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The fasterRCNN model.

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简介：
通过运用tf1.15框架，并借助船舶数据对FasterRCNN模型进行训练，随后采用tf2onnx工具将其转换成ONNX模型格式。

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  • A Project Model for the FreeBSD Project.7z
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    这是一个针对FreeBSD项目的模型项目文件，格式为.7z压缩包，内含项目管理和开发的相关资料和工具。 ### 项目模型：FreeBSD 项目的组织结构 在软件开发领域内，随着项目规模的扩大以及复杂性的增加，有效的沟通成为关键因素之一。Frederick P. Brooks 在他的著作《The Mythical Man-Month》中提出了一条著名的观点：“向一个延迟交付的项目添加更多人员将使它更晚完成”。这条原则强调了在大型软件开发过程中有效管理团队规模的重要性。因此，在设计软件项目模型时，减少不必要的沟通需求以提高效率是至关重要的。 FreeBSD 项目是一个开源操作系统的发展平台，其组织结构旨在优化大规模协作环境下的工作效率和质量控制。通过实施特定的子项目（如 Ports 和文档），以及建立明确的核心成员选举机制、贡献者指导原则等措施来确保项目的有序发展与高效运行。这些策略不仅有助于维护代码库的质量，还促进了社区内新成员的成长与发展。 #### 核心团队 FreeBSD 项目采用了核心团队制度来进行决策和方向设定。这个核心小组由有经验的开发者组成，并通过选举产生。这种机制保证了领导层能够代表整个开发群体的利益，同时避免了单个领导者可能带来的风险或偏见问题。此外，该体系还设定了任期限制（如每年进行一次投票），确保团队成员具有一定的流动性与新鲜感。 #### 贡献者政策 为了保持项目的活力和多样性，FreeBSD 项目制定了详细的贡献者指南来管理新加入者的期望值以及参与流程。这些文档详细描述了如何申请成为贡献者或提交代码变更，并且还定义了一些基本的行为准则以维护友好的社区氛围。例如： 1. **账户创建程序**：规定了新的参与者需要遵循的步骤，包括填写必要的信息、通过审核等。 2. **权限管理（Commit Bits）**: 对于频繁做出有价值贡献的人来说，可以获得额外的权利来直接提交代码变更。 #### 子项目 随着项目的扩大和发展，某些特定领域的工作量变得庞大且复杂。为了解决这个问题并保持组织效率，FreeBSD 项目引入了子项目的概念： - **Ports 子项目**：负责维护外部软件的元数据和补丁集（即“端口”），以确保这些程序能够在 FreeBSD 系统上正确安装与运行。 - **文档子项目**：专注于编写高质量的技术文献来支持用户，包括新用户的入门指南以及高级功能介绍。 这两个子项目的管理结构相对独立于核心团队，并且有权任命自己的贡献者。这种分权管理模式有助于减轻核心开发者的负担并加快特定领域的进度。 #### 发布周期 FreeBSD 的发布策略是其项目模型中的另一个关键组成部分。它采用了一个多分支的方法来同时支持稳定性和创新性需求： - **当前版本（CURRENT）**：代表了最新的发展前沿，包含了所有新功能和实验性的改动。 - **稳定版（STABLE）**：基于 CURRENT 分支定期创建的一个长期维护分支，适用于大多数用户群体。 - **安全更新分支**：当需要紧急修复漏洞时会从 STABLE 或更早的版本中分离出来。 这种发布策略确保了系统能够在提供最新功能的同时保持一定的稳定性，并为用户提供了一个明确的选择依据来决定使用哪个版本最适合他们的需求。 ### 总结 通过实施上述各种机制，FreeBSD 项目成功地建立了一套有效的组织结构体系。这套模型不仅有助于管理大规模的开发活动和多样化的贡献者群体，还促进了项目的持续发展与创新。
     
  • The Entity-Relationship Model: A Path toward Data Unification
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    本文探讨了实体联系模型在实现数据统一过程中的作用与价值，为复杂信息系统的管理和设计提供了新思路。 关于E-R模型的论文是由美籍华裔计算机科学家Peter Chen撰写的。
     
