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Revit 2023:全新升级的建筑信息模型软件,打造高效智能建筑设计

Revit 2023 是 Autodesk 公司的一款专业建筑信息模型软件,它支持全平台去重,并且可以在 Windows 和 macOS 等操作系统下运行。...软件全版本安装包获取指南:zyku666.com首先,Revit 2023 提供了全新升级的建筑信息模型技术,使得用户可以在一个统一的平台上进行建筑设计、施工和管理。...该软件支持建筑元素自动对齐,用户可以轻松创建精确的三维模型,并进行高度自定义。...最后,Revit 2023 还具有强大的渲染和输出能力,用户可以将设计数据输出为高质量的建筑图纸、模型或动画等。...总之,Revit 2023 是一款非常优秀的建筑信息模型软件,它具有强大的设计和构建工具,可以帮助用户创建各种类型的建筑、结构和设备等。

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JS面向对象笔记

一、js零散笔记 0、匿名函数定以后直接调用:(function(numA, numB) { alert(numA + numB); })(3,4);//弹窗7 1、js中函数就是对象,对象就是函数。...arguments表示函数的参数集合 2、js中方法直接调用为函数,用new调用为对象。...JavaScript中没有类的语法,是用函数闭包模拟出来的 3、js中给对象动态添加属性示例: //定义一个函数 function Person(){ } //1、直接调用函数名,就只是单纯的表示调用函数...Person(); //2、是用new,表示创建了一个对象,js是动态语言,可以给对象动态添加属性和方法 var per = new Person(); per.name = "大锤"; //...对象作为工具方法使用,将任意类型的值转化为字符串 console.log(String(true)); //将布尔类型true转成字符串"true" console.log(5); //将数字5成字符串

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深度学习模型加速:Pytorch模型TensorRT模型

经过一段时间的调研与实践,算是对模型加速这方面有了一定的了解,便促成了此文。 1、如何实现模型加速? 既然要提升效率,实现模型加速,那么具体应该怎么做呢?...目前常用的深度学习模型加速的方法是:将pytorch/tensorflow等表示的模型转化为TensorRT表示的模型。 pytorch和tensorflow我们了解,那么TensorRT是什么呢?...TensorRT是NVIDIA公司出的能加速模型推理的框架,其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快,比如你的模型测试一张图片的速度是50ms,那么用tensorRT加速的话,可能只需要10ms。...这条路是使用最广泛的,首先将 Pytorch 模型转换为 ONNX 表示的模型;再将 ONNX 表示的模型转换为 TensorRT 表示的模型。这个方法也是本文重点介绍的方法。...至此,模型转换部分全部结束。 5、模型推断(Inference) 这部分我们要使用转换得到的.trt模型进行Inference,要解决的任务就是:如何加载该模型,输入测试数据并得到对应的输出。

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JS 逆向百例】建筑市场监管平台企业数据

逆向目标 目标:住房和城乡建设部&全国建筑市场监管公共服务平台的企业数据 主页:http://jzsc.mohurd.gov.cn/data/company 接口:http://jzsc.mohurd.gov.cn...pg=%s&pgsz=15&total=450 逆向参数:请求返回的加密数据 逆向过程 本次的逆向目标是建筑市场监管平台的企业数据,来到全国建筑市场监管公共服务平台首页,依次点击数据服务 —> 企业数据...完整代码可在 GitHub 下载:https://github.com/kuaidaili/crawler/tree/main/jzsc_mohurd_gov_cn jzsc_mohurd_decrypt.js...// 引用 crypto-js 加密模块 var CryptoJS = require('crypto-js') function getDecryptedData(t) { var...(jzsc\_mohurd\_js).call('getDecryptedData', encrypted\_data) return json.loads(decrypted\_data)

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