PROE和UG两个软件的优缺点 PROE 软件问世至今，一直是参数化建模领域的领先者，也是最早进入中国的三维设计软件，是中小企业CAD应用的最佳选择，目前PROE正在转型，向直接建模方向拓展，最新发布的软件名称改为CREO，兼有参数化建模和直接建模功能。 Unigraphics( 简称UG)同样是当今世界上最先进、面向制造行业的CAD/CAE/CAM高端软件。UG软件被当今许多世界领先的制造商用来...

网络信息检索中的图像检索技术作者：杨丽来源：《中国管理信息化》2013年第03期        [摘 要] 图像检索是网络信息检索中的重要的组成部分，而其检索技术却相对滞后。基于内容的图像检索已成为网络信息检索技术的研究热点。本文分析并总结了图像检索的概念，综述了基于内容的图像检索系统和相关技术。        [关键...

关于学生自我介绍个人特征范文（实用版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!...

python数据可视化的特点_Python数据可视化，看这⼀篇就够了开个玩笑了，其实可视化想做深⼊，只看这⼀篇，必然是不够的了~ ⼊个门估计差不多可以的。为什么写这⼀篇呢？算是继续上⼀篇最嗨的歌最快的车：Data Fountain光伏发电量预测 Top1 开源分享z huanlan.zhihu写的，上⼀篇概括了数据分析⽐赛的思路和整体流程，从这篇开始写每个部分如何操作。当然不⽌适⽤于⽐赛，...

python 机器学习案例系列教程——LightGBM 算法如果你觉得这篇⽂章看起来稍微还有些吃⼒，或者想要系统地学习⼈⼯智能，那么推荐你去看床长⼈⼯智能教程。⾮常棒的⼤神之作，教程不仅通俗易懂，⽽且很风趣幽默。点击可以查看教程。xgboost 缺点其缺点，或者说不⾜之处：每轮迭代时，都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的⼤⼩；如果不装进内存，反复地读写训练数据⼜...

线性代数与机器学习引言：近年来，机器学习技术在各个领域取得了巨大的突破和应用。而线性代数作为机器学习的基础，对于理解和应用机器学习算法起着至关重要的作用。本文将探讨线性代数在机器学习中的应用，并介绍一些常见的线性代数概念和算法。一、向量和矩阵在机器学习中，向量和矩阵是最基本的数据表示形式。向量可以看作是一维数组，而矩阵则是二维数组。我们可以用向量和矩阵来表示数据样本和特征，从而进行数据的处理和分析...

开发一个基于人脸识别的应用程序的入门指南开发基于人脸识别的应用程序的入门指南人脸识别技术是一种能够识别和验证人脸特征的生物识别技术。随着智能手机、智能门锁、视频监控等设备的普及，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。本文将提供一个基于人脸识别的应用程序的入门指南，帮助读者了解如何从零开始开发一个简单的人脸识别应用程序。一、了解人脸识别技术的基本原理1. 人脸特征提取：通过数字图像处理算法，将人脸...

SVM、KNN、ANN、MLP、DT、Keras、Tensorflow处理糖尿病数据集分类⽬录实验内容针对提供的糖尿病数据集（）中指定类别（0，1）完成分类任务。该糖尿病数据集来源于⼀个UCL机器学习数据库，其由768个数据点组成，各有9个属性：怀孕次数、⾎糖、⾎压、⽪脂厚度、胰岛素、BMI⾝体质量指数、糖尿病遗传函数、年龄以及结果。其中“结果”是要预测的属性，0表⽰未患糖...

（CVPR20）D3Feat：JointLearningofDenseDetectiona。。。想要了解深⼊了解D3Feat产⽣的原因，建议可以先去看⼀下D2Net[1]，再来看D3Feat.D3Feat核⼼优势：1. D3Feat提供了⼀种联合框架，在学习描述⼦的同时进⾏关键点的检测，传统匹配可能是detect and describe，⽽本⽂遵循describeto detect的范式，即不需...

pytorch 使⽤迁移学习模型MobilenetV2实现猫狗分类MobilenetV2介绍⽹络设计是基于MobileNetV1。它保持了简单性，同时显著提⾼了精度，在移动应⽤的多图像分类和检测任务上达到了最新的⽔平。主要贡献是⼀个新的层模块：具有线性瓶颈的倒置残差。该模块将输⼊的低维压缩表⽰⾸先扩展到⾼维并⽤轻量级深度卷积进⾏过滤。随后⽤线性卷积将特征投影回低维表⽰。MobilenetV2⽹络结...

