流水线 深度 逻辑 模型
倾斜摄影三维模型根节点合并的模型层级和块大小划分规则探讨
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
Maya/ZBrush教程 次世代游戏模型《深掘奇遇》全流程制作案例分享
《深掘奇遇》次世代游戏模型全流程制作案例教程” 是一份详尽的指南，旨在揭示游戏开发领域中最先进的技术和实践。该教程覆盖了从概念设计到最终渲染的整个制作过程，深入探讨了模型建模、纹理映射、动画设计以及高级渲染技术等方面。通过这份教程，读者将获得深入了解游戏开发流程的机会，为打造引人入胜的游戏世界提供有 ......
捉虫日记：使用OpenGL加载模型 (2023/12/11)
前天晚上，花了一个小时解决了编译Assimp时的报错问题，顺便写了篇随笔。今天继续OpenGL的学习，不出意料地再次踩坑，好在最后都解决了。 今天主要学习使用Assimp加载模型，原理很简单：一个模型可以看作是许多个网格(Mesh)组成，只需要把这些Mesh画出来就好。写好代码后点击编译，出现了最让 ......
判断推理-逻辑判断（论证类-一般质疑）
一般质疑 题型介绍 归因类之外的质疑题目，均称为一般质疑，即非谈论因果关系。 题目形式 一般由论据、结论两部分组成，隐含有论证过程，其中论据应正确、充分，论证过程应有 效、严谨，结论应合理。 题型分类 一般质疑可分为无论据有结论、有论据有结论、严谨逻辑关系三类。 提问方法 “以下哪项论述如果为真，最 ......
机器学习-线性回归-模型解析解-02
1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
where子句之逻辑运算符
/*where条件子句作用：检索数据中符合条件的值探索的条件由一个或者多个表达式组成，结果 布尔值逻辑运算符运算符 语法 描述and, && a and b, a&&b 逻辑与，两个都为真，结果为真or, || a or b, a||b 逻辑或，其中一个值为真，则结果为真not, ! not a, ......
模型理论知识
人工智能：机器学习、对环境的感知、实现动作 机器学习 学习： 2.机器学习三要素：数据、算法、模型 机器学习研究的是从数据中通过选取合适的算法，自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果(模型)与新数据来进行预测。 3.深度学习是在机器学习的基础上实现的，得益于机器性能的提升。神经网络则是深度学习的 ......
第三单元 模型创建
模型创建分为正向工程（CodeFirst）与反向工程(DbFirst). 正向工程的模型配置也可以创建任意的数据库关系对象，如：字段，字段说明，表，索引，外键等等。 可在派生上下文中替代 OnModelCreating 方法，并使用 ModelBuilder API 来配置模型。 此配置方法最为有效 ......
深度学习面试常用代码：MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码
深度学习常用代码 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/650575426 1. MHA(MultiHeadAttention)代码实现 # 1. MHA实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct ......
isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()深度解析，为啥解构会失去响应式？
前言 isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()这几个函数他们各自都有什么功能，在什么场景下应用以及有哪些细节是我们没有注意到的，我们一起来看一下，为了方便大家理解和对照，这里以官方文档说明 + 解析的方式讲解。 isRef() 检查某个值是否为 ref。 类型 ts func ......
6.二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 1、概要 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始） 二叉树节点的高度：指从该节 ......
5.二叉树的最大深度
104. 二叉树的最大深度 1、概要 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 可以使用前序求深度，也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
GitLab部署vue项目至GitLab Pages流水线配置
image: node:16.15.0 #表示使用有nodejs环境的docker，自己项目用的什么版本这就写什么版本 stages: - deploy pages: #!!!必须!!!使用pages关键字 stage: deploy script: - npm install - npm run ......
三维模型的顶层合并构建的模型质量提升方法探讨
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
大语言模型“祛魅”
基于特斯拉前AI总监 Andrej Karpathy 的教程讲解 | 啥都会一点的研究生公众号 1. 概念解释 Large Language Models-大语言模型，LLMs 大模型的组成：参数文件 + 运行这些参数的代码文件 LLMs：经验性的人工制品，目前尝试去解释参数运行的原理，但只能解释一 ......
ASP.NET Core 8 在 Windows 上各种部署模型的性能测试
ASP.NET Core 8 在 Windows 上各种部署模型的性能测试 我们知道 Asp.net Core 在 windows 服务器上部署的方案有 4 种之多。这些部署方案对性能的影响一直以来都是靠经验。比如如果是部署在 IIS 下，那么 In Process 会比 Out Process 快 ......
