HTML5.Canvas简介
1. Canvas.getContext getContext(“2d”)是Canvas元素的方法，用于获取一个用于绘制2D图形的绘图上下文对象。在给定的代码中，首先通过getElementById方法获取id为"myCanvas"的Canvas元素，然后使用getContext(“2d”)方法获取该Canvas元素的2D绘图上下文对象ctx。 通过获取到的绘图上下文对象ctx，可以使用一系列的绘图...
实体框架EF（Entity Framework）简介
实体框架EF（Entity Framework）简介 文章目录 实体框架EF（Entity Framework）简介一、概述二、O/R Mapping是什么采用O/R Mapping带来哪些好处 三、Entity Framework架构3.1 下图展示了Entity Framework的整体架构3.2 Entity Framework架构详解EDM (Entity Data Model)LINQ t...
matplotlib库简介及函数说明
目录 简介matplotlib.pyplot as plt 常用函数说明创建子图plt.subplots（）.plot（） 子图参数set_title（）axis2.legend()fig.autofmt_xdate() 简介 matplotlib 是一个用于创建二维图表和数据可视化的 Python 库，它提供了一种类似于 MATLAB 的绘图接口。matplotlib 可以用来绘制线图、散点图、柱...
红黑树的简介及应用
一、红黑树是什么 每个节点要么是红色，要么是黑色。根节点是黑色。每个叶子节点（NIL节点，空节点）是黑色。如果一个节点是红色的，则它的两个子节点都是黑色的。对于每个节点，从该节点到其所有后代叶子节点的简单路径上，均包含相同数目的黑色节点。 二、红黑树的应用场景 数据库索引：红黑树可以用于数据库索引的实现，它可以快速地进行插入、删除和查找操作，同时保持索引的有序性。C++ STL中的map和set：C...
ONNX 的简介及应用
文章目录 一、ONNX 是什么二、ONNX具备哪些功能三、ONNX 的相关概念四、ONNX的应用领域 一、ONNX 是什么 二、ONNX具备哪些功能 模型转换：ONNX可以将不同深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）训练的模型转换为通用的ONNX格式，从而实现模型在不同框架之间的互操作性。 模型推理：ONNX可以加载和运行ONNX格式的模型，实现模型的推理功能。这使得开发者可以在不同...
量子加速超算简介
量子加速超算简介 有用的量子计算的发展是全球政府、企业和学术界的巨大努力。 量子计算的优势可以帮助解决世界上一些与材料模拟、气候建模、风险管理、供应链优化和生物信息学等应用相关的最具挑战性的问题。 要实现量子计算的优势，需要将量子计算机集成到现有的超级计算基础设施和科学计算工作流程中，并使领域科学家能够使用熟悉的语言和熟悉的工具对其进行编程。 这种工作流程的民主化以及强大且高性能的软件堆栈的开发正是...
geemap和ee库简介及常用函数
目录 简介 常用函数说明 ee库和geemap库的使用就是javascript中使用方法 ee.FeatureCollection Map =geemap.Map() 简介 geemap 是一个基于 Google Earth Engine（GEE）的 Python 包，它提供了一系列用于地理空间数据可视化、分析和处理的工具。以下是 geemap 包的一些主要功能： 地图可视化： 可以使用 geema...
《PyTorch 深度学习实战》- 第一章 深度学习回顾和PyTorch简介
《PyTorch 深度学习实战》- 第一章 深度学习回顾和PyTorch简介 1.1 PyTorch的历史 pytorch前身是Torch，Torch使用Lua和C语言，而后因为python的兴起，演变成为PyTorch。事实上，pytorch是提供动态图功能的chainer分支。 pytorch与2017年发布。 1.2 PyTorch 是什么 基于磁带的自动求导系统使Pytorch具有动态图功能...
Redis 入门简介
什么是 Redis？ Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的使用ANSI C编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。它通常被称为数据结构服务器，因为Redis的数据库功能是通过键值对（key-value pairs）的形式提供的，其中键（key）是字符串对象，值（value）可以是字符串、列表...
NVIDIA最新 Blackwell架构简介
NVIDIA Blackwell架构简介 在AI和大型语言模型（LLMs）迅速发展的领域中，追求实时性能和可扩展性至关重要。从医疗保健到汽车行业，组织正深入探索生成性AI和加速计算解决方案的领域。对生成性AI解决方案的需求激增，促使企业需要适应不断增长的模型规模和复杂性。 请进入NVIDIA Blackwell GPU架构，这是世界上最大GPU，专为处理数据中心规模的生成性AI工作流程而设计，其能效...