模型加载工具，包括打开fbx文件，动态加载和显示

操作简单，功能实用，支持离线使用，体积小，直接可以放到U盘中，包含CRC4、CRC5、CRC6、CRC7、CRC8、CRC16、CRC32等21个常见的CRC校验计算模型，非常简单使用好的CRC校验工具，值得推荐。

使用说明 分对话系统和机器翻译两部分 data为数据集 model为训练的模型 translation文件夹下又分了Seq2Seq和transformer两个模型，大家按需查看使用 以transformer文件夹为例，attention.py主要实现了注意力机制，transformer.py实现了transformer的主体架构，data.py为数据的预处理以及生成了词典、dataset、dataloader，readdata.py运行可以查看数据形状，train.py为训练模型，predict.py为预测，config.py为一些参数的定义。 transformer机器翻译的模型是用cuda:1训练的，如果要使用可能需要修改代码 如：gpu->cpu，即在CPU上使用 torch.load('trans_encoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage) torch.load('trans_decoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage)

模型对应笔者文章文章 Simulink永磁同步电机控制仿真系列九：严谨的foc时序及细节思考 模型使用matlab function从实现一个pwm定时器开始，实现了svpwm调制，坐标变换，等。使用matlab function编写模块，作为模板共享，更方便其他用户的改造，也便于不熟悉simulink的小伙伴理解。除了基础的foc框架外，还考虑了时序相关处理，采样及foc计算全部使用定时器触发，同单片机控制时序一致。除此之外还实现了环路参数自动计算，所有变量使用国际标准单位。 模型使用matlab2020a创建，并转化为2018a格式

主要介绍了Keras中的两种模型:Sequential和Model用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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[目录] 第一章：概述 第二章：整体数据分层 第三章：整体实现框架 第四章：元数据 第五章：ETL 第六章：数据校验 第七章：数据标准化 第八章：去重 第九章：增量/全量 第十章：拉链处理 第十一章：分布式处理增量 第十二章：列式存储 第十三章：逻辑数据模型（数仓模型） 第十四章：数据模型参考 第十五章：维模型 第十六章：渐变维 第十七章：数据回滚 第十八章：关于报表 第十九章：数据挖掘 数据仓库实践杂谈（十四）——数据模型参考 众所周知，信息系统最重要的作用就是处理并保存信息，尤其在商业应用中。以银行记账为例，最重要的是账本，不管前面的流程如何，只要记下来张三某年某月存入100元，业务就算完

随着物联网的快速发展和４Ｇ?５Ｇ无线网络的普及，万物互联的时代已经到来，网络边缘设备数量的迅速增加，使得该类设备所产生的数据已达到字节级别， 以云计算模型为核心的集中式大数据处理时代，其关键技术已经不能高效处理边缘设备所产生的数据。

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【Stable Diffusion】LoRA炼丹 超详细教学·模型训练看这篇就够了.mp4