revit模型 过程 教程

Shell编程教程 - 字符串变量表达式

1. 字符串变量表达式基本比较示例脚本 - `string_comparison.sh`字符串长度检查示例脚本 - `string_length.sh`逻辑运算符连接表达式示例脚本 - `logical_operators.sh`2. 执行示例脚本3. 结论大树哥个人信息 本教程将向你介绍Shell ......
表达式 字符串 变量 字符 教程

Python教程(5)——Python的第一个程序

python的环境以及IDE都准备好之后,我们就可以开始Python之旅了。Python的第一个程序通常是打印输出"Hello, World!",非常简单。以下是一个示例: ```python print("Hello, World!") ``` # 运行python代码 首先必须明白python是 ......
Python 程序 教程

Node.js下载安装教程

一、下载安装包 1、百度网盘自提链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1Bbw895MtUgjlfZylPHCCxw 提取码:x89v 2、进入官网下载 https://nodejs.org/zh-cn/download/ 选择对应版本,我这里选的windows64位版本 二 ......
教程 Node js

MySQL之存储过程(循环)

MySQL之存储过程 变量 @@是系统变量 @是用户自定义的变量 系统变量 系统变量 是MySQL服务器提供,不是用户定义的,属于服务器层面。分为全局变量(GLOBAL)、会话变量(SESSION)。 查看系统变量 模板 SHOW [ SESSION | GLOBAL] VARIABLES ; -- ......
过程 MySQL

如何通过网关降低大模型的调用费用,并提升合规性

*作者:赵伟基(兆维)* 以 ChatGPT 为代表的 AIGC 技术为企业生产带来了巨大的变化,并在企业应用开发领域占据一席之地。AI 大模型凭借其强大的学习能力,可以帮助人们完成各种复杂的任务,例如帮助开发人员编写与调试代码、研究人员快速了解科研领域、营销人员撰写产品描述、设计人员设计新作品等等 ......
合规性 网关 模型 费用

很全面的 Docker 教程,从入门到精通

docker不是一个值得投入的领域,它解决的问题是Unix系统最初设计的一个疏忽。从一个不会用docker的小白,自己一步一步的摸索,中间也踩过许多坑。但任然,坚持从哪里跌倒就从哪里爬起来。不求感动自己,但求人生无悔。 1 容器简介1.1 什么是 Linux 容器1.2 容器不就是虚拟化吗1.3 容 ......
教程 Docker

pytorch深度学习基础模型

激活函数 作用 在网路的中间层,允许输出函数在不同的值上具有不同的斜率,这些不同斜率的部分可以近似任意函数。 在网络的最后一层,可以将线性运算的输出限制在指定范围内。 具有的性质 非线性:非线性允许整个网络可以近似更复杂的函数。 可微:可以通过梯度来更新。 至少有一个敏感区域:输入中,细微的改变对输 ......
深度 模型 pytorch 基础

MySQL之存储过程简单入门(crud)

存储过程 介绍 存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段 SQL 语句的集合,调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作,减少数据在数据库和应用服务器之间的传输,对于提高数据处理的效率是有好处的。 存储过程思想上很简单,就是数据库 SQL 语言层面的代码封装与重用。 特点 封装、复用。 可以接收 ......
过程 MySQL crud

CSS2.1规范笔记——10 视觉格式化模型细节

视觉格式化模型细节 包含块的定义 元素(生成的)盒的位置有时候是根据一个特定的矩形计算的,叫做元素的包含块(containing block)。元素包含块的定义如下: 元素 包含块 其为根元素。 其包含块是一个被称为初始包含块的矩形。对连续媒体,尺寸取自视口的尺寸,并且被固定在画布开始的位置;对于分 ......
模型 细节 视觉 格式 笔记

CSS2.1规范笔记——9.1 视觉格式化模型(视口和包含块)

视觉格式化模型 视觉格式化模型:对于可视化媒体,用户代理怎样处理文档树。在视觉格式化模型中,文档树中的每个元素根据其盒模型生成0或多个盒。这些盒的布局由以下因素控制: 盒尺寸与类型 定位方案(常规流、浮动与绝对定位) 文档树中元素间的关系 外部信息(例如视口大小、图片的固有尺寸等) 本章及下一章中定 ......
模型 视觉 格式 笔记 CSS2

超详细图文教程:3DS Max 中创建低多边形游戏长剑模型

按照本教程逐步创建一个低多边形剑模型,您可以在视频游戏、图形设计和插图项目中使用,同时快速学习 3Ds Max。 您将在本教程中学习的一些技能包括创建基本的 3D 形状、建模技术和准备纹理拓扑。 ......
多边形 长剑 模型 图文 教程

怪异盒模型

怪异盒模型 box-sizing:boeder-box 兼容 默认值 box-sizing:content-box 标准盒模型 标准盒模型的实际宽高计算 怪异盒模型的的计算 width (padding+border)+margin 怪异模式:再低版本ie中 文档类型的缺失 会触发怪异模式(怪异模式 ......
模型

SVN详细使用教程

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1690831345300618108&wfr=spider&for=pc 一、SVN的主要操作 SVN检出(SVN Checkout) SVN提交(上传 SVN Commit) SVN更新(下载 SVN Update ) 重新定位: ......
教程 SVN

字符视频转换器--不保留中间的转换过程

# -*- coding: utf-8 -*- import os import threading import time import tkinter from tkinter import TOP, LEFT, RIGHT, messagebox, filedialog, DISABLED, ......
转换器 字符 过程 视频

