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generative模型 原理 参数

Blender如何给fbx模型添加材质贴图并导出带有材质贴图的模型

推荐：使用NSDT场景编辑器快速助你搭建可二次编辑的3D应用场景 此教程适合新手用户，专业人士直接可直接绕路。 本教程中介绍了利用Blender建模软件，只需要简单几步就可以为模型添加材质贴，图，并且导出带有材质的模型文件。 1、第一步，打开Blender软件，导入模型：(本教程使用一个简单立方体模 ......
材质 模型 贴图 Blender fbx

JVM运行时参数

# JVM运行时参数 JVM运行时参数是用于配置和调整Java虚拟机的行为和性能的参数。这些参数可以在启动Java应用程序时通过命令行或配置文件进行设置，合理配置参数可以使JVM虚拟机的达到更好的性能，降低OOM发生的概率 > 官网地址：https://docs.oracle.com/javase/ ......
参数 JVM

python 可变长位置参数（*args）和可变长关键字参数（**kwargs）详解

*args 和 **kwargs 是常用的参数命名约定，用于在函数定义中接受可变数量的位置参数和关键字参数。 1. `*args`（可变数量的位置参数）： - `*args` 允许函数接受任意数量的位置参数。 - 在函数定义中，`*args` 以星号（*）开头，后面跟着一个参数名（通常为 "args ......
参数 关键字 位置 关键 python

【分布式技术专题】RocketMQ延迟消息实现原理和源码分析

[推荐超值课程：点击获取](https://www.sanzhishu.top/) ### 痛点背景 #### 业务场景 > 假设有这么一个需求，用户下单后如果30分钟未支付，则该订单需要被关闭。你会怎么做？ #### 之前方案 > **最简单的做法，可以服务端启动个定时器，隔个几秒扫描数据库中待支 ......
分布式 源码 RocketMQ 原理 消息

r7 7735h参数 r7 7735h性能怎么样 r7 7735h相当于什么水平

r7 7735h工艺：6nm制程架构：zen+3核心数：8核心数线程数：16线程主频：3.2GHz睿频：4.75GHz功耗：35W-45W，根据笔记本厂商设置具体功耗三级缓存：16MB核显情况：Radeon680M，RDNA2架构，2200MHzr7 7735h性能怎么样这些点很重要 http:// ......
7735h 7735 r7 性能 水平

R9 7945HX参数 R97945HX怎么样 锐龙R97945HX相当于什么水平

R9 7945HX采用Zen 4架构，16核心32线程设计，基础频率2.5GHz，加速频率5.4GHz，二级缓存16MB，三级缓存64MB，默认TDP为55W。核显为Radeon 610M，配备2个CU，共计128个流处理器，基础频率400MHz，加速频率2200MHz。 R9 7945HX性能怎么 ......
R97945 97945 HX 水平 参数

用于3D MRI和CT扫描的深度学习模型总结

医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。 那么如何为这类数据构建深度学习解决方案呢?本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的深度学习模型。 3 d ......
深度 模型 MRI

利用pytorch自定义CNN网络（三）：构建CNN模型

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第三篇，主要介绍如何构建一个CNN网络，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
CNN 模型 pytorch 网络

llama2模型部署方案的简单调研-GPU显存占用(2023年7月25日版)

https://blog.csdn.net/Fatfish7/article/details/131925595 先说结论全精度llama2 7B最低显存要求：28GB全精度llama2 13B最低显存要求：52GB全精度llama2 70B最低显存要求：280GB 16精度llama2 7B预测最 ......
显存 模型 方案 llama2 llama

响应式原理

Proxy API Proxy API对应的Proxy对象是ES6就已引入的一个原生对象，用于定义基本操作的自定义行为（如属性查找、赋值、枚举、函数调用等）。 从字面意思来理解，Proxy对象是目标对象的一个代理器，任何对目标对象的操作（实例化，添加/删除/修改属性等等），都必须通过该代理器。因此我 ......
原理

R5 7530U参数 R5 7530U性能怎么样 锐龙R57530U相当于什么水平

R5 7530U 采用Zen3 架构为 6 核 12 线程，3MB二级缓存，16MB 三级缓存，与 R5 6600U 一致。R5 7530U性能怎么样这些点很重要看过你就懂了 http://www.adiannao.cn/dy ......
7530U 7530 性能 水平 参数

Latent generative landscapes as maps of functional diversity in protein sequence space

## 0. foreword 最近看了一篇比较有意思的文章,而且要讲组会了,认真学习一下顺便做个随笔当做我讲组会的草稿 (文章并不是直接翻译,文章的内容按照自己的理解进行了些改动) ## 1. Abstract 变分自编码器是一种无监督的生成模型,当把它应用在蛋白质数据上的时候,可以利用它按照系统发 ......
generative functional landscapes diversity sequence

Stata广义矩量法GMM面板向量自回归PVAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24016 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 最近我们被要求撰写关于广义矩量法GMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统 ......
数据 向量 广义 因果 面板

Hugging Face 的文本生成和大语言模型的开源生态

[更新于 2023 年 7 月 23 日: 添加 Llama 2。] 文本生成和对话技术已经出现多年了。早期的挑战在于通过设置参数和分辨偏差，同时控制好文本忠实性和多样性。更忠实的输出一般更缺少创造性，并且和原始训练数据更加接近，也更不像人话。最近的研究克服了这些困难，并且友好的交互页面能让每个人尝 ......
模型 文本 生态 Hugging 语言

R9 7940HS参数 锐龙R97940HS性能怎么样 相当于什么水平

​​R9 7940HS 采用了 4nm 工艺，采用 8 核 Zen4 CPU，并且搭载最新的锐龙 AI 引擎，CPU 频率可达 5.2GHz，拥有 40MB 缓存，核显为 12CU RDNA3，核显频率高达 3GHz，TDP 为 35-45W。R9 7940HS性能怎么样这些点很重要看过你就懂了 h ......
性能 水平 参数 R97940 97940

