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- 来自专栏图形学与OpenGL
实验11 B样条曲面生成
由于求值器只提供了对曲线或表面底层描述，需要使用更高层次的NURBS接口来生成B样条曲面。 NURBS接口生成B样条曲面的过程如下。 图A.11（a）生成B样条曲面 5．实验提高 根据控制点(-1.5, -1.5, 2.0)、(-0.5, -1.5, 2.0)、(0.5, -1.5, -1.0)、(1.5, -1.5, 2.0)、 B样条曲面，见图A.11(b)。 图A.11（b）重新生成B样条曲面
2.5K40发布于 2020-10-29 - 来自专栏机器学习炼丹之旅
CS231n：11 生成模型
生成模型 生成模型的定义就是给定一个训练数据，然后生成一些新的样本，保证和所给的训练集有一样的分布。 时间序列数据的生成模型可以用于仿真和规划（在强化学习中应用）。 训练生成模型还可以使隐式表征的推断成为有用的通用特征。 需要一提的是，可以将生成模型分成两大类，即隐式密度模型和显式密度模型，显式密度模型会显式地给出一个分布 使其和输入数据的分布相同。 ，该方法给出了一个很好的评估度量，可以通过计算的数据的似然来度量出生成样本有多好。 其中， 表示数据的分布， 表示噪声的分布， 表示带有参数 \theta_g 的生成网络，使用 可以生成一个样本 。
89910编辑于 2022-08-08 - 来自专栏又见苍岚
Windows 11 体验 Stable Diffusion AI 图像生成
Stable Diffusion 已经发展到可以生成以假乱真图像的程度，无论是 AI 作画还是照片生成都已经可以生成得很精细，本文记录使用过程。 ，也可以基于其他人共享的数据集进行训练，比自己找数据要方便很多，也有 auto train 功能，可以使用他们付费的服务进行训练。 本文记录在 Windows 11 下安装、配置、运行 Stable-diffusion 的流程 过程中经常需要访问境外的网站，需要访问国外网站。 webui-user.bat 文件，我在过程中遇到很多问题，没有问题的同志可以跳过这一节 安装 CUDA 11.7 下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-11 流程上也比较简单，就是基于 ChilloutMix 的训练结果和你自己准备的数据集来进行二次训练，目的是最终输出的内容既具有原始 ChilloutMix 的能力，又更倾向你提供的数据的特征。
3.1K00编辑于 2023-03-28 - 新添加一篇文章（这样才能触发 save 方法，此前添加的文章不会自动生成摘要来自专栏HelloGitHub
第 11 篇：自动生成文章摘要
在 创作后台开启，请开始你的表演[1] 中我们提到过 save 方法中执行的是保存模型实例数据到数据库的逻辑，因此通过覆写 save 方法，在保存数据库前做一些事情，比如填充某个缺失字段的值。 通过覆写模型的 save 方法，在数据被保存到数据库前，先从 body 字段摘取 N 个字符保存到 excerpt 字段中，从而实现自动摘要的目的。 # 由于摘要并不需要生成文章目录，所以去掉了目录拓展。 可以看到很多网站都采用这样一种生成摘要的方式。 span class="meta-nav">→
Python基础(11)——迭代器&生成器
可迭代对象 以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种： 一类是集合数据类型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等； 一类是 generator ，包括生成器和带 生成器都是 Iterator 对象，但 list 、 dict 、 str 虽然是 Iterable ，却不是 Iterator 。 Iterator 可以使用 iter() 函数： 总结 凡是可作用于 for 循环的对象都是 Iterable 类型； 凡是可作用于 next() 函数的对象都是 Iterator 类型 集合数据类型如 生成器 for i in range(1, 10, 1): print(i) def customRange(star, stop, step): x = star while
如何批量生成Code-11条码
Code11条码支持数字“0-9”和特殊字符“-”共11个字符，故称为Code11码。小编下面会介绍如何在条码软件中批量生成Code11码。 因为我们要通过数据库的数据批量生成Code-11码，所以需要先导入数据库。点击设置数据源，弹出一个界面，点击选择文件，将保存有条码数据的Excel文件导入到软件中。 01.png 点击软件左侧的“条码”按钮，在画布上绘制一个条形码，将条码的类型设置为Code-11，在编辑数据处插入“条码数据”这个数据源字段。 02.png 条码制作完成后，点击打印预览，设置打印范围和打印数量，点击界面上方的上一页和下一页可以查看生成的条码。准确无误后就可以开始打印了。 03.png 综上所述就是通过数据库实现批量生成Code 11码的操作方法，以上是为了测试，所以数据很少，现实操作中，数据库的数据有多少就可以生成多少个条码。
中文NLP笔记：11. 基于 LSTM 生成古诗
基于 LSTM 生成古诗 1. 语料准备 一共四万多首古诗，一行一首诗 2. 预处理 将汉字表示为 One-Hot 的形式 在每行末尾加上 ] 符号是为了标识这首诗已经结束，说明 ] 符号之前的语句和之后的语句是没有关联关系的，后面会舍弃掉包含 ] 符号的训练数据。 sentence = sentence + next_char print(sentence) （5）predict 函数 根据给出的文字，生成诗句 seed[1:] + next_char res += seed return res （6） data_generator 函数 生成数据
