revit模型 过程 教程

yum换镜像和源 CentOS 已经停止维护的问题。2020 年 12 月 8 号，CentOS 官方宣布了停止维护 CentOS Linux 的计划，并推出了 CentOS Stream 项目，CentOS Linux 8 作为 RHEL 8 的复刻版本，生命周期缩短，于 2021 年 12 月 ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到 ......

在讲解指令译码之前，我们首先需要了解指令，如下图所示，ARM、MIPS、RISCV-v指令集同属于RISC指令集（精简指令集），特别注意的是，相同的一条指令在不同的ISA中译码得到的结果是不同的，这也很好理解，比如“nihao”在拼音中可以翻译为“你好”，就是打招呼的意思，但在英文中这甚至不是一个单 ......

题目： 使用LoadRunner自带的测试项目--航班订票管理系统WebTours，网站地址为：http://127.0.0.1:1080/WebTours/ (用户名为jojo，密码为bean),完成性能测试，要求： 1、 虚拟用户为10； 2、 每隔15s启动2个Vusers； 3、 运行时间为 ......

训练的过程，就是求三个矩阵的过程 初始概率矩阵 转移概率矩阵 发射矩阵 每个字有4种可能性，上图中有7个字，就是 4^7 种可能性 维特比算法，从众多路径中，挑出最优的那条，他和隐马尔可夫没有强关联 初始概率矩阵 根据频率得到概率 今天 天气 真 不错。 麻辣肥牛 好吃 ！ 我 喜欢 吃 好吃 的！ ......

1、扩散模型基本原理： 扩散模型包括两个步骤： 固定的（或预设的）前向扩散过程q：该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ：训练一个神经网络，从纯噪音开始逐渐去噪，直到得到一个真实图像 。 正向过程首先，对于一张原始图片，我们给加一个高斯噪声，图片由 ......

微调定制化的大型语言模型需要投入大量时间和精力，但掌握恰当的微调方法和技巧能显著提高效率。比如用LoRa（LLM的低秩适配Low-Rank Adaptation）微调大模型，能够利用少量显卡和时间对大模型进行微调，降低成本。 ......

向量数据库很多，先试试milvus。 1、安装：通过docker pull没搞定。使用官网的docker-compose搞定了。 2、运行：需要启动3个容器： docker start milvus-etcd docker start milvus-minio docker start milvus ......

BMES => B:词语开始、M：词语中间、E：词语结束、S:单独成词 并非所有中文任务都需要分词 语料库 每行是一篇“文章” 每篇文章用空格分开 语料库的准确性，严重影响分词结果 理论上，语料库越大越好 每个字都有一个标识（隐藏状态），可以根据语料库得到所有标识 中文分词就是为了得到状态 麻 辣 ......

1.rvseed_defines.v（定义了一些参数，没有实际意义） 该文件定义了一些基本参数，在后续的代码中都会调用该文件 // simulation clock period `define SIM_PERIOD 20 // 20ns -> 50MHz // processor `define ......

riscv实际上是一种ISA的指令集，而处理器的设计的基本结构是不变的（如下所示），其区别在于所选用的指令集的类型，一般有ARM、RISCV、MIPS等，采用了不同的引擎，那么车的外观、系统等也会随之发生变化。 采用RISCV，是因为它简洁、开源、明了，确定处理器设计的指令集后，我们还要对其进行硬件 ......

​ 混淆： 针对项目代码，代码混淆通常将代码中的各种元素（变量、函数、类名等）改为无意义的名字，使得阅读的人无法通过名称猜测其用途，增大反编译者的理解难度。 虽然代码混淆可以提高反编译的门槛，但是对开发者本身也增大了调试除错的难度。开发人员通常需要保留原始未混淆代码用于调试。 操作时机：项目打包时的 ......

随着互联网的快速发展，网络数据已经成为人们获取信息的重要来源。而爬虫技术作为获取网络数据的重要手段，越来越受到人们的关注。在众多编程语言中，Python因其易学易用、库丰富、社区活跃等优势，成为爬虫开发的首选。本文将带你走进Python爬虫的世界，让你从入门到进阶，掌握这门技术。 ......

