创作时代》的阅读随笔（推荐单独阅读第二章，其余章节快速略过），期待从业务角度而非推导角度更好的理解，为产品从业人员提供更好的了解沟通渠道。如何理解对抗 如何从白话角度理解生成对抗网络，核心在于如何理解“对抗”，通俗的字面理解“对抗”，我们会联想到对立事件的博弈，例如NBA的训练场上，球星想要练习投篮的稳定性，此时会有一名训练师来进行针对性的防守，从而发现并提升球星的短板，例如投篮的球速太慢，投篮的高度不够等等。在GAN算法的角度上，对抗源于生成器和判别器。通过一个生成器和一个判别器的相互对抗，来实现图像或文字等元素的生成过程。（原始的GAN并不要求生成器和判别器都是一个深度神经
文章目录预测参数使用Results对象BoxesMasksProbs置信度绘制结果视频流数据源YOLOv8现在可以接受输入很多，如下表所示。包括图像、URL、PIL图像、OpenCV、NumPy数组、Torch张量、CSV文件、视频、目录、通配符、YouTube视频和视频流。表格✅指示了每个输入源是否可以在流模式下使用，并给出了每个输入源使用流模式的示例参数预测参数KeyValueDescriptionsource'ultralytics/assets'sourcedirectoryforimagesorvideosconf0.25objectconfidencethresholdfordet
文章目录前言一、排序相关概念1,什么是排序2,什么是排序的稳定性3,七大排序分类二、直接插入排序1,图文解析2,代码实现三、性能分析四、七大排序算法总体分析前言📕各位读者好,我是小陈,这是我的个人主页📗小陈还在持续努力学习编程,努力通过博客输出所学知识📘如果本篇对你有帮助,烦请点赞关注支持一波,感激不尽📙希望我的专栏能够帮助到你:JavaSE基础:基础语法,类和对象,封装继承多态,接口,综合小练习图书管理系统等Java数据结构:顺序表,链表,堆,二叉树,二叉搜索树,哈希表等JavaEE初阶:多线程,网络编程,TCP/IP协议,HTTP协议,Tomcat,Servlet,Linux,JVM等(正
之前使用es，更多的是使用term查询，和agg聚合分析。对相关性关注较少。实际上es擅长的是做模糊搜索，相关性搜索。 ES是一个开源的通用的检索工具，能满足百分之八十的需求。相关性这个问题，是一个非常有意思的问题，值得深思。搞清楚相关性打分规则，有利于提高召回内容的相关性。深入了解以后，能帮我们解决剩下的百分之二十的需求。1、为什么会研究搜索相关性问题 两个需求。其中第二个需求实现，费了不少功夫。怎么调都不对，所以对相关性有了研究。命中某个字段优先返回。原生的相关性算法，可以通过对某个字段加权来满足此需求。连续命中的部分越多，优先返回。此需求在当个字段中检索，效果还好，在多个字段中检索，效
👉腾小云导读计算机如何生成和真实图片相似的图画？模型是如何听懂我们想要它生成什么并给出对应结果？AIGC热潮中的 StableDiffusion、NovelAI、Latentupscale、ControlNet、LoRA等等是什么以及有什么亮点？本篇不涉及任何一个数学公式、不涉及晦涩文献解析，而是通过尽可能直白的解释，让没有太多AIGC背景知识的人也可以快速理解AI画画背后的技术原理和发展历史。欢迎阅读和分享。👉看目录点收藏，随时涨技术1.计算机如何生成图画？2.如何控制画面内容？ 2.1如何理解文本？ 2.2如何控制生成的结果？3.为什么AI画画效果如此惊人？4.ControlNet：让
1950年图灵发表论文《计算机器与智能》（ComputingMachineryandIntelligence），提出了“机器智能”（MachineIntelligent）的概念，并且提出了著名的“图灵测试”的方法来判断机器是否有智能。1956年，达特茅斯会议，“人工智能”（ArtificialIntelligent）概念被首次提出，人工智能作为一个学科开始被研究。科学家梦想着未来可以用复杂物理结构的计算机来构造复杂的拥有与人类同样智慧的机器。计算机才刚出现，科学家就梦想到未来的样子。可见，科学不仅需要严谨的实验，也需要大胆的梦想。人工智能学科发展至今，机器已经具备基本的观察和感知能力，能做到一
具象化理解数据库的三级模式及二级映像形象一点来说，把数据看做货物，数据库是仓库，模式就是表格。你有一个仓库，仓库里成千上万的货物，随便你怎么堆，你堆个正方体，堆个圆柱体，甚至随便乱堆都行，你怎么堆的叫内模式。完事你写了一张表，表上对全部货物按某个标准分类，而且标清了啥货物在哪（这个操作就是从内模式变成模式的映像），你写的这个表就叫，模式。然后你把这张表贴到大门口，随着货物的进出对表中数据进行修改。能动货物的有进货的工人，取货的老板，来质量检查的官员，这些人手里也有一张表。进货工人按进货时间啦，数量啦排表，老板按价格啦，质量啦排表，官员按保质期啦，啥啥啥排表，又把你的全部或者是部分货物排了表，这
大白话chatGPT&GPT的发展区别从GPT名字理解chatGPTchatGPT三步曲GPT-1到GPT-4GPT-1~GPT-4的相同点GPT-1~GPT-4的区别GPT-1——pre-training+fine-tune，自监督学习=无监督预训练+有监督微调GPT-2——zero-shot，无监督学习，多任务学习GPT-3——zero-shot+few-shot，海量参数GPT-4——多模态模型，海量参数相关参考文献积推荐阅读的文献chatGPT今年年初的时候是非常火爆的，现在也有很多相关的应用和插件。当然现在也有很多新的技术出现，比如autoGPT，它实际上就是嵌套chatGPT。所以
