revit模型 过程 教程
如何使用JMeter测试https请求？800字教程包教包会！
HTTP与HTTPS略有不同，所以第一次使用JMeter测试https请求时遇到了问题，百度一番后找到解决方法：加载证书。 下面内容主要记录这次操作，便于后续参考： 操作浏览器：谷歌 （1）下载被测网站证书，点击安全锁，选择安全证书 （2）查看证书的详细信息，显示所有后点击复制到文件 （3）依次下一 ......
最全的VLOOKUP应用教程
VLOOKUP是Excel中最常用的函数之一，它可以让我们在一个表格中查找指定值，并返回与该值匹配的另一个单元格中的内容。 在这篇文章中，我们将深入探讨VLOOKUP的使用方法，从而为您提供一份史上最全的VLOOKUP应用教程。 第一部分：VLOOKUP函数的基本概念 VLOOKUP函数的全称是ve ......
盈致MES系统：优化生产过程、提高质量、降低成本、提升竞争力
mes系统的优点主要体现在以下几个方面： 优化生产过程：MES系统提供实时的生产过程监控和数据收集，帮助企业清晰地了解生产线上的各个环节，包括设备状态、生产进度、质量指标等。这使得企业能够作出准确的决策并快速响应变化。实现资源优化：MES系统可以对生产线进行优化调度，确保生产资源的利用。通过实时数据 ......
生产效率的革新：腾讯混元大模型实测！
自从年初以ChatGPT为代表的人工智能大模型爆火之后，市场上随之出现了很多大模型相关的工具。作为一个IT行业的技术人员，肯定不会放过这种对新技术尝鲜的机会。 最近腾讯推出了自己的大模型：混元。目前刚开始内测，为此我特意找认识的腾讯小伙伴帮我开通了内测资格，提前体验了一下腾讯的混元大模型在实际工作中 ......
Sealos 云操作系统私有化部署教程
Sealos 私有云已经正式发布了，它为企业用云提供了一种革命性的新方案。Sealos 的核心优势在于，它允许企业在自己的机房中一键构建一个功能与 Sealos 公有云完全相同的私有云。这意味着企业可以在自己的控制和安全范围内，享受到公有云所提供的灵活性和扩展性。这对于需要高度数据安全和个性化服务的 ......
三维模型的顶层合并构建的纹理压缩与抽稀关键技术分析
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，... ......
带你了解大语音模型的前世今生
大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。 ......
Sb7:关于.net使用WCF过程中遇到的坑
最近写了一个类似QQ升级的功能。使用wcf编写了一个服务端。 做了四个接口服务，可以根据软件编号查询所有版本号，可以根据版本查询所有待升级文件，远程获取升级文件。 在做服务的时候原计划GetFile方法中采用异步同时传输，将大文件切割成多个模块进行传输，在客户端接收完后重新组包再生成文件。但是出现了 ......
node版本管理神器nvm安装使用教程（Windows11版本）
安装前提 在安装nvm之前，我们需要先将已有的node.js全部卸载！ 下载安装包进行安装 第一步，下载安装包，nvm下载地址 可下载以下文件： nvm-noinstall.zip：绿色免安装版，但使用时需要进行配置。 nvm-setup.zip：安装版，推荐使用 nvm-setup.exe：无需解 ......
如何在langchain中对大模型的输出进行格式化
简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。 不用担心，langchain已经为我们想到了这个问题，并且提出了完满的解决方案。 langchain中 ......
PubMedBERT:生物医学自然语言处理领域的特定预训练模型
今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决方案，“小”模型也有一定的用武之地，所以今天我 ......
Walrus 0.4发布：单一配置、多态运行，体验下一代应用交付模型
全新应用模型上线一仅需单一配置，即可在多种模态的基础设施及环境中运行包括应用服务及周边依赖资源在内的完整应用.. ......
Oracle 数据库存储过程调用SpringBoot API 接口方法
数据库存储过程代码 CREATE OR REPLACE PROCEDURE FSMT.P_GET_HTTP_RES /* 描述：存儲過程掉用HTTP接口 作者：Janus 日期：2023-11-23 */ ( M_DOC_NO IN VARCHAR2, --?? M_DOC_TYPE IN VARC ......
