revit模型 过程 教程
白话机器学习笔记（三）评估模型
# 模型评估 在进行回归和分类时，为了进行预测，我们定义了函数$f_\theta(x)$，然后根据训练数据求出了函数的参数$\theta$。 如何预测函数$f_\theta(x)$的精度？看它能否很好的拟合训练数据？  { super(); this.state = {sh ......
记录Arthas在一次性能调优过程中实践
背景 使用jmeter对系统进行压力测试，该业务流程请求大致调用：jmeter压力机 ——> A系统 ——> B系统 ——> A系统. A 系统作为基础平台，请求先到A系统，然后转到具体的B业务系统，B接口逻辑中需要调用A系统查询基础数据。 问题描述 当使用高并发访问系统时，整个系统卡住，A系统和B ......
「支持M1」SnapGene 5 Mac破解版 附SnapGene 5 破解安装教程
SnapGene for Mac是一款专业的分子生物学软件，它提供了直观易用的界面和广泛的功能，可以帮助用户更好地设计、模拟和分析DNA序列。SnapGene for Mac适用于各种分子生物学应用，包括基因克隆、PCR、限制性酶消化、DNA序列编辑和分析等。 下载：SnapGene 5 Mac破解 ......
Macos软件推荐：AlDente Pro for Mac破解版 完美兼容M1 附AlDente Pro 安装教程
AlDente Pro是一款适用于Mac操作系统的小工具，可以帮助您限制电池充电量以延长电池寿命。通常情况下，电池在充满的状态下会继续接受电源充电，这可能会导致电池寿命缩短。使用AlDente Pro，您可以设置电池只充到特定的充电水平，例如80％或90％，从而减少对电池的压力，延长其使用寿命。 软 ......
通过任意脚本调用django的模型类
通过任意脚本调用django的模型类 ## 需求： 我想通过任意脚本，调用django的模型类，查询一下数据库的信息，或者新增数据库数据，而不需要通过启动django项目或者使用`python manage.py shell`这种方式来运行 ## 解决办法 脚本中添加django项目的路径到sys. ......
软件研发过程中不可或缺的智能研发管理平台
远光天骏智能研发管理平台能为企业提供需求管理，需求分析，用例设计，故事迭代，测试计划，编译部署，质量管控，精益度量的一站式协同研发服务，帮助企业规范化研发过程，大幅提升研发效率和质量，持续提高企业IT运营能力。 从“软件工程”这一名称诞生以来，“质量”和“效率”就是它的目标。为了更好地实现这一目标， ......
大语言模型一览
Model作者Size类型开源？ LLaMa Meta AI 7B-65B Decoder open OPT Meta AI 125M-175B Decoder open T5 Google 220M-11B Encoder-Decoder open mT5 Google 235M-13B Enco ......
Django-4.2博客开发教程:需求分析并确定数据表（四）
前三步已经完成了一个初步流程，从创建项目》应用》数据迁移》访问首页。以下是我整理的基本流程，接下来一步一步完成整个项目。 １.我们的需求： 博客的功能主要分为：网站首页、文章分类、文章内容、图片、文章推荐、文章排行、热门推荐、文章搜索 等～ 1、网站首页：首页是整个网站的主界面，也是网站总入口，需要 ......
【实战技能】基于硬件垂直消隐的多缓冲技术在LVGL, emWin，GUIX和TouchGFX应用，含视频教程
原贴地址：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=120114 这两天研究了下LVGL的持单缓冲，双缓冲和配合硬件消隐的双缓冲的实现（已经分享V5，V6和V7开发板的程序模板），特别是这个整屏缓冲方案，这几款GUI的实现基本是一样的，所以 ......
渗透测试报告编写详细教程
一、准备工作 在编写渗透测试报告之前，需要进行一些准备工作，主要包括以下几个方面：1.确定报告的目标和受众在编写渗透测试报告之前，需要明确报告的目标和受众。目标是指报告的主要内容和要解决的问题，受众是指报告的读者和使用者。根据不同的目标和受众，需要采用不同的语言和表达方式。2.整理测试数据和分析结果 ......
SecureBootEncodeUEFI 是一个操作系统启动过程中的安全功能，用于验证操作系统和驱动程序的签名，确保它们是由受信任的发行商发布并没有遭到篡改。这种技术可以防止恶意软件在系统启动时运行，并提供额外的安全层
SecureBootEncodeUEFI 是一个操作系统启动过程中的安全功能，用于验证操作系统和驱动程序的签名，确保它们是由受信任的发行商发布并没有遭到篡改。这种技术可以防止恶意软件在系统启动时运行，并提供额外的安全层。 SecureBootEncodeUEFI 通常在计算机的 UEFI（统一扩展固 ......
