切分专题
无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案
墙体画线地图切分方案 针对问题：墙体两侧特征混淆误匹配，导致建图和定位偏差，表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路：预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线，先使用切分地图的工程化方案，即墙体两侧切分为不同地图，在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理：切分地图基于关键帧位置，而非点云。 理论基础：光照是直线的，一帧点云必定只能照射到墙的一侧，无法同时照到两侧实践考虑：关
数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南
数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南 在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。PyTorch提供了一个强大的工具torch.utils.data.random_split，它能够以随机的方式将数据集分割成若干个子集。本文将详细介绍如何使用这一工具进行数据集的随机分割。
【中文】PDF文档切分\切片\拆分最优方案-数据预处理阶段，为后续导入RAG向量数据库和ES数据库实现双路召回
目的 将PDF文档拆开，拆开后每个数据是文档中的某一段，目的是保证每条数据都有较完整的语义，并且长度不会太长 项目自述 看了很多切分项目，包括langchain、Langchain-Chatchat、、Chinese-LangChain、LangChain-ChatGLM-Webui、ChatPDF、semchunk等等，效果还行，但是不够完美，毕竟他们的对"\n"的优先级设置的较高，使用p
tokenization（二）子词切分方法
文章目录 概述BPE构建词表词元化代码实现 WordPieceUnigram估算概率（E）删除词元（M） 参考资料 概述 接上回，子词词元化（Subwords tokenization）是平衡字符级别和词级别的一种方法，也是目前用得最多的方法。 子词词元化的目标有2个： ● 常见词不应该切分为更小的单元 ● 罕见词应该被分解为有意义的子词 BPE BPE（Byte-Pair
NLP入门——数据预处理：子词切分及应用
BPE(Byte-Pair Encoding)算法 【西湖大学 张岳老师｜自然语言处理在线课程 第十六章 - 4节】BPE（Byte-Pair Encoding）编码 如果有一个字符串aabaadaab，对其执行BPE算法 因为字符对aa出现频率最高，因此将其替换为码Z，这时原字符串变为ZbZdZb 此时字符对Zb出现频率最高，将其替换为码Y，此时原字符串变为YZdY 此时字符串中所有字符对
【RAG入门教程04】Langchian的文档切分
在 Langchain 中，文档转换器是一种在将文档提供给其他 Langchain 组件之前对其进行处理的工具。通过清理、处理和转换文档，这些工具可确保 LLM 和其他 Langchain 组件以优化其性能的格式接收数据。 上一章我们了解了文档加载器，加载完文档之后还需要对文档进行转换。 文本分割器集成 Text Splitters 文本分割器专门用于将文本文档分割成更小、更易于管理的单元
流程保证质量（规范+测试+设计）【AB测试中如何切分流量?（upstream）】
前言 通过把软件开发中的实践比作是智慧工具箱中的工具，我们又发现，每位程序员都有许多工具，但并不存在一个能适用于所有工作的工具，因地适宜地选择正确工具是成为能有效编程的程序员的关键。 1.流程保证质量（规范+测试+设计）; 2.具体问题->方法论 3.用户体验（具体错误。。。） 正文 代码的版本比对 比对的作用：让测试过的代码上生产。
linux：切分大文件
文章目录 1. 前言2. 用法3. 例子 1. 前言 如果传输、存储过程中出现大文件，希望切分成小文件。在 Linux 中，可以使用多种工具来切分大文件，最常用的是 split 命令。split 命令可以将一个大文件按照指定大小切分成多个小文件。 2. 用法 split 命令的基本用法： split [OPTION]... [INPUT [PREFIX]] 其中：
sharding切分策略
本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085 ,转载请注明出处！本文着重介绍sharding切分策略，如果你对数据库sharding缺少基本的了解，请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章：数据库Sharding的基本思想和切分策略 第一部分：实施策略 图1.数据库分库分表
【NumPy】 之常见运算（min、max、mean、sum、exp、sqrt、sort、乘法、点积、对象拼接/切分）
____tz_zs 之前把 numpy 资料写在了同一篇博客里，发现非常难以查阅，于是按功能切分开来。 https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/73929778 https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/80773612 https://blog.csdn.net/tz_zs/article/det
计算机视觉 opencv 图像基本操作 图像读取 图像保存 图像切分 图像色道切分 图片融合
import cv2import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef cvImgShow(name,img):# 默认是rgb 读彩色图# img = cv2.imread("img1.png")# 读取成灰度图img = cv2.imread("img1.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)print(img.shape
