Ubuntu 22.04 + Python 3.10 环境下如何正确安装 torch 2.3.0 和 catch 1.21.0?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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Python Uni2TS多粒度token 风电功率GPU预测
Python Uni2TS多粒度token 风电功率GPU预测 用 Uni2TS(统一多粒度 token)预测风电功率,对照 LSTM,输出预测曲线与粒度表征图。默认 CUDA。 功能: · 多粒度 token · Uni2TS · 对照 LSTM · 粒度图 · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
在C++中加载TorchScript模型的方法
"); } catch (const c10::Error& e) { std::cerr << "Error loading the model\n"; return -1; } ```3.
【OA系统开发】基于jQuery的泛微流程时间校验实现:明细表字段取值与提交验证功能设计
内容概要:本文介绍了在泛微OA流程系统中实现时间校验功能的具体方法,重点针对表单中主表与明细表的时间字段进行有效性验证。通过jQuery获取字段值,对明细表采用动态索引方式(如field62969_+i)逐行取值,并结合索引变量rowindex遍历所有明细行。文中给出了完整的JavaScript代码示例,在提交时校验开始时间是否早于结束时间,若不满足条件则通过Dialog.alert弹出提示并阻止流程提交。完整展示了从字段取值、时间比较到流程控制的全过程。; 适合人群:有一定前端基础,正在从事泛微OA系统开发或二次开发的1-3年经验研发人员;需要实现流程表单校验功能的实施顾问或技术人员。; 使用场景及目标:① 在泛微流程提交时对明细表中的时间字段进行顺序校验;② 掌握泛微系统中主表与明细表的字段取值方式;③ 利用checkCustomize函数实现自定义提交校验逻辑。; 阅读建议:此资源以实际案例驱动,代码可直接参考使用,学习时应重点关注明细表取值的索引机制及校验函数的返回逻辑,建议结合自身表单结构调整字段ID和校验规则,并在测试环境中调试验证效果。
网络安全事件-应急演练-桌面演练沙盘-内置应急流程-离线运行
> 每年都要搞应急演练,可一演练就“念剧本、走过场、记不清”? > 我们把一套可落地的应急响应演练法固化进一个可视化沙盘—— > 单文件 HTML、双击即用、离线可跑,让每个岗位真正“练会”该做的决策与动作。 多个岗位实时操作与指挥大厅输出演练进度,内置剧本,每个岗位干什么一目了然。
视觉语言区域引用一致性异常分诊工具|原创源码+测试+离线报告
原创 VLM Region Reference Consistency Auditor Anomaly Triage 工具,围绕“关联区域编号、坐标、文本描述与回答主张,发现错误指代和越界引用”的基础结果,按影响、置信度、可复现性和处理成本生成异常优先级。压缩包包含完整源码、3 项自动化测试、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告、1080×720 真实运行效果图、README、运行说明、功能清单、MIT License 及原创与授权声明。运行时零第三方依赖,不包含热点产品或开源项目源码、Logo、官方截图、论文、生产日志或其他受限素材。
STC15系列单片机数据手册
打开链接下载源码: https://pan.quark.cn/s/df5bb50f0340 STC15系列单片机是STC-MCU Limited生产的8051单片机的一个系列,该系列单片机广泛应用于嵌入式系统中。 STC15系列单片机的一个显著特点是其强抗干扰性,且拥有丰富的功能和较高的性能。 STC15系列单片机的数据手册中提到了其核心特性,包括采用STC第八代加密技术,这意味着单片机具有非常高的安全性和可靠性。 此外,STC15系列单片机的特点还包括:不需要外部晶振和外部复位电路;可通过IAP技术在线编程,不需要额外的编程器或仿真器;拥有大容量的2K字节SRAM;具有双串口功能;以及高速10位A/D转换器,支持8个通道输入。 对于功耗和性能方面,STC15系列单片机也表现不俗,具有超低功耗和高速、高可靠性的特点,使得它成为在电池供电设备或需要长时间运行的系统中的理想选择。 在封装和可靠性方面,STC15系列单片机经过高温烘烤处理,确保高品质制造,并拥有8路PWM输出,其中8路PWM还可以当作8路D/A使用。 该系列单片机拥有2路比较器,可用于模拟比较、外部掉电检测等。 此外,单片机还支持内部低压检测中断和看门狗定时器,增加了系统的稳定性和可靠性。 在通信方面,STC15系列单片机具有多种通信接口,包括支持RS485下载和USB直接下载功能,具有灵活的编程和调试能力。 它还具有专用定时器、标准外部中断、支持掉电唤醒的A/D转换器和D/A转换器、以及带有死区控制的6路15位PWM输出等。 STC15系列单片机具有内部高精准时钟,并可对外输出时钟及复位信号。 程序加密后支持传输,防止拦截。 此外,单片机支持内部复位,可以选择复位门槛电压,进一步提高系统的安全性。 价格方面,STC15...
