GDS是一款通用的二维CAD电子排版格式，大量应用于集成电路与芯片行业。其语法简单，生态广泛，已经是芯片与EDA行业的主要文件格式之一。工程仿真CAE软件涉及面广，会遇到各种类型的文件格式，因此支持GDS文件是现代通用仿真软件的必要功能之一。导入的GDS文件，可以直接应用于热与电磁分析，扩大CAE软件的应用生态，同时提升用户体验。
Statistics 和 Modeler作为 IBM SPSS 软件家族中重要的成员，是专业的科学统计、数据挖掘分析工具，其具有功能强大，应用广泛的特点。其核心组成部分——预测分析模型，不仅是软件功能实现的关键，同时也是软件应用的关键。 Statistics中的模型侧重于统计分析技术， 而Modeler则侧重于数据挖掘技术。它们都依据现有数据，运用某个或某几个特定的算法，来预测用户所关注信息的未来值。Statistics 和 Modeler提供众多的预测模型，这使得它们可以应用在
所有 Jetson AGX Orin 和 Orin NX 板以及所有上一代 Jetson AGX Xavier 和 Xavier NX 模块都具有 DLA 内核。对于至少具有一个 DLA 实例及其相应时钟设置的所有平台。DRIVE Xavier 和 DRIVE Orin 也有 DLA 核心。
关注我公众号的朋友们，抱歉了，转眼本号已经断更了9个月了，这大半年一直很忙，实习、写博士论文，更重要的是我角色转变了——当爹了！所以得忙着照顾老婆孩子哈哈，实在没空没心思提笔写文章了。
机器学习模型的应用方法多种多样，不一而足。 例如，在客户流失预测中，当客户呼叫服务时，系统中便可以查找到一个静态统计值，但对于特定事件来说，系统则可以获得一些额外值来重新运行模型。
机器学习模型具有概率性。对于同一个问题，机器可能会给出不同回答，以“世界上最棒的美食是什么？”这一问题为例。假如我们间隔一分钟，对同一个人提问，这个人两次给出的回答应该是相同的；但如果我们分两次问模型同样的问题，它给出的答案可能会发生变化。如果模型认为越南菜最好吃的概率为70%，意大利菜最好吃的概率为30%，那么相应的，模型会有70%的概率回答越南菜，30%的概率回答意大利菜。
Eloquent 是一个 ActiveRecord ORM 框架，ORM 全称是 Object Relational Mapping，意为对象关系映射，用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换，简单来说，它会构建类与数据表之间的映射关系，从而建立起一个可在编程语言里使用的「虚拟对象数据库」。「ActiveRecord」是 ORM 的一种实现模式，Eloquent 则是 Laravel 版的「ActiveRecord」。
Microsoft Office是由Microsoft(微软)公司开发的一套基于 Windows 操作系统的办公软件套装。Microsoft Office Word 是文字处理软件。常用组件有 Word、Excel、PowerPoint等。
CSS中各种布局的背后，实质上是各种*FC的组合。CSS2.1 中只有 BFC 和 IFC, CSS3 中还增加了 FFC 和 GFC。 盒模型(Box Model) 上图为W3C标准盒模型，另外还有
今天我们介绍由蒙特利尔大学MILA - Quebec人工智能机构的Yu Song发表在arXiv上的工作，该工作提出了MatSci-NLP，用于评估自然语言处理（NLP）模型在材料科学文本上的性能的自然语言基准。该工作从公开可用的材料科学文本数据构建基准，以涵盖七个不同的NLP任务，包括传统的NLP任务（如命名实体识别和关系分类）以及特定于材料科学的NLP任务（如合成动作检索以及涉及创建材料的合成程序）。研究了在不同科学文本语料库上预训练的基于BERT的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。在低资源训练设置下的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型优于在一般文本上训练的BERT。此外，该工作提出了一种统一的文本到模式的MatSci-NLP多任务学习方法，并将其性能与专门针对材料科学期刊进行预训练的模型MatBERT进行了比较。在对不同训练方法的分析中，发现提出的受问答启发的文本到图式方法始终优于单任务和多任务NLP微调方法。
Hive支持索引（3.0版本之前），但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive不支持主键或者外键。并且Hive索引提供的功能很有限，效率也并不高，因此Hive索引很少使用。
随着大数据时代的到来，越来越多的数据流向了Hadoop生态圈，同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。
