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模型 节点 质量 方法

2023-06-16《计算方法》- 陈丽娟 - 插值法（一）

2023-06-16《计算方法》- 陈丽娟 - 插值法（一）Matlab计算方法插值法本章给出了一些基本的插值法理论和算法，附带解决部分习题。 一、拉格朗日插值 为了直观，这里部分符号和书中不一致，但是得到的形式更优美。 1. 一次拉格朗日插值 在给定区间上，已知, , 一次拉格朗日插值要求插值函数 ......
插值法 方法 2023 06 16

新必应不能使用bingchat的解决方法

前提： 科×上网 登录微软账号 清除浏览器中bing.com的cookies 解决方案如下： 退出Bing Rewards计划: https://rewards.bing.com/optout ,请注意退出计划会清除积分 重新加入Bing Rewards计划: https://rewards.bin ......
bingchat 方法

[转载]探索 StableDiffusion：生成高质量图片学习及应用

> 转自公众号`大淘宝技术` 本文主要介绍了 StableDiffusion在图片生成上的内容，然后详细说明了StableDiffusion 的主要术语和参数，并探讨了如何使用 prompt 和高级技巧（如图像修复、训练自定义模型和图像编辑）来生成高质量的图片。 介绍StableDiffusion ......
StableDiffusion 高质量 图片

Scala方法和函数

- 方法和函数的作用几乎是一样的,但是函数在使用的过程中更加灵活和多样化 - scala中函数是头等公民 . 可以作为方法的返回值和参数使用 - scala是一个集面向对象和面向函数于一身的编程语言 , 灵活的函数是函数式编程的一种体现 - 函数的使用使代码更加简洁和灵活 # 函数 scala中一种 ......
函数 方法 Scala

blender 解决模型旋转后部分视角缺失

修改视角，这个是因为我们是透视视图，改成正交视图就可以了。 下面第一个是透视视图，第二个是正交视图 ......
后部 缺失 视角 模型 blender

centos8使用Yum安装nodejs步骤方法、nodejs升级切换版本的方法

先确认系统是否已经安装了epel-release包(EPEL是企业版Linux的额外软件包，是Fedora小组维护的一个软件仓库项目，为RHEL/CentOS提供他们默认不提供的软件包。)： Bash #yum info epel-release 如果有输出有关epel-release的已安装信息， ......
方法 nodejs 步骤 centos8 版本

blender 解决圆形 模型精度问题

1、在右侧选中mesh 2、进入到编辑模式 3、左下角选择修改器 4、选择 修改器里 表面细分 5、下面两个按钮可以看左侧的实时效果 6、在物体模式下点击应用 ......
圆形 精度 模型 blender 问题

找出星型图的中心节点

有一个无向的 星型 图，由 n 个编号从 1 到 n 的节点组成。星型图有一个 中心 节点，并且恰有 n - 1 条边将中心节点与其他每个节点连接起来。 给你一个二维整数数组 edges ，其中 edges[i] = [ui, vi] 表示在节点 ui 和 vi 之间存在一条边。请你找出并返回 ed ......
节点

Jenkins-Slave节点 电脑A控制电脑B运行Python脚本

电脑A装了Jenkins的服务器，电脑B作为Jenkins的节点电脑（Slave） Jenkins服务的配置 1、Manage Jenkins > Configure System 找到Jenkins URL，确保不是127.0.0.1或者localhost就可以了。 2、Manage Jenkin ......
电脑 节点 Jenkins-Slave 脚本 Jenkins

CMakeLists --- 设置rpath_link方法 编译报错try using -rpath or -rpath-link)

指令：add_link_options("LINKER:-rpath-link,${THIRD_LIBS_DIR}") THIRD_LIBS_DIR：需要链接的库的目录 作用：编译生成一个可执行文件时，依赖一个动态库A，动态库A同时又依赖动态库B.如果我们没有显示集成动态库B时，链接器会去-rpat ......
rpath link CMakeLists rpath_link rpath-link

身份证校验码：计算方法

来源： 身份证校验码：计算方法 ......
身份证 身份 方法

HTTP请求：requests的进阶使用方法浅析

上篇文章讲解了requests模块的基础使用，其中有get、put、post等多种请求方式，使用data、json等格式做为请求参数，在请求体中添加请求头部信息的常见信息，如：headers、cookies，以及对请求响应的处理方法。接下来讲解一下requests的高级用法。 ......
使用方法 requests 方法 HTTP

Python - 方法参数中，带self和不带self的区别

不带self 该python文件中，没有类的概念。因此所有的方法参数中，没有self #文件名 solution.py def partition(head: Optional[ListNode], x: int) -> Optional[ListNode]: #... if __name__ == ......
self 参数 方法 Python

jeycache启用方法注解

......
注解 jeycache 方法

在Ubuntu 18.04系统下安装多个GCC编译器版本的方法

在Ubuntu 18.04系统下安装多个GCC编译器版本的方法 2019-06-20 11:26:23作者:Sysgeek稿源:系统极客网 本文介绍在 Ubuntu 18.04 LTS 操作系统下安装多个 GCC 编译器版本的方法，可以同时安装 GCC 7/8/9 版本，包括 G ++，可同时安装稳 ......
编译器 多个 版本 方法 Ubuntu

