DR模型集群概述第14页

Cesium中级开发教程之三十四：单体化模型

一、效果图在3D地理场景中，数据通常以群体的形式呈现，例如城市中的建筑可能是一个整体的3D模型。单体化就是将这些群体数据中的每个独立对象分离出来，使其能够被单独识别和操作。

CesiumMaster·2025-02-18 00:09

yiui易柚7 是Android什么版本,康佳YIUI易柚操作系统

YIUI易柚操作系统康佳的YIUI易柚操作系统其实并不是某个特定UI界面的统称，而是包含了KUI、MetroUI、易UI等三种不同形式的UI界面，用户可以根据自己的喜好程度来自由切换它们。比如说KUI适用于那些用惯了手机的用户们，因为他的界面非常酷似苹果IOS系统的布局；MetroUI则是康佳一直以来沿用至今的风格，适合于念旧的用户们；易UI顾名思义，则是能够提供给用户们最为简单方便操作的UI界面

猫本聪·2025-02-18 00:09

yiui易柚7 是Android什么版本,康佳YIUI易柚系统升级5.0版本

dfnmigc·2025-02-18 00:05

Linux Ubuntu设置ollama保存模型的路径和设置监听端口

下载模型之前可以修改下模型默认保存路径。

3333333_·2025-02-18 00:04

JMM

章三JMM本文是JVM系列第三篇，主要描述java内存模型，包括原子操作、指令重排序、可见性、有序性等相关内容，是java并发编程核心原理与基础章三JMMJMM介绍JMM介绍JMM是java提供的抽象模型

·2025-02-18 00:38

腿足机器人之八- 腿足机器人动力学

腿足机器人之八-腿足机器人动力学刚体动力学接触动力学与地面交互稳定性判据ZMP(零力矩点)CoM(CenterofMass)捕获点简化动力学模型双足机器人走路与小跑的动力学对比挑战与前沿技术腿足机器人的运动学解决

shichaog·2025-02-18 00:31

书籍-《掌握Transformer：从BERT到大模型和Stable Diffusion（第二版）》

SavaşYıldırım，MeysamAsgari-Chenaghlu出版：PacktPublishing编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《掌握Transformer：从BERT到大模型

·2025-02-18 00:36

Hugging Face 机器人技术新突破

aid=113663474205...这次我们的LeRobot团队联合@therobotstudio和@NepYope打造了全新腱驱动（Tendon-driven）技术，以快、更准、更灵活的超凡表现，让机器人手部控制进入全新时代

·2025-02-18 00:36

GUROBI之如何快速定位模型infeasible的原因

今天在用GUROBI写EVRPTW问题的模型时，遇到了很多问题参考：github上的一个用cplex来求解的paper:TheElectricVehicle-RoutingProblemwithTimeWindowsandRechargingStations

吃面包的快乐小狗·2025-02-18 00:00

大语言模型（LLM）如何实现上下文的长期记忆？

引言大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs），如GPT-4、Claude和LLaMA等，已经在自然语言处理领域展现出卓越的能力。

·2025-02-18 00:06

利用模型输出，解决Yalmip建模+Cplex求解的约束出错问题

在进行优化求解过程中，难免会遇到这种情况：Row‘c373’infeasible,allentriesatimpliedbounds.那么应该怎么办呢？当用Yalmip建模+Cplex求解过程中，由于Yalmip的建模方式与Cplex有一定的不同，如图：saveampl(constraint,object,'mymodel');得到结果为：从图中可知，由于没有准确的行编号，利用其对Cplex求解过

eeeecj_23·2025-02-18 00:30

架构设计之软件建模与软件设计文档

目录一、概述二、软件建模2.1软件建模的定义2.2软件建模的作用2.3软件建模解决的问题2.3.1明确要解决的领域问题2.3.2最终开发出来的系统包含什么2.3.3软件模型设计流程三、软件设计方法3.1

夜夜流光相皎洁_小宁·2025-02-18 00:00

DeepSeek vs ChatGPT：大模型技术路径的“分水岭”与行业颠覆性创新——2025年AI领域生态重构与场景革命深度观察

本文基于独家技术拆解与300+企业落地案例调研，揭示两大模型如何重塑行业规则。一、技术架构革命：MoEvsTr

富贵儿 ¥·2025-02-18 00:29

书籍-《四旋翼无人机的自适应混合控制》

书籍：AdaptiveHybridControlofQuadrotorDrones作者：NihalDalwadi，DipankarDeb，StepanOzana出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@

