1.前言   之前用过很长一段时间的Quartus和Vivado，第一次用国产的安路fpga时,需要使用配套的软件TangDynasty,软件如下图。2.新建工程  打开软件，新建工程。点击project,然后点击newproject  ①工程取名：projectname ；建议取英文名称。                                        ②工程路径：projectpath  ；建议整个路径全是英文。                                  ③器件系列：devicefamily ；选择自己开发板的芯片。                  

Eureka注册中心文章目录Eureka注册中心前言1、Eureka的作用2、搭建EurekaServer3、服务注册4、启动多个实例5、服务拉取-实现负载均衡前言在服务调用时产生的问题：//2.利用RestTemplate发起HTTP请求，查询userStringurl="http://localhost:8081/user/"+order.getUserId();Useruser=restTemplate.getForObject(url,User.class);上述采用了硬编码的方式来调用服务，显然是不合理的。1、Eureka的作用服务消费者该如何获取服务提供者的地址信息?服务提供者启动

第一部分应用数学与机器学习基础  本部分包含四个章节：线性代数、概率与信息论、数值计算和机器学习基础。在这部分介绍了深度学习所需的重要的基本数学概念。以及机器学习的基本目标，并描述了如何实现这些目标。四个章节层层递进，由浅入深逐步介绍到深度学习技术。第2章线性代数目录1、标量、向量、矩阵和张量2、矩阵和向量相乘3、单位矩阵和逆矩阵4、线性相关和生成子空间5、范数  线性代数作为数学的一个分支，主要是面向连续数学而非离散数学，被广泛应用于科学和工程中。掌握好线性代数对于从事机器学习算法（尤其是深度学习算法）相关工作而言，是非常重要的。  如果已掌握线性代数相关知识，可以跳过本章。如果未接触或已忘

clip论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdfclip代码地址：https://github.com/openai/CLIP小辉问：能不能解释一下zero-shot?小G答：零次学习（Zero-ShotLearning，简称ZSL）假设斑马是未见过的类别，但根据描述外形和马相似、有类似老虎的条纹、具有熊猫相似的颜色，通过这些描述推理出斑马的具体形态，从而能对斑马进行辨认。零次学习就是希望能够模仿人类的这个推理过程，使得计算机具有识别新事物的能力。标准图像模型联合训练一个图像特征提取器和一个线性分类器来预测某些标签，而CLIP联合训练图像编码器和文本编

 目录一、现状描述二、行业难点APP端功能一、项目人员二、视频监控三、危大工程四、绿色施工五、安全隐患AI智能识别环境监测实名制管理智慧监测 智慧工地全套解决方案一、现状描述建筑工程建设具有明显的生产规模大宗性与生产场所固定性的特点。建筑企业70%左右的工作都发生在施工现场，施工阶段的现场管理对工程成本、进度、质量及安全等至关重要。同时随着工程建设规模不断扩大，工艺流程纷繁复杂，如何搞好现场施工现场管理，控制事故发生频率，一直是施工企业、管理部门关注的焦点。二、行业难点由于传统的施工现场管理具有劳动密集和管理粗放特性，导致以下问题尤为突出：安全意识薄弱、安全教育走过场，现场安全检查效率低：安全

注释中发布的链接代码如下所示:justiceclaus.com因为其他任何地方的链接都像这样明确禁止关注:http://www.justiceclause.com/ 最佳答案 我相信每个链接都会提供一些值(value)，即使值(value)很小。它不会传递facebook主页上的juice链接，但即使没有关注和重定向链接也意味着什么。 关于seo-Facebook上发布的笔记中的链接是否传递值？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： http

文章目录0、参考文档1、常用指令gitcheckout系列gitpull系列gitpush系列gitreset系列gitbranch系列gitlog系列gitrevert撤销某次提交gitdiff其他2、查看和修改用户名和邮箱，生成密钥other0、参考文档Git使用教程：最详细、最傻瓜、最浅显、真正手把手教！1、常用指令gitcheckout系列gitcheckout[–]file/目录：使用暂存区内容覆盖工作区，在工作区修改了，不想要了，可以用这个操作。如果某个目录被污染，想一次还原，可以删除那个目录下面的内容，然后：gitcheckout.gitcheckout-b分支：创建并切换到新分

目录1.扩散模型2.DDPM和DDIM3.LatentDiffusionModels4.StableDiffusionModels参考链接1.扩散模型扩散模型包括两个过程：前向过程和反向过程，其中前向过程即扩散过程。前向过程和反向过程都是一个参数化的马尔可夫链（Markovchain），其中反向过程可以用来生成数据。扩散过程扩散过程即对数据逐渐增加高斯噪音直至数据变成随机噪音的过程。，即每一步采用的方差，varianceschedule或noise schedule，介于0-1之间，满足。所以在一个设计好的varianceschedule下，如果T足够大，则将完全丢失原始数据从而变成一个随机噪

三大基础组件root基本概念：分辨率（常见的1920：1080）像素（图片中的最小的色块）屏幕尺寸(屏幕对角线长度)屏幕比例（像素的密度，单位面积上有多少像素点，一般指一英寸有多少像素点）Root的适配模式灵活模式：约束模式模式一二的综合模式总结：灵活模式适用于PC端，频繁拖动窗口的项目约束模式适用于移动设备横屏勾选高fit竖屏勾选宽fit注意背景图要按照最大宽高比来做panelpanel的作用：panel面板对象管理子控件EventSystem作用：主要作用是让摄像机渲染出来的物体能够接收到NGUI的事件。大部分设置不需要我们去修改图集制作图集是用来做什么的？图集是将一些琐碎细小的UI的图片

读前警告：本文MD以及\(\LaTeX\)差到爆炸，因为是直接复制的。首先，\(\varphi(n)\)的值是\(n\)内与\(n\)互质的数的个数。//求n的欧拉函数值：phi[n]intgetPhi(intn){intans=n;for(inti=2;i*i1)ans=ans*(n-1)/n;returnans;}时间复杂度：sqrt(n)你可能会问：你这玩意除了装X还有个【数据删除】用？欸嘿还真不是，来了题你就知道了T1给定整数N和M，有多少整数X满足1=M？第一行输入是一个整数T（T首先\(N\)最多有\(\sqrtn\)个因数（说实话大多数时间达不到这个上限）设\(d\)是\(N\)