import as
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51 -25 Scene as Occupancy，场景作为占用 论文精读
本文阅读的文章是Scene as Occupancy，介绍了一种将物体表示为3D occupancy的新方法，以描述三维场景，并用于检测、分割和规划。 文章提出了OccNet和OpenOcc两个核心概念。 OccNet 3D占用网络是一种以多视图视觉为中心的方法，通过层级化的体素解码器，可以重建3D感知模型和3D占用，
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STM32 HAL库 AS5600编码器程序
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 STM32 HAL库 AS5600编码器程序 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： AS5600磁性旋转位置编码器是一款可编程、12位高分辨率、非接触式的设备，具有卓越的可靠性和耐久性。这个旋转位置传感器提供
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51 -25 Scene as Occupancy 场景即占用 论文精读
本文阅读的文章是Scene as Occupancy，介绍了一种将物体表示为3D occupancy的新方法，以描述三维场景，并用于检测、分割和规划。 文章提出了OccNet和OpenOcc两个核心概念。 OccNet 3D占用网络是一种以多视图视觉为中心的方法，通过层级化的体素解码器，可以重建3D感知模型和3D占用，
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VC6 MFC Dialog as apllication 编程
MFC框架虽然古老，但编程还是方便多了，在操控界面控件的基础上，平时在Console模式习练的类可以融入到MFC中，开发应用程序还是比较方便的。下图是习练程序的界面。 说明： 一个EDIT框，一个Label框； 当点击 Execute钮时显示 Hello World! 一个ProgressBAR，程序把它放了一个固定位
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hive之with as 和 create temporary区别
在写hivesql语句时，通常因为实现一个比较复杂的逻辑时，往往使用多层嵌套关联，首先导致代码的可读性较差，其次是代码性能比较低。因为这个原因，很多人都会想方设法去优化代码，提高代码的可读性和性能。在优化中，我们尝尝想到的是去创建临时表的方法。
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JNI小记1 -- VS生成so给AS调用
NDK 下载 | Android NDK | Android Developers (google.cn) 需要提的是，直到本文撰写的时间，我在这个页面下的NDK是只有x86-64平台的。而我测试时确实只有x64编译成功。 在visual studio里新建一个安卓共享库工程： 刚开始的界面应该是这样的： 而后在: 工具-选项-跨平台 选上我们的ndk目录（
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XAF Excel Importer
开源项目地址：https://gitee.com/easyxaf/excel-importer 在XAF中有Excel导出，但没有Excel导入，一开始不理解，难道Excel导入很难实现吗，当我自己去实现Excel导入功能时，才发现难的不是技术，而是要有足够的灵活性，在不同的项目中或不同的业务场景中，都会有不同的需求，可能需要
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import traceback什么作用
`traceback`是Python的一个标准库，用于处理程序运行时出现的异常和错误。在Python中，当程序出现错误时，解释器会自动停止程序并抛出一个异常。这个异常包含了关于错误的许多信息，如错误的类型、发生错误的位置以及调用栈的信息等。但这些信息通常直接输出到控制台，
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不是银趴~是@Import！
首先我们要明确：@Import 注解是 Spring 提供的。 然后我们看一下该注解的官方注释： 我们将其中我们关心的重要部分提取出来翻译整理如下： 该注解可导入一个或多个组件类——通常是Configuration类。 允许导入@Configuration类、ImportSelector接口和ImportBeanDefinitionRegistrar接口的实现
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Python的import详解
（1）本级目录内导入 （2）上级目录导入下级目录 （3）下级目录导入上级目录 （4）同级目录之间导入 python中import 和 from import 的区别： import 语句导入整个模块内的所有成员（包括变量、函数、类等）。 from import 只导入本语句指定的成员。 from xxx import * 导入模块时，与
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import()动态导入
是JavaScript ES2019中新增的语法特性，它可以通过将代码按需导入，从而实现更加 高效的加载方式 。动态导入允许用户在运行时动态地加载模块，这是ES6中静态导入所无法实现的。 在实际运用当中，我们可以通过导入语法结合 WebPack 等打包工具，来构建出一个按需加载的前端
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IDEA 自动 import
目录 IDEA 一键 import 1. 调出设置 2. 效果展示 General Auto Import 勾选圈中的两项： 设置后，再删除 import 行后也会自动生成新的： 舒服 ~
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pycharm import torch
目录 1 安装 2 conda环境配置 3 测试 开始学习Pytorch! 1 安装 我的电脑 Windows 11 Python 3.11 Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe cuda_11.8.0_522.06_windows.exe pytorch （管理员命令行安装） pycharm-community-2023.3.2.exe 2 conda环境配置 第一个env环境 D:Usersanaconda3Scriptsconda.exe 第二个Conda环境 D:Use
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iOS import包
Frameworks Frameworks 顾名思义就是框架，是第三方打包完成看不到源码，可以直接使用的 在项目中引用方式 Pods 方式 Pods 在iOS中对封装的源码进行管理，可以视频pod方式导入项目中，相当于能看见源代码也能修改源代码的 Frameworks，有的不会生成Frameworks类似的包如：GrowingIO（因
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Java ---import语句
（一）import语句的作用 在编写程序是，除了自己编写类外，我们可能会使用到Java提供的许多类，这样避免了我们重头开始写，这也是面向对象编程的一个重要方面。 一句话： 使用import语句可以引入包中的类。 （二）语法形式 （3）使用 import语句用类库中的类
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LARGE LANGUAGE MODEL AS AUTONOMOUS DECISION MAKER
本文是LLM系列文章，针对《LARGE LANGUAGE MODEL AS AUTONOMOUS DECISION MAKER》的翻译。 尽管大型语言模型（LLM）表现出令人印象深刻的语言理解和上下文学习能力，但在解决现实世界任务时，它们的决策能力仍然严重依赖于特定任务专家知识的指导。为了释放LLM作为自主决策者的潜力
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Arduino开发实例-AS608光学指纹传感器驱动
AS608 光学指纹传感器可用于扫描指纹，它也可以通过串行通信将处理后的数据发送到微控制器。 所有注册的指纹都存储在这个模块中。 AS608 最多可存储 127 个独立指纹。 最重要的特点是： 电源电压：3.3V 最大电流供应：60mA 分辨率：500dpi 最大指纹成像时间：1s 传感器引脚
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论文笔记：Large Language Models as Analogical Reasoners
iclr 2024 reviewer打分5558 基于CoT prompt的大模型能够更好地解决复杂推理问题 然而传统CoT需要提供相关的例子作为指导，这就增加了人工标注的成本 ——Zero-shot CoT避免了人工标注来引导推理 但是对于一些复杂的任务难以完成推理，例如code generation ——论文提出一种“归纳学习
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深入浅出Pytorch函数——torch.as_tensor
分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章： · 深入浅出TensorFlow2函数——tf.constant · 深入浅出Pytorch函数——torch.tensor · 深入浅出Pytorch函数——torch.as_tensor · 深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.to_tensor 将数据转换为张量，共享数据并
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【IDEA】自动去除无用import
IDEA 去除无用的 import 的快捷键 IDEA 自动去除无用的 import