19.任务调度之xxl-job原理

``` 课程目标 1、掌握xxl-job的部署、开发方法 2、掌握xxl-job的特性和架构设计 3、掌握xxl-job的运行原理 内容定位 适合已经掌握Quartz的同学学习。 Quartz这节课是大家必须去看的，因为E-job的底层就是Quartz, xxljob 最开始也是用Quartz实现的 ......
原理 任务 xxl-job xxl job

主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）

[TOC](主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）) # 为什么使用PCA ## 从过拟合说起 在数据量小、数据维度高，模型较为复杂时，很容易产生过拟合。训练误差小而泛化误差较大被称为过拟合，而我们所追求的是泛化误差较小，为了解决过拟合问题，一般有以下的解决方案，一是最直接有效的方法，增加数据量，但 ......
成分 模型 笔记 PCA

线性判别分析（LDA）模型笔记

[TOC](线性判别分析（LDA）模型笔记) # 模型概况 线性判别方法（Linear Discrimination Analysis)是一种经典的线性学些方法，最早由Fisher提出，也叫“Fisher判别分析”。 LDA的思想非常朴素，也即是，将样例投影到一条直线上使得同类样例的投影点尽可能近， ......
线性 模型 笔记 LDA

r7 7730U参数 r7 7730U性能怎么样 AMD锐龙77730U相当于什么水平

AMD锐龙7 7730U采用Barcelo8核心/16线程主频 2.0GHz最高频率 4.5GHz 三级缓存运行内存 16M内存类型 LPDDR4X内存频率 4266MHzr7 7730U性能怎么样这些点很重要 http://www.adiannao.cn/dy ......
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TensorRT 模型加密杂谈

在大多数项目交付场景中，经常需要对部署模型进行加密。模型加密一方面可以防止泄密，一方面可以便于模型跟踪管理，防止混淆。 由于博主使用的部署模型多为TensorRT格式，这里以TensorRT模型为例，讲解如何对模型进行加密、解密以及推理加密模型。 ## 加密算法的选择和支持的库 [Crypto++] ......
杂谈 TensorRT 模型

avue-crud属性配置项参数笔记分享

Avue 是一个基于Element-plus低代码前端框架，它使用JSON 配置来生成页面，可以减少页面开发工作量，极大提升效率； 虽然Avue官网上面都有这些配置说明，但是如果刚开始接触不熟悉框架的话需要很久才找到自己需要的参数配置，为了方便自己今后查找使用，现将一些开发中常用的配置梳理在下 一、 ......
avue-crud 属性 参数 笔记 avue

动画原理

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原理 动画

ajax 跨域 如果在head里面加了参数需要在 nginx add_header 里面添加

server { listen 80; server_name yourdomain.com; location / { # 允许跨域请求 add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*'; add_header 'Access-Control-Allow-M ......
add_header 参数 header nginx ajax

- 推导分页的原理 - 使用分页类(器) - cookie和session的介绍、token - Django操作cookie - django操作session - CBV添加装饰器

推导分页原理 分页：当我们要展示的数据特别多的时候，一页展示不完，这个时候我们需要把要展示的数据分成多页展示 分页中需要的几个参数：1. 总数据有多少条2. 每页展示多少条数据(自己规定的20)3. 一共展示多少页4. 总页数 = 总数据量 / 每页展示多少条数据5. 当前第几页(前端传过去的) 总 ......
session cookie 原理 Django django

路由器原理（个人理解版）

# 路由器原理（个人理解版） ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3214078/202308/3214078-20230809164755558-1688125897.png) ### 以pc0与pc1通信为例 ：以下的pcx用x表示（pc0->0），路由器x ......
路由 路由器 原理 个人

基于Pair-wise和CrossEncoder训练单塔模型

基于RocketQA的CrossEncoder(交叉编码器)训练的单塔模型，该模型用于搜索的排序阶段，对召回的结果进行重新排序的作用。 ......
单塔 CrossEncoder Pair-wise 模型 Pair

python带参数装饰器的两种写法

装饰器是 Python 中非常有用的语法特性，可以用于包装或者修改函数的行为。有时候我们希望给装饰器添加参数，以便于在装饰器内部使用，那么这时候就需要使用带参数的装饰器。常用的两种带参数装饰器的写法如下： ### 1. 第一种装饰器带参数的写法： 在装饰器函数外层再套一个函数，用来接收和处理装饰器的 ......
写法 参数 python

camera2 传参流程以及hal添加自定义参数方法

camera2 传参流程以及hal添加自定义参数方法// 设置自动曝光模式 mPreviewBuilder.set(CaptureRequest.CONTROL_AF_MODE,CaptureRequest.CONTROL_AE_MODE_ON_AUTO_FLASH); /frameworks/ba ......
流程 参数 camera2 方法 camera

MyBatis Generator 学习记录

[TOC] ## 参考资料 - [官方文档](https://mybatis.org/generator/quickstart.html "官方文档") ## 什么是 MyBatis Generator ？ > MyBatis Generator 是 MyBatis 代码生成工具。 ## 运行 My ......
Generator MyBatis

推导分页的原理,分页类的使用,cookie和session的介绍(重要),Django操作cookie

## 推导分页的原理 ```python 分页：当我们要展示的数据特别多的时候，一页展示不完，这个时候我们需要把要展示的数据分成多页展示 分页中需要的几个参数： 1. 总数据有多少条 2. 每页展示多少条数据(自己规定的20) 3. 一共展示多少页 4. 总页数 = 总数据量 / 每页展示多少条数据 ......
cookie 原理 session Django
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