生成模型的两大代表：VAE和GAN
生成模型 给定数据集，希望生成模型产生与训练集同分布的新样本。对于训练数据服从\(p_{data}(x)\)；对于产生样本服从\(p_{model}(x)\)。希望学到一个模型\(p_{model}(x)\)与\(p_{data}(x)\)尽可能接近。 这也是无监督学习中的一个核心问题——密度估计问 ......
判断推理-逻辑判断（论证类-归因论证）
归因论证 介绍 观察者对他人的行为过程或自己的行为过程所进行的因果解释和推论。 题目形式 一般由既成事实和原因分析两部分组成，有些题目会省略原因分析的过程，直接给出结论或建议。 一、对比实验归因（难点） 常见形式 完整叙述对比实验过程，并根据实验结果给出原因分析、结论或建议，少数题目为不同时间段对比 ......
滑动窗口模型
指针的本质是映射，使用一个地址保留我们想知道的东西。 滑动窗口是双指针思想的一种实现，使用l, r两个指针来维护一个数组的子序列。 滑动窗口问题可以分为两类，一类是固定大小的滑动窗口，一类是变长滑动窗口。 定长滑动窗口：求区间最大 不定长滑动窗口: 求最长，最短，子数组个数。 变长滑动窗口求最长最短 ......
流水作业调度问题
如题： 思路： 最优调度应该是： 1. 使M1上的加工是无间断的。即M1上的加工时间是所有ai之和，但M2上不一定是bi之和。M2应该空闲多 2. 使作业在两台机器上的加工次序是完全相同的。 然后 没有思路 那就上b站大学，搜素 参考 https://www.bilibili.com/video/B ......
农业领域的AI大模型有哪些？
目录AgriGPT精准农业-GPTChatAgriPigGPT小田（一亩田）耕云农业大模型（安徽省农业厅+科大讯飞））商汤AI遥感大模型AI遥感大模型（AIE-SEG）小编碎碎念 AI大模型火了整整一年，那么在农业领域，目前有哪些企业做了哪些产品出来了呢？小编简单调研了下，分享给大家。 首先，哪些农 ......
Nature Food | 剑桥大学评述大语言模型与农业推广服务
目录基本信息论文摘要方法流程 剑桥大学最近在Nature子刊上发表了一则关于大语言模型（LLM）和农业推广服务的评述。 基本信息 标题：Large language models and agricultural extension services 作者：A. Tzachor，M. Devare， ......
综述：基于深度学习的植物表型图像识别技术
目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）2. 深度置信网络（Deep belief network, DBN）3.循环神经网络（Recurrent neural network, RNN）4. 堆叠自编码 ......
深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望
目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述： 岑海燕，朱月明，孙大伟，等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报，2020，36(9)：1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 ......
Reactor模型
目录1.Reactor模型是什么2.Reactor 模型应用场景3.使用 Reactor 模型的软件4.Reactor 模型 与 Actor 模型 的关系 本文主要介绍Reactor模型基本概念以及应用场景。 1.Reactor模型是什么 Reactor模型是一种事件驱动的设计模式，用于处理服务请求 ......
111. 二叉树的最小深度
目录题目完美踩坑题解 题目 给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6 ......
使用双卡/8卡3090微调llama2-70B/13B模型
写在前面 本篇博文将会教大家如何在消费级的设备（或者各种超级便宜的洋垃圾上）实现13B/70B等无法在单张消费级显卡上加载（但可以在一台机器上的多张卡上加载）的模型的微调。 由于绝大部分做实验，仅要求实现推理，或者在微调时没有资源上到全量/13B+级别的真·大模型的微调，没有涉及到将一个模型放在多张 ......
逻辑视图实验分析及其问题思考
四 实验分析及问题思考 对于会员管理系统的实现视图模型实验，以下是对实验过程的分析及问题思考： 实验过程分析： 在会员管理系统的实现视图模型实验中，我们首先对会员信息、会员关系和会员积分三个子系统进行了独立的设计和开发。然后，通过接口和数据交互将这三个子系统集成在一起，形成了一个完整的会员管理系统。 ......
将驱动程序移植到新的驱动模型 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/driver-api/driver-model/porting.html 将驱动程序移植到新的驱动模型 Patrick Mochel 2003年1月7日 概述 请参阅Documentation/driver-api/drive ......