Win10 64位自动更新管理工具最新版
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/ba17b2445416 能够对Windows 10的自动更新过程进行调控,具备阻断或屏蔽Windows 10自动更新流程的功能,允许依据特定需求挑选所需的更新补丁集合,并且支持对驱动程序进行版本迭代。
Jmeter性能测试工具中文教程PDF
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/3661e530a9ac 文档标题《Jmeter性能测试工具使用教程 完整中文 PDF》表明该资料将系统性地阐述Jmeter这一性能测试工具的应用方法与实用技巧,主要面向中文使用者提供学习与参考价值。Jmeter是一款被普遍应用于检验Web应用性能的开源软件,其开发与维护由Apache软件基金会负责。这款软件能够支持多样化的性能测试项目,涵盖负载测试、压力测试以及功能测试等多个方面。在资料介绍中明确指出,“详尽解析工具使用方法且操作简便”,意指教程将致力于运用浅显易懂的语言进行讲解,使得初学者也能较快地掌握。研习Jmeter不仅能辅助测试人员制定和实施测试方案,亦可通过剖析测试数据来评定目标系统的性能表现。依据标记《Jmeter教程》可知,此文档将集中讲解如何运用Jmeter这一特定工具,而不会关联其他性能测试工具或性能测试的基础理论知识。在教程的【部分内容】章节里,包含了关于Jmeter的基础知识和操作步骤,具体包括: 1. Jmeter概述 Jmeter的文件目录布局,以及其关键构成部分的功能说明,例如Bin文件夹内存储的是Jmeter的主程序jar文件和配置文档,Jmeter.bat是用于启动Jmeter的应用程序脚本等。熟悉这些基本构成是掌握Jmeter的基础环节。 2. 性能测试的内涵 通过概述性能测试的定义,让读者对性能测试的目标、价值以及在软件开发流程中的地位有一个清晰的认识。 3. Badboy的应用 Badboy是一种用于Web应用测试的工具,教程中阐述了Badboy的安装流程和基本操作方法,涵盖如何记录并导出测试程序。Badboy在录制针对HTTP和HTTPS类型Web应用测试程序...
Langchain 的 学术论文 RAG 问答助手 - 零成本搭建你的专属论文智能助理
# 学术论文 RAG 问答助手 —— 零成本搭建你的专属论文智能助理 > 把一堆 PDF 论文丢进去,就能用自然语言提问,系统会"翻阅"论文后给出答案,还能点击引用直接跳转到原文出处! ## 为什么要做这个项目? 写毕业论文/综述时,我们经常面临这些痛点: 1. **文献太多**:几十篇论文看完就忘,想找某个结论要翻半天 2. **跨论文对比难**:想知道"A 方法比 B 方法好在哪",要来回对照 3. **引用标注麻烦**:写论文时要精确标注每个观点的出处 本项目就是为了解决这些问题而生的 —— 基于 **RAG(检索增强生成)** 技术,让 AI 帮你"读懂"所有论文,随时问、随时答、随时溯源。 ## 核心亮点 | 功能 | 描述 | |------|------| | **智能路由** | 自动识别问题类型(事实查询/综述/对比),选择最佳检索策略 | | **混合检索** | 向量语义检索 + BM25 关键词检索,兼顾准确率与召回率 | | **CrossEncoder 重排序** | 两阶段检索,精准定位最相关的文本片段 | | **点击溯源** | 点击引用标签,右侧面板直接显示 PDF 原文对应页,引用片段高亮标注 | | **中文优化** | 使用 bge-small-zh-v1.5 中文嵌入模型 + jieba 中文分词 | | **完全免费** | 全部基于本地开源模型,LLM 使用智谱 AI 免费额度 |
CAD+说明书JZ型混凝土搅拌机总体及提升部分设计
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汽车电子基于AUTOSAR的端到端通信保护协议:E2E Profile机制在车载信号与服务通信中的安全校验应用
内容概要:本文档是AUTOSAR标准中关于端到端(E2E)通信保护协议的技术规范,详细定义了用于保障汽车电子系统间安全相关数据传输完整性的多种E2E配置文件(Profiles)。文档涵盖了E2E协议的功能架构、各类保护机制(如CRC校验、计数器、数据ID、源ID、消息类型与长度检查等),并针对不同通信模式(信号型、面向服务的事件/客户端-服务器架构)提供了相应的实现方案。文中还描述了多个E2E Profile的具体结构与行为流程,包括P01至P22以及新增的P76等,明确了各Profile的数据头布局、错误检测能力及状态机管理机制,并规定了API接口和配置参数,支持在不同通信中间件(如SOME/IP)中集成应用。此外,文档附带了变更历史、使用指南与安全要求说明。; 适合人群:从事汽车电子系统开发、功能安全(ISO 26262/ASIL)相关的软件工程师、嵌入式系统架构师、车载通信协议开发者及AUTOSAR平台技术人员;具备C/C++编程基础和对车载网络(CAN/Ethernet/SOME/IP)有一定理解的研发人员尤为适用。; 使用场景及目标:① 在车载分布式系统中实现高可靠的安全相关数据通信保护,防止数据篡改、丢失、重放或路由错误;② 根据具体应用场景选择合适的E2E Profile进行配置与集成,满足ASIL D等级的功能安全需求;③ 开发支持E2E保护的通信中间件或适配层,确保跨ECU数据交换的完整性与一致性。; 阅读建议:本资源技术性强,涉及大量底层协议细节与状态机逻辑,建议结合AUTOSAR其他基础模块文档(如R
