BERT和RoBERTa在文本语义相似度等句子对的回归任务上，已经达到了SOTA的结果。但是，它们都需要把两个句子同时喂到网络中，这样会导致巨大的计算开销。这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索，同样也不适合无监督任务（例如：聚类）。Sentence-BERT(SBERT)网络利用孪生网络和三胞胎网络结构生成具有语义意义的句子embedding向量，语义相近的句子其embedding向量距离就比较近，从而可以用来进行相似度计算(余弦相似度、曼哈顿距离、欧式距离)。这样SBERT可以完成某些新的特定任务，例如相似度对比、聚类、基于语义的信息检索。

单相交交变频电路仿真研究：阻感负载下的输出电压傅立叶分析与负载调整（附理论说明及自学指导）,单相交交变频电路仿真，负载为阻感负载，文件中附带理论说明。 仿真为自己搭建，不懂得地方可以咨询讲解，便于自学和理解交交变频电路的原理。 仿真中包含输出电压的傅立叶分析，可以改变负载。 默认发matlab 2017a ,1. 仿真对象：单相交交变频电路; 2. 负载类型：阻感负载; 3. 理论说明; 4. 自我搭建; 5. 傅立叶分析; 6. 负载可变; 7. MATLAB 2017a。,"单相交交变频电路仿真研究：阻感负载下的输出电压傅立叶分析"

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YOLOv8是一款先进的实时目标检测系统，能够在视频流中快速准确地识别和定位多个目标对象。在深度学习和计算机视觉领域，实时目标检测是一个非常重要的应用，YOLO系列因其速度快、准确度高而广受欢迎。YOLOv8作为该系列的最新成员，继续保持了YOLO的高性能并引入了新的改进，使得它在目标检测任务中更加灵活和强大。 深度学习环境的准备是进行YOLOv8训练的第一步，需要确保有足够的计算资源和安装正确的软件包。在Windows10操作系统上，可以通过安装PyTorch、torchvision以及其他必要的库来搭建YOLOv8的运行环境。具体而言，文章中提到了安装PyTorch 1.8.1、torchvision 0.9.1和Python 3.7.10等软件包，并遵循YOLOv8代码库中提供的requirements.txt文件来安装其他依赖库。此外，还需要安装ultralytics包，因为YOLOv8的核心代码已经封装在了这个依赖包中。 在准备自己的数据集时，作者选择了VOC（Visual Object Classes）格式来组织数据集，这是计算机视觉领域广泛使用的数据格式之一。VOC格式包括JPEGImages、Annotations以及ImageSets三个主要部分，其中JPEGImages用于存放图片文件，Annotations存放对应的标注文件（通常是.xml文件），而ImageSets则存放训练集、验证集和测试集的划分信息。 为了将自己收集的数据集转换成VOC格式，并且生成YOLOv8所需的数据集划分文件，作者创建了一个split_train_val.py脚本。这个脚本可以自动化地生成train.txt、val.txt、test.txt和trainval.txt四个文件，这些文件分别包含了训练集、验证集、测试集图片的文件名（不含文件后缀）。脚本的工作流程是首先读取标注文件的路径，然后创建相应的目录结构，随机划分数据集，并将划分结果写入到对应的txt文件中。 整个过程需要注意的是，数据集划分要均匀且合理，以确保模型训练时能够接收到足够的样本以学习到目标对象的特征，并且要保证在不同的数据集划分间目标对象的分布尽可能平衡。对于那些被随机分配到验证集和测试集中的图片，需要确保它们在训练过程中未被使用，这样才能对模型训练的效果进行公正的评估。 在完成数据集的准备和环境的搭建后，就可以开始使用YOLOv8进行模型的训练了。训练的目标是调整模型的参数，使得它能够在新的数据集上准确地识别出目标对象。在训练过程中，通常会监控指标如损失函数、准确率等来判断模型是否已经收敛，并及时调整训练策略。 训练完成之后，还有一项重要工作就是评估模型的性能。通常会在独立的测试集上评估模型的准确率、召回率和mAP（mean Average Precision）等指标，以全面了解模型的泛化能力。如果模型的性能未达到预期，可能需要重新调整训练策略或者优化数据集。 YOLOv8训练自己的数据集实例涉及到了深度学习环境的搭建、数据集的准备和格式转换、模型的训练和评估等多个环节。每一个环节都需要细心操作和精心设计，才能确保最终的模型在实际应用中表现出色。

从无到有,一点一点自己总结出来,提供复习,查阅.从头过一遍基础,包括基础的程序语法,和集合,常用类,IO流,多线程,等所有的java知识点

这个只是整体的Flac3d隧道台阶法开挖的命令流，送全断面法。 但是如果做自己的所需要的内容，肯定是 需要自己写代码（只需要改锚杆命令和钢拱架命令和测点命令）和自己的模型。

树莓派自己编译的64位的onnxruntime-1.14.1 python3.9的whl轮子，有需要的可以自取，我不知道你们能不能用

软考中项--项目集成管理工程师--笔记考点，自己整理的实用

选择合适的跨境电商平台是业务成功至关重要的环节，10分钟视频可私信我。 选择适合自己的跨境电商平台可以根据以下几点来评估： 熟悉市场：选择在自己常去的国家或地区常用的平台。比如，亚马逊适合卖全球商品，eBay则适用于个人消费。 用户体验：平台的用户体验很重要，可以选择使用起来较为流畅、方便、易懂的平台。同时，考虑自己的商品和目标市场是否与平台相符合。 手续费：不同平台的手续费收取方式不同，一定要搞清楚。同时，也要选取对自己具有可观竞争力的平台来卖出自己的商品，尽量减少成本支出。 技术支持：不同平台的技术支持水平也不同，建议选择技术支持较为完善的平台。 商品分类：不同平台的商品分类也不同，要选择与自己的商品相符合的平台，以便客户更容易找到你的商品，提高销售机会。 总的来说，选择最适合自己的平台，可以帮助商家更轻松地扩大自己的跨境电商业务。

ANSYS导出模态、刚度矩阵，并将刚度矩阵hb格式转化为矩阵格式 （只为简单记录自己科研过程中遇到的问题）