基于重组性高斯自注意力的视觉Transformer赵 亮 1, 2周继开1摘    要  在目前视觉Transformer 的局部自注意力中, 现有的策略无法建立所有窗口之间的信息流动, 导致上下文语境建模能力不足. 针对这个问题, 基于混合高斯权重重组(Gaussian weight recombination, GWR)的策略, 提出一种新的局部自注意力机制SG...

有什么的什么的什么的句型    有什么的句型是指用来表达某物具有哪些特征或发生了哪些情况的句子结构。在英语中，我们可以使用不同的句型来表达这个意思，以下是一些常用的有什么的句型：    1. There is/are + 名词 + doing something：表示某物正在进行特定的活动或情况。例句：There are students playing b...

xiaoylly1．将PRO/E的图形放到word文档里方法一：先在Pro/E中在线框模式（在绘图模式下也可以）下直接另存为＊.CGM文件，然后在WORD中插入，此方法效果非常好，图像是矢量图形，所以可以任意缩放也不会模糊，此方法适合线条图方法二：直接使用抓图软件（如HyperSnap-DX）抓图，修改后粘贴到WORD2．POR/E渲染用自定义图片视图 ＞ 颜和外观（野火版）中3．如何将Pro/...

CDRS教程　第一讲CDRS概述CDRS软件是PTC公司的曲面制作专业软件，用它可以很容易的生成专业级的曲面，它在曲面制作过程中与PRO/E软件不同，几乎没有相关性，这一特点在制作曲面中非常重要，可以大大提高设计人员的效率，在以下的学习中，我将向大家详细介绍。CDRS软件对机器的配置有较高的要求，具体如下：内存：128M以上，我本人建议要256M，能到512M最好。硬盘空间：400M以上。显存：软...

FTRL算法Python实现1. 什么是FTRL算法？FTRL（Follow The Regularized Leader）算法是一种在线学习算法，用于解决二分类问题。它是一种基于梯度下降的优化算法，通过动态调整特征的权重来预测样本的类别。FTRL算法的特点是可以处理大规模稀疏数据，并且在处理高维数据时具有较好的性能。它在许多在线广告推荐系统、搜索引擎排序和CTR预估等领域都有广泛应用。2. FT...

PyCharm是一种流行的集成开发环境（IDE），用于编写Python代码。SIFT（尺度不变特征转换）是一种计算机视觉算法，用于检测和描述图像中的局部特征。在本文中，我们将介绍如何使用PyCharm编写SIFT特征提取的代码。SIFT特征提取是一种在计算机视觉领域广泛应用的技术，它可以检测图像中的角点和边缘，并生成具有旋转和尺度不变性的特征描述子。这使得SIFT特征在图像匹配、目标识别和三维重构...

英文词中文词英文解释中文解释absorbed吸收A feature, sketch, or anno tati on that is contained in包含在？FeatureManage设计树另一项目（通常another item (usually a feature) in the是特征）中的特征、草图、或注解。例如，直FeatureMa nager desig n tree. Examp...

SolidWorks英文对应的中文菜单1、reference dimension（参考尺寸）[ˈrefrəns][dɪˈmenʃn]工程图中的尺寸，显示项目测量，但不能驱动模型，且其数值不能被修改。当模型尺寸更改时，参考尺寸更新。2、tangent arc(切弧线)[ˈtændʒənt][ɑːk]与另一实体（如直线）相切的圆弧。3、pattern（阵列）[ˈpætn]阵列以排列方式重复所选的草图实...

