最近在研究deepspeed相关内容，但使用命令方式无法单步调式调用代码的问题，若直接离线看代码，在一定程度上降低效率。同时，使用deepspeed方式debug代码内容较少。为此，我特意在少有信息中和代码实验验证完成基于vscode对deepspeed进行debug方法。特别的，该方式不仅适合deepspeed命令debug，也适用torchrun命令debug，更能延伸其它命令debug模式。本文内容分为三部分，第一部分介绍如何使用vscode传递参数debug；第二部分介绍如何使用deepspeed进行debug；第三部分介绍vscode通用命令方式进行debug。 原文解说：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&spm=1001.2014.3001.9614&articleId=134992123

哈工大23秋《人工智能软件开发与实践》实验 hit-aidp-main

【标题】"main_脉动风_谐波叠加法_matlab_" 涉及到的主要内容是使用MATLAB实现脉动风的谐波叠加法，这是一种处理和模拟风荷载的常见方法。在这个项目中，开发者创建了一个MATLAB函数，该函数能够将Davenport谱转换为对应的时程函数，从而更好地理解和分析风对结构的影响。 【描述】"利用谐波叠加法在matlab编写函数，将davenport谱转换成时程函数。" 描述了具体的操作过程。谐波叠加法是一种工程上广泛采用的技术，它通过将复杂的周期性信号分解为多个简单谐波（正弦或余弦函数）的线性组合来近似。Davenport谱是描述随机脉动风特性的一种频率域表示，它给出了风速随频率的变化情况。在MATLAB环境中编写函数，可以方便地根据Davenport谱计算出对应的时域风速序列，这对于风工程、桥梁设计以及建筑物抗风分析等具有重要意义。 以下是关于这些知识点的详细解释： 1. **脉动风**：脉动风是指风速随时间呈现出周期性变化的自然现象，它与平均风速一起构成风的全貌。在工程应用中，脉动风可能导致结构振动，对其稳定性和安全性产生影响。 2. **谐波叠加法**：这是一种分析周期性信号的方法，它将复杂信号分解为不同频率的简单谐波（即正弦或余弦波）的叠加。在风工程中，这种方法用于模拟真实世界中非稳态的风荷载，将其转化为易于处理的数学形式。 3. **Davenport谱**：由英国工程师I. J. Davenport提出的Davenport谱是描述随机脉动风统计特性的工具，它给出了风速的功率谱密度与频率的关系。这个谱可以反映出风速在不同频率上的能量分布，对于理解和预测风对结构的影响至关重要。 4. **MATLAB函数**：MATLAB是一种强大的数值计算和可视化软件，其内置的函数和脚本语言使得复杂计算变得简洁。在这个项目中，开发者创建了一个名为`main.m`的MATLAB函数，该函数实现了从Davenport谱到时域风速序列的转换。 5. **main.m**：这是MATLAB的源代码文件，包含实现谐波叠加法的算法和逻辑。用户可以通过运行此文件中的函数，输入Davenport谱数据，得到对应的脉动风时程。 通过这个项目，工程师和研究人员能够更准确地模拟实际环境中的脉动风，进一步进行结构动力学分析，评估建筑物或桥梁在风荷载下的响应，确保其安全性和稳定性。

研究中做仿真准备自己跑一下潮流计算做状态估计，但是发现大佬写的总线修正量未作排序，导致结果出现问题，现在手动修改出问题的地方。

mysqlWorkbench 汉化

脑机接口（BCI）为大脑和外部设备之间提供了一个直接通信通道。基于稳态视觉诱发电位的脑机接口（SSVEPBCI）因其高信息传输率而受到越来越多的关注。任务相关成分分析法（TRCA）是一种最新的单独校准 SSVEPBCI 的方法。然而，在 TRCA 中，从每个刺激中学习到的空间滤波器可能是冗余的，时间信息没有得到充分利用。针对这一问题，本文提出了一种新方法，即任务判别成分分析法（TDCA），以进一步提高单独校准的 SSVEPBCI 的性能。通过两个公开的基准数据集对 TDCA 的性能进行了评估，结果表明 TDCA 的性能明显优于集合 TRCA 和其他竞争方法。测试 12 名受试者的离线和在线实验进一步验证了 TDCA 的有效性。本研究为设计经过视频校准的 SSVEPBCI 解码方法提供了新的视角，并为其在高速脑拼写应用中的实现提供了启示 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「紫钺-高山仰止」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43158059/articl

本文深入探讨了利用多目标粒子群算法进行选址定容优化的方法，特别关注于储能系统在其中的作用与出力分析。文章首先介绍了多目标粒子群算法的基本原理和选址定容问题的背景，接着详细阐述了如何通过该算法解决选址定容过程中的复杂问题，尤其是在考虑储能系统出力的情况下。此外，文章还提供了实际应用案例和效果评估，为读者展示了该方法的实用性和有效性。 适用人群： 本文适合电力系统规划、优化算法研究、储能技术应用等领域的学者、工程师和研究人员阅读。 使用场景： 当读者需要了解或应用多目标粒子群算法来解决选址定容问题，特别是在涉及储能系统出力分析时，本文可作为重要的参考资料。 目标： 本文旨在为读者提供一套完整的、基于多目标粒子群算法的选址定容优化方法，并通过对储能出力的深入分析，帮助读者更好地理解储能系统在选址定容中的重要作用。 关键词： 多目标粒子群算法、选址定容、储能系统、出力分析

易语言网络验证模块源码 系统结构:CoInitialize,CoUninitialize,XMLhttp,效验连接,效验登录,效验在线,效验注册,效验充值,禁止重复运行,MD5,Get_CRC32,GetDiskSN,API_CryptAcquireContext,API_CryptCreateHash,API_C

CBDB 单价版数据集是繁体的，将主表 blog_main 进行了简体化，共计 56w 余条

KTX（Khronos Texture）是一种纹理文件格式，旨在提高纹理加载性能并减少GPU内存占用。KTX文件使用了基于块的纹理压缩格式，例如ASTC，ETC2和S3TC，以及一些元数据来描述纹理的属性和格式。KTX文件还可以包含多个mipmap级别和多个图像面，以适应不同的显示需求。KTX文件格式是由Khronos Group制定的，Khronos Group是一个非营利性的技术联盟，致力于制定和推广开放标准和API，例如OpenGL，Vulkan和WebGL等。 KTX-Software-main一份开源的KTX压缩算法的源代码。 VS2019下编译通过