1: cad2008极限偏差标注 使用ED命令，在尺寸中输入所需的公差数值。 使用"Φ300 ^-0.02"表示Φ30正0负0.02。 选择30后面的数字，点击a/b按钮即可。 若想标注为配合类型如H7/m6，输入“/”并点击a/b。 2: CAD作图,怎么在直径后面标注极限偏差啊 1. 选择标注的尺寸，右键菜单——特性——公差——显示公差——极限偏差 2. 键入“d空格”修改标样式（选择你标注直径的样式）—修改—公差—方式（选为极限偏差，精度0. 继续阅读

直播中不可触犯的: 一旦平台捕捉到就会判定违规或者夸大大宣传虚假宣传导致违规哦。 一重点： 不能在直播中说其他平台:比如抖音直播说，例如淘宝、京东、唯品会、微信、 手机号、联系方式多少. (属于站外引流) 二重点: 以下是避免踩坑的极限词: 1.不要带”最” 最、最佳、最具、最爱、最赚、最优、最优秀、最好、最大、最大程度、最高、最高级、最高端、最奢侈、最低、最低级、最低价、最底、最便宜、史上最低价、最流行、最受欢 继续阅读

Gartner 将生成式 AI 列为 2022 年五大影响力技术之一，MIT 科技评论也将 AI 合成数据列为 2022 年十大突破性技术之一，甚至将 Generative AI 称为是 AI 领域过去十年最具前景的进展。未来，兼具大模型和多模态模型的 AIGC 模型有望成为新的技术平台。 近来，腾讯发布的混元 AI 万亿大模型登顶权威中文测评基准 CLUE 榜并超越人类水平。 混元 AI 大模型采用腾讯太极机器学习平台自研的训练框架 继续阅读

空间改造,是去旧添新的奇妙过程。承载一家人的生活需求与未来憧憬,我们热爱一些改变和一些推陈出新的勇气。方寸之地突破边界的极限,越过去,刷新全新视界。东方卫视家装改造类节目《梦想改造家》第九季第七期节目已在东方卫视播出。这一期节目来到了宁波,Der·1863首次登上节目,迎来了和品牌设计挚友——孙建亚老师的合作。节目中考虑到委托人的实木需求,孙建亚与Der·1863多次沟通取样,最终选择艺术本源·地 继续阅读

网络能成为AI加速器吗 摘要 人工神经网络（NNs）在许多服务和应用中扮演越来越重要的角色，并对计算基础设施的工作负载做出了重要贡献。在用于延迟敏感的服务时，NNs通常由CPU处理，因为使用外部专用硬件加速器会效率低下。然而，随着工作负载规模和复杂性的增长，CPU已经达到了计算极限，需要引入新的专门针对该任务的专用硬件加速器。在本文中，我们分析利用可编程网络设备&#x 继续阅读

众所周知，暗黑20赛季野蛮人荒原痛割流派依然强力，操作简单，今天为大家介绍该流派的极限冲榜玩法，按照装备、词缀、宝石、卡奈魔盒萃取、技能、操作、实战视频的顺序来介绍。装备、词缀、宝石先放一张整体装备图，这里武器我选用安铂的骄傲和末日使者，就是为了末日使者那20%的物理伤害，但怒气在怪少的时候和boss战时不够，也可换为套装重武器，这样会顺畅很多。全身装备出5条冷却时间缩短词缀即可，其他优先技能伤、范围伤。 核心装备，有他没他完全是两个游 继续阅读

星期三 2019-07-03 19:55 平均心率115，最高心率231，平均配速541，原地跳。心率显然傻瓜了，FR235说不准什么时候心率会出现偏低或偏高，而这种偏是直接偏到了极限的节奏，所以数据会一直保持在低位或高位。一开始我以为是我手表戴法的问题，后来发现即便我的佩戴方式已经一致，但还是会出现这种问题，解决方式唯有重启。平时到没什么问题，比赛的时候这可是无药可救的。为什么就没怎么见别人谈起过FR235这种bug呢？#xrspook未行够# 继续阅读

前天当我跟我妈在尊宝等待披萨做完上餐的时候，我跟她说今年我的目标是开发自己的三分技能，而且我要做到的是单手投球！之前我一直用的都是双手推球，我感觉双手推球自己的命中率已经到达一定程度了，如果距离比较近的话，双手推球的成功率非常高，但貌似我的天花板大概就是三分线前一两步。我的双手推球即便是跳起来也很难到达三分球线。究其原因，我觉得很大程度是因为那个距离刚好是我双手推球力度的极限，即便我已经发很猛的力。但是还是到达不了篮筐原因是我起手的位置太低了。我在胸前起手。在那个位置如果我在加旋转的 继续阅读

昨晚单位的工会活动开始上瑜伽课，显然我的手不便参加，于是我就坐在一旁观摩，足足坐了一节课。看人家做瑜伽其实很有趣，因为各种动作跟你想象中的有非常大差别。有些动作有些人做不下去，有些动作有些人靠蛮力又做过头了。更多的情况是老师示范的时候貌似很简单，但是大家好像都做不到那个层次。瑜伽这种东西是因人而异的，每个人都有自己的极限，没必要强求一定要到达什么水平。他们一开始在打坐的时候，我就在努力把肩背部三条星期六晚上贴的肌效贴撕下来。那个过程比较痛苦，但是还可以接受。因为之前我已经有了心理准备 继续阅读

本文直接采用VanillaNet的方案重新开始构建模型ReduceNet。按照VanillaNet的方式极限压缩网络深度至单层 前几天在知乎上看到华为提出的一个VanillaNet，其中的一个设计点和我一直想实现的功能非常类似，即训练阶段的时候模型是比较深的网络，推理的时候会自动变成比较浅的网络。起初我一直想缓渐地暴力地丢掉卷积层，结果不能如愿，模型性能会在训练阶段的最后几个epoch一直退化，模型变成毫无用处 继续阅读