本文介绍基于SPAD-502叶绿素仪测定植被叶片叶绿素含量的方法~
本文介绍基于ENVI与ERDAS软件，依据Hyperion高光谱遥感影像，采用经验比值法、一阶微分法等，对叶绿素含量等地表参数加以反演的具体操作~
发布日期：2023/05/18 主页地址：http://myhz0606.com/article/ddpm 1 从直觉上理解DDPM 在详细推到公式之前，我们先从直觉上理解一下什么是扩散 对于常规的生成模型，如GAN，VAE，它直接从噪声数据生成图像，我们不妨记噪声数据为\(z\),其生成的图片为\
Es基础 关系： ElasticSearch-> mysql index (索引)-> 数据库 Documents(文档) -> row（行） Fileds（字段）-> column 正排索引 id 内容，类似表格 倒排索引 ：keywords ： ids Postman访问实例 创建索引：创建库
因为dpdk是把网卡操作全部拿到用户层，与原生系统驱动不再兼容，所以被dpdk接管的网卡从系统层面（ip a/ifconfig）无法看到，同样数据也不再经过系统内核。 如果想把数据再发送到系统，就要用到virtio user。这种把数据从dpdk再发送到内核的步骤，就叫做exception path
流行天后孙燕姿的音色固然是极好的，但是目前全网都是她的声音复刻，听多了难免会有些审美疲劳，在网络上检索了一圈，还没有发现民谣歌手的音色模型，人就是这样，得不到的永远在骚动，本次我们自己构建训练集，来打造自己的音色模型，让民谣女神来唱流行歌曲，要多带劲就有多带劲。 构建训练集 训练集是指用于训练神经网
1.Huffman树的构造 解析：给定n个权值作为n个叶子节点，构造一棵二叉树，若它的带权路径长度达到最小，则称这样的二叉树为最优二叉树，也称Huffman树。数的带权路径长度规定为所有叶子节点的带权路径长度之和。Huffman树构造，如下所示： （1）将看成是有n颗树的森林； （2）在森林中选出两
给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,
给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 解题思路 这里可以转化思路为
本文介绍基于Python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1728503633052299683&wfr=spider&for=pc （报告出品方/作者：西南证券，王湘杰、叶泽佑、邓文鑫） 一、服务器及CPU综述 1.1 服务器——信息化时代的基石产品 服务器的定义 服务器是一种高性能计算机
1导读 本文花了比较多的时间梳理了InnoDB page的结构以及对应的分裂测试，其中测试部分大部分是参考了叶老师在《InnoDB表聚集索引层什么时候发生变化》一文中使用的方法，其次，本文中的测试工具用到了如下两个工具： innblock：https://github.com/gaopengcarl
在使用阿里云物联网平台过程中，如果开始调试没有实际的物理设备，可以考虑在阿里云物联网平台使用官方自带的模拟器进行调试。不过也可以通过叶帆科技开发的阿里云物联网平台设备模拟器AliIoTSimulator进行调试，AliIoTSimulator可以独立运行（需要单独加载物模型配置信息），也可以由阿里云物联网平台专用工具（AliIoTTools）直接启动。
前言 本文为系列文章 B树的定义及数据的插入 数据的读取及遍历 数据的删除 阅读本文前，建议先复习前两篇文章，以便更好的理解本文。 从删除的数据所在的节点可分为两种情况： 从叶子节点删除数据 从非叶子节点删除数据 无论从叶子节点还是非叶子节点删除数据时都需要保证B树的特性：非根节点每个节点的 key
二叉树的最小深度问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：二叉树的最小深度问题 CSDN：二叉树的最小深度问题 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 题目链接见：LeetCode 111. Mini
理论 我们需要一个数据结构维护树上的问题，仿照序列上的问题，我们需要一个方法快速的刻画出信息。 比如说线段树就通过分治的方式来通过将一个区间划分成 \(\log n\) 个区间并刻画出这 \(\log n\) 个区间的信息。 然后我们考虑把这个东西放到树上类比。你发现线段树上每个非叶节点都有两个儿子
鲜花还是在博客园写吧。 感觉挺累的，想病个两三天回家睡觉。 推歌：竹ノ花 原曲之一是《东方求闻史记》的附赠曲，同样改编了本曲的二创还有《现梦 -genmu-》 都是挺让人伤感的歌曲呢，这首歌是凋叶棕为同名本子做的曲，讲的是稗田三代家主与男主的故事。 稗田家的家主 30 岁必死，然后转生，然后还有一堆
何谓家装？过去，人们辗转于各大家装城，购买时下流行的家具装饰，参考各类“过来人”和设计师的意见，糅杂一些样板间风格，依靠想象拼凑一个设计方案。而今天，在年轻一代的消费群体心中，家装的意义正发生深刻改变：要自由定义，坚决悦己，实用与美观兼得；要猫与鱼，花与叶，喜欢的音乐，收藏的手办都有自己的天地；要一
摘要：此篇文章分别从sql执行过程、执行计划、索引数据结构、索引查询提速原理、聚焦索引、左前缀优化原则、自增主键索引这些角度谈一谈我们对数据库优化的理解。 本文分享自华为云社区《工程应用中数据库性能优化经验小结》，作者： 叶工 。 1、前言 现阶段交付的算法产品，绝大多数涉及到数据库的使用。它承载的
# 决策树相关概念及简单实现 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3（信息增益）, C4.5（信息增益率）和CART（Gini系数）等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 构造树的基本想法
