流水线 深度 逻辑 模型
使用Jenkins的流水线生产Allure报告发送到企业微信
pipeline { agent any environment { name="${JOB_NAME}" times="${currentBuild.duration}" task="${BUILD_ID}" logs="${ChangeLog}" } stages { stage('拉取代码') ......
建议收藏！Harmony应用配置文件概述（Stage模型）
一. 应用配置文件 每个应用项目必须在项目的代码目录下加入配置文件，这些配置文件会向编译工具、操作系统和应用市场提供应用的基本信息。 在基于Stage模型开发的应用项目代码下，都存在一个app.json5及一个或多个module.json5这两种配置文件。 app.json5主要包含以下内容： ● ......
Pytorch深度学习零基础入门知识
DL 跑代码必须知道的事情 损失值 损失值的大小用于判断是否收敛，比较重要的是有收敛的趋势，即验证集损失不断下降，如果验证集损失基本上不改变的话，模型基本上就收敛了。 损失值的具体大小并没有什么意义，大和小只在于损失的计算方式，并不是接近于0才好。如果想要让损失好看点，可以直接到对应的损失函数里面除 ......
行行AI公开课：AIGC大模型应用研发与运营解决方案
行行AI是一家致力于人工智能技术研发和应用的企业，旨在打造中国最大的AI产业应用赋能平台，帮助企业家实现AI技术的落地和商用。 在当今科技发展的浪潮中，为垂直领域打造行业大模型已经成为创新驱动的关键。这些行业大模型基于深度学习和大数据技术，集成了特定行业的知识、数据和专业经验，能够为企业和机构提供独 ......
浮动布局、盒模型布局、弹性盒布局、定位布局、多列布局、网格布局、响应式布局、圣杯布局
浮动布局 盒模型布局 弹性盒布局 定位布局 多列布局 多列布局案例 网格布局 响应式布局 圣杯布局 ......
java使用stream流创建低深度树形结构
public static List<Node> buildSourceData() { // 124 35 return new ArrayList<>(){{ add(new Node(1, 0, "一")); add(new Node(2, 1, "二")); add(new Node(3, ......
【舞台灯方案】LED驱动恒流芯片pwm深度调光APS54085降压IC
APS54085 是一款 PWM 工作模式,高效率、外围简单、内置功率 MOS 管，适用于 5-100V输入的高精度降压 LED 恒流驱动芯片。最大电流2.0A。
APS54085 可实现线性调光和 PWM 调光，线性调光有效电压范围 0.52-2.55V. PWM 调光频率范围 100HZ-30K... ......
三维模型3DTILE格式轻量化压缩主要技术方法浅析
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，... ......
三维模型3DTile格式轻量化压缩处理工具常用几款软件介绍
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，... ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.2 参数管理
import torch from torch import nn net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1)) X = torch.rand(size=(2, 4)) net(X) tensor([[-0.3771 ......
基于Mask-RCNN深度学习网络的人员检测算法matlab仿真
1.算法理论概述 基于Mask-RCNN深度学习网络的人员检测算法是一种用于检测图像中人员目标的方法。该算法结合了目标检测和实例分割的能力，能够准确地定位人员目标并生成像素级的掩膜。Mask-RCNN是一种基于深度学习的目标检测算法，它是在Faster-RCNN的基础上进行扩展的。Mask-RCNN ......
基于RCNN深度学习网络的交通标志检测算法matlab仿真
1.算法理论概述 基于RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）深度学习网络的交通标志检测算法的MATLAB仿真。该算法通过使用深度学习网络进行目标检测，针对交通标志的特点和挑战，设计了相应的实现步骤，并分析了实现中的难点。通过本文的研究，可以进一 ......
深度学习（ResNet）
ResNet也是相当经典的卷积神经网络，这里实现了18，34，50，101和152。 网络结构如下： 这里18和34用到的block是一样的，两层卷积。50，101和152用到的block是一样的，三层卷积，不过用到了1*1卷积来调整数据通道数。 猫狗大战的训练代码如下: import torch ......
DC逻辑综合工具简介-Design Compiler
逻辑综合:代码转变为网表 FPGA:代码转变为FPGA内部的数字单元 在进行综合的时候往往会使用一些脚本工具 1.目标 RTL -- 书写完成后,输入到DC,复杂的RTL设计,通常是层次化设计 综合库 -- 使用的工艺库,比如台积电5nm工艺,设计约束和技术文件 了解命令,掌握分析报告的方法 2.必 ......
JavaScript：逻辑运算符
与（&&）、或（||） && 在 JavaScript 中，A && B 是一个逻辑与运算，其执行逻辑如下： 如果表达式 A 的结果为假值（例如 false、null、undefined、0、NaN 或空字符串 ""），则整个表达式 A && B 立即返回 A 的值，而不会继续执行 B。 如果表达式 ......
