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DTCLOUD+AMIS 快速实现图表应用
前言 DTCLOUD 在低代码开发中，有着很多优势，这里不做过多的阐述，但是在图表方面还是有相对不足，虽然自带了一些图表，也可以通过嵌入 VUE 或 H5 等方式嵌入图表，也有一些其他解决方法，总归有一些不足之处，作为一个对前端不感冒的人，总希望能够找到一个 方便快捷的方式来解决国内常用的图表展示， ......
人工智能技术：未来的发展趋势和应用前景
人工智能技术已经成为了当今最热门的话题之一。人工智能技术的应用范围越来越广泛，从智能家居到智能医疗，从智能交通到智能金融，无所不包。那么，人工智能技术的未来发展趋势和应用前景又是怎样的呢？ 一、人工智能技术的未来发展趋势 1. 智能化和自动化水平不断提高 随着人工智能技术的不断发展，智能化和自动化水 ......
案例详解 | 4.3寸串口屏应用于两轮电动车仪表方案
近年来，我国部分城市陆续开始改变对两轮车的高压态势，多座大型城市出台解禁令，为两轮车产业的回暖奠定了基础。两轮车因其机动灵活、通行效率高的特点，受到越来越多消费者的支持。经调研发现，消费者购车时除关注电池续航、安全性因素外，对于车辆的舒适性、外观的需求也进一步提升，83.9%的车主购车时更偏好购买有 ......
模型蒸馏
蒸馏过程： for epoch in range(epochs): student_model.train() for batch, (data, target) in enumerate(train_loader): student_logits = student_model(data) // ......
python 字符填充应用
填充常跟对齐一起使用。^、<、>分别代表居中对齐、左对齐和右对齐，其后面的参数为宽度。冒号：后面为填充的字符，只能是一个字符，默认以空格填充。 >>> '{:>10}'.format('32') ' 32' >>> '{:0>6}'.format('33') '000033' >>> ab='abc ......
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-食谱智能生成从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
ChatGPT的训练数据涵盖了大量的食材和食谱，可以通过结合大量的料理方法，快速地为用户生成符合自己口味的食谱。所以在和美食相关的行业，ChatGPT可以根据用户的各种美食需求，为其提供美味又有营养的餐食搭配，帮助用户更轻松地制作美食，享受美味。 ......
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-文章大纲智能生成器从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
ChatGPT提供了快速智能生成文章大纲的功能，旨在帮助作者更高效地实现创作目标。ChatGPT还可以根据作者的需求，生成不同类型的文章大纲，例如新闻稿、小说、科技文章等等。同时经过大量训练，生成的文章大纲具有很高的准确性和可靠性，这将帮助作者更快地实现写作目标，提高文章的质量和效率。 ......
碉堡！“万物皆可分”标记模型上线「GitHub 热点速览」
这周有个让人眼前一亮的图像识别模型 segment-anything，它能精细地框出所有可见物体，它标记出的物体边界线清晰可见。如此出色的模型，自然获得了不少人的赞赏，开源没几天，就拿下了 18k+ 的 star，而上周开源不到 48 小时获得 35k+ star 的推特推荐算法，本周也成功突破 5 ......
stable diffusion打造自己专属的LORA模型
通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。 但是那些模型是别人训练好的，你肯定很好奇，我也想训练一个自己的专属模型（也叫炼丹～_～）。 甚至可以训练一个专属家庭版的模型（family model），非常有意思。 将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中 ......
从应用开发转到大数据开发
回顾过去 我2016年大学毕业，出来参加工作，到现在有快七年时间，期间有五年是做应用开发，做应用开发这五年时间。我刚刚开始由初级到中级，成长得不是很快。主要原因：没有深入细节，学东西太表面了。就是花了很多时间学了一些技术，但是实际工作又没有应用场景。虽然当时能扩展知识面，过了很久下来，基本也忘得七七 ......
完善版手游导航源码app软件 APP手机软件 应用商城下载类网站布局规整
demo软件园每日更新资源,请看到最后就能获取你想要的: 1.完善版手游导航源码app软件 APP手机软件 应用商城下载类网站布局规整，利于用户体验 浏览网站看到一款带后台的app软件手游类源码，后台功能强大，界面美观，适用于app软件，手机软件下载，手游类导航网， 其他行业也可以把数据删掉，添加自 ......
ZooKeeper分布式应用程序协调服务
目录 一.ZooKeeper基本介绍 1.ZooKeeper是什么？ 2.ZooKeeper的工作机制 3.ZooKeeper的特点 4.ZooKeeper的数据结构 5.ZooKeeper的应用场景 5.1 统一命名服务 5.2 统一配置管理 5.3 统一集群管理 5.4 服务器动态上下线 5.5 ......
HBase在进行模型设计时重点在什么地方？一张表中定义多少个Column Family最合适？为什么？
锁屏面试题百日百刷，每个工作日坚持更新面试题。请看到最后就能获取你想要的,接下来的是今日的面试题： 1.Hbase中的memstore是用来做什么的？ hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。当客户端的请求在到达regionserver之后，为了保证写入rowke ......
浏览器层面优化前端性能(1):Chrom组件与进程/线程模型分析
Chrome支持以下几种进程模型：Process-per-site-instance Process-per-site Process-per-tab Single Process。Browser只有一个，主控整个系统的运行，管理Chrome大部分的日常事务；而Renderer则可以有多个，主要负责... ......
