onnx模型理解第7页

linux基础命令top,Linux 入门命令TOP 10

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慧人小圣·2025-03-19 23:07

python ansys workbench联动_【干货】如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型...

原标题：【干货】如何在ANSYSWORKBENCH中关联几何模型和有限元模型我们都知道，通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型，在传入ANSYS以后，只包含节点和单元信息。

weixin_39644377·2025-03-19 23:07

python ansys workbench联动_如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型

我们都知道，通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型，在传入ANSYS以后，只包含节点和单元信息。

YUNYA麻麻·2025-03-19 23:07

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

NL2SQL 优化之 Schema 编写标准

写在前面在自然语言转SQL（NL2SQL，或Text-to-SQL）任务中，数据库Schema的质量和表示方式对模型的性能有着至关重要的影响。

kakaZhui·2025-03-19 23:04

在 Ansys Mechanical 中创建等效应力结果并使用 Python 导出到文件

介绍在AnsysMechanical模型中，通常需要对许多实体/曲面体或它们组进行后处理等效应力或总变形等。

David WangYang·2025-03-19 23:33

常见的数学统计模型

以下是常见的数学统计模型分类及简要说明，适用于数据分析、预测和推断等场景：1.参数模型（ParametricModels）假设数据服从特定分布（如正态分布），通过估计参数来描述数据规律。

若木胡·2025-03-19 22:30

vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh

欢仔要学习·2025-03-19 22:28

Spring Boot 中使用 @Transactional 注解配置事务管理

编程式事务指的是通过编码方式实现事务；声明式事务基于AOP,将具体业务逻辑与事务处理解耦。声明式事务管理使业务代码逻辑不受污染,因此在实际使用中声明式事务用的比较多。

m0_74823434·2025-03-19 22:28

Java开发者必看！零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器，源码级实战教程让你效率翻倍！

二、手把手部署DeepSeek-R1本地环境（附避坑指南）步骤1：Docker一键部署步骤2：下载模型步骤3：验证部署三、Java整合DeepSeek-R1：从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖（以SpringBoot

Leaton Lee·2025-03-19 22:25

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。

ZhShy23·2025-03-19 21:22

医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型

论文信息题目：AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者

小白学视觉·2025-03-19 21:21

深入理解 TypeScript 中的迭代器（Iterators）与生成器（Generators）

一、为什么需要迭代协议？在现代JavaScript/TypeScript开发中，我们经常需要处理各种集合型数据：数组、Map、Set甚至是自定义数据结构。ES6引入的迭代协议（IterationProtocols）正是为了解决统一遍历机制的问题。通过迭代器模式，我们可以：为不同的数据结构提供统一的访问接口实现惰性计算（LazyEvaluation）支持现代语言特性（for...of,扩展运算符等）

念九_ysl·2025-03-19 21:21

MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注

数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。

·2025-03-19 21:28

工业镜头选型技巧——考虑应用特点（内附实例）

为了便于理解，下面将通过两个选型案例来说明。以Moritex的工业镜头为例。

51camera·2025-03-19 21:49

PDCA循环：从目标设定到持续改进的流程图

通过这种可视化方式，用户可以更容易地理解PDCA循环的本质，并应用到实际工作中去。 PDCA循环图 PDCA循环，即计划（Plan）、执行（Do）、检查（C

·2025-03-19 21:56

【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能？最新方法与优劣深度解析

前言近年来，人工智能技术突飞猛进，尤其是生成式AI，简直像是开了挂一样，各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究，生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元，而到2026年，这个数字预计会飙升至326亿美元！不过，尽管生成式AI很强大，但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性，依然有提升的空间。这时候，检索增强生成（RAG）技术登场了！RAG的核心思路很简单

健忘的派大星·2025-03-19 21:48

06.动态代理设计模式

06.动态代理设计模式目录介绍01.为何要动态代理1.1为何要动态代理1.2动态代理思考02.动态代理的概念2.1动态代理定义2.2动态代理类比理解2.3动态代理参与者2.4动态代理步骤03.动态代理的实现

·2025-03-19 21:25

04.原型模式设计思想

04.原型模式设计思想目录介绍01.原型模式介绍1.1原型模式由来1.2原型模式定义1.3原型模式场景1.4原型模式思考02.原型模式原理与实现2.1罗列一个场景2.2用例子理解原型2.3案例演变分析2.4

·2025-03-19 21:55

03.建造者模式设计思想

建造者模式设计思想目录介绍01.建造者模式介绍1.1建造者模式由来1.2建造者模式定义1.3建造者模式场景1.4建造者模式思考02.建造者模式实现2.1罗列一个场景2.2创造对象弊端场景2.3案例演变分析2.4用例子理解建造者

