revit模型 过程 教程

ZTIGather.wsf 是 MDT (Microsoft Deployment Toolkit) 中的一个 VBScript 脚本,用于在部署过程中收集有关目标计算机硬件和软件环境的信息,并将这些信息记录在日志文件中

ZTIGather.wsf 是 MDT (Microsoft Deployment Toolkit) 中的一个 VBScript 脚本,用于在部署过程中收集有关目标计算机硬件和软件环境的信息,并将这些信息记录在日志文件中。下面列出了一些常见的 ZTIGather.wsf 命令和其作用: /?: 显示 ......
信息 脚本 Deployment ZTIGather Microsoft

基于Django的简易博客系统教程

## 1. 安装Django 在命令行中输入以下命令安装Django ```shell pip install django ``` ## 2. 创建Django项目 在命令行中输入以下命令创建一个名为myblog的Django项目 ```shell django-admin startprojec ......
简易 教程 Django 系统 博客

Midjourney|文心一格prompt教程[进阶篇]:Midjourney Prompt 高级参数、各版本差异、官方提供常见问题

# Midjourney|文心一格prompt教程[进阶篇]:Midjourney Prompt 高级参数、各版本差异、官方提供常见问题 # 1.Midjourney Prompt 高级参数 ## Quality 图片质量是另一个我比较常用的属性,首先需要注意这个参数并不影响分辨率,并不改变分辨率, ......
Midjourney 文心 常见问题 差异 常见

2023 科目三考试技巧图解教程 All In One

2023 科目三考试技巧图解教程 All In One 上车准备 模拟灯光 超车 变道 加速 掉头 学校/公交站停车 紧急情况处置 ......
考试技巧 科目 技巧 教程 2023

使用Requests模块进行微博爬虫教程【网络请求分析文档】

[TOC] ### 写在前面 - 该文档是某课程实验需要而整理的,各个接口分析仅凭我个人理解,各个参数以及数据的含义也只是我个人的推测,如有错误的地方,欢迎在评论区或私信指正。 - 使用`Python`对微博进行爬虫的方法有很多,Github上也有很多大神做好的爬虫程序可以拆箱即用。做这个接口分析只 ......
爬虫 模块 Requests 文档 教程

Revit二次开发实战03(事务Transaction)

Revit二次开发实战 事务必须首先要启动Start,操作完成后提交事务Commit,如果执行异常,则要执行回滚操作RollBack; 可以通过GetStatus获取事务的当前状态,根据事务状态决定程序的走向; 事务Transaction是非托管对象,必须手动释放Dispose,或者放到using代 ......
Transaction 实战 事务 Revit

微博官方API使用教程【全流程教学】

[TOC](微博官方API使用方法【全流程教学】) # 微博开发者身份认证 访问[微博开放平台](https://open.weibo.com/),登录自己微博账号,登录之后首先需要完善开发者的基本信息。 ![完善基本信息](https://img-blog.csdnimg.cn/a13cb8145 ......
流程 教学 教程 官方 API

Revit二次开发实战02(选择对象Selection)

Revit二次开发实战 Selection主要用于和用户交互,通过用户的选择,设置操作对象,以便进行处理; Selection属于界面操作的范畴,因此位于UIDocument类下面,而不是Document类下面; 可以选择一个对象、多个对象、选择点、选择矩形框、框选多个对象等; 通过过滤器可以提供一 ......
实战 Selection 对象 Revit

【中间件】通过 docker-compose 快速部署 Zookeeper 保姆级教程

[TOC] ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1601821/202305/1601821-20230520172026914-1384604878.png) ## 一、概述 Zookeeper是一个开源的分布式协调服务中间件,它提供了一种分布式数据管理服务, ......

Three加载3D模型贴图

# Three加载3D模型贴图 ## 准备阶段 1. 3D模型 2. three 库文件 3. 纹理图片 ## 相关资料 - 官方开发文档: https://threejs.org/docs - 官网编辑3D模型:https://threejs.org/editor/ 可以在这里创建一个3D模型导出 ......
模型 贴图 Three

6G显存玩转130亿参数大模型,仅需13行命令,RTX2060用户发来贺电

前言 Meta的大语言模型LLaMA 13B,现在用2060就能跑了~ 本文转载自量子位 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、 ......
贺电 显存 仅需 模型 命令

Revit二次开发实战

Revit二次开发实战 第一个程序 RevitHello插件 安装Revit2019并注册 安装、注册教程百度一下; 安装VS2019 Community 安装教程百度一下; 安装两个Revit插件 RevitLookup和AddInManager; AddInManager.dll、Autodes ......
实战 Revit

关于同时运行多个tensorflow模型时线程创建失败

## OpenMP: "libgomp: Thread creation failed: Resource temporarily unavailable" when code run as regular user 这几天在跑代码的时候,因为模型需要调参,方便起见打算同时运行25个程序。但是在使用 ......
线程 tensorflow 模型 多个 同时

IDEA 2021.3.3最新激活破解教程(可激活至2099年,亲测有效)20230520

1、Windows 系统,点击运行 install-current-user.vbs 脚本,为当前用户安装破解补丁 ja-netfilter-all\scripts\install-current-user.vbs运行此补丁大约花费几秒钟,点击 确定,等待 Done 完成提示框出现,到这里,表示补丁 ......
激活 20230520 教程 IDEA 2021

Revit二次开发 知识点总结(表格)

Revit二次开发 知识点总结(表格) 宏Macro 概述 宏是一种程序,用来实现重复任务的自动化; 宏可以执行一系列预定义的步骤,从而完成特定任务; 模块是对宏的分组;实际上是一个编程项目; 应用程序级的宏:可以在任何文档中使用,可以自行运行;可以独立于Revit运行; 可以向Revit添加工具; ......
知识点 表格 知识 Revit

应用系统项目开发过程总结

一 调研阶段 a. 需求调研:在项目开始之前,需要对目标用户进行调查,了解他们的需求和期望。这包括与潜在用户进行访谈、收集反馈和数据分析等。 b. 环境调研:目前系统功能,版本,技术类型,接口情况,网络环境,系统环境 c. 技术调研:预期本项目涉及到的新技术,安排人开始熟悉引入 d. 开发环境准备: ......

