一、 引言 在进行无限或半无限域建模时，周期性边界条件可为我们提供了一种模拟其晶胞的有效方法。然而，如何在Abaqus中添加这些条件呢？不用担心，今天我将引领大家一同探索Abaqus CAE 2018的插件，通过在每个节点间应用相关约束，我们将会轻松地在Abaqus模型中添加两个曲面间的周期性边界条件。本文将会详细地介绍此插件的使用方法，以便帮助大家更有效率地利用它进行建模。 完整项目下载 继续阅读

基于得分[Score-Based]的随机微分方程生成建模 1. 梗概 该框架封装了基于得分的生成建模和扩散概率建模，产生新的采样过程和新的建模能力。 在求解反向时间SDE中， 我们引入了一个预测-校正框架来校正离散化反向时间SDE演化中的误差。我们还推导出了一个等效的神经ODE，它从与SDE相同的分布中进行采样，但还可以进行精确的似然计算，并提高采样效率。我们还提供了一种使用基于得分的模型解决反向问题的新方法，正如类条件生成、图像修复和彩色化的实验所证明的那样。 结合 继续阅读

深度学习：基于Keras的Python实践，由电子工业出版社在2018-06-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 魏贞原 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787121341472，品牌为博文视点, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有244页，字数万8字，值得推荐。此书内容摘要《深度学习：基于Keras的Python实践》本书系统讲解了深度学习的基本知识，以及使用深度学习解决实际问题，详细介绍了如何构建及优化模型，并针对不同的问题给出不同的解决方案，通过不同的例子展 继续阅读

基于PCA与LDA的数据降维实践 描述 数据降维（Dimension Reduction）是降低数据冗余、消除噪音数据的干扰、提取有效特征、提升模型的效率和准确性的有效途径， PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）是机器学习和数据分析中两种常用的经典降维算法。 本任务通过两个降维案例熟悉PCA和LDA降维的原理、区别及调用方法。 源码下载 环境 操作系统：Windo 继续阅读

一、几何体的_UV_以及法向属性 UV属性是一组二维坐标，每个顶点都有一个对应的UV坐标。在三维模型上贴上二维的纹理贴图时，需要将所有顶点映射到纹理上的对应位置。UV属性的取值范围一般是[0,1]，表示纹理上的相对位置。通过修改UV属性，可以在UV贴图上切换不同的图案或调整纹理贴图的映射效果。 法向属性是每个顶点的法向量，用于确定顶点所在面的方向和光照效果。在three.js中，光照效果是基于每个顶点的法向 继续阅读

本文转自：《Qt编程指南》        作者：奇先生 Qt编程指南，Qt新手教程，Qt Programming Guide 本节介绍基于条目控件的定制特性，首先介绍条目的拖拽，列表控件、表格控件、树形控件内置了支持拖拽的特性，添加少许代码即可使用。然后介绍控件的右 键菜单构造方 法，采用的方法是修改基类 QWidget 的 contextMenuPolicy 属性， 继续阅读

这本Raspberry Pi编程指南·第2版 基于Python的游戏编程与机器人制作图书，是2017-01-01月由人民邮电出版社所出版的，著作者信息： [美] Simon Monk 著，程晨 译，本版是第1次印刷， ISBN：9787115442031，品牌：人民邮电出版社, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书页数145，字数有万字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要本书以简洁生动的语言介绍树莓派的编程知识，你可以了解如何配置树莓派的软 继续阅读

前言近期，ChatGPT成为了全网热议的话题。ChatGPT是一种基于大规模语言模型技术（LLM， large language model）实现的人机对话工具。但是，如果我们想要训练自己的大规模语言模型，有哪些公开的资源可以提供帮助呢？在这个github项目中，人民大学的老师同学们从模型参数（Checkpoints）、语料和代码库三个方面，为 继续阅读

目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境1. 硬件环境2. Python 环境 模块实现1. 数据预处理2. 数据加载3. 模型构建4. 模型训练及保存5. 模型加载与调用 系统测试1. 模型准确率2. 分类别准确率 工程源代码下载其它资料下载 前言 本项目基于Faster R-CNN模型，通过RPN网络（Region Proposal Network）获取图片中的候选区域，并利用RestNet50模型提取 继续阅读

OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。 在一些大型神经 继续阅读

【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读

Codex 是 OpenAI 公司推出的 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer – 3）的多个派生模型之一。它是基于GPT语言模型，使用代码数据进行 Fine-Tune（微调）而训练出的专门用于代码生成/文档生成的模型。Codex 模型参数从12M到12B不等，是目前最强的编程语言预训练模型。Codex 能够帮助程序员根据函数名和注释自动补全代码、直接生成代码、自动 继续阅读