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穿越重生小说《如妻随形:都督大人的枕边风小说》强烈推荐大家阅读,作者“蛋糕”十分给力。讲述了:为何他会跟着去了尚书府,为何他屈尊降贵的被人晾在一边,那只是因为他再等,再验证。当他看到那字迹,他就已经知道,也验证了自己的感觉。只是,他在想,也在等一个契机。没想到,这个契机来的那么快,并且那么的及时…第一章精彩章节免费试读兵部尚书府彻夜通明了一个晚上,饶是极度疲倦也无人去歇着,忐忑难安的等待着从都督府传来的消息。他们希望没有任何消息传来,可是又怕有消息传来。矛盾又期待……都督府里,葙雅院里,微弱的烛光随时都有被风吹灭的可能,太医们诚惶诚恐的坐在厢房里,眼观鼻鼻观心的坐着。裴烨看着躺在床上的小人儿,她的脸是陌生的,可是她的气息和感觉是那么的熟悉。为何他会跟着去了尚书府,为何他屈尊
作者是“心有浩然气”的热门新书《为进娱乐圈和我分手,我火了你急什么?》火爆上线,是一本穿越重生的小说。其中内容精彩截取:邵阳每次只要一唱歌,就会全身心地投入进去,更何况他也知道,视频发到抖音上后,会被数以百万计的人看到,所以他也不敢分心。手指熟练地拨弄琴弦。转轴拨弦间,感情自然而然地流露出来。无力感…第一章精彩章节免费试读“如果有人在灯塔”“拨弄她的头发”“思念刻在墙和瓦”“如果感情会挣扎”“没有说的儒雅”“把挽回的手放下”“……”邵阳那磁性的声音一响起,不知道为何,原本还有人在说话的餐厅,便很快安静下来。柜台里的老板听到这歌声,也忍不住抬头看向了邵阳。听到几句之后,老板心里就明白邵阳是怎么追到那个美女的了。这两人坐在一起,刚好是郎才女貌啊。邵阳每次只要一唱歌,
正在备考hcia、hcipdatacom的同学们,需要考试真题的关注+留言,鹏哥送你一份最新题库。1、【拖拽题】在BCP/MPLSVPN场景中,如果PE设备收到到达同一目的网络的多条路由时,将按照一定的顺序选择最优路由。请将以下内容按照比较顺序进行排序。答题格式为:如11223344答案:【11】【22】【33】【44】解析:MP-BGP的优选原则和BGP相似。当到达同一个目的网段存在多条路由时,BGP通过如下的次序进行路由优选: 丢弃下一跳不可达的路由。优选Preferred-Value属性值最大的路由。优选Local_Preference属性值最大的路由。本地始发的BGP路由优于从其他对等体学习到的路由,本地始发的路由优先级:优选手动聚
最近人工智能爆火啊,前有AIGC后有ChatGPT,ChatGPT倒是可以很简单的体验到,但是AIGC这个似乎需要一点动手能力,而且还要考虑下我们本地的环境了。恰好我最近受邀参加了亚马逊云科技【云上探索实验室】的活动,基于他们的AmazonSageMaker服务来做了以下三个小实验,有包括AIGC,Deepracer还有图像分类,整体流程体验下来比想象中好太多了,即便是一个新手也可以通过AmazonSageMaker来掌握下面三个实验,而且不需要您再考虑基础环境配置了,可以更加专注于业务。那么就让我们来跟着下面的实验手册和演示视频一起来操作吧!最近我恰好受邀参与了亚马逊云科技[云上探索实验室]活动,利用AmazonSageMaker平台搭建了自己的AIGC应用,整个过程只用了不
一、Vue(ref和$refs属性介绍与使用)在Vue中一般很少会用到直接操作DOM,但不可避免有时候需要用到,这时我们可以通过ref和$refs这两个来实现,本文我们就来详细的介绍下这个内容除了自定义属性外,Vue实例还暴露一些有用的实例属性和方法,他们都有前缀$,以便和用户定义的属性和方法分开常用的属性有:常用的属性有:1:vm.$el//获取vue实例关联的Dom元素2:vm.$data//获取vue实例的data选项3:vm.$options//获取vue实例的自定义属性4:vm.$refs//获取vue实例中所有含有ref属性的dom元素,如果有多个,只返回最后一个。5:vm.$ref//ref被用来给元素或子组件注册引用信息,引用信息将会
前几天搜索模糊pi控制的相关仿真流程,发现csdn没有比较好的、完整的能跑出结果的模糊pid控制仿真模型。通过几天的学习和查阅文献,我现在将我仿真的步骤和出现的问题给大家分享一下,希望大家也一起交流一下自己的问题和心得。首先我们要清晰的知道模糊pid的流程,这里简单和大家分享一下:由上面的图我们可以知道,模糊pid需要确定隶属函数、控制规则,隶属函数是模糊化和反模糊化的关键。接下来进入simulink模型搭建环节:step1:在MATLAB命令行窗口中输入fuzzy——目的:打开模糊控制工具箱输入命令后会弹出这样一个窗口step2:确定模糊控制量和模糊输出量对于模糊pi控制,其结构框图如下: 由此可知,我们要设置的模糊控制工具箱的输入既为e、ec、和。
一、简介CSPNet:CrossStagePartialNetwork,跨阶段局部网络作用:从网络设计角度来缓解以前推理时需要很大计算量的问题推理计算过高的原因:由于网络优化中的梯度信息重复导致的!cspnet解决方式:通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中,在减少了计算量的同时可以保证准确率。CSPNet是一种处理的思想,可以和ResNet、ResNeXt和DenseNet结合。图是cspnet对不同backbone结合后的效果,可以看出计算量大幅下降,准确率保持不变或者略有提升(ps:分类的提升确实不多)下图是CSPNet用于目标检测的结果:AlexeyAB版本的darknet的首页就是这张图,使用CSPNet做backbone可以极大提升模型的准确率,
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