  • Building a Model of the World Using Internet Photo Collections.pptx
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    本演示文稿探讨了利用互联网图片集合构建世界模型的方法，分析大规模图像数据中的模式与趋势，以增进对全球现象的理解。 计算机视觉论文阅读后整理了一份展示PPT，《Modeling the World from Internet Photo Collections》主要介绍了如何利用网络图片对物体进行三维建模的相关内容。有关PPT的部分展示可以在本人博客中查看，如需下载可以先浏览相关内容后再决定是否下载。
     
  • Empirical Notes on the Barra China Equity Model (CNE5).pdf
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    本PDF文档提供了对中国股市巴拉模型（CNE5）的实际观察和分析，详细探讨了该模型在中国股票市场的应用效果及实证研究。 The document Barra China Equity Model (CNE5) - Empirical Notes.pdf contains empirical observations and analyses related to the Barra China Equity Model, specifically focusing on version CNE5. It likely includes detailed data and insights about equity performance in the Chinese market based on this model.
     
  • A STEP-BY-STEP GUIDE TO THE BLACK-LITTERMAN MODEL
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    本指南详细介绍了Black-Litterman模型的构建步骤和应用方法，帮助读者理解并运用该模型进行资产配置。 如何对BLACK-LITTERMAN 模型进行建模？这是一个关于投资组合优化的重要方法，它结合了市场均衡观点与投资者的个人观点来确定资产权重。构建该模型需要理解其背后的理论基础，并掌握相关的数学工具和技术细节。 具体步骤包括： 1. 确定初始市场预期回报率：这通常基于资本资产定价模型（CAPM）或其他类似的方法。 2. 表达个人投资观点：投资者需明确表达对特定证券或市场的看法，这些观点可以是绝对的预期收益或者是相对的观点差异。 3. 计算视角矩阵和偏差向量：利用上述信息来量化个人观点，并将其转换为数学形式以便于计算。 4. 将市场均衡与个人偏好相结合：通过调整模型中的参数（如不确定性程度），将投资者的意见融入到更广泛的市场背景之中，以生成最终的投资建议。 整个过程涉及到复杂的统计分析和优化算法的应用。理解并正确实施BLACK-LITTERMAN 方法可以帮助投资者做出更加科学合理的资产配置决策。
     
  • FasterRCNN模型
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    简介：Faster R-CNN是一种先进的目标检测算法，结合了区域提议网络（RPN）与Fast R-CNN的优点，在保持实时处理能力的同时显著提升了准确率。 在tf1.15框架下使用船舶数据训练FasterRCNN模型，并通过tf2onnx将其转换为ONNX模型。
     
  • the-reservoir-model-.zip_试井_MATLAB GUI界面_敏感性分析
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    本资源提供了一个用于试井数据处理与分析的MATLAB图形用户界面（GUI）程序。该工具支持对储层模型进行敏感性分析，帮助石油工程研究人员更好地理解地下油藏特性。 这是一个关于双重介质试井的小程序。welltest是主程序，其他为子程序。fun和fun1分别是压力计算函数和压力导数计算函数。在计算过程中可以调整不同参数的取值，并绘制图形来研究各参数对压力响应的影响。进行敏感性分析时，可输入5个、4个等不同的数值以观察变化。GUI界面设计清晰，操作简便且易于处理数据。程序编写相对简单，涉及了大量Matlab知识，有助于自己理解和掌握编程及界面编制技巧。
     
  • FasterRcnn源码.zip
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    FasterRcnn源码.zip包含了Faster R-CNN目标检测算法的完整源代码，适用于深度学习研究与应用开发。 FasterRcnn的代码复现。
     
  • FasterRCNN与mex文件
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    本项目探讨了Faster R-CNN目标检测算法，并通过MATLAB mex文件实现加速优化，旨在提升模型在实际应用中的运行效率。 Faster RCNN（matlab）在Windows下运行所需的文件包括cuda7.5版本的相关组件。