自注意力机制、位置编码和激活函数共同提高了模型对序列数据中重要信息的关注程度。通过自注意力机制，模型可以自动学会为序列中的关键部分分配更高的权重…… ......

影像简介 Cesium加载大的虚拟地球默认是有影像的，如图： 默认使用的影像是 “Bing Maps Aerial”： 影像提供者 ImageryProvider 除了途中列出的一些影像，开发者可以通过Cesium中的ImagerProvider影像提供者类创建所需的影像，Cesium中提供了很多种 ......

本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......

安装google的usb devices驱动即可 下载地址：https://developer.android.com/studio/run/win-usb?hl=zh-cn 安装教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366904302 核心步骤 设备管理器 其他设备 -> ......

chatGPT GPT4.0，Midjourney绘画，相信对大家应该不感到陌生吧？简单来说，GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能，会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以和用户进行创作交流。 然而，GPT-4对普通用户来说都是需要额外付费才可以使用。所以今天小编就整理一个真正免费的A ......

2023-12-13 在安装了tinyriscv的工具链之后，本想着说去看那个技术文档，但是那个技术文档只是相当于一个“使用手册”，而不是技术教程，所以说还是得去补一补计组的知识。 前几天买了本riscv的书，想配合着b站的计组教程刷一刷，但是几天了书还在路上，万幸的是在b站看到了Rong晔大佬的r ......

JavaScript JS是一门弱类型的语言，变量的数据类型由后面的赋值的类型决定。 ==是等于，做简单的字面值的比较； 是全等于，除了做字面值的比较外，还会比较两个变量的数据类型。 var a = "12"; var b = 12; a==b;//true a b;//false 在JavaScr ......

概述 本次项目以SpringMVC为主，使用Maven和themleaf，themleaf是一种模板引擎，主要用来编写动态页面。 MVC概念 MVC是一种软件架构的思想，将软件按照模型、视图、控制器来划分。 M：Model，模型层，指工程中的JavaBean，作用是处理数据。JavaBean分为两类 ......

入门 使用Maven引入Spring6基础依赖环境： <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-context</artifactId> <version>6.0.2</ ......

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ （一）识别背景/目的 第十八届全国大学生智能汽车竞赛室外 ROS 无人车赛（高教组） 无人车在室外运行中， 需要探索未知环境， 识别障碍物， 停车标志牌、红绿灯等标志物。 比赛场地为不规则环形场地， 由红蓝两色锥桶搭建而成 ......

【教程】Ipa Guard为iOS应用提供免费加密混淆方案 概述：使用ios加固工具对ios代码保护，保护ios项目中的核心代码， #ipagurd年终大促·百厂联动暖冬特惠，超多软控件立享惊喜优惠>> ​ 简介 iOS加固保护是直接针对ios ipa二进制文件的保护技术，可以对iOS APP中的可 ......

在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......

原文链接：https://blog.csdn.net/w1163401315/article/details/125144064 遇到了就记录下吧。 1、问题win7 安装Microsoft.NET Framework 4.5，安装过程中提示：安尚未成功，根据当前系统时钟或签名文件中的时间戳验证时要 ......

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，... ......

洛伦兹方程用于生成y变量的图。这是对三种y初始条件敏感依赖的一个例子。 1.洛伦兹吸引子的y敏感依赖的着色图 input: % 洛伦兹方程用于生成y变量的图。x和z的初始条件保持不变，但y的初始条件在1.001、1.0001和1.00001之间变化 % 定义洛伦兹方程 sigma = 16; bet ......

双摆杆运动模型。初始条件的微小差异，会导致千差万别的运动现象，这是混沌理论重要体现。主要考虑初始条件有两摆杆长度、质量、初始摆杆角度、重力加速度。 input: % 参数定义 L1 = 1; % 第一根摆长 L2 = 0.5; % 第二根摆长 m1 = 1; % 第一根摆质量 m2 = 0.5; % ......

1：安装Nvidia显卡驱动、cuda和cuDNN 1.1下载安装Navida显卡驱动 NAVIDIA驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx 下载完成后，在CMD中输入 nvidia-smi 验证是否安装成功 如果有错误 2：下载CUDA（本 ......