形位公差方面的翻译公差/值(tolerance/value)基本尺寸(basic size)偏差(deviation)上/下偏差(upper/lower deviation)配合/间隙配合/过盈配合/过渡配合(fit/clearance fit/interference fit/ transition fits) 单/双边公差(unilateral/bilateral tolerance)标准/精...

mbti人格标准    MBTI（Myers-Briggs Type Indicator）人格标准，是由心理学家Myers和Briggs在20世纪初期所创立的一种心理测量方法，用于描述个体在社交交往、分类思维、知识吸收及决策制定等方面的偏好和行为表现。该标准通过分析人们的心理特征，将人们分为16种不同类型的人格，每种类型的人格都有其独特的思考方式、表达方式和行为方式。 ...

intj人格特征概括INTJ是Myers-Briggs人格类型指标中的一种，代表着Introverted（内向）、Intuitive（直觉）、Thinking（思考）、Judging（判断）四个维度的类型。这种人格类型的人通常被认为是“策略家”或“策划者”，他们的主要特点包括：1.战略思维：INTJ通常能够迅速识别出复杂问题的核心，并能够根据大量信息进行逻辑分析，制定出高效的策略。2.独立自主：他...

树类算法之---lightGBM使⽤与调参1. 说明lightGBM是⼀个基于树模型的分布式Boosting算法，该算法是有微软开源贡献，说到tree-based模型⼀般都会想到XGBOOST算法，毕竟也是曾经的⼤杀器，那下⾯就把这两个算法进⾏⼀些对⽐。2.Xgboost的优缺点优点：(不详细说了，默认有树模型基础)1.Xgboost利⽤的⼆阶梯度，相对于lightGBM在进⾏节点划分的时候，会有...

一、引言enum()是一种在udf（用户自定义函数）中常用的函数，它的作用是将一个集合中的元素转化为枚举类型，并对这些枚举类型进行操作和计算。在实际的数据处理中，enum()经常用于数据清洗、数据转换等操作，能够提高代码的可读性和执行效率。本文将详细介绍enum()在udf中的用法。二、enum()函数的基本用法1. enum()函数的语法在udf中，enum()函数的基本语法如下：enum(co...

7种方法来制作你自己的电脑游戏    如何制作你自己的电脑游戏7 方法:打基础写设计文件开始编程创作游戏道具整合测试游戏发行游戏设计一款电脑游戏可不是小任务，但要是你有一个好到无法不付诸行动的点子，那么眼下就是最好的动手时间啦！如今独立开发已经普遍发展，创造一款游戏可谓前所未有的简易廉价。跟随这份指南开始设计和打造你的梦幻游戏吧，然后分享给全世界哦。方法 1: 打基础1选出你的...

blog.chinaunix/u2/80678/showart_1931389.html一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布...

1.A 计权声压级声压有效值定义为一定时间间隔中，瞬时声压对时间的均方根值，用p e表示：将声压有效值p e与基准量p0之比的对数乘以20 便可以得到声压pe的声压级，用L p表示：A 计权声压级（简称 A 声级）用以模拟55dB以下低强度噪声特性，对 1000Hz 以下的低中频段衰减，其结果与人对声音的感知相近。2.响度响度（Loudness）是基于人耳对声音频谱掩蔽特性的反映人耳对声音强弱感知...

频率切片小波变换python频率切片小波变换（Frequency Sliced Wavelet Transform）是一种基于小波分析的信号处理方法，可以在时频域上对信号进行分析和特征提取。本文将以中括号内的内容为主题，介绍频率切片小波变换的原理、步骤及在Python中的实现。一、频率切片小波变换原理频率切片小波变换是基于小波变换（Wavelet Transform）的一种变体。小波变换是一种时频...

第一章：1、什么是统计学？统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。推断统计：研究的是如何利用样本数据来推断总体特征。3、统计学据可以分成哪几种类型，个有什么特点？按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。数...

1、什么是统计学？统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。推断统计：研究的是如何利用样本数据来推断总体特征。3、统计学据可以分成哪几种类型，个有什么特点？按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。数值型数据...

统计学基础（贾俊平）课后简答题第一章1．什么是统计学？统计方法可以分为哪两大类？统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。统计方法可以分为描述统计和分类统计。2、统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照所采用的计量尺度不同，分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法，分为观测的数据和实验的数据；按照被描述的对象与时间的关系，分为截面数据和时间序列...