Python基础11-迭代器,生成器
刚才我们实现的迭代器，只能适用于，字符串，列表，元组等数据类型，但是字典，就不合适了 迭代器提供了一种通用的且不依赖于索引的迭代取值方式 ---- 如何使用迭代器？ 首先了解一个概念，并不是所有数据都阔以使用迭代器，只有可迭代对象才可以使用迭代器。 那么什么是可迭代对象呢？ 可迭代的对象iterable：但凡内置有__iter__方法的对象都称之为可迭代的对象。 # 以下数据类型包括文件，我们挨个测试一番 a=1 b=1.1 c='hello' d=['a','b'] e=('a','b') j={'x':1} g={1,2,3} f=open('a.txt', emm...看到标题，我们要讲一个自定义的迭代器，结果mmp，为啥就变成了生成器的介绍呢？ 生成器表达式 回顾列表表达式 l=[i**2 for i in range(1,6) if i > 3] print(l) ---- 生成器表达式 # 生成器表达式 g=(i**2 for i in
11数据库
//设置数据库名称 DB.open(); QSqlTableModel *tabModel=new QSqlTableModel(this,DB);//数据模型 tabModel->setTable ("employee"); //设置数据表 tabModel->setEditStrategy(QSqlTableModel::OnManualSubmit);//数据保存方式 tabModel->setSort /排序 tabModel->setHeaderData(tabModel->fieldIndex("empNo"),Qt::Horizontal,"工号");//只是设置表头为工号 //创建界面组件与数据模型的字段之间的数据映射 QDataWidgetMapper* dataMapper=new QDataWidgetMapper(); //数据映射 dataMapper->setModel(tabModel);//设置数据模型 3列的关联数据 p1：关联哪个表 p2:外键 p3:显示关联表中的那个列
疯子的算法总结11--次小生成树+严格次小生成树
一、总体思路 首先,我这一题的思路是倍增LCA+Kruskal 首先，kruskal求最小生成树 不会的戳这里 求次小生成树 倍增 LCA 关键在于次小生成树怎么求： 问自己一些问题 怎么求不严格次小生成树 不严格次小生成树为什么不严格 方法每次选择U—V之间的边，前提是最小生成树上不存在的边，添边之后删去较短边，使用LCA找到祖先，删边，这里保证次小生成树的是？ M]; int F(int x){ if(f[x]==x) return x; return f[x]=F(f[x]); } void kruskal(){ //kruskal 算最大生成树 ; --lef; mx=max(mx , e[i].val); } } } void dfs(int x){ //深搜建树（可能不止一棵，因为数据未保证是连通图
2018-11-18 swagger2 自动生成API
原地址： swagger ui和spring boot集成生成api文档 一、环境 1. JAVA8 2. MAVEN 3.0.5 3.
11、借助POI实现Java生成并打印excel报表(2)
EXECUTIVE_PAPERSIZE = 7; public static final short A4_PAPERSIZE = 9; public static final short A5_PAPERSIZE = 11 org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFPrintSetup; 10 10import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRichTextString; 11 11import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow; 12 12import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet;
Windows 11上生成SSH密钥并将其配置到GitHu
在Windows 11上生成SSH密钥并将其配置到GitHub上，可以按照以下步骤操作： 打开Windows 11的命令提示符或PowerShell终端。 输入以下命令来生成SSH密钥对： ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_email@example.com" 请确保将your_email@example.com替换为 密钥生成完成后，您可以使用以下命令来启动SSH代理： eval "$(ssh-agent -s)" 添加SSH私钥到SSH代理： ssh-add ~/.ssh/id_rsa 如果自定义了密钥的保存位置和文件名 现在，SSH密钥已经生成并配置到GitHub上了。在使用与GitHub相关的Git操作时，将能够通过SSH进行身份验证。
mysql数据库(11):恢复数据
