revit模型 过程 教程
部署docker的过程/命令
在linux的ubuntu上安装docker参考如何在 Ubuntu 20.04 上安装和使用 Docker - 知乎 (zhihu.com) 配置： 防火墙、selinux、容器镜像加速器（如果软件镜像下载pull的慢，去阿里云的容器镜像服务配置镜像加速器）、网卡转发（在/etc/sysctl.d ......
Angular Google Charts教程_编程入门自学教程_菜鸟教程-免费教程分享
## 教程简介 Google Charts 是一个纯粹的基于JavaScript的图表库，旨在通过添加交互式图表功能来增强Web应用程序.它支持各种图表.在Chrome，Firefox，Safari，Internet Explorer(IE)等标准浏览器中使用SVG绘制图表.在传统的IE 6中，VM ......
如何更快的烹饪出美味的MOJO系列教程🔥之初识MOJO
# MOJO🔥基础入门 ## 一，什么叫TMD的MOJO🔥 Mojo是一种编程语言，它与Python一样易于使用，但具有C++和Rust的性能。此外，Mojo提供了利用整个Python库生态系统的能力。 Mojo 通过利用具有集成缓存、多线程和云分发技术的下一代编译器技术来实现这一壮举。此外，M ......
ESP32-CAM教程一：网页上显示摄像头数据
http://www.taodudu.cc/news/show-307154.html?action=onClick ESP32-CAM教程一：网页上显示摄像头数据 Arduino环境配置 首先需要下载Arduino IDE，可以去官网下（下载慢容易失败，不推荐），也可以在Arduino中文社区进行 ......
[Dapper.Lite] 使用教程
以MySQL数据库为例 # 一. 安装 NuGet搜索Dapper.Lite并安装最新版本。  NuGet搜索MySql ......
linux手动配置网卡 基本教程 学习分享，如有错误欢迎指出
首先下载ping工具 本人使用pinglnfoview 工具 一 ping 具体的网段里面的IP地址，查询自己想修改的ip地址是否被占用 判断某一个ip是否可以用， 同一网段不重复 （使用ping工具） 先查询具体的网段范围 在虚拟机里面在编辑选项里面点击虚拟网络编辑器 进去之后先点击1，后点击2 ......
Python中logger模块的使用教程
参考模块： https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-use-logging-in-python-3 logger是python的内置模块，用以输出代码运行过程中的运行情况，极大的方便了我们的debug过程。参考资料中列出了使用l ......
可执行文件的内存模型，变量的值是放在栈上还是放在堆上
作者：@古明地盆喜欢这篇文章的话，就点个关注吧，或者关注一下我的公众号也可以，会持续分享高质量Python文章，以及其它相关内容。：点击查看公众号 楔子 作为开发者，我们一辈子会经历很多工具、框架和语言，但是这些东西无论怎么变，底层逻辑都是不变的。所以今天我们就回头重新思考编程中那些耳熟能详却又似懂 ......
全网最详细的VMware虚拟机安装MacOS系统教程，没有之一！！！附全部资源
全网最详细的VMware虚拟机安装MacOS系统教程，没有之一！！！附全部资源 2023年04月29日 15:27815阅读 · 4喜欢 · 5评论 今夕德曦 粉丝：513文章：39 关注 一、准备工作 1.安装环境： 2.所需工具： 3.资源下载： 二、安装教程 三、优化 大部分Windows用户 ......
尚硅谷Java全套视频教程
下载地址：https://pan.baidu.com/s/1Kg7UUpO3wwALX6x28cWA7A，提取码：8op3 学习路线及下载导航：http://www.atguigu.com/download.shtml B站直达在线看：https://space.bilibili.com/30241 ......
强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法
# 强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法 # 1.强化学习基础知识点 智能体（agent）：智能体是强化学习算法的主体，它能够根据经验做出主观判断并执行动作，是整个智能系统的核心。 环境（environment）：智能体以外的一切统称为环 ......
