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unity学习12：地图相关的一些基础2, 增加layer种草种树
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参考学习
1 地图设置
1.1 上次制作的地图，稍微加点地形完善下.
1.2 调整下camera
1.3 摄像机camera的移动速度
1.4 地图属性，terrain settings
1.5 但是，地图看起来像沙漠一样，很单调
2 paint terrain / paint textu…
《机器学习》集成学习之随机森林
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一、集成学习
1、简介
2、集成学习的代表
3、XGBoost和随机森林的对比
相同点：
不同点：
二、Bagging之随机森林
1、简介
2、随机森林的核心思想
3、随机森林生成步骤
4、随机森林的优点
5、随机森林的缺点
三、随机森林的代码实现
1、…
el-table表格合并某一列
需求：按照下图完成单元格合并，数据展示 可以看到科室列是需要合并的 并加背景色展示；具体代码如下：
<el-tableref"tableA":data"tableDataList":header-cell-style"{ backgroundColor: #f2dcdb, col…
【QT-QTableView实现鼠标悬浮（hover）行高亮显示+并设置表格样式】
1、自定义委托类 HoverDelegate hoverdelegate.h
#ifndef HOVERDELEGATE_H
#define HOVERDELEGATE_H#include <QObject>
#include <QStyledItemDelegate>class hoverdelegate : public QStyledItemDelegate
{Q_OBJECT // 添加 Q_OBJECT 宏public:explicit hoverde…
机器学习基础-大语言模型
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大语言模型的基本概念 “大”体现在什么地方？
预训练微调两阶段的基本流程和作用
第一阶段：利用语言模型进行无监督预训练
第二阶段：通过监督微调的模式解决下游任务
BERT模型中MLM和NSP机制基本概念
MLM
NSP
Prompt学习的基本概…
日志服务 SQL 引擎全新升级
作者：戴志勇、顾汉杰（执少）
SQL 作为 SLS 基础功能，每天承载了用户大量日志数据的分析请求，既有小数据量的快速查询（如告警、即席查询等）；也有上万亿数据规模的报表级分析。SLS 作为…
ClickHouse 教程
ClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统（DBMS），专门用于在线分析处理（OLAP）。它能够以极高的速度处理大量数据，适用于实时分析和大数据场景。以下是一个简单的 ClickHouse 教程，帮助你快速入…
花生好坏缺陷识别数据集,7262张图片，支持yolo，coco json，pasical voc xml格式的标注，识别准确率在95.7%
花生好坏缺陷识别数据集,7262张图片，支持yolo，coco json，pasical voc xml格式的标注，识别准确率在95.7% 数据集分割 训练组87％ 6353图片 有效集8% 606图片 测试集4% 303图片 预处理 自动定…
数据库（3）--针对列的CRUD操作
1.Create 新增
语法：
insert into 表名 （列名）values （列）...
创建一个学生表用于演示：
create table if not exists student(
id bigint comment 编号,
name varchar(20) comment 姓名
); 1.1直接增加…
Linux Shell 案例练习 ⑩
1.使用Shell脚本实现计算1到用户输入整数n之间所有奇数和的示例：
#!/bin/bash# 提示用户输入一个整数，并进行输入验证
while true; doecho "请输入一个整数n："read nif [[ $n ~ ^[0-9]$ ]]; thenbreakelseecho "输入无效&…
嵌入式系统 （2.嵌入式硬件系统基础）
2.嵌入式硬件系统基础
2.1嵌入式硬件系统的组成
嵌入式硬件系统以嵌入式微处理器为核心，主要由嵌入式微处理器、总线、存储器、输入/输出接口和设备组成。
嵌入式微处理器
嵌入式微处理器采用冯诺依曼结构或哈佛结构：前者指令和数据共享同一存储空间…
一文读懂「LoRA」：大型语言模型的低秩适应
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
前言
LoRA作为大模型的微调框架十分实用，在LoRA出现以前本人都是通过手动修改参数、优化器或者层数来“炼丹”的，具有极大的盲目性，但是LoRA技术能够快速微调参数，如果LoRA…
DeviceNet转Profinet网关如何革新污水处理行业！
DeviceNet转Profinet网关如何革新污水处理行业？在污水处理行业中，随着环保法规的日益严格和处理技术的不断进步，工业自动化技术的应用越来越广泛。特别是在提高生产效率、降低运营成本以及确保处理质量方面，自动化技术发挥着不可替…
Python中的可变对象与不可变对象；Python中的六大标准数据类型哪些属于可变对象，哪些属于不可变对象
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C#中的关键字out和ref的区别
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一、out
二、ref
三、拓展 一、out 在 C# 中，out 是一个关键字，通常用于方法参数，表示该参数是输出参数。使用 out 关键字的参数要求在方法内部必须被赋值，而这个参数的值会在方法返回时传递给调用者。可以理解为…
多模态大模型初探索：通过ollama部署多模态大模型
文章目录 前言模型下载 前言
今天和同事聊天，聊到多模态大模型，感觉可以作为2025年的一个新的探索方向。希望和大家一起学习，一起进步。
今天也是尝试了我能想到的最基本最快速地本地部署多模态大模型的方式，那便是使用ollama。…
目标检测算法-NanoDet
一，NanoDet：
在计算机视觉领域，目标检测模型的大小和速度一直是一对矛盾体。然而，NanoDet的出现打破了这一困境，它以超轻量级的模型大小和惊人的速度，成为移动端目标检测的新宠。
NanoDet是一种 FCOS 式的…
数据结构：LinkedList与链表—面试题（三）
目录 1、移除链表元素
2、反转链表
3、链表的中间结点
4、返回倒数第k个结点 5、合并两个有序链表 1、移除链表元素
习题链接https://leetcode.cn/problems/remove-linked-list-elements/description/ 描述：给你一个链表的头节点 head 和一个整数 val ÿ…
2010年IMO几何预选题第1题
在 △ A B C \triangle ABC △ABC 中, A D AD AD, B E BE BE, C F CF CF 为三条高线, 延长 E F EF EF 交 ( A B C ) (ABC) (ABC) 于 P P P, 延长 D F DF DF, B P BP BP 交于 Q Q Q. 求证: A P A Q APAQ APAQ. 证明: 设 D F DF DF 交 ( A P F ) (APF) (APF) 于点 …
深度学习从入门到实战——卷积神经网络原理解析及其应用
卷积神经网络CNN 卷积神经网络前言卷积神经网络卷积的填充方式卷积原理展示卷积计算量公式卷积核输出的大小计算感受野池化自适应均值化空洞卷积经典卷积神经网络参考 卷积神经网络
前言
为什么要使用卷积神经网络呢？ 首先传统的MLP的有什么问题呢？ - …