最近使用pandagpt需要vicuna-7b-v0，重新过了一遍，前段时间部署了vicuna-7b-v3，还是有不少差别的，transforms和fastchat版本更新导致许多地方不匹配，出现很多错误，记录一下。更多相关内容可见Fastchat实战部署vicuna-7b-v1.3（小羊驼）_Spielberg_1的博客-CSDN博客一、配置环境condacreate-nfastchatpython=3.9#fastchat官方建议Python版本要>=3.8切换到fastchatcondaactivatefastchat安装torch==1.13.1torchvision==0.14.1t
Unity3D将多个物体合并一个物体或层级关系的物体一、三种合并工具1.MergeMesh1：（效率低，适应性高）模型点超过65535自动分模型，一个mesh上有多个材质会自动分出来成为子集部分，父节点要有mesh则fatherMesh=true;2.MergeMesh2：（效率快、适应性低）模型点不能超过65535，超过会报错，且相同材质才会合并，若一个mesh上有多个材质会少一些材质（也就是丢失了一部分模型）3.MergeMesh3：（适应性极低）模型点不能超过65535，超过会报错 ，材质相同也不会合并(一般外部不常调用，MergeMesh1、2函数更好)usingSystem.Col
需求：将两块空硬盘合并为“一块”，挂载到指定目录（/data）下，达到在一个目录使用2块硬盘所有空间的效果。逻辑卷管理（LVM）逻辑卷1.整合分散空间（整合未使用的磁盘空间，可以是一个磁盘的空间也可以是不同磁盘的空间，可以是一整块儿磁盘，也可以是磁盘的分区；但是不能把分区的剩余空间拿来使用）2.空间可以扩展（不会影响原来的数据内容，不会影响读入和使用）LVM工作方式在“分区--->格式化”中间增加的一个逻辑层——零散空间存储（PV物理卷）----整合的虚拟磁盘（VG卷组）----虚拟的分区（LV逻辑卷）将众多的PV（物理卷）组成VG（卷组），再将VG（卷组）中划分LV（逻辑卷）LVM管理工具
前言由于目前大部分人使用的仓库都是Gitee或者是GitHub，包括小编的公司所使用的项目仓库也包括了Gitee；我们需要学习技术栈时都会去百度或者是去GitHub上看看别人的项目观摩学习，可能很多小白在遇到拉取代码时出现各种问题，或者是拉取代码后不知道如何使用相关软件打开项目一.下载开源项目我们需要先去找一个开源的项目，然后把项目的压缩文件去下载下来下图是我下载的开源项目的ZIP，我把其解压后的文件目录，具体信息如下图所示二.用Unity打开项目，更改配置将刚刚下载的开源项目从磁盘添加到UnityHub面板上 给大家做个演示，我这里将项目原本的2021版将至2018版遇到提示框，我们都选择忽
在数据结构（严蔚敏）第二章课后习题中有这样一个题，关于把两个有序表合并的操作比较次数将两个各有 N 个元素的有序表归并成一个有序表，其最少的比较次数是（A）。A.NB.2N －1C.2ND.N －1显然，比如A顺序表的最大值如果比B顺序表的最小值还要小，只需要拿B的最小元素与A中所有元素比较一遍即可，后续的B的所有元素都无需在比较。在延伸一下，将两个各有 N 个元素的有序表归并成一个有序表，其最多的比较次数是（ B）。A.NB.2N －1C.2ND.N －1这种可以想象一下A顺序表，1，3，5......，B顺序表2，4，6......恰好把B顺序表平均插入A顺序表中，如果B顺序表第二个元素不
多个word文档转化成PDF文件，最后合并成一个PDF文件importosfromwin32comimportclientfromPyPDF2importPdfMerger#使用PdfMergerdefwordToPdf(folder):#将多个word文档转化成PDF文件os.chdir(folder)file_type='docx'out_folder=folder+"\\PDF"ifnotos.path.exists(out_folder):print('Creatingoutputfolder...')os.makedirs(out_folder)print(out_folder,'c
目录 1横向合并——merge 2横向合并——join 3竖向合并——append 4竖向合并——concat 1横向合并——mergeresult=pd.merge(left,right,on='key')result=pd.merge(left,right,on=['key1','key2'])result=pd.merge(left,right,how='left',on=['key1','key2'])result=pd.merge(left,right,how='right',on=['key1','key2'])result=pd.merge(left,right,how='out
目录 一、halcon算法合并点云，及参考例程 二、介绍cloudcompare合并点云一：halcon算法流程1、用cloudcompare切割出两个点云特征点明显的位置，分别存储为两个点云 然后用halcon算法根据特征点配准点云，获得旋转变化关系2、根据1中得到的旋转变化关系旋转完整的两个点云3、用halcon对得到的两个点云进行拼接，变成一个点云 dev_update_off()dev_close_window
文章作者：里海来源网站：https://blog.csdn.net/WangPaiFeiXingYuan简介： UG\NX二次开发多个变换矩阵合并成符合变换矩阵uf5942效果：代码：#include"me.hpp"externDllExportvoidufusr(char*param,int*returnCode,intrlen){ UF_initialize(); //沿着X轴方向移动20 doubledDir1[3]={20.0,0.0,0.0}; doubledMatrix1[12]={0.0}; //获取变换矩阵 uf5943(dDir1,dMatrix1); //沿着Y轴方向
