坐标 模型 屏幕 基础
如何在Windows中清除PHP CLI屏幕 cls 清屏
如何在Windows中清除PHP CLI屏幕：类似于“cls”命令的简单方法[重复]Clear PHP CLI output system('cls'); 会在屏幕上放置一个 chr(12) （“换页”字符），但不会清屏。 PHP 中的ncurses库不适用于Windows 平台，ncurses_c ......
（坚持每天都写算法）算法复习与学习part1基础算法1-5
今天是写题，数的的三次方根。 使用二分法，浮点数不能位运算直接/2即可。 //这道题很难想到二分，二分查找是查找，就是找哪个地方有目标数 //一般是用在区间上的， //总结：二分要求是有查找条件且是查找，符合这两个条件就可以考虑 //不过这里可以把从0到n的浮点数当成一个区间，看数值范围的话，n的话 ......
软件工程 之 （XMUT）会计与财务基础-单选，多选，判断
单选题 第一章 总论 一、单项选择题 1.会计的基本职能是(） A.核算和管理 B.控制和监督 C.核算和监督 D.核算和分析 2.会计的一般对象可以概括为(） A.经济活动 B.再生产过程中的资金运动 C.生产活动 D.管理活动 3.会计主体假设规定了会计核算的(） A.时间范围 B.空间范围 C ......
java基础问题
数组 一维数组: 1.使用new 指定一个数组大小 int[] number = new int[8]; number[0] = 1; number[1] = 2; number[2] = 3; number[3] = 5; number[4] = 8; 其中,int表示数据类型,并且给每个元素进行 ......
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
（坚持每天都写算法）算法基础复习part1基础算法1-4——二分
二分使用的前提是有序性的条件如果要找以下情况： 1.找大于等于数的第一个位置 2.找小于等于数的第一个位置 二分使用的前提是无序性的条件下如果要找以下情况： 1.找最大值 2.找最小值 二分法一般有边界问题，如果是有序性的条件下的话只要记住一句话：有加必有减。 这里是示例代码： int mid = ......
盘点一个AI都无法解决的Python基础题目（下篇）
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【大侠】问了一个Pandas实战的问题，一起来看看吧。上一篇文章说到，看上去AI给的答案，似乎让【大侠】不满意，遂来白银交流群问问大佬们。这一篇文章，我们一起来看看其他大佬给的代码。 二、实现过程 前面的文章中，我们看到了【瑜亮老师】和【东 ......
Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型
本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
GS | Ben Hayes报告：基因型数据基础
本报告是Ben Hayes和Hans Daetwyler合著。 关于Ben Hayes，前文已经介绍。详见：https://qaafi.uq.edu.au/profile/1059/ben-hayes Ben Hayes是澳大利亚昆士兰大学教授，昆士兰州农业和食品创新联盟动物科学中心主任，也是千牛基 ......
浦语书生大模型实战训练营01笔记
大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
Maui Blazor 在Windows上视频全屏没有占据整个屏幕
问题描述 Maui Blazor 在Windows上的视频点击全屏按钮，只能占满应用程序的窗口，没有占据整个屏幕。这与常规浏览器中的体验是不相符的。 寻找答案 Maui Blazor 在Windows上使用WebView2，所以这个问题到 WebView2的文档 找一找 找到了一个事件 Contai ......
scipy基础使用学习
Scipy 介绍 SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。 Scipy 是基于 Numpy 的科学计算库，用于数学、科学、工程学等领域，很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用 Scipy。 SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图 ......
苹果推信群发,苹果推信群发软件,苹果推信群发软件开发(基础篇)
随着智能手机的普及，移动应用程序已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分，其中，推送通知(Push Notification)作为一种重要的应用程序交互方式，能够及时地将消息推送到用户的设备上，提高用户的参与度和活跃度。 本文将为大家介绍苹果推信群发软件开发的基础知识，以及一些基础的源代码。 一、苹 ......
什么是大语言模型的“幻觉”
使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
Java基础学习C#
一、 .Net框架 1、什么是.Net框架 微软开发平台——.net的核心，主要用于为运行windows系统的计算机开发应用程序 ps: .NET Core 则是一个跨平台的框架 2、.Net框架的组成 3、特点 1）面向对象的开发环境 2）自动垃圾收集 3）互操作性 ①不同的.net语言编写的程序 ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
计算机基础
目录 计算机基础 计算机五大组成部分 控制器 运算器 存储器/IO设备 输入设备（input） 输出设备（output） 计算机三大核心硬件 CPU 内存 硬盘 操作系统 作用和主要功能 常见的操作系统 计算机体系的三层结构 补充 计算机基础 # 什么是计算机？ > 计算机俗称“电脑”，包含人对计算 ......
课时09：Metasploit使用基础
下载地址：https://docs.metasploit.com/docs/using-metasploit/getting-started/nightly-installers.html Exploit（利用）： 定义： Exploit 是指一种用于利用计算机系统、应用程序或服务中存在的漏洞的代码 ......
【Python基础】Celery异步执行语法
1、简介 Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。 Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。 消息中 ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
Matlab plot画图 坐标字体、字号、范围、间隔等的设置
坐标轴显示间隔设置： x = (1:50); y = sin(x); plot(x,y,'-r*'); xlabel('x name');% x轴名称 ylabel('y name'); legend('xxx'); %线条注释,多条的话:legend('xxx','xxx2','xxx3'） xl ......
PV视角之3D检测模型Sparse4D系列
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
Tailscale 基础教程：Headscale 的部署方法和使用教程
Tailscale 是一种基于 WireGuard 的虚拟组网工具，它在用户态实现了 WireGuard 协议，相比于内核态 WireGuard 性能会有所损失，但在功能和易用性上下了很大功夫： 开箱即用 无需配置防火墙 没有额外的配置 高安全性/私密性 自动密钥轮换 点对点连接 支持用户审查端到端 ......
什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？
大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树分类
决策树分类算法是一种监督学习算法，它的基本原理是将数据集通过一系列的问题进行拆分，这些问题被视为决策树的叶子节点和内部节点。决策树的每个分支代表一个可能的决策结果，而每个叶子节点代表一个最终的分类结果。 决策树分类算法的历史可以追溯到1980年代初，当时研究者开始探索用机器学习来解决分类问题。在19 ......