待续专题
MATLAB数据拟合中的若干问题（待续）
1. 多项式拟合 多项式拟合的形式如下： y=∑i=1Npixn−i+1=p1xn+p2xn−1+⋅⋅⋅+pnx+pn+1 y=\sum_{i=1}^Np_ix^{n-i+1}=p_1x^n+p_2x^{n-1}+···+p_nx+p_{n+1} 其中 p p为权重向量P=[p1,p2,⋅⋅⋅,pn,pn+1]\mathbf{P}=[p_1,p_2,···,p_n,p_
python错误信息+解决方案合集（待续）
import random outcomes = {'heads':0, 'tails':0} sides = outcomes.keys() print(sides[0]) 会产生错误：TypeError: 'dict_keys' object does not support indexing 这是由于python3改变了dict.keys,返回的是dict_keys对象,支持i
DayDreamer's Blog Qt资料整理~待续
今天偶然看到一条关于Qt5.10发布的消息，发现Qt经历了诺基亚风波之后发展得依然良好，感到很欣慰。回头看上次关注Qt技术还是2011年，那时候用Qt4.7做一个小项目，对于一个写Win32界面和MFC的程序员来说，有种相见恨晚的感觉。如今时间已经过了近7年，又有桌面项目要做，当然首选Qt5。 先收集一些资料，后面慢慢消化。 【官网】 官网：https://www.qt.i
性能测试待续。。。【搬代码】
1.什么是性能测试一级性能测试的价值和目的 2.真实企业性能测试指标详解以及指标测算 3.真是企业中新跟那个测流程以及细节剖析 4.性能压测脚本自动化生成以及脚本增强和组件详解 理论–》指标–》压测脚本–》脚本完善和增强–》模拟真是场景–》压测场景–》监控平台-》平静定位和性能调优 一.什么是性能测试一级性能测试的价值和目的 性能测试就是通过性能压测工具（jmeter、loadrunner），
NSNumber、NSString、NSDate、NSCalendarDate、NSData(待续)
http://blog.csdn.net/jerryvon/article/details/7350567 NSNumber + (NSNumber *)numberWithInt:(int)value; + (NSNumber *)numberWithDouble:(double)value; - (int)intValue; - (double)doubleVa
Android常用设计模式总结-待续
设计模式总结 1.面向对象的六大原则： 1.1 解决类的耦合性：单一职责 定义：就一个类而言，应该只有一个职责。如果一个类有一个以上的职责，这些职责就耦合在了一起。 当一个职责发生变化时，可能会影响其它的职责。 原则：遵守单一职责原则，将不同的职责封装到不同的类或模块中。 1.2 解决程序可扩展性：开闭原则 定义：软件中的对象（类，模块，函数等等）对于扩展是开放的，对于修改是封闭的。 原则：
QT UI编程细节（待续）
1. 设置QTableView中只能选择单行 setSelectionMode(QAbstractItemView::SingleSelection); 2. 设置以行做为选中的最小单位 setSelectionBehavior(QAbstractItemView::SelectRows); 3.设置最后一行或最后一列拉伸 horizontalHeader(
2024.5组队学习——MetaGPT智能体理论与实战（待续）
学习资料：项目地址——hugging-multi-agent、在线阅读、MetaGPT项目、MetaGPT中文文档 文章目录 一、环境配置1.1 配置MetaGPT1.2 配置大模型api_key1.3 测试demo 一、环境配置 全部工作在Autodl上完成，下面是简单记录： 1.1 配置MetaGPT 下面直接以开发模式安装MetaGPT（拉取MetaGPT项
使用numpy基于全连接层实现Minst数据集训练——待续
PS：本贴还没完全写完，全部代码直接转至文末，有时间会一点一点把细节部分解释清楚 题外话：以前习惯调包实现网络，然后发现研究新的较为复杂的网络结构会很吃力，于是回过头来垒实基础，后续会在全连接层的基础上添加卷积池化dropout归一层等等，如果你也有对应需求，可以持续关注哈。so,进入正题 目录 网络结构 代码实现 参数初始化 前向传播: L_model_forward linear
在docker中安装paddle serving @FreeBSD（待续）