[RapidOCRWeb] 桌面版使用教程

#### 引言 - 说明:桌面版指的是可以直接解压,双击即可运行的版本。 - 通俗来说,对`rapidocr_web`做了打包,将相关依赖全部放到一个zip包中,不需要本地有额外的环境,降低使用门槛。 - 下面会以Windows版为例,作简要说明。 - 详情参见:[RapidOCR Web](htt ......
RapidOCRWeb 桌面 教程

LLM探索:环境搭建与模型本地部署

## 前言 最近一直在炼丹(搞AIGC这块),突然发现业务代码都索然无味了… 上次发了篇AI画图的文章,ChatGPT虽然没法自己部署,但现在开源的LLM还是不少的,只要有一块差不多的显卡,要搞个LLM本地部署还是没问题的。 本文将介绍这以下两个国产开源LLM的本地部署 - ChatGLM-6B - ......
模型 环境 LLM

python中docx包的安装过程

## 第一步:打开Aanaconda Prompt ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3037541/202305/3037541-20230520104226337-246042115.png) ## 第二步:在页面中输入命令conda insta ......
过程 python docx

记录一次windows mysql5.7安装失败的过程

首先下载mysql安装包 windows版本 https://dev.mysql.com/downloads/installer/ 接着 在执行安装mysql msi安装包最后一步的时候,显示 Failed to start service MySQL57. 只有在任务处于完成状态(RanToCom ......
过程 windows mysql5 mysql

记一次 Oracle 下的 SQL 优化过程

# 1. 介绍 事情是这样的,UAT 环境的测试小伙伴向我扔来一个小 bug,说是一个放大镜的查询很慢,转几分钟才出数据,我立马上开发环境试了一下,很快啊我说😏,放大镜的数据立马就出来了,然后我登录 UAT 环境一看,诶是有些慢😕 ,于是开始了我的排查之旅... # 2. 过程 首先我立马拿到了 ......
过程 Oracle SQL

在开发过程中使用git rebase还是git merge,优缺点分别是什么?

前言 在开发过程中,git rebase 和 git merge 都是常见的代码版本管理工具。它们都能够将分支合并到主分支,并且都有各自的优缺点。 git merge git merge 是一种将两个或多个分支合并的方法。它的优点是简单、直观且非常容易使用。使用 git merge 执行合并操作会生 ......
优缺点 git 过程 还是 rebase

PLSQL窗口卡死、过程/函数无法打开

问题:在PLSQL操作中,可能会遇到正在进行的会话窗口(SQL窗口、TEST窗口、编译窗口等)突然卡死,无法操作,尤其是过程等测试窗口,在调试执行中可能就会卡死,又无法中止。甚至有些情况有些函数,过程想打开也无法打开。 处理方法:数据库对象可能是正在某个进程运行中,需要查询并并手动杀掉进程。 (1) ......
函数 过程 PLSQL

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=24141 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好处等 ......
线性 模型 工人 工资 语言

Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?以及不同人口统计学变量的类别,拖欠还款的概率如何变化? 有25个变量: ID:  ......
信贷 Adaboost 模型 森林 XGBoost

R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处:拓端数据部落公众号 人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前,我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......

双向全桥LLC谐振变换器(CLLLC)型拓扑,下面是仿真模型图,谐振频率下正向运行波形图,反向运行波形图。

双向全桥LLC谐振变换器(CLLLC)型拓扑,下面是仿真模型图,谐振频率下正向运行波形图,反向运行波形图。联系爽快者送对应的文献。看清仿真图是开环的ID:8849671264080436 ......
谐振 波形 拓扑 双向 频率

粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测 PSO-ELM优化算法预测模型。 E

粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测PSO-ELM优化算法预测模型。ELM模型在训练之前可以随机产生ω和b, 只需要确定隐含层神经元个数及隐含层神经元激活函数, 即可实现ELM预测模型的构建。在ELM模型的构建中, 只需确定初始ω和b, 而无需复杂的参数设置, 具有学习速度快、泛化性能好等优点 ......
学习机 粒子 算法 模型 极限

百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inference 模型推理

Paddle Inference 模型推理流程 分别介绍文字检测、方向分类器和文字识别3个模型,基于Paddle Inference的推理过程。 使用whl包预测推理 whl 格式本质上是一个压缩包,里面包含了py文件,以及经过编译的pyd文件 为了更加方便快速体验OCR文本检测与识别模型,Padd ......
PaddlePaddle Inference 模型 PP-OCRv 文字

基于前景和背景的图像分割,流行排序模型 MATLAB代码 将图像像素

基于前景和背景的图像分割,流行排序模型MATLAB代码将图像像素分为前景类和背景类。基于图的流形排序模型的交互式图像分割框架,该模型是一种基于图的半监督学习技术,可以根据输入数据显示的内在结构学习非常光滑的函数。通过克服传统模型中图构造的两个核心问题:图的结构和图的边缘权值,改进了最终的分割结果。 ......
图像 像素 前景 模型 背景