张士玉小黑屋

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1.前提利用Transformer模型进行O3浓度的反演2.问题2.1速度慢一开始模型是在CPU上面跑的，为了加快速度，我改成了在GPU上跑方法如下：1、验证pytorch是否存在GPU版本在Pycharm命令行输入importtorchprint(torch.cuda.is_available)#若输出为True,则存在GPU版本#若输出为False,则不存在GPU版本我的输出为True，说明pytorch是存在GPU版本的2、将模型从CPU版本转换到GPU版本声明使用GPU（指定具体的卡）PS：torch.device()是装torch.Tensor的一个空间。device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_av

一、新建项目、实体类、servlet1.新建DynamicWebproject，新建过程如下；2.在src目录下新建两个包，一个命名为entity，一个命名为servlet，新建过程如下；3.在entity目录下新建两个实体类，一个名为Cake,一个名为CakeDB,新建过程如下：4.在servlet目录下新建三个servlet，命名分别为ListCakeServlet、PurchaseServlet和CartServlet，新建过程如下：所有东西建完后结果如图：二：源代码1.Cake实体类：packageentity;publicclassCake{privateStringid;privateStringname;publicCake(){}pub

前言：最近项目中有个场景，一组图片、视频、音频、文件数据，要求点击图片可以放大预览，左右可以切换音视频、文件，支持鼠标及各种键控制缩放，左右旋转，移动等功能，整理了一下，封了个组件，注释很全面，每块地方都有讲解，可以直接拿到项目中使用先看下效果：clg关于传值：（必传）传入url数组urlList，传入图片所处index，也就是在数组中的索引（非必传）是否支持无限滚动？是否支持ESC键退出？是否支持点击遮罩层退出？是否需要工具栏？关于图片的相关特效：定义一个transform样式对象，包含缩放scale、旋转deg、移动offsetX|offsetY、动画enableTransition，可在computed计算中返回由此对象组成的css样式对象，在模板中对图片绑定

重生六零，从胎儿开始赚下亿万资金这书写得真是超精彩超喜欢，作者偏爱年代文把人物、场景写活了，给人一种身临其境的感觉，小说主人公是周栀敏，《重生六零，从胎儿开始赚下亿万资金》这本重生六零，从胎儿开始赚下亿万资金,余生,都市脑洞,都市的标签为都市脑洞、都市并且是都市、类型连载中，最新章节第1341章浮夸的演技，写了248.1万字！作品介绍《重生六零，从胎儿开始赚下亿万资金》小说是网络作者偏爱年代文的倾心力作，主角是周栀敏。主要讲述了：强推一本网文大神“偏爱年代文”的新作《重生六零，从胎儿开始赚下亿万资金》，这是一本穿越重生的书。内容详情为：”萧志刚的声音由低变高，吓得史家兄弟往后退了一步。“我怎么娶的你大姐，你们心知肚明，我好心救人却被你们算计，这些都过去了就不说了，她这些年偷偷的往娘

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第219章易木旸素来是娇生惯养的，尤其是在腿断了之后，那真是把自己当成残疾人看，动不得，成天就躺着，恨不得要护工喂他喝水吃饭。见到装修公司的人来，他哼哼唧唧昨天去了一趟法庭，我可累惨了，你今天来，最好能把事情彻底解决。你跟我律师谈吧。他斜倚在病床上，打着石膏的腿放在他们坐着的一侧，显得尤为的臃肿。装修公司的人也不想多费唇舌，言简意赅：你们出的160万，我是肯定不能接受的，前期的工人费，材料费，我们公司都垫付了，我们也损失惨重。那跟我有什么关系？说好只旁观的易木旸，忍不住怼了回去。这样吧，我只能原价赔偿120万，我们双方各让一步。这家装修公司在业内知名，专门做工装的，全国连锁公司好几家，如今账户被冻结，影响太大，不得已只能让步。舒律师，你觉得还有可谈的余地吗？我好累的，不是抱着诚意来，就别来打

团队模型、论文、博文、直播合集，点击此处浏览一、论文        本文介绍我们被机器学习顶级国际会议ICLR2023接收的论文“DamoFD:DiggingintoBackboneDesignonFaceDetection"论文链接：https://openreview.net/pdf?id=NkJOhtNKX91开源代码（欢迎点赞、收藏、转发三连啊~~~）：https://github.com/ly19965/EasyFace/tree/master/face_project/face_detection/DamoFD二、背景1.人脸检测问题定义        人脸检测算法是在一幅图片或者视频序列中检测出来人脸的位置，给出人脸的具体坐标，一般是矩形坐标

前言Xgboost对特征工程和数据处理比较友好，相比之下调参成为用好Xgboost重要的一环，本文分别从参数、调参方法、Python实现的维度进行梳理，作为调参思路的记录。本文将关注以下几个问题：1.Xgboost哪些参数需要调参？2.通用的调参方法有哪些？ 如何实现？Xgboost哪些参数需要调参？下表列出了xgboost0.90版本下  xgboost.sklearn  中XGBBaseModel的所有输入参数;根据对全部31个参数功能的初步了解并参考了其他博文（包括XGBoost调参笔记_浅笑古今的博客-CSDN博客_xgboost调参，https://segmentfault.com/a/1190000014040317等）,初步对xgboost

一、先来先服务调度算法（1）算法内容：先来先服务调度算法是一种最简单的调度算法，可以应用于高级调度也可以运用于低级调度。高级调度时，FCFS调度算法按照作业进入后备作业队列的先后顺序选择作业进入内存，即先进入后备作业队列的作业被优先选择进入内存，然后为选中的作业创建进程并分配该作业所需资源。低级调度时，FCFS调度算法每次从内存的进程/线程就绪队列中选择一个最先进入的进程/线程，然后由进程/线程调度程序将CPU分配给它并使其运行。（2）算法要求：每个进程由一个进程控制快（PCB）表示。进程控制块可以包含如下信息：进程名，到达时间，运行时间，开始时间，完成时间，等待时间，周转时间，代权周转时间等。先进入就绪队列的进程，先分配处理机运行。一旦一个进程占有了处理机，它就一直运行下去，直到该进程