摘要：
在第四章中，我们通过在顶点函数中简单地计算位置数据，实现了模型的位移。但如果要在 3D 空间中执行更复杂的任务，例如旋转和缩放，并最终引入场景中的摄影机，矩阵（Matrices）是不可或缺的工具。本章将详细讲解如何使用矩阵来实现这些 3D 变换。一旦掌握了对单个三角形的矩阵操作，将其扩展到包含数千个 阅读全文
posted @ 2025-09-27 18:19
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Python高效合并Excel多Sheet工作表，告别繁琐手动操作在日常办公中，我们经常会遇到一个Excel文件里包含多个工作表的情况，比如按日期、按部门分类的数据。如果要对这些数据进行汇总分析，手动复制粘贴不仅耗时，还容易出现疏漏。今天就给大家分享一个实用的Python代码，能一键合并Excel中 阅读全文
posted @ 2025-09-27 17:49
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摘要：
1. 无刷电机驱动原理对比项有刷电机无刷电机工作原理机械换向（电刷+换向器切换电流）电子换向（控制器切换三相绕组电流）控制方式直接调压/流调速，电路简单通过信号控制绕组通电逻辑优点简单、便宜、启动扭矩大寿命长、效率高、噪音小、高速性能好缺点电刷易损、寿命短、噪音大、效率低结构复杂、贵、低速控制难、需 阅读全文
posted @ 2025-09-27 17:13
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文章目录前言一、安装前准备1. 系统与硬件检查2. 包管理器选择二、详细安装步骤1. Windows系统安装2. macOS系统安装（Apple Silicon）3. Linux系统安装（以Ubuntu为例）三、验证安装四、常见问题与解决方案总结前言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一， 阅读全文
posted @ 2025-09-27 16:42
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RTX5060 Ti显卡安装cuda版本PyTorch踩坑记录 问题如下： NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. 阅读全文
posted @ 2025-09-27 16:02
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摘要：
核心学习目标：深入理解现代CPU的微架构设计原理，掌握多核处理器的工作机制，理解CPU性能优化的关键技术，建立对串行计算优化策略的系统性认知，为后续理解GPU并行计算的优势奠定扎实基础。为什么要深入学习CPU？ 在进入CUDA并行计算的世界之前，我们必须深刻理解CPU的工作原理和局限性。正如一位建筑 阅读全文
posted @ 2025-09-27 15:42
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摘要：
概述Apache Kafka 是一个开源的分布式流处理平台，最初由 LinkedIn 开发，后来捐赠给 Apache 软件基金会。它被设计用来处理大规模、实时的消息流，常用于构建数据管道、流处理应用和事件驱动架构。基础概念主题（Topic）：主题是 Kafka 用来组织消息的类别，类似于一个文件夹。 阅读全文
posted @ 2025-09-27 15:11
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核心思想差异iframe 集成：是一种物理级别的隔离。每个子应用完全独立运行在一个单独的浏览器上下文中，类似于在页面中内嵌另一个完整的网页。微前端框架：是一种应用级别的集成。利用 JavaScript 框架在同一个浏览器上下文中动态加载、卸载、运行多个独立的子应用，实现更紧密的融合。优缺点对比表特性 阅读全文
posted @ 2025-09-27 14:26
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摘要：
近期，Google Research发布了TimesFM-2.5，这是一个拥有2亿参数的纯解码器时间序列基础模型，具有16K上下文长度并原生支持概率预测。在GIFT-Eval评测中，TimesFM-2.5现在在零样本基础模型中的准确性指标（MASE、CRPS）方面位居榜首。 TimesFM-2.5是 阅读全文
posted @ 2025-09-27 14:02
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摘要：
逻辑回归中的决策边界问题解析逻辑回归是分类问题中最常见且经典的算法之一，其核心思想是通过一个线性组合（logit）来预测某个事件发生的概率。对于二分类问题，模型的目标是将输入数据根据某种标准分为两类。这时，决策边界的定义尤为重要，它决定了模型的分类规则。本文将详细介绍逻辑回归中的决策边界，帮助读者理 阅读全文
posted @ 2025-09-27 13:41
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