Makefile教程1 快速入门
1 快速入门 1.1 为什么存在 Makefile？ Makefile用于帮助决定大型程序的哪些部分需要重新编译。在绝大多数情况下，都会编译C或C++文件。 其他语言通常有自己的工具，其用途与Make类似。当您需要根据已更改的文件运行一系列指令时，Make也可以在编译之外使用。 本教程将重点介绍C/ ......
随机过程笔记
1，相关：两个变量完全没关系，叫独立，如果关系越来越大，相关程度就越来越高，所以相关是研究两个变量之间的互相影响程度，用E(XY)衡量，算出的值大说明相关程度高，值小说明相关程度低。 2，相关函数：在随机过程领域，样本随时间变化，我们要研究的就是两个时间点的样本有多相关。 比如今天的股票收盘价X(t ......
熵模型-为什么使用条件概率优于个元素独立的全分解模型？
熵模型 论文<VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 提出使用超先验，来捕获潜在表示的超先验。 追根溯源发现：在香农的通信理论中给出数学解释 即，使用联合分布比独立分布更优 如果有先验的信息，对后续编码而言其不确定性会更小，从而获得 ......
UML模型图之类图——以图书馆管理系统为例
UML模型图中类图是依据系统结构从静态观点描述系统的视图，它定义系统中的对象和类及类之间的关系，以及类的内部结构，即类的属性和操作。 通过分析图书管理系统的用例模型和系统功能需求，作为借阅者(Borrower)需要有查书、借书、还书的行为(BorrowerInf)，老师(Teacher)和学生(St ......
大模型训练过程中用到的 gpt_merge.txt和gpt_vocab.json是干什么用的？
下面这边文章讲的非常清晰，原文链接：https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/113616226 ......
通过 docker-compose 快速部署 Rancher 保姆级教程
目录一、概述二、开始编排部署 Rancher1）部署 docker2）部署 docker-compose3）创建网络4）构建镜像5）编排 docker-compose.yaml 部署6）接入 K8s 集群1）部署 k8s 集群测试（已有可忽略）2）k8s 上执行命令接入集群 一、概述 Rancher ......
使用xgboost的c接口推理模型
title: 使用xgboost的c接口推理模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/b5c4ecf9aa476ca1073f99b22fe9605e.jpg date: 2023-9-10 21:10:00 categorie ......
ggml教程|mnist手写体识别量化推理
title: ggml教程|mnist手写体识别量化推理 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/11/fa14d6dfd95fb9d38276a50a5519e2d2.webp date: 2023-11-12 18:49:00 ggm ......
pua大模型
title: pua大模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/11/462f0f061d2455543e003066b11b873c.webp date: 2023-11-19 11:12:00 这两天看到了一个论文Large La ......
xgboost模型序列化存储并推理
title: xgboost模型序列化存储并推理 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/9482f9fe9617825162494635a1b7f460.jpg date: 2023-9-7 15:03:00 categories ......
发布/订阅模型
可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化： Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机） Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队 ......
clip_interrogator教程
title: clip_interrogator教程 banner_img: https://drive.studyinglover.com/api/raw/?path=/photos/blog/background/1679397024795.jpeg date: 2023-4-22 22:24: ......
供应链设施选址模型——Python实现
选址问题是运筹学中非常经典的问题。选址问题是指在确定选址对象，选址目标区，成本函数以及存在何种约束条件的前提下，以总物流成本最低或总服务最优或社会效益最大化为总目标，以确定物流系统中物流节点的数量、位置，从而合理规划物流网络结构。设施选址问题（Facility Location Problem）自2 ......
摄像机模型
title: 摄像机模型 banner_img: https://drive.studyinglover.com/api/raw/?path=/photos/blog/background/1679396994125.png date: 2022-12-29 21:47:00 categories: ......
LeetCode 354. (经典问题) 俄罗斯套娃信封问题 (俄罗斯套娃模型 + 最长下降子序列
package leetcode; import java.util.Arrays; public class lec154 { /** * 首先是思路来源 : https://leetcode.cn/problems/russian-doll-envelopes/solutions/19681/z ......
zemax导入外部模型
一：在三维软件（Catia、Solidworks）中绘制实体，将文件转存为STP格式（其他格式也可以，放到不同文件夹里面就行）。提前将此文件放入Zemax安装包的文件中，例如：C:\Users\59118\Documents\zemax\OBJECTS\CADFiles\.STP。 二：在Zemax ......