(1)先登录 mysql -h localhost -u root -p (2)查看数据库有哪些 show databases; (3)新建一个空表text create database text ; ####新建数据库text ,等下导表用### (4)删除数据库chuan drop database chuan; 查看还在不在？ 不在了 show databases； 退出mysql后再执行以下命令恢复数据库中的表： mysql -h localhost -u root -p mysql 使用如下命令能够查看到表已经备份进去了 show tables; 如何恢复数据库呢？ 以下将chuan.sql备份到text空数据库中 mysql -h localhost -u root -p text 再次登录查看，是成功将chuan这个数据库备份到了text数据库了。
大数据投融资周报（11月5日——11月11日，共15起）
来源：数据猿 作者：abby 本周大数据领域共发生15起投融资事件，其中包括7家中国企业、7家美国企业以及1家芬兰企业，涉及领域包括金融、机器学习、人工智能等多个领域，以下为您奉上本周投融资周报。 来源：数据猿
python DataFrame数据生成
行索引index在此处表示为交易日期，Pandas提供了强大的处理日期数据的功能，我们使用pandas.date_range()生成DatetimeIndex格式的日期序列，其中参数包括：起始时间start as pd #生成日时间序列 dd=pd.date_range('2010-01-01',freq='D',periods=1000) print(f'生成日时间序列：\n{dd}') """ 生成日时间序列 ’numpy.ndarray’，属于data参数支持的数据类型，于是我们将data、 index和columns三个参数传入创建DataFrame的方法中，就可以生成DataFrame格式的股票交易数据 ，就可以利用Pandas强大数据分析功能处理我们的数据，在后续的小节中会陆续介绍其中的各种方法。 以上就是Pandas的核心—DataFrame数据结构的生成讲解。
生成随机数据
使用存储过程生成任意数量的随机数据 涉及到的数据类型包括： number、long、varchar2、date、timestamp 基于以下sql，可以修改存储过程中间部分用来填充其他表格，数据格式处理可以参照本 sql /** * 创建序列，用于获得特征数据 */ create sequence mock_data_seq minvalue 1 start with 1 increment by 1 cache 100; /** * 创建数据库表 */ create table tab_mock_data ( id number, serno long, for i in 1..maxrecords loop insert into tab_mock_data VALUES(mock_data_seq.NEXTVAL,i,'测试数据 call mockdatagenertator(1000); -- 查询数据 select * from tab_mock_data; --- 清理数据 drop sequence mock_data_seq
第11章、数据类型
数字类型 MySQL 支持标准 SQL 中所有数据类型。 在 MyISAM/MEMORY/InnoDB和NDB表中支持BIT 数据类型，BIT 数据类型用于存储 bit 值。 当启用了严格模式，则会按照标准的SQL拒绝数据的写入。若未启用严格模式，则将数据裁剪并写入。 比如既有的数据中存在一些以空格结尾的数据，那么可以先将列改为CHAR保存。然后再修改为VARCHAR。 数据类型存储要求 磁盘上表数据的存储要求取决于几个因素。不同的存储引擎以不同方式存储原始数据。表格数据可能会被压缩，无论是列还是整行，都会使表或列的存储需求计算复杂化。
11. 数据库事务
11. 数据库事务 前言 上一章节，我们学习了数据插入的批量操作，那么下面再来认识一下数据库事务。 数据库事务 1. 数据库事务介绍 事务：一组逻辑操作单元,使数据从一种状态变换到另一种状态。 为确保数据库中数据的一致性，数据的操纵应当是离散的成组的逻辑单元：当它全部完成时，数据的一致性可以保持，而当这个单元中的一部分操作失败，整个事务应全部视为错误，所有从起始点以后的操作应全部回退到开始状态 JDBC事务处理 数据一旦提交，就不可回滚。 数据什么时候意味着提交？ 此时，mysql的数据如下： 通过上面的例子，只要有事务的控制，就算多条SQL变更数据，通过数据的回滚，就算出现了异常，也可以保证数据的原子性。 ，然后执行查询数据，确认查询的数据 5.1 首先在更新之前，查询当前的数据 5.2 执行更新数据，同时查询数据，确认是否能够查询 commit 之前的数据
11-SpringMVC的数据响应
SpringMVC的数据响应 页面跳转 方式一：直接返回字符串 直接返回字符串，此种方法会将返回的字符串与视图解析器的前后缀拼接后进行页面跳转 没有设置视图解析器的前后缀，直接返回字符串时就需要把跳转页面路径写全 ，即通过addObject方法像其中写入键值对，View对象负责展示数据（一般为JSP）通过setViewName进行指定 @RequestMapping("/saveFunction2") public ModelAndView save2(){ /** * ModelAndView 对象 * Model：模型，负责封装数据 * View：视图，负责展示数据 通过返回字符串进行回写数据 方法一：利用response对象直接回写数据 因为是通过SpringMVC调用方法，所以可以在方法的形参列表中加入HttpServletResponse对象，由SpringMVC 通过配置处理器映射器 直接通过SpringMVC帮助我们进行对象或集合的JSON格式转换，并进行数据会写。
