Postman目录Postman第一章接口测试基础1.接口01接口的概念02接口的类型2.接口测试01接口测试的概念02接口测试的原理03接口测试的特点04实现方式3. HTTP协议01HTTP协议简介02URL使用课程：3天postman接口测试工具视频教程，适合小白观看，高薪必看_哔哩哔哩_bilibili第一章接口测试基础接口可分为：硬件接口和软件接口。1.接口01接口的概念接口：是指系统或组件之间的交互点，通过这些交互点可以实现数据的交互。（数据交互的通道）02接口的类型按划分形式，大致分为三类：1.按协议分。协议不同，接口类型不同。HTTP、TCP、UDP、IP、FTP、USB...

补偿结构分析和CC/CV分析LLC补偿网络统一分析方法基本低阶等效电路四种基本补偿结构Gvv/Gvi分析LLC补偿网络\qquad其中Lf1/Lf2是原/副边补偿电感,Cf1/Cf2是原/副边并联补偿电容，C1/C2是原/副边串联补偿电容，L1/L2是原/副边电感。推导谐振条件如下，这是一个恒压谐振条件（CC/CV的谐振条件有很多，因此可以通过设置不同的工作频率来达到CC/CV输出）\qquadM模型如下：原边副边分别使用KVL有：{Vin=(jwL1p−j1wC2p)Iin−1jwC2pI1jwMI1=j(wL2−1wC1s−1wC2s)I2+j1wC2sIo\left\{\begin{ar

预备知识-数学基础文章目录预备知识-数学基础一、线性代数1.行列式及矩阵2.矩阵分解2.1特征值2.2奇异值二、概率论与数理统计3.随机事件3.1随机事件及其概率3.2离散型随机变量及其分布3.3连续型随机变量及其分布4.条件概率4.1随机向量及其分布4.2条件概率-贝叶斯公式4.3随机变量的数字特征5.假设检验5.1大数定律与中心极限定理5.2样本与抽样分布5.3参数估计与假设检验6.模型分析6.1方差分析和回归分析三、信息论基础知识6.2信息熵与基尼系数四、最优化7.最优化问题7.1最优化问题7.2梯度下降法一、线性代数1.行列式及矩阵1.1行列式行列式是一个将方阵映射到一个标量的函数，记

笔记前的碎碎念：这真的是我的随手记。您若觉得我写的‘前言不搭后语’是非常正常的，因为写完这篇笔记一个小时之后我也有些许阅读困难。出于任何原因假若您咬牙读完了我的笔记，产生了任何问题或质疑，我非常欢迎您与我一起探讨或对小菜我进行指导。古代社会是小农社会。农户与农户，农户与商家，商家与商家直接超小规模的进行交易，交易不受中央政府控制，是kindof一种去中心化的交易模型。现代社会需要大规模生产。which资本成为了决定性因素。大规模的生产必须有大规模投资，公司需要融资。资本从何而来？家族资本？投资方？股票市场？家族资本抛开不谈；投资方在环境内受到限制，不经证券公司和政府监管的公开招募可视为非法集资

头歌-信息安全技术-用Python实现自己的区块链、支持以太坊的云笔记服务器端开发、编写并测试用于保存云笔记的智能合约、支持以太坊的云笔记小程序开发基础一、用Python实现自己的区块链1、任务描述2、评测步骤(1)打开终端，输入两行代码即可评测通过二、支持以太坊的云笔记服务器端开发1、第1关：准备调用云笔记智能合约的服务器环境(1)任务描述(2)编程要求(3)评测步骤2、第2关：编写服务器端与云笔记智能合约交互的类(1)任务描述(2)编程要求(3)评测代码3、第3关：编写服务器端与数据交互的类(1)任务描述(2)编程要求(3)评测代码4、第4关：编写服务器端功能的路由(1)任务描述(2)编程

    主要是记录学习mini3d代码时，查的资料；    从github下载的代码：  GitHub-skywind3000/mini3d:3DSoftwareRendererin700Lines!!3DSoftwareRendererin700Lines!!Contributetoskywind3000/mini3ddevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/skywind3000/mini3d1.数学运算 1.1类型定义以及结构体typedefunsignedintIUINT32;//================

文章目录自注意力（Self-Attention）例子Self-AttentionvsConvolutionSelf-AttentionvsRNN交叉注意力（CrossAttention）位置编码（PositionEncoding，PE）视觉中的二维位置编码参考紧接上回：【动手深度学习-笔记】注意力机制（三）多头注意力自注意力（Self-Attention）在注意力机制下，我们将词元序列输入注意力汇聚中，以便同一组词元同时充当查询、键和值。具体来说，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。像这样的，查询、键和值来自同一组输入的注意力机制，被称为自注意力（self-attention）

目录简介数据集                 详细实现实验结果参考资料简介InstructGPT模型是在论文《Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback》被提出的，OpenAI在2022年1月发布了这篇文章。论文摘要翻译：把语言模型做得更大并不意味着让它们更好的遵循用户的意图。例如，大型语言模型可能会生成不真实、有毒或对用户没有帮助的输出。换句话说，这些模型没有与他们的用户对齐。本文中我们展示了一种通过微调人类反馈来使语言模型与用户在一系列任务中对齐意图的方法。从一组标注员手写的prompts和从OpenAIAPI提

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论文地址挑战空间图中一个节点对另一个节点的影响可以跨越多个时间步，分别处理空间维度和时间维度数据的方法对直接建模跨时空效应可能是无效的。（在图形建模过程中需要考虑这种跨时空效应）以前的工作通常使用从距离度量或其他地理联系构建的预定图结构，并使用邻接矩阵进行空间建模，但这种地理联系可能不等同于实际的交通关联。（在空间建模方面需要探索真实的空间相关性）即使使用捕捉节点之间真实依赖关系的图，空间相关性也可以在不同的时间步上动态变化，而节点相关性也可能受到时间动态的影响。如何对及时变化的空间相关性进行建模并动态选择相关节点的流量以预测目标流量仍然是一个具有挑战性的问题。贡献使用局部时空图进行时空建模。