Servlet重要类及其方法的应用

# Servlet重要类及其方法的应用 ## Servlet重要类及其方法的应用 ### 1.1 HttpServlet的一些方法介绍 ```java // this.getInitParameter();得到初始化参数 // this.getServletConfig();得到servlet配置就 ......
Servlet 方法

神经网络模型种类

神经网络模型种类 一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等 ......
神经网络 模型 种类 神经 网络

PDCA循环——快速提升软件质量的必备工具

近年来，软件项目的规模及其复杂性正在以空前的速度增长，互联网用户市场庞大，互联网公司和相应的软件产品层出不穷。快速响应需求变化往往是互联网行业的常态，软件产品的快速开发迭代对于公司迅速占领市场、抢占商机有着举足轻重的意义。 伴随着行业的快速发展，原有的研发模式逐渐不能适应高速发展的市场大环境。因此， ......
质量 工具 软件 PDCA

Linux ubuntu18.04 zip压缩包加密 & Mac zip 加密方法

一、Linux ZIP 加密参数： -e : 密码输入到终端里 zip -e test.zip a.out 输入两遍密码，防止”胖手指“ -P ：（大写P）密码输入到命令行 zip -P aaa test.zip a.c aaa 是密码 二、Mac ZIP 加密方法: 和上面类似 -e : 密码输入 ......
zip 方法 ubuntu Linux 18.04

R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据|附代码数据

library(keras) 生成样本数据集 首先，本教程的样本回归时间序列数据集。 plot( c ) points( a ) points( b ) points( y ) 点击标题查阅往期内容 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 左右滑动查看更多 01 02 ......
时间序列 数据 神经网络 序列 深度

JavaScript 数组展平方法： flat() 和 flatMap()

# JavaScript 数组展平方法： flat() 和 flatMap() 从 ES2019 中开始引入了一种扁平化数组的新方法，可以展平任何深度的数组。 ### flat `flat()` 方法创建一个新数组，其中所有子数组元素以递归方式连接到特定深度。 > 语法：array.flat(dep ......
数组 JavaScript flatMap 方法 flat

模型训练

1. bert为什么attention除以根号下d 原因：因为点积的数量级增长很大，因此将 softmax 函数推向了梯度极小的区域。 案例： 在没有除以根号d时， raw_tensor = torch.tensor([[2.1,3.3,0.5,-2.7]]) torch.softmax(raw_t ......
模型

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习） ......
模型 卷积 自然语言 神经网络 人工智能

深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT

# 深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT # 1.模型压缩概述 ## 1.2模型压缩原有 理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型 ......
实践篇 模型 算法 Patient-KD DistilBERT

js保留小数的方法（如保留一位小数）

js保留小数的方法如下：（以保留两位为例） 1、toFixed()方法 需注意，保留两位小数，将数值类型的数据改变成了字符串类型 // 1. 四舍五入var num = 1.7321;num = num.toFixed(2);console.log(num); //1.73console.log(t ......
小数 方法

2023-06-16 《计算方法》- 陈丽娟 - 绪论.md

2023-06-16 《计算方法》- 陈丽娟 - 绪论Matlab计算方法误差有效数字本章主要介绍计算方法的研究对象与特点，介绍误差的基本概念，并且提出在数值计算中应当普遍遵循的若干原则。最后附上习题答案。 一、误差与有效数字 误差可以分为： 模型误差 观测误差 截断误差 即用有限计算过程逼近无限计 ......
绪论 方法 2023 06 16

Linux系统基础知识与自学方法

大部分非计算机相关的朋友也经常使用电脑，所以我们频繁接触的是Windows系统。关于这个系统的评价不一，一部分人觉得简洁快捷，一部分人觉得问题（病毒、弹窗）多多，总之对Windows系统系统的评价参差不齐，上限高，下限也低。所以我们可以看出，这个系统在使用过程中每个人的感受都不一样。同时小白在使用W ......
基础知识 基础 方法 知识 系统

SQL优化的几种方法

1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先考虑在where及order by上建立索引。 2、应尽量避免在where子句中进行以下操作：对字段进行null判断；使用！=或<>操作符；使用or连接条件；使用in或not in；使用like；等号左侧使用算术运算；对字段进行函数运算等。以上操作将导致引 ......
方法 SQL

Mybatis-Plus框架的BaseMapper的insert方法和自定义mapper里面的insert方法会用哪个

在Mybatis-Plus框架中，当一个接口继承了BaseMapper接口，并且绑定了一个xml文件时，如果这个接口和xml文件中都定义了相同的方法，那么在调用该方法时，会优先调用xml文件中的方法，而不是BaseMapper中的方法。因此，在你的情况下，如果A接口和xml文件中都定义了insert ......
方法 insert Mybatis-Plus BaseMapper 框架

了解基于模型的元学习：Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM

摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》，作者：汀丶 。 1. ......
Meta-Learner Learning 模型 策略 Learner
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