generative模型 原理 参数
三维模型3DTile格式轻量化压缩模型变形浅析
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，... ......
浅析三维模型3DTile格式轻量化处理常见问题与处理措施
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，... ......
pydantic学习与使用-16.ORM 模型 orm_mode
前言 pydantic 一般是把传入的键值对，转成pydantic 对象. 我们希望将一个自定义的类对象，转成pydantic 模型，需在Config类中，设置属性orm_mode = True。开启from_orm()方法的使用 开启orm_mode pydantic 的 orm 模型默认是关闭的 ......
Doris数据模型简单介绍
一、基本概念 在 Doris 中，数据以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。 一张表包括行（Row）和列（Column）。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。Column 可以分为两大类：Key 和 Value。Doris的key列是建表语句中指定的列，建表语句 ......
vue--day83---路由的params参数
1. 配置路由，声明接收params参数 ```js { path:'/home', component:Home, children:[ { path:'news', component:News }, { component:Message, children:[ { name:'xiangqi ......
vue--day81---路由的query参数
1. router/index.js //该文件专门用于创建整个应用的路由器 import VueRouter from "vue-router" import About from '../pages/About' import Home from '../pages/Home' import N ......
【专题】2023中国人工智能成熟度模型报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33624 自2022年年末以来，人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速，预测数据显示，到2030年，AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年，国内主要厂商也相继推出自研的大语言模型 ......
【专题】人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33624 自2022年年末以来，人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速，预测数据显示，到2030年，AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年，国内主要厂商也相继推出自研的大语言模型 ......
jenkins05-参数化pipeline
参数化pipeline：是指可以通过传参来决定pipeline的行为。参数化让写pipeline就像写函数，而函数意味着可重用、更抽象。所以，通常使用参数化pipeline来实现一些通用的pipeline。 1 # # ......
如何理解Spring Boot中的Starters，以及Starter的工作原理
如何理解Spring Boot中的Starters Starters可以理解为启动器，你可以一站式集成 Spring 及其他技术，而不需要到处找示例代码和依赖包。如你想使用 Spring JPA 访问数据库，只要加入 spring-boot-starter-data-jpa 启动器依赖就能使用了。 ......
SpringMVC 工作原理了解吗?
request发送给dispatcherservlet dispa~根据handlermapping找到handlerAdapter handlerAdapter调用handler处理，返回modelandview给dispa~ dispa将modelandview发送给视图解析器解析为逻辑view ......
函数的参数
函数参数的两大类 形参 函数在'定义阶段'括号中定义的'变量名'就是形式参数，简称'形参' def index(a, b): pass # a,b 就是形参 实参 实际参数 函数在'调用阶段'括号中写的'变量值'就是实际参数，简称'实参' def index(a, b): pass index(1, ......
Bypass：URL非法参数名产生的绕过问题
测试 测试demo： <?php highlight_file(__FILE__); error_reporting(0); $var = $_REQUEST["mo chu."]; var_dump($_REQUEST); echo "PHP-Version:".phpversion()."<br ......
Llama2-Chinese项目：1-项目介绍和模型推理
Atom-7B与Llama2间的关系：Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢？因为原子生万物，Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型，如下所示： FlagAlpha/Atom-7BFlagAlpha/Llama2 ......
R语言时变面板平滑转换回归模型TV-PSTR分析债务水平对投资的影响|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21506 最近我们被客户要求撰写关于TV-PSTR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，当采用两种状态时，单转换函数PSTR模型具有两个变量： 我们的经验方法的基础包括评估N个国家的资本流动性。相应的模型定义如下： 其中，Iit是第i ......
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： ● ......
工业镜头篇之镜头参数
目录镜头实物分辨率反差MTF曲线靶面尺寸几何像差简单选项参考资料 镜头实物 分辨率 镜头的分辨率是指单位毫米内能够分辨开的黑白相间的条纹对数，如下图所示： 注：目前的工业镜头的分辨率主要用适用于多大的像素来表示，比如500万像素的相机要配500万像素的镜头。 反差 反差也可称为对比度，计算方法如下： ......
内部转载:BLE中的连接参数更新
一、连接参数说明 1、连接事件(Connection Event)和连接间隔(Connection Interval) 连接事件是指主设备和从设备之间相互发送数据包的过程。每个连接事件都是由Master发起包，再由Slave回复。主设备和从设备可以在一个连接事件中发送多个包。主设备和从设备都有一个1 ......
岩土振动仪器：振弦采集仪的工作原理及应用范围
岩土振动仪器：河北稳控科技振弦采集仪的工作原理及应用范围 岩土振动仪器是研究岩土工程领域中振动特性的重要工具。振弦采集仪是岩土振动仪器中的一种，它是一种基于振弦理论的振动传感器，可以用来测量岩土地基中的振动特性。下面我们将详细介绍振弦采集仪的应用说明。 一、振弦采集仪的工作原理 振弦采集仪的工作原理 ......
操作系统原理（1）---操作系统的定义、功能、特征
一、操作系统的定义 操作系统 （Operat ing System , OS ）是计算机系统中最基本的系统软件。它控制和管理整个计算机系统的硬件和软件，合理地组织调度计算机的工作和资源的分配，以提供用户和其他软件方便的接口和环境。 二、操作系统的功能与目标 1.管理系统的软硬件资源： 处理机管理 存 ......
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 ......
机器学习算法原理实现——kmeans聚类算法
kmeans算法原理和步骤 K-means是一种常用的聚类方法，它将数据划分为K个相似的簇，其中每个簇的中心为该簇内所有数据点的均值。以下是K-means的基本原理和步骤： 原理： K-means基于一个简单的想法：相似的数据点应该在空间中彼此靠近，并且可以通过计算每个点到各个簇中心的距离来找到这些 ......
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 ......
机器学习算法原理实现——神经网络反向传播，链式求导核心
记得先看之前的梯度下降文章！ 链式求导的核心来了，就高中数学知识： 代码实现： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Sigmoid 激活函数及其导数 def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(- ......
HashMap实现原理
HashMap的数组结构 底层使用hash表数据结构，即数组和链表或红黑树 1，当我们往HashMap中put元素时，利用key的hashcode重新计算出当前对象的元素在数组中的下标 2，储存时，如果出现hash值相同的key，会有两种情况 a.如果key相同，则覆盖原始值 比入第一次存储的key ......