盒模型

bug :子元素 的margin-top 有时候会错误的传递给父元素 在父元素加上overflow:hidden;就可以解决这个问题 区分内边距和外边距通过背景颜色和外边框 solid 实线 dashed虚线 dotted点线 盒模型的实际宽度计算 外边距+边框+内边距+内容 边框和内边距都会吧盒子 ......
模型

new的执行过程

## 构造函数本身就是个函数,也可以不记这个名字。重要的是`new`这其中的过程 ```JS function fn(name,age){ this.name = name this.age = age } ``` 1.new fn(),创建一个对象 ```JS const obj = new fn ......
过程 new

golang 实现 RPC(远程过程调⽤实例)

golang 实现 RPC 前提概要,先了解几个概念,websocket简介 什么是websocket WebSocket是HTML5下一种新的协议(websocket协议本质上是一个基于tcp的协议)它实现了浏览器与服务器全双工通信,能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯的目的Websocke ......
实例 过程 golang RPC

一类特殊的 dp 模型--zhengjun

这类问题大概长这样: 求一个排列 $p_{1\sim n}$,最小(大)化如下值: $$ \sum\limits_{i=1}^{n-1}f(p_i,p_{i+1})\\ f(i,j)= \left\{ \begin{array}{**lr**} g(i)+h(j),ij \end{array} \r ......
zhengjun 模型 dp

Llama2开源大模型的新篇章以及在阿里云的实践

随着时间的推移,基于Llama2开源模型的应用预计将在国内如雨后春笋般涌现。这种趋势反映了从依赖外部技术向自主研发的转变,这不仅能满足我们特定的需求和目标,也能避免依赖外部技术的风险。因此,我们更期待看到优秀的、独立的、自主的大模型的出现,这将推动我们的AI技术的发展和进步。 ......
新篇 新篇章 模型 Llama2 Llama

VTK+OCC显示CAD模型

VTK是一款十分优秀的可视化套件,开源且功能强大,基本上可以满足有限元领域的全部可视化需求。遗憾的是,VTK不支持CAD模型(如igs、stp格式的模型)的显示。 在网上搜索后可以发现,在不花钱的情况下,想要显示和处理CAD模型,基本上都得使用OpenCasCade,即OCC。OCC有自己的可视化系 ......
模型 VTK OCC CAD

locust与jmeter测试过程及结果对比

JMeter和Locust都是强大的性能测试工具,各自拥有自己的优势和专注领域。JMeter提供了全面的功能和基于GUI的界面,适用于复杂的场景和非技术人员。相比之下,Locust采用了以代码为中心的方法,使开发人员可以创建灵活且易于维护的测试场景。 今天对同一系统的同一个测试场景,在本人电脑分别用 ......
过程 结果 locust jmeter

4.8 数值稳定性和模型初始化

1. 数值稳定性 当神经网络的层数变得越来越深时,容易出现梯度消失及梯度爆炸的问题。这是因为,输出对于某一层的一组参数的梯度是多个矩阵的乘积,并且越底部(浅层)的层,相乘的矩阵的数量就越多。梯度消失会导致参数更新过小,甚至梯度为0,网络无法训练。sigmoid函数容易导致梯度消失: 可以看到,当输入 ......
数值 稳定性 模型 4.8

一次 ChatGPT 的“调教”过程

在明确语境下,AI 是几乎可以完全取代知识层面的工作的,但它暂时还不适合做语境结合分析。这是人应当去发展的一项技能优势。 ......
过程 ChatGPT

iweb_shop在线搭建教程

# 1、测试环境配置 nginx1.22.x + php 5.6 + MySQL 5.7.x + 宝塔 + centos7.6 # 2、创建站点 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1678540/202307/1678540-20230721233856978 ......
iweb_shop 教程 iweb shop

Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择|附代码数据

全文下载:http://tecdat.cn/?p=22319 最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法(PLS)回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去 ......
乘法 变量 模型 代码 数据

arthas 使用教程

https://blog.csdn.net/qq_19524879/article/details/126116050 简介 Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具,动态跟踪Java代码;实时监控JVM状态,可以在不中断程序执行的情况下轻松完成JVM相关问题排查工作 。支持JDK 6+ ......
教程 arthas

Archlinux+Windows 双系统安装教程(UEFI)2023七月

# 前言 之前的随笔本人提到过等有时间后写一篇关于manjaro与windows双系统安装的教程,但由于“这样那样的原因”,本人已不再使用manjaro,本人已经切换到archlinux的环境下,故本次的教程将主角换成了archlinux。 ##你需要具备的一些素质 ###1.能够自主地阅读 *[官 ......
Archlinux Windows 教程 系统 2023

win10+python3.8+Anaconda3+cuda10.2+cudnn7.6+pytorch安装教程

>版本问题很重要,为了这个版本,真的吐血版!!! ### 其他链接 1.cuda10.2+cudnn7.6安装和测试的方法 2.彻底卸载 Anaconda 3.新建的虚拟环境总是在c盘怎么解决 ### 1.安装Anaconda3 >在Anaconda安装的过程中,比较容易出错的环节是环境变量的配置, ......
Anaconda3 Anaconda python3 pytorch 教程

MySQL(视图、事务、存储过程、函数、流程控制、索引)

一 视图(了解) 什么是视图 视图就是通过查询得到一张虚拟表,然后保存下来,下次可以直接使用 为什么要用视图 如果要频繁的操作一张虚拟表(拼表组成的),你就可以制作成视图,后续直接操作 视图其实也是一张表 如何操作 # 固定语法 create view # 具体操作 create view teac ......
视图 函数 索引 流程 事务

011 学习笔记--视图 + 存储过程

视图: 视图:是一种虚拟的表。视图中的数据在数据库中并不实际存在,行和列的数据来自自定义视图中查询使用的表,并且是在使用视图时动态生成的。 创建视图:create or replace view viewname as select 语句 [with[cascaded|local|check opt ......
视图 过程 笔记 011