近来，彭博社的研究人员也开发了一个金融领域的GPT——Bloomberg GPT，有500亿参数。
上一篇博客 【OpenGL】九、OpenGL 绘制基础 ( OpenGL 状态机概念 | OpenGL 矩阵概念 ) 简单介绍 OpenGL 中的一些理论概念 ; 本篇博客开始使用 OpenGL 绘制 点 ;
安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关算法通过yolov8网络深度学习算法模型，安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关算法对进入工地施工区域人员是否穿戴安全帽进行精准监测和身份识别，只有在满足这两个条件的情况下，闸机才会打开，允许其进入工地施工区。安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关算法YOLO模型的增强设置是指应用于训练数据的各种变换和修改，以增加数据集的多样性和大小。这些设置会影响模型的性能、速度和精度。一些常见的YOLO增强设置包括应用的转换类型和强度(例如随机翻转、旋转、裁剪、颜色变化)，应用每个转换的概率，以及是否存在其他功能，如掩码或每个框多个标签。其他可能影响数据扩充过程的因素包括原始数据集的大小和组成，以及模型正在用于的特定任务。重要的是要仔细调整和实验这些设置，以确保增强后的数据集具有足够的多样性和代表性，以训练高性能的模型。
本文档描述了使用Sentieon® Genomics软件时，推荐使用RGID字段以最小化潜在问题的用法。 本文档能帮助您确定设置所使用的bam文件中RG标签的不同字段的最佳实践方法。
注意: Eloquent 默认主键字段是自增的整型数据, 这意味着主键将会被自动转化为 int 类型, 如果你想要使用非自增或非数字类型主键, 必须在对应模型中设置 $incrementing 属性为 false , 如果主键不是整型, 还要设置 $keyType 属性值为 string.
本节介绍Nginx的基础配置，包括事件模型配置、虚拟主机配置、错误页面配置、长连接配置、访问日志配置等。然后，本节还会介绍在配置过程中可能会使用到的Nginx内置变量。
我们在《Apache Cassandra 简介》文章中介绍了 Cassandra 的数据模型类似于 Google 的 Bigtable，对应的开源实现为 Apache HBase。按照这个思路，Apache Cassandra 的数据模型应该和 Apache HBase 的数据模型很类似，那么这两者的数据存储模型是不是一样的呢？本文将为大家解答这些问题。我们从 KeySpace -> Table -> Partition -> Row -> Cell 顺序介绍。本文基于 Apache Cassandra 3.11.4 源码进行介绍的，不同版本可能有些不一样。
该项目的主要功能是提供预训练和微调后的 LLaMA 语言模型的权重和起始代码。这些模型参数范围从 7B 到 70B 不等。
PD提供了强大的配置功能，可以对生成的数据库对象命名、数据模型的展现进行设置。这里首先讲下样式的设置。
经过9篇文章之后，我们基本把 HugeCTR 的训练过程梳理了以下，现在我们有必要看看HugeCTR如何进行推理，这样可以让我们从整体上有一个更好的把握。而且我们之前都是分析分布式训练，此处恰好可以看看分布式推理。
Marker 能够将 PDF、EPUB 和 MOBI 文件转换为 Markdown 格式。它比 nougat 快 10 倍，在大多数文档上更准确，并且具有较低的错误风险。
使用表单的API处理数据 你可以将数据以有格式或无格式字符串或者数据对象的形式填充到单元格中。将数据填充到单元格的最好方式取决于你想添加字符串数据还是数据对象，以及你想添加数据到单一的单元格还是某个范围内的所有单元格。 举例来说，如果你使用的数据来自用户的文本框中，你可能想要添加由Spread控件解析的字符串数据。如果你想要添加多个值，并想要直接将它们添加到数据模型中，可以以对象的方式添加它们。 下表汇总了在表单级别添加数据的方法。 数据描述 单元格数目 方法名 具有格式的字符
从 VS Code 1.90 开始，用户可以选择多个选项卡，并一次对多个编辑器应用操作。
到了年底，PowerBI积累了一年的功能来了波大的，本次更新的功能涉及几处重大改进。更新功能列表如下：
大型语言模型(llm)是指能够生成与人类语言非常相似的文本并以自然方式理解提示的机器学习模型。这些模型使用广泛的数据集进行训练，这些数据集包括书籍、文章、网站和其他来源。通过分析数据中的统计模式，LLM可以预测给定输入后最可能出现的单词或短语。
