这些文件提供了一个工作流，用于将 LTSpice 标准 MOSFET 器件的特征开关行为 ic(vGE, vCE) 提取到查找表数据，例如可以与 Simscape Electrical 的 N 沟道 IGBT 模块一起使用。 流过开关器件的电流是栅极-发射极和集电极发射极电压 (vGE, vCE) 的非线性函数。 Analog Devices 的 LTSpice 网络模拟器提供了许多开关设备作为标准库的一部分。 该工作流从 MATLAB 运行 LTSpice 仿真以生成查找表数据，该数据将用于 Simscape Electrical 的 N 沟道 IGBT 模块，并带有“查找表（二维，温度无关）”选项。 需要安装 LTSpice。 它使用 Paul Wagner 的 File Exchange Submission 23394 将 .raw 数据从 LTSpice 仿真导入到 MAT

内容概要：本文全面介绍了检索增强生成（RAG）技术，它结合了信息检索与文本生成，通过检索外部知识库来增强大型语言模型（LLM）的生成能力。RAG的核心思想是克服传统LLM仅依赖训练时学到的参数化知识的局限，通过在生成答案前检索相关文档作为上下文，既保持LLM的强大生成能力，又能够访问最新的或特定领域的知识。RAG系统由检索器、生成器和知识库组成，工作流程包括用户提问、检索相关文档、将文档和问题输入生成器以及生成最终回答。关键技术涵盖文档处理（分块和嵌入）、检索优化（多向量检索、重排序、混合检索）和生成优化（上下文压缩、提示工程、自洽性校验）。RAG的优势包括知识可更新、来源可追溯、领域适应性强、减少幻觉和成本效益高等。典型应用场景涉及问答系统、内容生成、教育、医疗咨询、法律分析和客服系统。开源框架如LangChain、LlamaIndex、Haystack，商业服务如Azure AI Search、Google Vertex AI和AWS Kendra + Bedrock支持RAG的实现。当前挑战包括检索精度、上下文窗口、延迟问题和多模态扩展，前沿发展方向有Active RAG、Self-RAG、多跳检索和端到端训练。; 适合人群：对自然语言处理、信息检索和AI技术感兴趣的开发者、研究人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①理解RAG技术的基本概念和系统架构；②掌握RAG的关键技术和实现工具；③探索RAG在不同领域的应用潜力。; 其他说明：RAG技术是企业部署LLM应用的主流范式，解决了知识更新和可信度等关键问题，未来将在更多领域展现其独特价值。阅读过程中应重点关注RAG的工作流程、优势特点以及与传统方法的对比，以便更好地理解和应用这一技术。

Blender虚幻引擎工作区 Blender 2.91 （以上）插件，用于直接导出到Unreal Engine 4（以上4.26 ），并具有Blender中的所有设置（受发送到虚幻插件的启发）。 特征 允许您通过单击直接将静态网格物体，骨架网格物体和动画导出到Unreal Engine 4或FBX文件。 是的，我真的没有任何未来计划。 因此，如果您有任何建议，只需打开新一期。 主要特征 静态网格 导出为静态网格物体。 导出到FBX和虚幻引擎 来自顶点的自定义碰撞 来自网格的自定义碰撞v.1.2 自定义光照贴图 [已弃用-v.2.0]导出配置文件v.1.2 套接字系统v.1.3 详细

交通仿真模拟软件vissim中导入3dmax文件的工作流程说明

抠图动画工具 - 文档 这是 Blender/Godot 插件剪切动画工具的文档。 如果您喜欢这个插件并想通过小额捐款感谢我，请随时在此处执行此操作： 描述 用于搅拌机的剪切动画工具（COA 工具）插件是一个 2D 索具和动画套件。 它为您提供与 Spine 或 Spriter 等程序类似的工具。 COA Tools 为您提供了一个快速的工作流程，可以在 Blender 中创建 2D Cutout Character/Animations。 多亏了搅拌机出色的动画系统和这个插件，您可以获得创建 2D 动画的强大解决方案。 它分为 3 个不同的组件。 Photoshop 精灵导出器、Blender 插件、Godot 导入器。 Photoshop 精灵导出器 使用 json 坐标信息快速将 photoshop 图层导出到单独的文件中。 这可以在搅拌机中使用以非常快速地导入精灵。 特征： 将

ClearML-自动魔术工具套件，可简化ML工作流程实验经理，ML-Ops和数据管理 清除ML 前身为快板火车 ClearML是ML / DL开发和生产套件，它包含三个主要模块： -自动进行实验跟踪，环境和结果 -ML / DL作业（K8s /云/裸机）的自动化，管道和编排解决方案 -在对象存储（S3 / GS / Azure / NAS）之上的完全可区分的数据管理和版本控制解决方案 检测这些组件是ClearML服务器，请参阅和 在2分钟内 ClearML实验管理员 仅在代码中添加2行即可获得以下内容 完整的实验设置日志 完整的源代码管理信息，包括未提交的本地更改 执行环境（包括特定的软件包和版本） 超参数 ArgParser用于具有当前使用值的命令行参数 显式参数字典 Tensorflow定义（absl-py） 九头蛇配置和替代 初始模型权重文件 完整的实验输出自动捕获 标准输出和标准错误 资源监控（CPU / GPU利用率，温度，IO，网络等） 模型快照（具有可选的自动上传到中央存储的功能：共享文件夹，S3，GS，Azure，Http） 工件日志和存储（共享文件夹，S3

rnaseq_variant_calling_workflow 下载 使用以下命令克隆git存储库： git clone https://github.com/durrantmm/rnaseq_variant_calling_workflow.git 安装 此工作流使用conda环境来满足所有必要的依赖关系。 确保您已安装anaconda。 下载。 您只需输入以下内容就可以安装工作流程： bash install.sh 在您的控制台中。 现在是时候进行配置了。 配置 这是正确运行工作流程中非常重要的一步。 打开提供的config.yaml文件以开始使用 设置GATK和Picard执行路径 config.yaml文件的前两个参数是 gatk_path: "java -jar /path/to/GenomeAnalysisTK.jar" picard_path: "java -jar

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