【数据结构与算法】第十七、十八章：加权无向图、最小生成树（切分定理、贪心算法、Prim算法、kruskal算法）
17、加权无向图 加权无向图是一种为每条边关联一个权重值或是成本的图模型。 这种图能够自然地表示许多应用。 在一副航空图中，边表示航线，权值则可以表示距离或是费用。 在一副电路图中，边表示导线，权值则可能表示导线的长度即成本，或是信号通过这条线所需的时间。 此时很容易就能想到，最小成本的问题，例如，从西安飞纽约，怎样飞才能使时间成本最低或者是金钱成本最低？ 在下图中，从顶点0到顶点4有三条路径
EPSANet：金字塔切分注意力网络，有效的即插即用炼丹模块【原理讲解及代码！！！】
EPSANet：一种高效的金字塔切分注意力网络 一、引言 在深度学习领域，注意力机制已经成为提升卷积神经网络性能的关键技术。其中，一种新型网络结构——EPSANet，通过引入金字塔切分注意力（Pyramid Split Attention, PSA）模块，为注意力机制的研究和应用提供了新的思路。EPSANet不仅在图像识别任务中表现出色，还在计算参数量上实现了高效性。 二、PSA模块的设计
第十三届蓝桥杯真题：x进制减法，数组切分，gcd，青蛙过河
目录 x进制减法 数组切分 gcd 青蛙过河 x进制减法 其实就是一道观察规律的题。你发现如果a这个位置上的数x，b这个位置上的数是y，那么此位置至少是max(x,y)+1进制。一定要把位置找对啊 #include <bits/stdc++.h>using namespace std;typedef long long ll;
蓝桥杯22年第十三届省赛-数组切分|线性DP
题目链接： 蓝桥杯2022年第十三届省赛真题-数组切分 - C语言网 (dotcpp.com) 1.数组切分 - 蓝桥云课 (lanqiao.cn) 这道题C语言网数据会强一些。 说明： 对于一个切分的子数组，由于数组是1-N的一个排列，所以每个数唯一 可以用子数组最大值-最小值==子数组长度-1（子数组右端点索引 -左端点索引+1-1）来判断 。 尝试题目求什么，我们就设
计算机语言学笔记（二）现代汉语切分研究
2 现代汉语词语切分研究 汉语自动切分：把字串自动转换为词串。 英语中的切分更容易。 2.1 为什么要进行汉语切分 TTS或语音合成中，只有正确切词才能知道正确的发音，只有正确的切词，才能正确变音，只有正确切词，才能解决轻声问题。 信息检索中，切分有助于提高信息检索的准确率。 词语的计量分析中，可以进行词频统计。 等等等等… 汉语切词也是深层汉语分析的基础。 2.2 基本方法 最大匹配法
C++ 哈希思想应用:位图,布隆过滤器,哈希切分
C++ 哈希思想应用:位图,布隆过滤器,哈希切分 一.位图1.位图的概念1.问题2.分析3.位图的概念4.演示 2.位图的操作3.位图的实现1.char类型的数组2.int类型的数组3.解决一开始的问题位图开多大呢?小小补充验证 4.位图的应用1.给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数？1.位图开多大?2.思路3.代码4.验证 2.给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内
我用纯C语言开发的中英文混合分词服务器3.0正式发布，词库190多万词,每秒切分5万+,同时提供 c、java、C#、delphi、js调用范例
我用纯C语言开发的中英文混合分词服务器3.0正式发布，词库190多万词,每秒切分5万+,同时提供 c、java、C#、delphi、js调用范例 百万商业圈中英文混合分词服务器3.0正式发布， 绝对稳定高效，分词库扩大到了190多万词汇， 开发语言：C语言 编译器：GCC 测试环境：xp、win2000、win2003、win7、win2008、win8 质量测试：用例共
算法#11--用简单的思维理解归并排序和三向切分快速排序
归并排序 1.原理 归并操作（merge），也叫归并算法，指的是将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作。归并排序算法依赖归并操作。 步骤： 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置重复步骤3直到某一指针到达序列尾将另一序列剩下的所
海量数据按行数进行切分
import osimport codecsdef split_file(read_file,write_file): readfile = open(read_file,"r")j = 0 for line in readfile: line = line.strip()line_str = line.split('\t')if j%10000 == 0: #
AcWing 平面切分
1、思路怎么想？ （1）定义： 1）所有数据包括斜率和截距，用pair存储， 2）所有直线都是不重合的，所以用set存储，pair类型的set容器， 3）用一个pair去表示一个焦点，第一个参量是横坐标x，第二个参量是纵坐标y， （2）原理： 初始化res 为 1 ， 在每条直线进来之后，先res++ 再加上，新进来的直线，与已经存在的直线的焦点数，即为答案， （3）注
大数据【五十六】【转】自定义 hadoop MapReduce InputFormat 切分输入文件
一、原理： InputFormat是MapReduce中一个很常用的概念，它在程序的运行中到底起到了什么作用呢？ InputFormat其实是一个接口，包含了两个方法： public interface InputFormat<K, V> {InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException;Record