桌面图标不显示-下载即用.zip
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/35cd284b2be2 当个人计算机使用者面临桌面图标无法正常显示的普遍状况时,可以运用若干行之有效的应对措施来恢复桌面图标的呈现。桌面图标无法显示的现象可能源于多种因素,例如系统相关文件发生损坏、Explorer.exe进程未能正常执行等。以下提供若干处理技巧与解决流程,旨在协助用户迅速修复桌面图标显示问题。 1. 借助任务管理器重启Explorer.exe进程: - 倘若遭遇桌面图标不见的现象,首要尝试通过任务管理器重新激活Explorer.exe进程。Explorer.exe作为Windows图形用户界面的核心外壳程序,承担着显示桌面图标及任务栏等职责。 - 操作流程为:按下Ctrl + Alt + Del组合键,以调用任务管理器界面。在任务管理器中选取“文件”菜单项,随后选择“运行新任务”功能。在弹出的对话框内输入"Explorer.exe",务必确认勾选“创建此任务时使用具有管理员权限的帐户”(若该选项存在),最终点击“确定”按钮。此举可即刻恢复桌面图标显示。 2. 利用命令行界面手动复制Explorer.exe文件: - 另一可行途径是通过命令行界面手动将Explorer.exe文件复制至其预设存储位置。此方法较为适用于Explorer.exe文件出现损坏或遗失的场景。 - 具体执行步骤包括:点击“开始”按钮,输入“cmd”,在搜索结果中右键点击“命令提示符”,并选择“以管理员身份运行”。然后在命令行窗口中键入以下指令: ``` cmd/kcopyc:\windows\system32\Dllcache\ex...
【2025最新高维多目标优化】基于城市场景下无人机三维路径规划的导航变量的多目标粒子群优化算法NMOPSO研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了在城市场景下,针对无人机三维路径规划的导航变量,提出了一种新型高维多目标粒子群优化算法(NMOPSO)进行优化,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于复杂城市环境中无人机飞行路径的安全性、飞行效率、能耗及避障能力等多重目标的协同优化问题,通过改进传统粒子群算法的搜索机制与多样性保持策略,有效提升了算法在高维、多约束条件下的收敛速度、全局寻优能力以及帕累托前沿的分布质量。文中系统阐述了问题建模、算法设计、约束处理机制及仿真实验全过程,结果表明NMOPSO在路径规划效果和解的质量上优于多种主流多目标优化算法。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法理论知识,从事无人机自主导航、智能优化算法研究、路径规划或相关领域工作的科研人员、研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于高密度建筑、动态障碍物等复杂城市场景下的无人机三维自主避障与路径规划;②为高维多目标优化问题(特别是涉及路径、资源、时间等多维度权衡的问题)提供一种高效、稳定的求解框架;③通过Matlab代码复现、分析与改进,服务于学术论文撰写、科研项目攻关及算法竞赛。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行同步学习,重点关注目标函数的构建逻辑、多目标适应度评估、约束条件的惩罚函数处理以及算法参数的敏感性分析,以深入理解NMOPSO算法的核心创新点,并可根据实际应用场景对模型进行定制化调整与性能优化。
操作系统页面置换算法示例
源码链接: https://pan.quark.cn/s/ff3e768b8f12 os-lab4-页面置换算法 安全1601 16281022 战泓夷 一、实验目的 设计和实现最佳置换算法、先进先出置换算法、最近最久未使用置换算法、页面缓冲置换算法;通过页面访问序列随机发生器实现对上述算法的测试及性能比较。 二、实验环境 操作系统:windows 软件:vs 三、实验要求 模拟的虚拟内存的地址为16位,页面大小为1K,模拟的物理内存有32K。 页表用整数数组或结构数组来表示。 页面访问序列串是一个整数序列,整数的取值范围为0到N - 1。 页面访问序列串中的每个元素p表示对页面p的一次访问。 页面访问序列随机生成说明 * 确定虚拟内存的尺寸N,工作集的起始位置p,工作集中包含的页数e,工作集移动率m(每处理m个页面访问则将起始位置p +1),以及一个范围在0和1之间的值t; * 生成m个取值范围在p和p + e间的随机数,并记录到页面访问序列串中; * 生成一个随机数r,0 ≤ r ≤ 1; * 如果r < t,则为p生成一个新值,否则p = (p + 1) mod N; * 如果想继续加大页面访问序列串的长度,请返回第2步,否则结束。 四、实验内容 相关背景介绍 请求分页系统建立在基本分页系统基础之上,为了支持虚拟存储器功能而增加了请求调页功能和页面置换功能。 请求分页是目前最常用的一种实现虚拟存储器的方法。 在请求分页系统中,只要求将当前需要的一部分页面装入内存,便可以启动作业运行。 在作业执行过程中,当所要访问的页面不在内存时,再通过调页功能将其调入,同时还可以通过置换功能将暂时不用的页面换出到外存上,以便腾出内存空间。 为了实现请求分页,系统必须提供一定的...
