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文章目录二元分布满足要求边际分布条件概率例子1例子2二元分布满足要求连续情况下，φ(x,y

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AssetBundleAB包是什么？AssetBundle又称AB包，是Unity提供的一种用于存储资源的资源压缩包。Unity中的AssetBundle系统是对资源管理的一种扩展，通过将资源分布在不同的AB包中可以最大程度地减少运行时的内存压力，可以动态地加载和卸载AB包，继而有选择地加载内容。AB包的优势有哪些？

什么是人工智能人工智能是计算机科学的一个重要分支.也是一门正在发展中的综合性前沿学科，它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的，目前正处于发展阶段尚未形成完整休系。人工智能三大学派——符号、连接、行为合取析取最

1importjava.util.Scanner;2//1:无需package3//2:类名必须Main,不可修改45publicclassMain{6publicstaticvoidmain(String[]args){7Scannersc=newScanner(System.in);8intn=sc.nextInt();9int[]x

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目录一、nload介绍二、nload下载和安装安装依赖环境远程下载nload安装包解压文件编译安装三、命令用法参数实例：运行nload之后，可以使用的快捷键：一次显示多个设备，不显示流量图设置计算时间窗口的长度(以秒为单位)设置显示的刷新间隔（以毫秒为单位，默认值为500）一、n

参考文档Namedprocessesstacked|GrafanaLabsNamedprocesses|GrafanaLabsncabatoff/process-exporter：Prometheus导出器，用于挖掘/proc以报告所选进程(github.com)操作步骤下载安装包wgethttps://github.com/ncabatoff/process-exporter/releases/download/v0.7.

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一.前言想象一下，你在游戏厅和朋友玩空气曲棍球游戏，从你的视角看，空气曲棍球桌是什么样的？你的那一端桌子会显得较大，因为你是从一个角度向下看桌子的，而不是俯视桌子，我们在上一篇文章中所写的程序就是俯视视角下的，在这片文章中，我们将走进三维，让绘制的桌子更符合实际的视角。二.

一.前言我们将上一篇文章中写的应用程序再次运行起来，然后将屏幕横过来，我们会发现空气曲棍球的桌子被压扁了。这之所以会发生，是因为我们没有考虑屏幕的宽高比，直接将坐标传递给了OpenGL。在这片文章中，我们会弄清楚为什么桌子被压扁了，以及如何使用投影解决这个问题。 二.宽高

一.平滑着色  我们已经知道，在OpenGL中，我们只能画点，直线和三角形，并且所有物体都是以他们为基础构建的。既然受限于这三个基本图元，那么我们如何用许多不同的颜色和着色表达更复杂的场景呢？我们能使用的一个方法就是使用上百万个小三角形，每个三角形的颜色都不同，这样就可以看到一副

介绍目前大模型微调主要方案是LLaMA-Factory LLaMA-Factory中，提供了两种多卡框架：Accelerate、DeepSpeedAccelerate依赖accelerate==0.24.1transformers==4.34.1datasets==2.14.7tiktoken==0.5.1peft==0.6.2trl==0.7.1这里只列出可能冲突版本注意使用最新版本0.24.1，尝

（1）选择较高的学习率，例如learning_rate=0.1，这样可以减少迭代用时。（2）然后对(max_depth,min_child_weight),（3）在第二步确定的基础上调整gamma,（4）subsample,colsample_bytree这些参数进行调整。（5）调整正则化参数lambda,alpha（6）降低学习率，这些参数的合适候选值为：max_depth

EFCore6.0.0.7无法将add-migration项识别为cmdlet解决方案：重新安装Microsoft.EntityFrameworkCore.Tools程序包管理器控制台主机版本6.2.1.2键入"get-helpNuGet"可查看所有可用的NuGet命令。PM>install-packageMicrosoft.EntityFrameworkCore.Tools

主要参考：https://blog.csdn.net/m0_62946761/article/details/127138742先打个标记#CUDA10.2pipinstalltorch==1.6.0torchvision==0.7.0#CUDA10.1pipinstalltorch==1.6.0+cu101torchvision==0.7.0+cu101-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html#C

k8s安装kube-promethues(0.7版本)一.检查本地k8s版本,下载对应安装包kubectlversion如图可见是1.19版本进入kube-promethus下载地址，查找自己的k8s版本适合哪一个kube-promethues版本。然后下载自己合适的版本#还可以通过如下地址，在服务器上直接下已经打包好的包。或者复

目录Nginx_0.7.65_空字节漏洞1.1、漏洞描述1.2、漏洞等级1.3、影响版本1.4、漏洞复现1、基础环境2、漏洞扫描3、漏洞验证Nginx_0.7.65_空字节漏洞1.1、漏洞描述1.2、漏洞等级1.3、影响版本0.7.651.4、漏洞复现1、基础环境链接：https://pan.baidu.com/s/1GBEb6ig6ogiQfXq-y

指数对数e=2.71828ln2=0.7 ln3=1.1ln5=1.6log10(2)=0.3;log10(3)=0.5log10(5)=0.7log2(10)=3.3ln(10)=2.3（用于对数转换计算，如ln(5)=ln10*log10(5)=2.3*0.7=1.6）三角函数平方、平方根11²=12112²=14413²=16914²=19615²=22516²=25

 上面这报表,就问你恶不恶心吧.处理方案:1.主体下的控件,边距什么的,全弄成0,也不用去研究它是干嘛的了 2.上边距设置为0,下面这个左边距不要搞啊,默认就行 3.设置合适的高度.注意,主体的高度要和主体里面的控件高度要一致.比如控件0.7,那你主体也要设置成0.7,做完了这

"abs(occor.r)<0.7"这部分代码是对相关系数矩阵进行阈值处理的一部分。这里的"0.7"是一个阈值，用来筛选相关性较强的微生物对。具体来说，对于相关系数矩阵中的每个元素，如果其绝对值小于0.7，则将其设置为0。相关系数范围在-1到1之间，绝对值越接近1表示相关性越强，绝对值越接近0表

八十年代末的福州[福州四十年]QUOTE:你路见不平，拔刀相助，获得282论坛币的酬金，魅力值加2！下次努力哦！……screen.width*0.7){this.resized=true;this.width=screen.width*0.7;this.alt='Clickheretoopennewwindow\nCTRL+Mousewheeltozoomin/out';}"border=0>当