SeaTunnel V2.3.1源码分析--zeta引擎启动过程分析
今天主要看SeaTunnel自研的数据同步引擎，叫Zeta。 首先，如果使用的是zeta引擎，那么第一步一定是运行bin/seatunnel-cluster.sh脚本，这个脚本就是启动zeta的服务端的。 打开seatunnel-cluster.sh看看，可以看到其实是去启动seatunnel-co ......
thinkphp安装使用教程
# 1.thinkphp介绍 thinkphp是php的开源框架，可以方便、快捷地开发web项目，项目运行在服务器上。 实际使用thinkphp开发web项目时，需要将项目部署在Linux服务器上，涉及php、mysql安装配置等，在学习thinkphp时，可以有两种方案 * 方案1：拥有实体服务器 ......
鱼眼相机成像模型
[toc] #1.针孔模型 普通光学镜头采用的是最简单的针孔投影模型,根据相似成像原理,针孔模型透视投影函数为  f ......
Flask 模型基础
Flask 模型 Flask默认并没有任何数据库操作的API 我们可以选择认可适合自己项目的数据库来使用 Flask中可以根据自己的选择用原声语句实现功能，也可以选择ORM（SQIAlchemy、MongoEngine） ORM Flask用过Model操作数据库，不管你数据库的类型是Mysql或者 ......
一次网络请求中的流量分发过程 | 京东云技术团队
简单的请求过程最实用，实用的请求过程最简单。用简单实用的搭配方式满足流量分发，不要随意搭配，增加系统的复杂性。 ......
OCR -- 文本检测 - 训练DB文字检测模型
PaddleOCR提供DB文本检测算法，支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网络，可以根据需要选择相应的配置文件，启动训练。
本节以icdar15数据集、MobileNetV3作为骨干网络的DB检测模型（即超轻量模型使用的配置）为例，介绍如何完成PaddleOCR中文字检测模... ......
MySQL之视图，索引，存储过程，触发器--实操
一.视图 什么是视图？ 视图是一个虚拟表，其内容由查询定义。 同真实的表一样，视图包含系列带有名称的列和行数据。 行和列数据来自定义视图的查询所引用的表，并且在引用视图时动态生成。 简单的来说视图是由select结果组成的表。 视图的出现其实优化了MySQL对用户权限的管理，我们在以前学的用户管理， ......
QLoRa：在消费级GPU上微调大型语言模型
大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。例如，650亿个参数模型需要超过780 Gb的GPU内存。这相当于10个A100 80gb的gpu。就算我们使用云服务器，花费的开销也不是所有人都能够承担的。 而QLoRa (Dettmers et al.， 2023)，只需使用一个A100 ......
扩散模型 - DDPM 优化
3 DDPM 的优化 3.1 参数优化 3.1.1 优化 βt 在 "Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models". 一文中，作者提出了多种优化 DDPM 的技巧。其中一种就是把 βt 的线性机制改为余弦机制。机制（schedule）函数的实现 ......
BookXnote的过程使用笔记
## 色彩心理学中关于记忆的部分 ### 1. 色调 | 记忆原理 | 记忆效率 色调分为冷色调和暖色调。色调对于人的情绪有不同的影响，暖色调更吸引人人的注意。冷色调调节人的精神状态。这两种色调都可以加深人的记忆力。 、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......
R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23681 最近我们被客户要求撰写关于线性混合效应的研究报告，包括一些图形和统计输出。 线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） ？ 线性混合模型（有时被称为 "多层次模型 ......
数据模型《实体联系模型》
1. 需求分析阶段：根据"软件需求规则说明书"生成 er模型 2. 概念结构阶段：根据"转换规则"把ER模型 转成关系模型 3.逻辑结构设计阶段： 根据"三范式"规则(要求) 把关系模型 转换成 基本表 实体-联系模型# 基本概念# 实体：实体是有别于其他对象的一个事物，比如人，教师，学生，课程，专 ......
模型推理 结果不一致
背景： 1、固定网络部分，微调另外一部分， 固定部分包含bn 2、网络的fix部分和训练部分封装到一个nn.Module中 3、训练过程有推理，在推理的时候Module切换到eval（），推理完Module又切换到train() 现象： 最原始现象是 模型训练完，加载训练完的模型，精度和训练最后的训 ......