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模型 格式 方法obj

在请求中使用键值对来进行传参，不使用JSON格式

在项目中碰到了个别请求需要使用键值对进行传参，不允许使用JSON格式。 第一步：引入qs模块，qs模块时node自带的模块，直接引入即可 import qs from 'qs' 第二步：使用qs.stringify()方法，qs.stringify()作用是将对象或者数组序列化成URL的格式。那么这 ......
格式 JSON

ASP.NET Core API模型绑定和Action数据返回格式

参考文档：https://www.cnblogs.com/FlyLolo/p/ASPNETCore2_20.html 模型绑定 [FromQuery] - 从URL中取值。 [FromRoute] - 从路由中取值。 [FromForm] - 从表单中取值。Postman使用form-data或x- ......
模型 格式 数据 Action Core

Wireguard工具的使用方法

Wireguard在Win10中启动之后的界面如图。添加一个空tunnel并激活，得到的界面如图： Public key 和 Listen port是需要告诉对端的。点击Edit添加对端信息： 按照如上格式添加配置：PublicKey的值是对端提供的。AllowedIPs的值是根据自己给两端wg0接 ......
使用方法 Wireguard 工具 方法

mpi转以太网连接200PLC转以太网modbusTCP服务器通信配置方法

兴达易控200PLC转以太网modbusTCP服务器通信配置方法产品简介兴达易控PPI-ETH-XD1.0用于西门子S7-200/SMART S7-200PLC的以太网数据采集，非常方便构建生产管理系统。不占用PLC编程口，即编程软件/上位机软件通过以太网对PLC数据监控和采集的同时，触摸屏可以通过 ......
以太网 modbusTCP 服务器 方法 mpi

mpi转以太网连接200plc通信不上实际问题和解决方法

西门子S7200plc通信不上实际问题和解决方法现场通信的同学在现场调试的时候，现在特别是做项目改造的项目，西门子S7200plc通信面临淘汰，但是在改造的项目中还能经常看到他们的身影，下面我们就来说说用常规的编程电缆排查方法以及兴达易控CHNet-S200针对s7200plc转以太网的调试方法西门 ......
以太网 实际 方法 问题 mpi

django模型models常用字段以及参数简要说明

一、常用字段 1、models.AutoField 自增列 = int(11) 如果没有的话，默认会生成一个名称为 id 的列，如果要显式的自定义一个自增列，必须设置primary_key=True 2、models.CharField 字符串字段，必须设置max_length参数 3、models ......
字段 简要 模型 常用 参数

出现Visual Studio Just-In-Time Debugger的解决方法

https://www.cnblogs.com/lzjsky/archive/2011/01/04/1925256.html 重启电脑后，弹出来“Visual Studio Just-In-Time Debugger” 对话框。第一次遇到这种情况，在网上查了下，在此先记录下。 出现这种情况，往往是因 ......
Just-In-Time Debugger 方法 Visual Studio

Linux中使用curl命令报错：解决方法

报错信息： 在下载软件的时候，下载不了，出现未知的错误，以上是报错信息。 报错原因： 1、之前一直使用的是8.8.8.8的域名解析地址，这是Google公开的DNS服务器，以为就可以被解析到。 2、经过看宿主机的网卡DNS服务器，指的是自己的网关，导致没有在/etc/hosts文件里添加解析，解析不 ......
命令 方法 Linux curl

Centos7系统在开启进入系统报错：Give root password for maintenance（or type Control-D to continue）：解决方法

报错信息： 在进入系统时，不能正常进入系统，出现了Give root password for maintenance（or type Control-D to continue）：的报错。 报错原因： 1、在之前写入的/etc/fstab文件有问题，导致系统在读取的时候识别不到从而报错。 解决方法 ......
系统 maintenance Control-D password continue

Linux中使用yum安装服务时会报：Existing lock /var/run/yum.pid: another copy is running as pid 3263.：解决方法

报错信息： 在下载服务时，不会显示正常的安装步骤，而是显示以上报错。 报错原因： 1、是因为yum已经在后台运行了，导致进程僵死。 解决方法： 1、把/var/run/yum.pid文件给删掉就好了。 执行命令： [root@k8s-master ~]# rm -rf /var/run/yum.pi ......
yum pid Existing another running

【HuggingFace】Transformer结构的大模型训练过程最消耗算力的操作

在消耗算力上，Transformers 结构包括三部分的操作符，了解这些知识可以帮助分析性能瓶颈。 一、张量缩并 Tensor Contractions 线性层和多头注意力组件都要进行批量矩阵-矩阵乘法。这些操作是训练Transformer中最compute-intensive的部分。 二、统计归一 ......
HuggingFace Transformer 模型 过程 结构