很多网友反应“这也太可爱了吧”，连摩纳哥亲王也想带回去两个给自己的龙凤胎，请求工作人员再为自己制作一个冰墩墩，不然回去也就“不好交代”了。
完整高频题库仓库地址：https://github.com/hzfe/awesome-interview
Lasso分析可使用glmnet包中的cv.glmnet函数来执行Lasso回归，并通过交叉验证选出最优的正则化参数λ。下面通过R中著名的mtcars数据集来进行展示。
3DTiles是一种面向网格化、可展示的大规模三维空间数据格式，专门为流式传输和渲染海量3D地理空间数据而设计的，用于存储和管理基于网格的三维模型数据。其数据结构基于B3DM和PNTS格式，可以支持多个级别的LOD，并使用Tilesets（瓦片集合）来组织和管理数据。3DTiles具有以下特点：
支持应用程序让其不仅会通过 API 调用语言模型，而且还会数据感知（将语言模型连接到其他数据源），Be agentic（允许语言模型与其环境交互），最终让应用程序更强大和更具差异化。
管道是使用模型进行推断的一种很好且简单的方式。这些管道是抽象出库中大部分复杂代码的对象，提供了专门用于多个任务的简单 API，包括命名实体识别、掩码语言建模、情感分析、特征提取和问答。查看任务摘要以获取使用示例。
过往的PowerBIDeskTop，它是一个独立的软件，不像Excel那样可以有二次开发的接口，但7月份更新PowerBIDeskTop后，已经开放了外部工具，单独有一个外部工具的选项卡。
除此之外，另增加批量创建表关系功能，对同类事实表追加关系变得SoEasyShu，又是批量完成，爽到爆。
SQLBI的工具，有兴趣的可了解下，需要点英文阅读能力：https://www.sqlbi.com/tools/analyze-in-excel-for-power-bi-desktop/
标准文档流 指的是元素排版布局过程中，元素会默认自动从左往右，从上往下的 流式排列方式 。并最终窗体自上而下分成一行行，并在每行中从左至右的顺序排放元素。
来源：数学中国本文约3200字，建议阅读5分钟在本综述论文中，研究者解释了不同技术的工作原理、评估和比较，还分析了一些实现这些技术的框架。 现代深度学习和人工智能技术的发展涉及使用深度神经网络（DNN）来解决图像、视频、音频、自然语言处理、图像形式的内容生成等各种问题，或生成给定格式主题的文本等任务。 俄罗斯斯科尔科沃科学技术研究所、法国里尔大学、波尔多大学、Inria 等科研机构联合发表了一篇论文《Survey on Large Scale Neural Network Training》，它试图解决的问
如果你在日常工作中使用CSS，那么你的主要目标很可能集中在使事情看起来是正确的。最终得到的正确结果远比如何实现更重要。这意味着相比正确的语法和视觉效果我们更少关注CSS的实现原理。
我们非常高兴能够将训练后的 float16 quantization 作为模型优化工具包（Model Optimization Toolkit）的一部分。这套工具包括了：
java基础学习_多线程01_多线程_day23总结 =========================================================================
数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。
笔者按照文章：《Nginx服务器开箱体验》 中的实验，给出了一份简要的清单配置举例：
经过前面对HTML5的入门学习，我已经对HTML格式有了大致了解，也掌握了如何运用标题、段落、图像以及列表、表格、表单来丰富自己的网页。为了使页面看起来更美观，我开始着手对CSS的学习，在刚开始的学习过程中也确实遇到了许多问题，现在我把他们集中总结。
很高兴能有机会在LiveVideoStock做有关于FFmpeg深度学习模块相关内容的技术分享。
大家可能知道在 DIALux evo 8.0版本，我们在不同层级建立模型或复制模型的位置是由我们初始放置的层级决定的，后期复制或者移动到别的空间，物体的位置是不会改变的，如果模型层级不对则会导致看不见，我们需要切换到上一个层级才能找到。如果想要修改模型位置，必须重新导入安放模型，但是8.1版本为我们带来了另一种处理方式：
得益于“元宇宙”概念在前段时间的爆火，各家公司都推出了使用 3D 场景的活动或频道。
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库，以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始，OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
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