·2025-03-19 21:54

windows下使用vscode+cline插件体验MCP，体验使用AI控制浏览器，踩坑记录（至少让你节省3个小时弯路版）（喂饭级别）

对策：使用vscode+cline+deepseek（或其它同级别国产大模型deepseek-V3其实有时比R1效果还好）2️⃣人家也Claude，但人家能用Cursor，咱太穷了，用不了。

几道之旅·2025-03-19 20:17

Websoft9 开源软件实操平台：快速积累企业级软件技能，深入理解真实业务场景

引言：打破“纸上谈兵”的实训困境当前高校技术教育普遍面临一个矛盾：学生对开源工具的理论知识掌握充分，但在真实业务场景中常因环境配置复杂、工具链割裂而难以落地。例如，部署一套完整的电商系统需协调数据库、服务器、安全策略等多环节，传统虚拟机环境难以模拟企业级复杂度。Websoft9作为开源软件自动化部署工具，通过预集成200+企业级应用模板（如GitLab、Odoo、Jenkins）和全流程管理能力，

·2025-03-19 20:52

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

Qt多媒体模块QMediaPlayer

可以把它理解为项目的配置和说明文件。.h文件：这是头文件，也叫做头文件。它们包含了类的声明和一些你希望在多个源文件中共享的函数、变量的声明。

qq_19605587·2025-03-19 20:44

Deepseek的本地化部署软件工具包

选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令

哈拉少12·2025-03-19 20:14

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。

VYSAHF·2025-03-19 20:43

C#搭建Json RPC2.0 Server/Client

写在前面这篇文章写了改，改了写，中间耽搁好长时间，最终还是决定坚持写下来，因为我自己在学习这部分开发时也花了很长时间去理解，所以这篇文章也相当于是对我这部分开发和学习的一个总结，希望它能给你带来帮助。

Flora*.*·2025-03-19 20:13

C++与C语言的区别

前言本文主要用C语言和C++做对比来学习C++，便于个人理解。

@haihi·2025-03-19 20:12

A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结

ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。

WhyteHighmore·2025-03-19 19:09

计算机网络——绪论

题目来自于题库，重在理解+翻译。概述物理层链路层网络层传输层应用层复习课实验课一、计算机网络的基本概念•21世纪的一些重要特征就是数字化、网络化和信息化，是一个以网络为核心的信息时代。

systemyff·2025-03-19 19:38

使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤

##核心原理解析自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述，结合语言模型生成查询条件来完成数据检

vaidfl·2025-03-19 19:08

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。

意.远·2025-03-19 19:36

Python 模拟鼠标轨迹算法

一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。

a485240·2025-03-19 19:02

QILSTE H4-108LB高亮蓝光LED灯珠发光二极管LED

然而，要真正理解其性能优势，就必须深入剖析其参数的复杂性。##一、尺寸与封装：紧凑与透明的结合H4-108LB的外观尺寸为1.6×0.8×0.4mm，这

QILSTE·2025-03-19 19:02

使用 Path 对象来定义路径

下面是一个详细的示例，帮助你更好地理解relative_to的用法。

kimi-222·2025-03-19 19:01

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见

王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

深入自制Shell：解锁Linux进程控制的实践密码

在上一篇文章《Linux进程控制：创建、终止、等待与程序替换全解析》中，我们系统地学习了Linux进程控制相关知识，从进程的创建、终止，到进程等待与程序替换，每一个环节都为我们深入理解Linux系统的运行机制提供了关键线索

A charmer·2025-03-19 18:00

计算机技术：哈佛架构

1.哈佛架构简介哈佛架构（HarvardArchitecture）是一种计算机设计模型，与冯诺伊曼架构不同，其核心特征是将程序指令和数据分开存储和传输。

InnoLink_1024·2025-03-19 18:29

斩获 44K 星！让 DeepSeek 控制你的浏览器，绝了

视觉感知与HTML结构提取：将视觉理解能

开源项目精选·2025-03-19 18:59

计算机网络

OSI参考模型应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层TCP/IP通用协议组成：参考了OSI的七层模型，但简化为四层：应用层、传输层、网络层和链路层应用层：直接为应用进程提供服务，常见协议有HTTP

丸子猪的dady·2025-03-19 18:59

【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破

系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath：如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3：多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出

寻道AI小兵·2025-03-19 18:28

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加导出数据功能示例3，TableView15_03导出全部数据示例

并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！

宝码香车·2025-03-19 18:57

DeepSeek从入门到精通「清华团队」

「文末附下载方式」第一部分：DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义：专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。核心产品：开源

YuKeeHgg·2025-03-19 18:24

Spring 基础框架-- Ruoyi 权限管理架构详解

一、权限管理整体架构若依的权限管理架构基于用户-角色-权限的RBAC模型，并扩展了数据权限控制。

dazhong2012·2025-03-19 17:23

一段注释。

dont__cry·2025-03-19 17:51

autosar功能安全文档解析

**引言**-**范围**：涵盖功能安全机制、措施及硬件诊断等多方面内容，帮助理解AUTOSAR在功能安全方面的作用。