通过MATLAB实现基于PSO优化的NARMAX模型参数辨识算法

1.算法描述 粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 最终算法伪代码如下: 初始化: 每个粒子获得一个随机解和一个随机的SS (命名为速度) For 在位置 X_{id} 的所有粒子, 计算新的位置 X_ ......
算法 模型 参数 MATLAB NARMAX

esxi主机安装完毕后漏洞：CVE-2018-3646解决方法

[解决方案] 由于此漏洞属于芯片级漏洞，更新固件会造成较大的性能损失，在私有云环境下，此漏洞的影响范围可控，我们可以选择禁用此提示，暂缓漏洞的修复。 esxi主机安装完毕后漏洞：CVE-2018-3646解决方法 该主机可能容易受到 CVE-2018-3646 中所描述问题的影响，有关详细信息和 V ......
漏洞 主机 方法 esxi 2018

数据库死锁和破解方法

死锁产生原因 事务A开启事务后，更新t_student表ID为10的数据，没有提交也没有回滚。 事务B开启事务也更新t_student表ID为10的数据，这个时候因为t_student表ID为10的数据被事务A锁住了，这个锁没有释放。故产生死锁。 解决方法 1. 事务中操作的时间 2. 事务及时提交 ......
数据库 方法 数据

plsql第一次登陆时看不到对象，第二次可以，解决方法

配置--首选项--用户界面--浏览器--最近浏览前面的勾去掉，下次第一次登陆就可以看到对象。 ......
对象 第一次 方法 plsql

PHP一种优雅的为数组的每个元素添加前缀的方法 (PHP 5.3+)

PHP一种优雅的为数组的每个元素添加前缀的方法 (PHP 5.3+): $prefixed_array = preg_filter('/^/', 'prefix_', $array); preg_filter('/ $ /','_ suffix',$ array);` (11认同) preg_fil ......
前缀 数组 PHP 元素 方法

mac 使用gdb的方法

Mojave (10.14) 之后的系统， 先创建一个文件 gdb-entitlement.xml，内容为: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "ht ......
方法 mac gdb

使用 SimpleDateFormat 格式化日期

特别方便的设置日期事例 import java.util.*;import java.text.*;public class DateDemo { public static void main(String args[]) { Date dNow = new Date( ); SimpleDate ......
SimpleDateFormat 日期 格式

笔记-应用向量自回归模型脉冲效应函数的注意事项

计量经济模型Econometric models 2022-07-27 18:51 发表于江苏 https://mp.weixin.qq.com/s/_ZVeVySe319Ap4UvvmnHWA 向量自回归模型，Vector Autoregression Models,VAR， VAR模型的建立不以 ......
向量 脉冲 函数 效应 注意事项

笔记-目前在用的若干个前沿的交错DID模型|参考原理与一些注意事项

https://mp.weixin.qq.com/s/xgIZSLspQbP_MoccHuAgPg 原创 small potatoes 经济理论与实证建模 2022-03-08 01:50 软件：Stata、ssc 一些依赖包 did_multiplegt csdid did_imputation ......
注意事项 模型 原理 事项 笔记

正则表达式--pattern类matches方法

......
正则 表达式 pattern matches 方法

读取文件的三个方法

package main import ( "bufio" "fmt" "io" "io/ioutil" "os" ) func dome01() { file, err := os.Open("E:\\GOGO\\GOE\\dome01\\main.go") if err != nil { fmt ......
三个 文件 方法

ServletContext常用方法2-共享数据

public class MyServlet2 extends HttpServlet { @Override protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException ......
ServletContext 常用 方法 数据

ServletContext常用方法1-获取全局参数和虚拟目录路径以及绝对路径

public class ServletContextDemo extends HttpServlet { @Override protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletE ......
路径 ServletContext 全局 常用 参数

一统天下 flutter - dart: 泛型（泛型类，泛型属性，泛型方法，泛型扩展方法）

一统天下 flutter https://github.com/webabcd/flutter_demo 作者 webabcd 一统天下 flutter - dart: 泛型（泛型类，泛型属性，泛型方法，泛型扩展方法） 示例如下: lib\dart\generic.dart /* * dart 泛型 ......
方法 一统天下 属性 flutter 天下

一统天下 flutter - dart: 类（抽象类，接口，继承，混入，扩展方法）

一统天下 flutter https://github.com/webabcd/flutter_demo 作者 webabcd 一统天下 flutter - dart: 类（抽象类，接口，继承，混入，扩展方法） 示例如下: lib\dart\class2.dart /* * dart 类（抽象类，接 ......
一统天下 接口 flutter 方法 天下

贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21641 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解 工资模型 在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝 ......
线性 模型 工资 代码 数据

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24141 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好 ......
线性 模型 工人 工资 语言

R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22956 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向 ......
数据 网络 畸形 线性 模型

R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31948 原文出处：拓端数据部落公众号 本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先，分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析，得到了多个独立成分；其次，利用谱聚类方法将商店销 ......
时间序列 向量 序列 销量 成分
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