以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务，生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，成为不少科研工作者
最近在学习git高级操作过程中，遇到了一下问题：我在学习Git合并多个commit为一个的时候，需要输入一个命令gitrebase-iHEAD~2 这说明已经是编辑模式了。当我写好后，我还按照原来在linux上的按下ESC键，但是只是光标跳到了代码上，无法保存退出。我试了很多的键，也到网上搜索了，发现关于Goland操作的非常少，只有IDEA的。于是我就发出来，标题带上Goland,让更多用Go语言的人也能看到。正确的按键是：CTRL+C
LFU、LRU等缓存失效算法✔️解析✔️FIFO✔️LRU✔️LFU✔️W-TinyLFU✔️解析缓存失效算法主要是进行缓存失效的，当缓存中的存储的对象过多时，需要通过一定的算法选择出需要被淘汰的对象，一个好的算法对缓存的命中率影响是巨大的。常见的缓存失效算法有FIFO、LRU、LFU，以及Caffeine中的WindowTinyLFU算法。✔️FIFOFIFO算法是一种比较容易实现也最容易理解的算法。它的主要思想就是和队列是一样的，即先进先出(FirstinFirstOut)。一般认为一个数据是最先进入的，那么可以认为在将来它被访问的可能性很小。因为FIFO刚好符合队列的特性，所以通常FIF
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果2.1 改进的CI融合估值器2.2 基于现代时间序列分析方法，对局部传感器构造ARMA信息模型，利用射影定理和白噪声估值器，得到局部状态估计，然后进行融合2.3 带相关噪声多传感器时滞系统CI融合估值器2.4 带有色噪声多传感器时滞系统CI融合估值器🎉3 参考文献🌈4Matlab代码实现💥1概述文献来源：基于Kalman滤波和现代时间序列分析方法，我们可以利用多种融合估计技术来实现对状态的融合估计。这些技术包括集
自动化测试、爬虫、秒杀抢购、数据获取新方案，利用docker镜像运行安卓云手机，同时模拟运行多个手机进行数据抓取，可实现火车票、演唱会门票、茅台、直播、iPhone手机自动下单等各种多任务。这里选择的是Redroid，ReDroid（RemoteanDroid）是一个GPU加速的AIC（AndroidInContainer）解决方案。Docker您可以在Linux主机（Docker,podman,k8setc.）中启动许多实例。ReDroid同时支持arm64和amd64架构。ReDroid适用于云游戏、VMI（虚拟移动设备）、自动化测试等。根据该镜像描述，对云游戏有很好的支持，符合我们的需求
博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式研究背景和意义随着高校规模的不断扩大和资源的日益紧张，如何高效地利用校园资源已成为高校管理者所面临的重要问题。在这种情况下，校园房间预约系统应运而生。它可以帮助高校管理和合
一个字节就是8byte,也就是2^8一个字就是4Byte，也就是2^4---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------不同类型的取值范围int8: -128~127int16: -32768~32767int32: -2147483648~2147483647int64: -9223372036854775808~9223372036854775807 uint8: 0~255uint1
我目前正在使用“图表”Pane。我的应用显示运动员成绩的条形图，其中:XAxis:numberofreps/time/rounds/weightYAxis:numberofathletes我想收集不同组的代表人数。类似于:10类似的东西:根据Max()和Min()值的不同，我想改变粒度。这是我现在拥有的:letresultTime=[2458,3500,3600]//Fakedata->41min,58min,60minletdict=Dictionary(grouping:resultTime,by:{$0/60}).map{($0.key,$0.value.count)}这样，我就
12.10更新：Qwen技术报告核心解读BaichuanBaichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels数据处理：数据频率和质量，使用聚类和去重方法，基于LSH和denseembedding方法tokenizer：更好的压缩率，对数字的每一位分开，添加空格token位置编码：7BRope，13BALiBi使用了SwiGLU激活函数，因为SwiGLU是一个双线性层，多引入一个门控矩阵，参数量更多，hidden_size从4减少到了8/3使用了更高效的基于xFormers的attention实现使用RMSNorm，对transformer的block输入进行了Laye
目前我们手游开发，经常会遇到头发，双马尾，长裙，飘带等。以前我们都是在三维软件中制作骨骼后，自己手动K针。这样做有一些弊端，时间长，并且K帧的飘带效果没法随着游戏中角色的移动，旋转等动作实时发生动画位移效果。因此，下面将介绍MagicaCloth的两种用法。其中一种是需要绑定骨骼蒙皮，但是不需要K帧。bonecloth（原理，骨骼弹簧物理计算）计算量小，适用于手机，同屏20个角色其中另一种是不需要骨骼绑定，直接导出mesh到unity中进行物理计算。clothing（布料解算器物理计算）计算量大。适用于PC或者手机换装界面，同屏不超过2个角色。特别说明，不管是哪一种，导出FBX的时候，你想要计