因为FreeBSD本身不能装paddle serving，所以我们要在docker里面装。 Paddle Serving官网：GitHub - PaddlePaddle/Serving: A flexible, high-performance carrier for machine learning models（『飞桨』服务化部署框架） wheel包下载：Serving/doc/Lates
dell r730 ESXi重启后找不到raid盘(待续)
dell r730 ESXi重启后找不到raid盘，报错ESXi error failed to connect to database ，怀疑是不小心硬关机导致的问题..... 在这之前的操作是在ESXi 的虚拟机FreeBSD里尝试安装nvidia驱动和anaconda，结果关机重启后，找不到虚拟机了，连raid盘都看不到。但是到了idrac里，时能看到raid0的盘的。 这里
【待续】【UE4笔记】 L4物体编辑
一、坐标系 处理变换 点击场景中的物体会显示坐标系： 可以进行的变化如下： 对应WER三个按键 2.不同模式的变换方式手动变换： 3.不同范围的变换方式 4、网格对齐 5.枢轴点 这一步主要是一些建模软件中的模型导入后坐标轴会产生一些偏移，需要用鼠标中键点击坐标轴的中心点，移动到模型的边界点上，然后右键进行设置。 PS： 框选小技巧 复制模型 —— Alt键
【待续】【UE4笔记】L3导入资源与项目迁移
一、导入资源 二、项目迁移 单个文件夹直接迁移 多个资源可以一同迁移 网上下载的项目 两个项目之间存在同名文件夹 三、免费素材 虚幻商城 本月免费 引擎特性模板 油管 虚幻社区
Ubuntu16.04 CUPS安装与Andoird ndk交叉编译CUPS(待续...)
ubuntu安装cups 在Ubuntu上安装CUPS（打印系统）的步骤如下： 1、打开终端。 2、更新软件包列表： sudo apt update 3、安装CUPS： sudo apt install cups 4、安装foomatic-filters与ghostscript： sudo apt-get install foomatic-filterssudo a
TensorRT从入门到了解-学习笔记（待续）
b站TensorRT官方教程学习笔记 目录 0.简述1. Part1 TensorRT 简介1.1 TensorRT 简介1.1.1 TensorRT基本特性和用法1.1.2 TensorRT基本流程1.1.3 TensorRT上搭建模型方法1.1.3.1 Workflow:使用TensorRT API搭建1.1.3.1.1 Logger日志记录器1.1.3.1.2 Builder引
待续 总结 - parquet 与 avro
paruet列存文件结构 可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量 压缩编码可以降低磁盘存储空间 只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能 Schema ：Parquet文件尾部存储了文件的元数据信息和统计信息，自描述的，方便解析 Parquet列式存储带来
gitlab docker安装部署 后续cicd待续
下载Gitlab景象 配置好加速器之后，下载就很快了。直接执行下面的命令，稍等片刻之后，Docker就会将Gitlab下载好了。 docker pull gitlab/gitlab-ce:latest 启动Gitlab 用下面的命令启动一个默认配置的Gitlab。如果我们只在本机测试使用的话，将hostname替换为localhost。如果需要让外部系统也能访问的话使用外
OSCP靶场--Cockpit--待续
OSCP靶场–Cockpit 考点(sql注入绕过+sudo tar提权) 1.nmap扫描 ##┌──(root㉿kali)-[~/Desktop]└─# nmap 192.168.229.10 -Pn -sV -sC --min-rate 2500 Starting Nmap 7.92 ( https://nmap.org ) at 2024-03-25 0
ATS名词术语(待续)
ATS名词术语 副本(alternate) 缓存对象(cache object)的一种变体，最初创建该术语是为了处理HTTP协议中的VARY机制(RFC2616#sec14.44)，现在多用于其它的目的。一个对象的所有副本必须以某种方式等价，也就是说，它们是同一个流的等价形式，最常用的一个例子就是，一个流既有普通版本也有压缩版本。 缓存分片(cache fragment) 缓存的内容存储单
