【源码，可编辑】自己写的3dmax统一法线脚本，非常规好用，操作简单，max各个版本都兼容，拖入max场景，选中物体，直接运行脚本即可统一场景中所有物体的法线。

在IT领域，显卡是计算机硬件中的重要组成部分，负责处理图形和视频数据。"R5MEMID显卡测试"是一个专为ATI显卡设计的工具，它的主要目的是检查和评估显卡的显存（显存即显卡内存）是否正常工作，是否存在损坏或故障的情况。这个测试对于识别和预防潜在的图形问题至关重要，因为显存问题可能导致系统不稳定、画面闪烁、游戏或图形密集型应用性能下降等问题。 ATI，全称Advanced Micro Devices, Inc.（超微半导体公司），是AMD的一个子公司，专门负责图形处理器（GPU）的研发与制造。R5MEMID工具可能就是针对AMD Radeon R5系列显卡设计的，虽然名称中的“R5”可能暗示了这一点，但“X1300”可能指的是另一个型号的显卡，如Radeon X1300，这也可能是该工具支持的另一种显卡类型。 显存测试通常包括读写测试、内存校验、稳定性测试等步骤。R5MEMID工具可能通过模拟各种内存操作来检测显存的健康状况，例如，它可能会填充显存并检查数据完整性，或者以不同频率和时序运行显存，以观察是否存在错误或异常行为。这些测试可以帮助用户发现显存的潜在问题，以便及时更换或修复，防止因显存故障导致的系统崩溃或其他硬件损坏。 显卡的显存容量、速度和类型对整体性能有很大影响。更大容量的显存可以处理更复杂的图形任务，而更快的速度则能确保数据快速有效地传输到GPU进行处理。因此，保持显存的良好状态对于维持高效能的图形处理至关重要。 在使用R5MEMID工具时，用户需要按照指导操作，可能需要先安装必要的驱动程序，然后运行工具进行测试。测试结果通常会显示在工具的界面中，可能包括通过/失败的状态、错误报告、以及可能的建议修复措施。如果检测到任何问题，用户可能需要联系显卡制造商的技术支持，或者考虑更新显卡驱动程序，以解决显存问题。 "R5MEMID显卡测试"是一个实用的工具，对于拥有ATI显卡特别是R5系列或X1300系列的用户来说，它可以帮助维护显卡的健康状态，确保系统稳定和良好的图形性能。在进行测试前，建议用户备份重要数据，因为任何硬件测试都有一定的风险，尽管这种风险在专业工具下通常很小。

内容概要：本文介绍了一款用于永磁同步发电机设计的电磁计算程序及配套软件，涵盖参数输入、电磁计算和结果输出三大核心模块。通过模块化架构设计，实现了电机参数管理、磁场强度、电感与转矩等关键电磁参数的计算，并支持可视化结果输出，提升了电机设计效率与精度。 适合人群：从事电机设计、电力电子、新能源发电等相关领域的工程师及具备一定编程基础的研发人员。 使用场景及目标：①辅助风力发电、新能源汽车等领域中的永磁同步发电机设计与优化；②通过自定义参数和算法满足特定工程需求，提升设计自动化水平。 阅读建议：关注电磁计算模块的函数式设计与算法准确性验证方法，结合实际应用场景调试和扩展代码功能。

python自然语言处理结课项目,基于flask搭建的web系统 启蒙+提高 【 Anconda + python 3.7+mysql5.7 】，里面有 注册登录、主页面、新闻推荐、新闻分类、留言板、新闻问答系统、相似度计算和关系图、统计图、词云图等......选取模型+训练模型+模型测试+算法调优 >**这块主要就是一个增加和查看，和前面的注册登录没有太大的区别** **首先留言板就是往表中插入数据（注册）。后面的滚动的数据就是将后端取出来的数据展示在提前准备好的js上面(样式上面)** 项目简单，使用心强，单个模块拆卸简单 1、连接数据库 2、往相应的表中添加一些数据 3、读取表中的数据，展示在js上面（传递给js） 4、断开与数据库的连接 1、前端通过post方法把注册的用户名和密码传到后端。 2、连接数据库。 3、判断前端取来的数据是否为空。 4、上号密码不为空则将前端取到的用户名和密 1、前端通过post方法把注册的用户名和密码传到后端。 2、连接数据库 3、查询数据库是否有这一条数据 4、有，登陆成功，跳转页面。没有输出账号密码输入错误

利用COMSOL与MATLAB接口代码实现随机分布小圆柱体模型的方法。该模型支持两种模式：固定数量模式和固定孔隙率模式。通过调整关键参数如半径均值、标准差、高度均值和标准差，可以生成符合特定条件的小圆柱体阵列。文中还提供了详细的代码片段，解释了核心参数设置、坐标生成逻辑、碰撞检测机制以及COMSOL中几何创建的具体步骤。此外，针对可能的生成失败情况，给出了相应的解决方案和优化建议。 适合人群：对COMSOL和MATLAB有一定了解并希望深入研究两者结合进行复杂几何建模的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要构建随机分布小圆柱体模型的科研项目，特别是涉及超材料、多孔介质等领域。通过灵活调整参数，可以在不同应用场景下快速生成满足特定需求的模型。 其他说明：文中提供的代码不仅展示了如何实现随机分布小圆柱体的生成，还强调了在实际应用中的注意事项和优化技巧，有助于提高模型的准确性和实用性。