·2025-02-18 00:05

Aerospike 缓存超时错误的深度解析与解决方案

错误背景假设我们正在尝试将数据推入Aerospike集群中以创建一个高效的缓存系

t0_54coder·2025-02-18 00:58

【信息学奥赛一本通 C++题解】1286：怪盗基德的滑翔翼

信息学奥赛一本通（C++版）在线评测系统基础算法第一节动态规划的基本模型1286：怪盗基德的滑翔翼1.理解题意同学们，我们一起来看怪盗基德遇到的这个有趣问题哦。

信奥大黄·2025-02-17 23:56

什么是可行性研究报告,可研报告代写指南,包含内容,用途等详细说明

主要内容项目概述：介绍项目的背景、目的、目标、范围等基本信息。市场需求分析：评估目标市场的需求、市场规模、增长潜力以及竞

TNT_13302909089·2025-02-17 23:55

[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪

【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll，TensorRtExtern源码地址：TensorRT-CSharp-API/src/T

FL1623863129·2025-02-17 23:55

如何提升爬虫获取数据的准确性？

去除重复数据：重复数据会影响分析结果的准确性，可以通过pandas库的drop_duplicates()方法删除重复数据。importpandasaspddf=pd.DataFram

小爬虫程序猿·2025-02-17 23:24

软考高级《系统架构设计师》知识点（五）

计算机网络网络概述和模型计算机网络是计算机技术与通信技术相结合的产物，它实现了远程通信、远程信息处理和资源共享。计算机网络的功能：数据通信、资源共享、管理集中化、实现分布式处理、负载均衡。

Ritchie里其·2025-02-17 23:23

蓝桥杯篇---串行EEPROM AT24C02

文章目录前言1.写字节时序（ByteWrite）特点时序步骤1.起始条件（StartCondition）2.发送设备地址（DeviceAddress）3.发送内存地址（WordAddress）4.发送数据

Ronin-Lotus·2025-02-17 23:23

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决引言：AI语言模型的时代浪潮一、认识DeepSeek与ChatGPT（一）DeepSeek：国产新星的崛起（二）ChatGPT：AI界的开拓者二、

四念处茫茫·2025-02-17 23:21

【设计模式】建造者模式和原型模式

建造者模式（BuilderPattern）概述建造者模式是一种创建型设计模式，它允许逐步构建复杂对象。通过将构造过程与表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。

wy02_·2025-02-17 23:20

在Hadoop集群中实现数据安全：技术与策略并行

在Hadoop集群中实现数据安全：技术与策略并行随着大数据技术的广泛应用，Hadoop已经成为处理和存储海量数据的首选平台。

Echo_Wish·2025-02-17 23:50

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

html 字体图标不显示不出来了,h5页面字体图标显示不正常

并且切换到其它页面，字体图标也是一样无法显示：只能使用微信的右上角内的刷新选项，所有页面的图标就可正常显示，浏览其它页也正常：P.S.所有页面在iOS自带的safari或者chrome浏览器均可正常显示，在android

微基因WeGene·2025-02-17 23:19

Redis+Sentinel安装与配置

在这里我们搭建的是一个1主3从的redis+3个哨兵集群的环境，由于是在一台物理机上，所有我们用端口区分。

weixin_30532973·2025-02-17 23:49

transformer概述

Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。自2017年由Vaswani等人提出以来，Transformer经历了多次优化和扩展，成为深度学习领域的基石。以下是Transformer架构的演进历程、作用和意义、架构详情以及未来发展趋势的详细阐述。Transformer架构的演进历程(1)Transformer的起源（2017年

沉墨的夜·2025-02-17 22:13

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。

IT古董·2025-02-17 22:40

PySide6 GUI 学习笔记——常用类及控件使用方法（常用类尺寸QSize）

QSize官方文档方法概述def__init__()def__reduce__()def__repr__()defboundedTo()defexpandedTo()defgrownBy()defheight

Humbunklung·2025-02-17 22:40

Ai时代，搞钱的6种方法

——1——内容创作：用Ai做你的创意助手1.1自媒体内容创作利用Ai模型，你可以轻松撰写公众号文章、知乎回答、短视频

大耳朵爱学习·2025-02-17 22:40

redis sentinel模式与 redis 分片集群配置

模式高可用性数据分片部署复杂度适用场景Sentinel模式高无中等中小规模，需要高可用性集群模式高支持复杂大规模，需要高可用性和数据分片RedisSentinel模式（在主从复制的基础上引入Sentinel

癸酉金鸡·2025-02-17 22:36

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

linux 搭建kafka集群

目录、一、环境准备二、文件配置三、集群启动一、环境准备1、我这里是准备三台服务器节点ipnode1192.168.72.132node2192.168.72.133node3192.168.72.1342

节点。csn·2025-02-17 21:04

性能测试流程、主流性能工具

测试报告的主要内容：测试工作的经历和回顾缺陷分析和调优风险评估性能测试结果测试工作的总结和改进主流性能测试工具loadrunnerHPLoadrun

一只小H呀の·2025-02-17 21:02

jenkins自动化打包android,使用Jenkins+Pipline 持构建自动化部署之安卓源码打包、测试、邮件通知...

