Aviator的学习一、Aviator介绍原理和特点二、依赖三、样例使用1、需求2、上手使用3、加减乘除4、逻辑判断执行test2报错了不支持excel格式的逻辑判断支持ifelse和三母运算max和min四、其余介绍1、基本数据类型2、逻辑判断3、循环语句五、函数列表1、系统函数2、数学函数3、字符串函数4、集合函数5、自定义函数的使用六、对象中的属性引用一、Aviator介绍github：(https://github.com/killme2008/aviatorscript%60)参考文档1：https://www.yuque.com/boyan-avfmj/aviatorscript参
目录一、创建子图1.1下图是绘制的子图：1.2代码释义：二、绘制子图2.1代码引入2.2图形绘制三、子图布局3.1子图布局说明四、子图大小4.1子图大小调整五、子图间距5.1子图代码调整六、子图位置6.1代码引入6.2完整代码6.3完整代码总结大锤爱编程的博客_CSDN博客-大数据,Go,数据分析领域博主Matplotlib是一个流行的Python可视化库，它提供了许多功能来创建各种类型的图表。其中一个功能是子图，它允许您在单个图表中绘制多个图。一、创建子图要创建子图，请使用plt.subplots()函数。该函数接受三个参数：行数、列数和子图编号。以下是一个简单的示例：importmatpl
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本章将和大家分享ASP.NETCoreSignalR中的中心筛选器。本文大部分内容摘自微软官网：https://learn.microsoft.com/zh-cn/aspnet/core/signalr/hub-filters?view=aspnetcore-7.0废话不多说，下面我们直接进入本章主题。中心筛选器：在ASP.NETCore5.0或更高版本中可用。允许在客户端调用中心方法之前和之后运行逻辑。1、创建中心筛选器通过声明从 IHubFilter 继承的类来创建筛选器，并添加 InvokeMethodAsync 方法。还可以选择实现 OnConnectedAsync 和 OnDisco
如何将鸿蒙App与Django后台作简单的交互。鸿蒙App1.新建项目2.在config.json进行如下配置"deviceConfig":{ "default":{ "process":"com.huawei.hiworld.example", "supportBackup":false, "network":{ "cleartextTraffic":true }reqPermissions":[ { "name":"ohos.permission.GET_NETWORK_INFO" }, { "name":"ohos.permission.SET_NETWO
来了！接着上篇，开始orb-slam3的稠密回环建图实测（奥比中光Astrapro相机）老样子，先上效果图：开发环境：NX+Ubuntu18.04+ROS-melodic四、NX+Astrapro相机+orb-slam3 稠密回环建图首先小白老师分享的ORB-SLAM3的可回环的稠密地图版本，具体在这篇博客，下载但是却没有相关的具体实现教程，这里我们先使用 奥比中光Astrapro两款相机进行配置实现4.1配置环境其实与orb-slam2的环境配置一样，使用的仍然是pagolin0.5，和opencv3.2.0版本（3.4.x也可以），pcl1.8.1+vtk7.1.1这里不重复，具体配置可
大模型落地实践系列四、大模型研发应用的节奏？近年来，随着计算机硬件性能的提高和机器学习算法的不断优化，大模型已经成为了当今人工智能领域最热门的话题之一。在实际应用中，大模型可以帮助我们更好地完成诸如语音识别、自然语言处理、图像识别等任务，同时也为企业提供了更广泛的商业机会。本文将围绕大模型的研发应用，为读者提供一个基本的节奏指导，以便更好地进行实践。第一阶段：准备工作在开始研发大模型前，需要做好充分的准备工作，包括但不限于：1.明确目标在开始研发前，需要明确大模型所要解决的具体问题，例如，是进行文本分类还是情感分析？还是其它任务？这能够帮助开发者更能够聚焦于实现目标。2.收集数据数据是训练大模
个人经历 先说个人经历，如果不写的话很多同学看了这篇博客可能会觉得有些奇怪，首先介绍一下，笔者毕业后参加了三次考研，但是很不幸，因为种种原因，三次考研均以全军覆没而告终，因此在找工作前，除了考研的几门专业课，笔者其实在编程方面的能力已经是一片沼泽之地，曾经仅能拿得出手的几门学科也随着时间化为乌有，所以笔者在参加工作前能力可能还远不如在座在上学的同学 因此笔者找工作的时候抱的心态是不破不立，一切从头开始。借用一首歌的内容，昨天所有的荣誉，已变成遥远的回忆。所以很多同学会奇怪，为什么笔者写的很多东西都这么基础，因为笔者并不是在以一个前辈的心态来给大家上课，笔者自己技术也很一般，也要从头开始学习
自动驾驶行业的“劲风”又来了。6月21日，工信部副部长辛国斌在国务院政策例行吹风会上表示，将启动智能网联汽车准入和上路通行试点，他强调，“这里面讲的是L3级，及更高级别的自动驾驶功能商业化应用”。此前工信部曾透露，《智能网联汽车标准体系指南》即将正式发布实施。消息频出，自动驾驶产业链又一阵躁动。但在二级市场，情况有些不同。以“智能网联汽车数据合规+高精度地图+国产化芯片+智能驾驶软硬一体”为价值锚的行业新锐Tier1——四维图新，却在业绩上下跳跃不止、股价横盘浮动八年的背景下，饱受投资者争议。早在4月，北京便已全域开放高辅地图审批，加快释放高精地图对智能驾驶的价值。但也是从当时的上海车展到现在
消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：消息可靠性问题：如何确保发送的消息至少被消费—次延迟消息问题：如何实现消息的延迟投递消息堆积问题：如何解决数百万消息堆积，无法及时消费的问题高可用问题：如何避免单点的MQ故障而导致的不可用问题一、消息可靠性背景/需求：消息从发送，到消费者接收，会经历多个过程：其中的每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失原因包括：发送时丢失：生产者发送的消息【未送达exchange】——返回nack（消息确认模式）消息【到达exchange】——返回ack（消息确认模式）到达queue后，MQ宕机，queue将消息丢失——返回ACK，及路由失败原因（回退模式）co