Python教程(13)——Python运算符详解|算术运算符|比较运算符|逻辑运算符|位运算符
Python的运算符是用于执行各种操作的符号或符号组合。它们用于操作数据并进行算术、比较、逻辑和其他类型的运算。我们所熟知的加减乘除也是运算符中的一种。Python提供了多种类型的运算符，有算术运算符，比较运算符，赋值运算符，逻辑运算符，位算符等等。 算术运算符 算术运算符是Python中比较简单的 ......
36 腾讯混元大模型
9月7日，在2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯混元大模型正式亮相。腾讯集团副总裁蒋杰介绍，混元大模型参数量超千亿，具备多轮对话能力，内容创作能力，逻辑推理能力，搜索增强和知识图谱。训练数据更新至今年7月份，未来会不断更新迭代。目前，腾讯已有超过50个自有产品和业务接入混元大模型测试。在中国信通院《 ......
06-MVVM模型
每个 Vue 应用都是通过用 Vue 函数创建一个新的 Vue 实例开始的： const vm = new Vue({ // 选项 }) Vue 的设计虽然没有完全遵循 MVVM模型，但是也受到了它的启发。因此在文档中经常会使用 vm (ViewModel 的缩写) 这个变量名表示 Vue 实例。 ......
个人的一种简单一阶逻辑命题真值判定代数化方法与罗素的一些悖论的杂谈
0. 逻辑哲学相对于数学哲学来说可能更让人难绷，但既然归入哲学，意味着讨论这玩意儿也就图一乐，大家看着玩就好。 显然可能有人以前也有过和我类似的一些想法，而且可能还不少。但是因为毕竟算不上什么主流，所以写出来也大概率会有一部分人没想到过。 那么这篇文字对于读者的娱乐性就达到了，其他的也不太需要在意。 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.1 层和块
层： 接收一组输入 生成相应输出 由一组可调整参数描述 块： 可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身 讨论“比单个层大”但是“比整个模型小”的组件“块”更有价值 从编程的角度看，块由类表示 块必须具有反向传播函数 # 以前章多层感知机的代码为例 import torch from torc ......
RBAC（用户、角色、权限）模型学习笔记一
目录RBAC（用户、角色、权限）模型学习笔记一权限系统与RBAC模型概述RBAC的组成RBAC支持的安全原则RBAC的优缺点RBAC的3种模型RBAC0RBAC1RBAC2如何设计RBACRBAC的功能模块RBAC执行流程RBAC数据库设计实用的RBAC模型的数据库建模Mysql RBAC模型一（用 ......
系统熵增是怎么产生的？————数据对象模型里添加属性欠思考
熵增定律指出，在没有外力作用下的封闭系统中，熵（或混乱度）总是增加的。就是说，任何封闭系统中、在没有外力作用下，都会陷入混乱。 屋子不收拾会变乱；人不自律会懒散；生活不规律或无节制，人就会出现健康问题；同样，对于我们的信息系统，一旦缺乏规范和管控，就会越来越难于迭代和维护。 这些例子都展示了在缺乏积 ......
OSI七层模型与TCP/IP协议
分层思想 分层可以使各层之间相互独立，每一层只实现一种相对独立的功能，使复杂的问题简单化。 2.OSI七层模型 OSI七层划分为 ： 应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。 应用层： 是最靠近用户的OSI层，这一层为用户的应用程序（例如电子邮件、文件传输和终端仿真）提供网络服务 ......
MRP物料需求计划的逻辑原理
【摘要】 MRP是生产制造企业“管好”物料的核心工具方法，基本思想是根据客户对最终产品的需求数量和需求时间，按产品的结构精确地算出所有零件和部件的数量，并按各种零件和部件的生产周期或采购周期（Lead time，提前期），反推出它们的生产计划和采购计划。本期介绍MRP的基本逻辑原理和相关概念，并详细 ......
【Qt6】列表模型——抽象基类
列表模型（Item Model），老周没有翻译为“项目模型”，因为 Project 和 Item 都可以翻译为“项目”，容易出现歧义。干脆叫列表模型。这个模型也确实是为数据列表准备的，它以 MVC 的概念为基础，在原始数据和用户界面视图之间搭建桥梁，使两者可以传递数据（提取、修改）。 Qt 里面使用 ......
剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度
题目链接： 剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度 题目描述： 输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 解法思路： 代码： 层序遍历的方式求树的深度 /** * Definition for a bin ......
Model关联模型，一对一，一对多，多对多
一、一对一关系 1、我们在models中创建一个新的模型,叫做StudentInfo 点击查看代码 ``` class StudentInfo(BaseModel): """学生信息附加表""" address = models.CharField(max_length=255,verbose_na ......
IDEFICS 简介: 最先进视觉语言模型的开源复现
## 引言 Code Llama 是为代码类任务而生的一组最先进的、开放的 [Llama 2](https://huggingface.co/blog/zh/llama2) 模型，我们很高兴能将其集成入 Hugging Face 生态系统！Code Llama 使用与 Llama 2 相同的社区许可 ......