kingston是什么牌子内存卡

本教程操作环境:Windows7系统,Dell G3电脑。kingston是什么牌子内存卡?kingston是个内存品牌。中文名称为“金士顿”。金士顿内存条是金士顿公司的一款产品。金士顿成立于1987年,总部位于美国加州芳泉谷,金士顿在全球拥有超过2400名员工。被美国财富杂志评为“美国最适宜工作的公司” 。从1987年的单一产品的生产者,金士顿发展到拥有2000多种储存产品,支持计算机、服务器和打印机...

SpringSide的页面管理_html/css_WEB-ITnose

SpringSide的开发框架,我们可以给所有的页面配置一个公共的footer和header的,如果想让某个页面单独显示,而不需要footer和header,那么你可以在WEB-INF下面的views下面的decorators. 登录后复制这里我让登录页面login./login,那么url地址栏中以login结尾的登录页面就被排除在外了,最终效果如下: 原本的页面效果如下,是带有公共的footer和h...

Qt读写ini配置文件(QSettings)、XML

1、ini相关的 总结:Qt读写ini配置文件(QSettings) - 布丁Plus - 博客园 (cnblogs.com) Qt读写ini文件(含源码+注释)_qt ini文件读写_lw向北.的博客-CSDN博客 2、XML相关的 Qt读写XML文件(含源码+注释)_qt写xml_lw向北.的博客-CSDN博客...

探索ChatGPT的Fine-tuning和Embeddings

1.概述今天我们将深入探索ChatGPT的两项核心技术:Fine-tuning(微调)和Embeddings(嵌入)。这些技术在现代自然语言处理领域扮演着至关重要的角色,为模型的性能提升和适应特定任务需求提供了关键支持。ChatGPT作为GPT家族的一员,已经在多个领域展现了出色的表现,而其背后的Fine-tuning和Embeddings技术则是其成功的关键因素之一。2.内容2.1 什么是Fine...

leetcode 712. Minimum ASCII Delete Sum for Two Strings(字符串删除字母的ASCII码之和)

两个字符串s1, s2, 删除其中的字母使s1和s2相等。 问删除字母的最小ASCII码之和是多少。 思路: DP 先考虑极端的情况,s1为空,那么要想达到s2和s1相等,就要把s2中的字母删完, ASCII码之和就是s2中所有字母的ASCII码之和。 同理s2为空的情况。 现在来遍历s1和s2, s1的下标记为 i , s2的下标记为 j. 记dp[ i ][ j ]表示s1, s2分别遍历到i, j...

ThingsKit物联网平台产任务中心操作指南

ThingsKit物联网平台中的任务功能非常有用,可以以周期时间为触发器,设定各种定时任务: 云端定时采集:通过设定定时任务,可以定期从设备获取数据,并进行存储和分析。这对于需要实时监控设备状态的应用非常有用。定时控制某台设备状态:可以通过设定定时任务,定期控制设备的状态,例如定时开关灯光、空调等智能家居设备,实现自动化控制。设备数据异常检测(开发中):可以通过设定定时任务,定期检查设备数据是否异常,例...

ThingsKit物联网平台菜单管理(管理员)

概述 ThingsKit物联网平台菜单管理是对平台的系统功能进行定义,默认只有超级管理员才有权限操作。 :::warning 💡 提示 本功能只有平台超级管理员才有权限使用。 ::: 新增菜单 点击新增菜单,新增目录、菜单、按钮功能。 目录菜单名称定义必填 | | | 上级菜单 |选择上级菜单数据,不选则为一级菜单非必选 | | | 排序 |每一级菜单内的排序,越小越前必填 | | | 图标 |设置菜单...

ThingsKit物联网平台视频配置操作指南

索。 分屏和列表模式 分屏模式自行设置1、4、9宫格,列表模式可以预览、编辑、删除操作。 预览 分屏模式点击全屏预览,列表模式点击预览。 删除 单项或批量删除视频配置数据。 文章来源(首发地址):ThingsKit物联网平台...

Settings(二) FallbackHome 介绍

ce is starting 去掉。 二、准备工作 首先确认在哪个模块。当时第一反应实在launcher,结果搜索了一通没找到。这里特别说明一下 这个透明的界面叫 FallbackHome 在Settings 里。 下面贴上对应的代码,可以大概看一下实现 packages\apps\Settings\src\com\android\settings\FallbackHome.java /* * Copyr...

神经网络嵌入层中的“embedding_dim“和“num_embeddings“分别是什么

对于深度学习中的嵌入层(embedding layer),"embedding_dim" 和 "num_embeddings" 是两个重要的参数。 "embedding_dim" 表示嵌入向量的维度。它指定了将离散的输入值映射到的连续向量的维度。嵌入向量是一个稠密的、低维的表示,用于表示离散输入值。通过将离散值映射到低维向量空间,嵌入层可以捕捉到输入值之间的语义关系和相似性。"embedding_dim"...
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2024-05-07 05:53:18 1715032398