大语言模型的预训练4：指示学习Instruction Learning详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别
# 大语言模型的预训练[4]：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 # 1.指示学习的定义 Instruct ......
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解 ......
超详细的 pytest 教程 (三) 之前后置方法和 fixture 机制
这一篇文章专门给大家讲解pytest中关于用例执行的前后置步骤处理,pytest中用例执行的前后置处理既可以通过测试夹具(fixtrue)来实现，也可以通过xunit 风格的前后置方法来实现。接下来我们一起看看如何具体使用。 一、xunit风格的前后置方法 1、函数用例的前后置方法 在模块中以函数形 ......
超详细的 pytest 教程 (二) 之测试报告篇
这个章节主要给大家介绍pytest如何集成测试报告。pytest本身是没有生成测试报告的功能，但是pytest中有很多插件，我们可以通过插件来生成测试报告。下面会给大家介绍两个生成报告的方式。一个是生成html报告，一个是集成allure报告平台来展示测试报告。 一、生成HTML报告 1.1、安装插 ......
超详细的 pytest 教程（一）使用入门篇
前言 pytest到目前为止还没有翻译的比较好全面的使用文档，很多英文不太好的小伙伴，在学习时看英文文档还是很吃力。本来去年就计划写pytest详细的使用文档的，由于时间关系一直搁置，直到今天才开始写。本文是第一篇，主要介绍pytest的入门使用，后续会分篇针对pytest中的各个功能出详细的使用教 ......
[转] C# SuperSocket 手把手教你入门 傻瓜教程 7~8
7（自定义CommandLineProtocol 命令行协议） 目录 一、前言 二、创建一个自定义命令行协议的工程项目 三、安装SuperSocket和SuperSocket.Engine 1、进入【管理NuGet程序包】 2、安装SuperSocket 3、安装SuperSocket.Engine ......
[转] C# SuperSocket 手把手教你入门 傻瓜教程 5~6
5（探索自定义AppServer、AppSession，Conmmand，用配置文件App.comfig启动服务器） 目录 一、为什么要使用自定义类AppServer、AppSession，Conmmand 二、为什么要通过配置文件App.comfig启动服务器 三、创建工程项目 四、下载Super ......
[转] SuperSocket 手把手教你入门 傻瓜教程
1（服务器单向接收客户端发送数据） 目录 一、SuperSocket 简介 二、Socket调试工具 SocketTool 三、移植C# SuperSocket 简介 四、移植 五、验证 致谢： 我是一名单片机嵌入式软件开发工程师，之前从来没有接触过PC端的编程工作，只是这二年由于工程项目有需求，因 ......
Excel数据分析教程_编程入门自学教程_菜鸟教程-免费教程分享
## 教程简介 [Excel数据分析入门教程](https://www.itbaoku.cn/tutorial/excel_data_analysis-index.html) - 从基本到高级概念的简单步骤了解Excel数据分析，其中包括概述，流程，Excel数据分析概述，使用范围名称，表格，使用文 ......
面向AI编程：探索可视化分析模型
大规模语言模型 (LLM) 拥有大量的数据来源，能针对用户提出的问题提供不同形式的回答，但其回答形式仅限于“文本”。尽管文本内容清晰，但在包含复杂逻辑或需要向外展示的场景下，文本表达存在局限性。可以想象，将“文本” 转换为“可视化” 分析模型甚至UI界面将具有更出色的效果。本文将汇总关于这种场景的探... ......
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 ......
大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解
大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解 ......
基于gitflow的通用分支管理模型
TRANSLATE with x English Arabic Hebrew Polish Bulgarian Hindi Portuguese Catalan Hmong Daw Romanian Chinese Simplified Hungarian Russian Chinese Tradi ......
R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollersl ......
向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24365 最近我们被客户要求撰写关于向量自回归（VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 var对象指定了p阶平稳的多变量向量自回归模型（VAR(p)）模型的函数形式并存储了参数值 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ......
提取并下载谷歌应用商店软件（Google Play APK download）教程
参考：https://www.bilibili.com/read/cv12761045 接进到下面任意一个网站中，搜索想要下载的应用即可。 (0) https://google-play.en.uptodown.com/android[推荐] （1）apkpure https://apkpure.c ......