使用maven管理依赖包时会遇到依赖冲突的问题，解决起来非常麻烦。MavenRunHelper插件作为解决冲突的利器，能够高效率的展示出冲突列表，快速解决冲突问题。由于网络等问题，常常无法下载插件。现提供IntelliI IDEA 2019.3+,2018.3+,2017.2+各版本的插件集合。

RK3066 PCB参考图 工具：PADS

《ConnectX-3 VPI单双QSFP+端口适配器卡用户手册》 本文主要探讨Mellanox公司的ConnectX-3 VPI单双QSFP+端口适配器卡，这是一种专为高速网络连接设计的硬件设备，广泛应用于InfiniBand技术。ConnectX-3 VPI适配器卡提供了灵活的网络接口解决方案，支持多种协议，包括InfiniBand和Ethernet。 ConnectX-3 VPI（Virtual Protocol Interconnect）技术是Mellanox的核心创新之一，它允许用户在无需更换硬件的情况下，在不同的网络协议之间切换，如从InfiniBand转换到Ethernet。这种灵活性使得该适配器卡能够在不断变化的IT环境中适应不同需求，降低了升级成本。 QSFP+（Quad Small Form-factor Pluggable Plus）是一种四通道高速光模块，用于实现高密度的数据传输。ConnectX-3 VPI适配器卡上的QSFP+端口可以支持4x4 Gbps、4x10 Gbps或4x25 Gbps的数据速率，提供高达100 Gbps的总带宽，满足高性能计算、数据中心互联和存储应用的需求。 适配器卡的型号包括MCX353A-FCBT、MCX353A-FCBS、MCX353A-TCBT、MCX353A-QCBT、MCX354A-FCBT、MCX354A-FCBS、MCX354A-TCBT和MCX354A-QCBT，这些型号的不同在于其具体的物理特性，如电缆类型、接口速度和冷却方案。 Mellanox Technologies是一家领先的高性能网络解决方案提供商，其产品以其高效能、低延迟和高可靠性而著称。适配器卡配备了Mellanox的MLNX-OS操作系统，提供先进的管理功能和优化的网络性能。同时，ConnectX-3系列还支持Mellanox的其他先进技术，如Core-Direct、InfiniBridge、InfiniHost和SwitchX等，这些技术旨在提升网络效率并降低系统总体拥有成本。 需要注意的是，尽管Mellanox提供这些产品“按原样”（AS-IS）以帮助客户测试特定解决方案中的应用程序，但它们并未通过Mellanox的全面质量认证，因此可能无法保证最高级别的运行质量。用户在使用过程中应根据自身环境进行充分的测试和验证。 总而言之，ConnectX-3 VPI单双QSFP+端口适配器卡是Mellanox为数据中心和高性能计算领域提供的先进网络连接解决方案，具备协议切换能力、高带宽和灵活性，是实现高速、高效网络的关键组件。用户在使用时应充分了解其功能和限制，并确保与自身的系统环境兼容。

个人信息模块:注册登录账号，查看、修改个人信息，发布留言评论. 商品类模块:商品列表分类分为推拿房向类、推拿项目类、茶点果品类、单点技师类, 点击所选分类后进入下一级列表，列表上具体商品、商品价格、具体描述简介，户具賄 ……

在使用Pytorch框架应对Kaggle卫星图像分类比赛的过程中，参赛者通常会通过深度学习技术来提高模型对卫星图像的识别和分类能力。比赛的目标是通过训练一个有效的分类器来准确地识别遥感图像中的地物类型。Pytorch作为一个广泛使用的深度学习框架，因其灵活的设计和高效的计算性能，成为处理此类任务的首选工具。 在Kaggle的卫星图像分类赛题中，参赛者需要处理大量的遥感影像数据，这些数据通常包括来自不同时间、不同地点的卫星拍摄的高分辨率图像。每个图像样本的大小可能非常大，包含的像素信息极为丰富，因此如何高效地提取特征，并在此基础上进行分类，是参赛者需要解决的关键问题。 为了适应这一挑战，参赛者需要对数据进行预处理，比如图像裁剪、归一化、数据增强等，来提升模型的泛化能力。模型的构建需要考虑到数据的特性，通常会选择适合处理图像数据的卷积神经网络（CNN），因为它们在提取空间特征方面表现出色。在选择模型结构时，参赛者可以考虑经典的CNN架构，如AlexNet、VGGNet、ResNet等，并在此基础上进行改进，以适应遥感图像分类的特定需求。 深度学习模型的训练过程中，参赛者需要关注模型的损失函数和优化算法。通过使用交叉熵损失函数和先进的优化算法如Adam或RMSprop，可以提升模型训练的速度和稳定性。另外，为了避免过拟合现象，参赛者可能会采用正则化技术，比如权重衰减、Dropout等，并在训练过程中监控验证集上的性能，以确保模型的泛化能力。 在Pycharm集成开发环境中，参赛者可以利用其提供的强大调试工具来解决代码中出现的问题，并优化代码的执行效率。Pycharm支持代码的快速编辑、运行、调试和性能分析，能够显著提升开发效率和代码质量。比赛中的实时调试和结果监控对于发现和解决问题至关重要。 整体而言，卫星图像分类任务涉及到的技术细节繁多，从数据预处理到模型训练，再到性能优化，每一步都需要参赛者具备深厚的深度学习和机器学习知识。通过在Pytorch框架下使用Pycharm进行开发，参赛者可以构建出性能优异的深度学习模型，并在Kaggle的卫星图像分类比赛中取得优异成绩。