一、docker安装(一)卸载旧版dockeryumremovedocker\docker-client\docker-client-latest\docker-common\docker-latest\docker-latest-logrotate\docker-logrotate\docker-engine查询虚拟机中哪里还有docker残留项：#查询虚拟机中所有与docker有关的文件位置whereisdocker执行结果：把上述文件夹或内容全部删除即可(二)配置Docker的yum库首先要安装yum工具yuminstall-yyum-utils安装成功后，执行命令，配置docker的y
安装matplotlib先找到自己的python位置，再进入Scripts文件夹，我的是C:\Users\mi\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Scripts一定要找对！否则下面的命令没有任何反应以管理员身份打开cmd，用pipinstall--upgradepip命令升级pip若升级失败（没用管理员身份），回到上一级python39文件夹，用这个命令python-mensurepip，然后python-mpipinstall--upgradepip重新升级一下。然后用python-mpipinstallmatplotlib这个命令安装。打开pyc
step1:导入ggplot2库文件library(ggplot2)step2：带入自带的iris数据集iris-datasets::irisstep3：查看数据信息dim(iris)维度为[150,5]head(iris)查看数据前6行的信息step4：利用ggplot工具包绘图plot3-ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+theme_classic(base_size=16)+geom_point(shape=17)+geom_density_2d(linemitre=5)+theme(plot.title=element_tex
总模型结构一个promptencoder，对提示进行编码，imageencoder对图像编码，生成embedding,最后融合2个encoder，再接一个轻量的maskdecoder，输出最后的mask。模型结构示意图：流程图：模型的结构如上图所示.prompt会经过promptencoder,图像会经过imageencoder。然后将两部分embedding经过一个轻量化的maskdecoder得到融合后的特征。encoder部分使用的都是已有模型，decoder使用transformer。imageencoder利用MAE(MaskedAutoEncoder)预训练的ViT模型,对每张图片
文章目录概要整体技术分析工具模块文件工具类判断文件是否存在Exists();获取文件大小Size();读取数据到body中GetContent(std::string*body);向文件中写入数据boolSetContent(conststd::string&body);针对目录创建目录boolCreateDiretory();序列化与反序列化工具序列化staticboolSerialize(constJson::Value&value,std::string*body)反序列化staticboolUnSerialize(conststd::string&body,Json::Value*va
quartus综合简单流程quartus是Altera的FPGA软件，用于综合verilog代码，生成sof文件，也可转换为jic文件，使用jtag下载进altera的FPGA开发板中。1建工程File>NewProjectWizard.点击下一步；设置filename，projectname，和目录。下一步；选择对应的fpga开发板；finish；2导入设计右键点击图中projectname，选择setting，然后选择文件类型，点击导入；3compile导入设计文件以后，选择编译；如果没有sdc文件可以导入，也可以进行编译；如果没有语法错误，那么到这一步，只会报这个红色ERROR，Time
基于GMSSL实现的sm2加解密在vscode实现（C++）（自用）GMSSL库安装编写项目过程SM2公私钥对的生成JSON文件配置运行结果SM2在线密解工具用法原文地址：https://blog.csdn.net/hacker_lpy/article/details/124211114原文改进方案地址：https://blog.csdn.net/canlynetsky/article/details/131212028本人最近刚刚开始学习Linux下的C++开发，不太习惯命令行编译程序，听说vscode挺好用，于是开始尝试使用vscode来编写程序，以下记录自己在跑通原文案例时遇到的一些问题
一、介绍非关系型数据库+搜索分析分布式（在ES里面默认有一个配置，clustername 默认值就是ElasticSearch,如果这个值是一样的就属于同一个集群，不一样的值就是不一样的集群。） primaryshard：能正常提供查询和插入的分片 replicashard：备份的分片倒排索引1.1名词index索引（索引库，相当于database）type类型（相当于table，最新版elasticsearch已删除）document文档（一条数据）field字段（相当于列）1.2数据类型数据类型，参照JSON。Keyword类型是不会分词的，直接根据字符串内容建
序言 俗话说得好，一图胜千言。大家在平日工作中撰写文档，往往都需要画各种图来辅助表达中心思想，比如流程图、时序图、UML图等。很多同学会选择使用Axure、ProcessOn、Diagrams（darw.io）、XMind等软件来画图，这些软件功能丰富可定制化强，但是有时候会让人局限在软件提供的素材中，陷入鼠标拖动绘制的泥潭，无形中浪费了宝贵时间；另一方面出于安全合规考虑，在线绘图类型的软件也存在数据隐私风险。 身为程序员，在此为大家推荐一个专注于“画图”本身的工具PlantUML，通过写代码的方式完成满足各种需求场景的画图工作，将人的精力集中到思想的表达与传递，避免无谓的图形页面样
这里要讲一下故事的背景，我们小组三个人都是大一大二的学生，我的队友们都是数学专业的学生，所以比赛中的编程部分就交给了我这样的工业工程系的选手。我们在看完了历年赛题后一直认为：前面的几题我们都很难建立出很棒的模型，因此我们将目光对准E、F两题，希望能够从这两题上下下功夫，曲线救国，浅浅混个S奖或者H奖就好啦！ 一、19-22年E题F题学习与解析 二、E题F题备考策略 我参考了B站UP主“研究生小杨肖恩”的视频资料，并在此基础上进行了一些细化，就形成了下面的内容，在此向他表示感谢~ 在“研究生小杨肖恩”的视频中，他提到，E题和F题的共同点都是“模型简单，而且都基于引入概念建立指标体系和
