revit模型 过程 教程
R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32071 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交易策略的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化，随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步，投 ......
R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=15062 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型（GLM）预测置信区间的研究报告，包括一些图形和统计输出。 考虑简单的泊松回归 我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,famil ......
使用 DDPO 在 TRL 中微调 Stable Diffusion 模型
引言 扩散模型 (如 DALL-E 2、Stable Diffusion) 是一类文生图模型，在生成图像 (尤其是有照片级真实感的图像) 方面取得了广泛成功。然而，这些模型生成的图像可能并不总是符合人类偏好或人类意图。因此出现了对齐问题，即如何确保模型的输出与人类偏好 (如“质感”) 一致，或者与那 ......
通义大模型使用指南之通义千问
一、注册 我们可以打开以下网站，用手机号注册一个账号即可。 通义大模型 (aliyun.com) 二、使用介绍 如图，我们可以看到有三个大项功能，通义千问、通义万相、通义听悟。下来我们体验一下通义千问的功能。 1、通义千问 通义千问主要有两个功能：常用的对话功能和百宝箱 1、1对话功能 我们点击新建 ......
flask学习-03 模型Model 解决flask migtate 时报No changes in schema detected
报如上错误说明建表示失败 flask-migrate是检测上下文中db.Model的子类来创建表的..，所有我们必须让这个app能够知道有这个models文件的存在，所以，在app文件导入类user ......
小甲鱼delphi学习作业20《浅谈过程与函数02》
一、本节重点： 过程传值、传址、常量参数； 二、三种传递方法 （一)、传值 1、软件效果 2、代码： 1 procedure Tform1.mypro(str:string); //传值过程定义 2 begin 3 str:='学习编程'; 4 showmessage(str); 5 end; 6 ......
MTV与MVC模型
MTV # MTV: Django号称是MTV模型 M:models T:templates V:views MVC # MVC: Django本质也是MVC模型 M:models V:views C:controller # vue框架：MVVM模型 ......
osg 改变obj模型的方向
// // OpenSceneGraph Quick Start Guide // http://www.lulu.com/content/767629 // http://www.openscenegraph.com/osgwiki/pmwiki.php/Documentation/QuickSt ......
8.Transformer模型
1- Transformer模型是什么 Transformer模型是一个基于多头自注意力的序列到序列模型(seq2seq model)，整个网络结构可以分为编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分。seq2seq模型输出序列的长度是不确定的。我们输入一个sequence后，先由enc ......
diffusion扩散模型\datawhale组队学习——v3先运行一半
今天我们一起学习如何对模型微调和引导。 微调，用原模型，跑新数据，得到新输出。 引导，引导生成过程，改变输出结果。 作者之前用过sd模型，不同的采样方法在不同的采样步数下有不同的效果。首先采样步数并非越高越好或越低越好，有一个最佳使用区间，其次，不同采样方法有自己不同的最佳采样步数区间。 一般而言3 ......
URP渲染管线实战教程系列3
1.3 URP渲染管线光照核心机制剖析 上一节通过剖析URP 摄像机了解摄像机的机制，本节来分析URP的光照的主要机制，并通过与内置的向前渲染管线做对比，来比较它们的与不同。 1: URP渲染管线重新定义了光源 不出意外，UPR渲染管线重新定义了光源组件, 接下来看下相比向前渲染管线摄像机机制的核心 ......
局部变量发生赋值变化过程
函数中发生局部变量值变化，局部变量在栈中如何被赋值 当函数执行时，局部变量被分配到函数的栈帧中，也称为栈上分配。栈帧是存储函数调用期间的局部变量、参数、返回地址和其他相关信息的内存区域。 当函数中的局部变量发生值变化时，它们实际上是通过栈上的内存地址来进行赋值的。具体的过程如下： 传入参数和局部变量 ......
URP渲染管线实战教程系列2
1.2 URP渲染管线摄像机核心机制剖析 上一节从项目的目录结构与示例场景的内容分析了UPR渲染管线项目的基本组成，接下来分析URP的主要机制，并通过与内置的向前渲染管线做对比，来比较它们的与不同。按照先后顺序本节首先来分析URP渲染管线的摄像机的策略。 1: URP渲染管线重新定义了摄像机 相比于 ......
URP渲染管线实战教程系列1
1.1 URP渲染管线实战解密(一) 现在越来越多的手游开发都采用URP渲染管线，来代替之前Unity引擎默认的向前渲染管线，本节通过一下几个方面来阐述URP 渲染管线,对URP渲染管线有个全面认识。 (1)为什么使用URP渲染管线; (2)如何创建一个URP渲染管线的项目; (3)基于URP渲染管 ......
AI爆文变现脚本：0基础小白的保姆级操作教程-更新迭代
脚本作用：这个脚本主要是辅助训练营的同学使用的，脚本可以增加发文的效率。 脚本现在已经更新了9个版本了。目的是为了更方便大家操作使用。 AI爆文流量主(广告)变现项目的实际操作教程，我之前分享过了，大家感兴趣的可以再去看看。 AI爆文撸流量主保姆级教程3.0+脚本写作教程（解放双手） 另外脚本的安装 ......