语音合成发音词典覆盖恢复演练工具|原创源码+测试+离线报告
原创 TTS Pronunciation Dictionary Coverage Auditor Recovery Drill 工具,围绕“检查人名、缩写、数字、专业术语和多语言词条的发音规则与测试回执”的基础结果,记录故障触发、检测、处置、恢复和验证事件,评估恢复可执行性。压缩包包含完整源码、3 项自动化测试、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告、1080×720 真实运行效果图、README、运行说明、功能清单、MIT License 及原创与授权声明。运行时零第三方依赖,不包含热点产品或开源项目源码、Logo、官方截图、论文、生产日志或其他受限素材。
插件权限面审计工具|原创源码+测试+离线报告
原创 Plugin Permission Surface Auditor 工具,关联插件能力、连接器、文件范围、网络域名和外部写操作,展示权限传播。压缩包包含完整源码、3 项自动化测试、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告、1080×720 真实运行效果图、README、运行说明、功能清单、MIT License 及原创与授权声明。运行时零第三方依赖,不包含热点产品或开源项目源码、Logo、官方截图、论文、生产日志或其他受限素材。
CIE-1931 chromaticity chart
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/d74612a4dcd4 CIE 1931 色度图 CIE 1931 色度图在信息技术应用领域和信息化建设过程中具有广泛的应用。该图借助二维标准观测来呈现 1931 CIE 的色度图,并且亦能通过 1964 年的十维标准观测进行呈现。该图旨在阐释如何展示一个 1931 CIE 的色度图,同时涵盖了 1960 年和 1976 年介绍中对其进行的修正。 背景标准观测(Standard Observer) CIE 标准观测依据协会和制造商提供的表格数据构建的二维区域。该观测基于大量实验,这些实验通过少量具有正常视力的人群完成。并没有任何实际观测能够与 CIE 标准观测完全一致。导向 1931 标准观测的实验仅使用了视网膜中的一个微小凹槽,覆盖了视野的二维范围。1964 年增加的标准观测基于视网膜十个维度区域的色彩匹配实验。 CIE 1931 2-Degree Field of View CIE 1931 色度图借助二维标准观测进行展示,该图能够证明如何呈现一个 1931 CIE 的色度图。该图的宗旨在于阐释如何展示一个 1931 CIE 的色度图,并且包含了 1960 年和 1976 年介绍中对其的调整。 CIE 1964 10-Degree Field of View CIE 1964 色度图使用十维标准观测进行展示,该图能够证明如何呈现一个 1964 CIE 的色度图。该图的宗旨在于阐释如何展示一个 1964 CIE 的色度图,并且包含了 1960 年和 1976 年介绍中对其的调整。 颜色匹配函数 定义了一系列与 1931 年和 1964 年标准观测相关的颜色匹配函数。这两个标准观测的一纳米定义可以在...
单片机学习芯片资料40系列45系列集成芯片
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代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 该PDF文件详细阐述了如何运用当下广泛应用的OPCUA服务器工具来建立与实际AB可编程逻辑控制器的连接,通过分步骤的流程指引并辅以丰富的图形说明,生动形象地展示了整个操作过程,使得使用者能够迅速理解,堪称实践操作领域极为宝贵的参考指南。
模型量化困惑度回归置信度校准工具|原创源码+测试+离线报告
原创 Quantization Perplexity Regression Auditor Confidence Calibration 工具,围绕“比较不同精度和量化方案在固定语料上的困惑度、异常样本和资源收益”的基础结果,比较预测置信与真实结果,统计过度自信、保守和校准误差。压缩包包含完整源码、3 项自动化测试、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告、1080×720 真实运行效果图、README、运行说明、功能清单、MIT License 及原创与授权声明。运行时零第三方依赖,不包含热点产品或开源项目源码、Logo、官方截图、论文、生产日志或其他受限素材。
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