Shell脚本实际应用
1.你需要打印一个给定的数字的反序，如输入10572，输出27501，如果没有输入数据，应该抛出错误和使用脚本说明。 代码实例： [root@template ~]# cat l1.sh # 你需要打印一个给定的数字的反序，如输入10572，输出27501，如果没有输入数据，应该抛出错误和使用脚本说 ......
生成函数应用
生成函数应用 二项式系数上指标扩展至整数域 $$ \binom n m=\binom {m-n-1} m $$ 常见生成函数 | $G(x)$ | $a_k$ | | : : | : : | | $\frac 1 {1-x}=\sum\limits_{k=0}^\infty x^k$ | 1 | | ......
基于AutomationML的多模型数字孪生驱动方法
【场景】： 终于要毕业了，从一开始都不知道数字孪生是什么，在没有老师和师兄师姐铺路的情况下，一点点看论文，复现论文，找创新点，真的太苦了。这里将我这三年在数字孪生的研究简单记录、分享一下，希望能帮到某些人，水平有限，不喜勿喷。 我所了解到的，现有数字孪生的主流实现方法大概有这么几种：基于unity的 ......
千“垂”百炼：垂直领域与语言模型（1）
Using Language Models in Specific Domains (1) 微信公众号版本：https://mp.weixin.qq.com/s/G24skuUbyrSatxWczVxEAg 这一系列文章仍然坚持走“通俗理解”的风格，用尽量简短、简单、通俗的话来描述清楚每一件事情。本 ......
13.颜色模型与转换
本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的颜色模型，例如RGB模型、HSV模型、Lab模型、YUV模型以及GRAY模型，并介绍这几种模型之间的数学转换关系，以及OpenCV 4中提供的这几种模型之间的变换函数。 1、RGB颜色模型 RGB颜色模型的命名方式是采用三种颜色的英文首字母组成 ......
VGG16模型-tensorflow实现的架构
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import InputLayer, Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool ......
如何在 SAP BTP 上创建 Module 之间具有依赖关系的 SAP MTA 应用
@(文章目录) 相关阅读 SAP BTP 平台 CloudFoundry 环境下编程概述 如何在 SAP Business Application Studio 里创建 SAP UI5 应用并部署到 BTP 平台上 SAP 云平台多目标应用 Multi-Target Application 的开发技 ......
04变量应用
变量应用 java可以直接表示的进制： 二进制：0b数字 0b011表示3 十进制：（默认） 八进制：0数字 011表示9 十六进制：0x int num2 = 72; 以下两部的组合； int num2; num2 = 72; 变量命名规则(强制规则)： 首字母+其他 a.首字母：各国语言，下划线 ......
什么是数字广告领域的 OCPM 模型？
在数字广告领域，OCPM 是指 "Optimized Cost per Mille"，即每千次展示优化成本。它是 Facebook 广告平台中的一种出价策略，旨在通过机器学习算法自动优化广告出价，从而实现最佳广告效果和最低的成本。 在 OCPM 出价策略下，广告主可以设定一个最高出价，并指定一个目标 ......
ChatGPT 和 Whisper 模型的区别
ChatGPT和Whisper模型是两个不同的模型，但都是由OpenAI开发的基于自然语言处理（NLP）的人工智能技术。 ChatGPT是一种基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构的语言模型，它可以生成自然流畅的文本，用于生成对话、文章等各种文本内容。 ......
什么是人工智能模型的多模态生成能力？
人工智能模型的多模态生成能力是指模型可以生成多种不同形式的数据，例如图像、语音、文本等，以及它们之间的组合和交互。这种能力可以扩展模型的应用场景，使其能够更好地处理多种类型的数据，提高数据的多样性和丰富性。 在自然语言处理领域，多模态生成通常是指将文本、图像和语音等多种媒体形式结合起来，生成更加多样 ......
Google Tag Manager (GTM) 和 Adobe AEPL 在 SAP Spartacus 中的应用
Google Tag Manager (GTM) 和 Adobe Experience Platform Launch (AEPL) 都是流行的标签管理平台，它们可以在SAP Spartacus中用于管理网站上的各种标签，包括广告标签、分析标签、社交媒体标签等等。下面介绍一下它们在SAP Spart ......
Django基础 - 05Model模型之CRUD
一、模型类的objects 1.1 objects字段 默认情况下， 由创建模型类的元类在模型类中创建一个 django.db.models.Manager类的对象， 赋给objects。 Manager类实际是QuerySet类的子类。 class CategoryEntity(models.Mo ......
Django基础 - 04Model模型之字段类型与元数据
Model(模型)： 用来与数据做交互(读取和写入数据) ORM: 对象关系映射 Object Relational Mapping; Python中的Model对象和数据库的表做映射 一、 字段类型 1.1 字段类型介绍 CharField IntegerField 数值类型； choice：枚举 ......
二分答案的实际应用与变式
一.二分查找之于STL lower_bound()可以寻找第一个大于等于的 upper_bound()可以寻找第一个大于的 返回直应用auto承载，或在获取指针时-数组名/-vec.begin() distance(st.begin(),st.end())也可以获得其中元素个数 和以上两个函数相作用 ......