倾斜摄影三维模型根节点合并技术方法探讨
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，... ......
昇腾CANN 7.0 黑科技：大模型训练性能优化之道
为了释放昇腾硬件算力，昇腾AI异构计算架构CANN发布更开放、更易用的CANN 7.0版本，全面兼容业界的AI框架、加速库和主流大模型。 ......
从零用VitePress搭建博客教程(6) -– 第三方组件库的使用和VitePress搭建组件库文档
接上一节：从零用VitePress搭建博客教程(5) - 如何自定义页面模板、给页面添加独有的className和使页面标题变成侧边目录？ 九、第三方组件库的使用 我们经常看见UI组件库的文档，这里我们就用element-plus第三方组件库为例子，搭建组件库文档 examples：作为组件库示例目 ......
【SqlServer】存储过程：批量查询数据库下表的元数据
一、查询单张表 1.1 根据表名查询表结构 --快速查看表结构（比较全面的） DECLARE @tableName NVARCHAR(MAX); SET @tableName = N'YMUS'; --表名!!! SELECT CASE WHEN col.colorder = 1 THEN obj. ......
一种原始音频的WAVENET小波变换生成模型
一种原始音频的WAVENET小波变换生成模型 本文介绍了WaveNet，一种用于生成原始音频波形的深度神经网络。该模型是完全概率和自回归的，每个音频样本的预测分布以所有先前的样本为条件；尽管如此，还是证明了它可以在每秒数万个音频样本的数据上有效地训练。当应用于文本到语音时，它会产生最先进的表现，人类 ......
Hugging Face: 代码生成模型的预训练和微调
和大家分享我们的机器学习工程师 Loubna Ben Allal 在 10 月上海 KubeCon 大会的主题演讲 📢 题目是： 代码生成模型的预训练和微调 演讲介绍了构建和训练大型代码模型比如: StarCoder 🌟 的幕后过程， 还探讨了如何使用开源库，包括 Transformers、da ......
跟一群支付小伙伴做业财一体化的过程三(转)
导读：上一篇讲解了会计科目、记账场景、分录的设计，在产生会计流水后，如何进行日切处理、试算平衡和输出财务报表呢？本篇主要讲解的就是这三部分。 一、日切 日切，简单说就是系统从当前工作日切换到下一工作日，更换系统记账的时间。在传统的银行业务中，每日作业需要有一个结束的时间，在这个时间之后，需要对当日尚 ......
通过 docker-compose 快速部署 Elasticsearch-Cerebro 保姆级教程
目录一、概述二、开始编排部署 Elasticsearch-Cerebro1）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）测试验证 一、概述 Elasticsearch-Cerebro（也称为 Cerebro ......
跟一群支付小伙伴做业财一体化的过程一(转)
编辑导语：每个职位的负责人所关心的重点不同，业务和财务在实际工作中往往只注重自己所负责的内容，单独看工作成果没有问题，但共同完成业财一体化的产品时，往往会出现疏漏。在项目初期，有很多会导致项目塌方的关键事项没有注意到，因此，作者整理了相关关键分歧点，希望对你有所帮助。 最近在负责业财一体化的项目，在 ......
【2023最新教程】有道翻译js 超详细！！！
目录前言确定加密字段破解加密字段加密字段实现破解返回值跟踪堆栈找到解密后的返回值函数实现解密返回值语言转换完整代码效果展示 前言 有道翻译两个加密 第一个是表单的sign 用MD5加密 可以点击目录的 加密字段实现 直接跳转 第二个是返回值AES加密，而且AES的密匙他还用md5加密了一下 可以点击 ......
基于SSM框架的航班购票系统运行教程
@目录1、前期必备1.1、所需软件版本说明1.2、下载源码1.3、下载开发工具1.4、下载Tomcat1.5、下载JDK并配置环境变量1.6、安装数据库和数据库管理工具1.7、安装配置Maven1.8、下载安装Redis2、将SQL文件导入到数据库2.1、新建MySQL连接2.2、新建数据库并导入S ......
OMNeT++安装教程，OMNeT++/SUMO/Veins/INET安装包下载以及它们的联合仿真配置
一、版本匹配以及下载地址 Omnetpp5.6.2，Sumo1.17.0/1.13.0，Veins5.0，以及Inet4.2.5的百度云下载地址：（如果需要其他版本，请在下面提供的官网地址下载。） 链接：https://pan.baidu.com/s/1iPuCyYYqnm1R73rdUovn2A? ......
osi七层模型与TCP/IP四层模型
一.osi七层模型： 1.应用层 最上层的，也是我们能直接接触到的就是应用层（Application Layer），我们电脑或手机使用的应用软件都是在应用层实现。那么，当两个不同设备的应用需要通信的时候，应用就把应用数据传给下一层，也就是传输层。 所以，应用层只需要专注于为用户提供应用功能， ......