一、引言Jenkins2.x的精髓是PipelineasCode，那为什么要用Pipeline呢？jenkins1.0也能实现自动化构建，但Pipeline能够将以前project中的配置信息以steps的方式放在一个脚本里，将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来，实现单个任务难以完成的复杂流程，形成流水式发布，构建步骤视图化。简单来说，Pipeline适用的场景更广泛，能胜任更复杂的发布

白汐牙·2025-02-17 21:32

微信DeepSeek王炸组合

DeepSeek：专注AGI（通用人工智能）的中国公司，核心产品包括大模型（如DeepSeek-R1、DeepSeek-Chat）、多模态技术及行业解决方案。

金枝玉叶9·2025-02-17 21:31

【OSTEP】操作系统导论-精翻讲解：第五章-进程API

本文所有涉及的图片及内容皆引用自：OperatingSystems:ThreeEasyPieces作者：RemziH.Arpaci-DusseauandAndreaC.Arpaci-Dusseau(Un

Refulic.·2025-02-17 21:00

【Pydantic】Pydantic：新的Python 数据验证库

Python数据验证：PydanticPydantic简介Pydantic的主要特性Pydantic安装Pydantic使用Pydantic基本操作Field对象数据转换模型类转换为字典模型类转换为JSONPydantic

无糖气泡WU·2025-02-17 21:29

Qt QGroupBox 组件总结

QtQGroupBox组件总结1.概述作用：QGroupBox是一个容器部件，用于将界面中相关的控件分组，提供逻辑上的视觉分离，通常带有标题（title）和边框。

enyp80·2025-02-17 21:56

Pydantic：强大的Python 数据验证库

它提供了一种简单且直观的方式来定义数据模型，并使用这些模型对数据进行验证和转换。Pydantic的一些主要特性：类型注解：Pydantic使用类型注解来定义模型的字段类型。

霍格沃兹测试开发学社·2025-02-17 20:55

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

【大模型】AI 辅助编程操作实战使用详解

目录一、前言二、AI编程介绍2.1AI编程是什么2.1.1为什么需要AI辅助编程2.2AI编程主要特点2.3AI编程底层核心技术2.4AI编程核心应用场景三、AI代码辅助编程解决方案3.1AI大模型平台

小码农叔叔·2025-02-17 20:53

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

《AI大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构》关键词：AI大模型，数据中心建设，高性能计算，存储架构，分布式系统，能耗优化，运维管理。

AI天才研究院·2025-02-17 20:21

部署私有KMS服务器，并设置自动激活Windows和office

它是一个开源项目，由Wind4开发，目前在Linux上运行（包括Android、FreeBSD、Solaris、Minix、MacOS、iOS和Windows等）Docker镜像地址：https://hub.docker.com

网工格物·2025-02-17 20:20

DeepSeek提示词高阶用法全解析：职场效率提升的10个实战案例*——让AI成为你的全能职场助手

近期，国产AI模型DeepSeek因其强大的中文理解力、低成本与高性能的组合，成为职场人热议的焦点。

涛涛讲AI·2025-02-17 20:20

干货：DeepSeek+SpringAI实现流式对话！

，但是大模型的响应速度通常是很慢的，为了避免用户用户能够耐心等待输出的结果，我们通常会使用流式输出一点点将结果输出给用户。那么问题来了，想要实现流式结果输出，后端和前端要如何配合？

液态不合群·2025-02-17 20:50

【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？

GRPO，一种新的强化学习方法，是DeepSeekR1使用到的训练方法。今天的这篇博客文章，笔者会从零开始，层层递进地为各位介绍一种在强化学习中极具实用价值的技术——GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）。如果你是第一次听说这个概念，也不必慌张，笔者会带领你从最基础的强化学习背景知识讲起，一步步剖析其来龙去脉，然后再结合实例讲解GRPO在实际应用中的思路和操作示

FF-Studio·2025-02-17 20:19

MySQL数据表添加字段（三种方式）+MySQL约束概述

数据表是由行和列构成的，通常把表的“列”称为字段（Field），把表的“行”称为记录（Record）。随着业务的变化，可能需要在已有的表中添加新的字段。MySQL允许在开头、中间和结尾处添加字段。在末尾添加字段一个完整的字段包括字段名、数据类型和约束条件。MySQL添加字段的语法格式如下：ALTERTABLEADD[约束条件];对语法格式的说明如下：为数据表的名字；为所要添加的字段的名字；为所要添

m0_74823264·2025-02-17 20:49

从零构建高可用MySQL集群：Percona XtraDB Cluster 实战部署

实战指南：基于PerconaXtraDBCluster构建高可用MySQL集群架构引言：为什么选择PXC？

Deutsch.·2025-02-17 20:49

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