我们经常地解释、强调FMEA步骤分析，强调FMEA意识以及创建FMEA作为一项值得我们花费时间和精力分析的重要性和益处。这只有在能够提供价值时才会发生。...通过在实际项目中创建变量/特定FMEA，来重用这些知识。使用比较高效的FMEA 软件。8D流程客户投诉应链接到优化FMEA母版的过程中。经验教训过程应该用于持续改进FMEA母版。
低代码甚至是零代码工具一直被人非常看好和追捧，尤其是在云技术各种催生的背景之下，人们总是期望有一种工具或平台能够快速实现应用开发和部署，不写代码或者写少量代码就能够实现客户的需求，对软件厂商或云厂商来说都是省心省力的事情...而最近特斯拉ERP开发用了低代码工具（平台）的消息在坊间一直流传，导致人们对低代码工具又掀起了一股狂潮，甚至欢呼低代码工具的春天来临了。...0001.jpeg 冷静下来想一想，低代码工具无非就是通过工具/系统自带的组件组合拖放快速生成我们所需要的应用，在特定的环节里还能够允许写入少量的脚本代码来扩充一定的功能，这类工具目前存在不少。...低代码的前提是厂商做了非常大量的代码封装和功能模块，这些都是超大量的代码堆出来的，而且是需要经年累月的累积才有的成果，这个非常考验软件厂商的技术能力。...面对国内复杂多变的企业业务环境，仅依靠拖拉几个控件和模块，用有限的代码量来支撑是绝对不可能的。
本文谈论的主要内容就是什么是FAQ以及如何创建一个好的FAQ页面。 什么是FAQ 用户在产品使用过程中“经常问到的问题”，或者更通俗地叫做“常见问题解答”。...（5）对FAQ的分发 让客户更快更加高效的查阅相关内容，提供分享功能 ---- FAQ在整体客户体验中起着重要作用，也正迅速成为每个公司的必备资源。最后，推荐一个好用的FAQ制作软件Baklib。...让用户在售前售后都能更快捷、方便地了解产品，也可以帮助你提高团队工作效率，使办公更加轻松。
MATLAB具有广泛的 API（应用程序接口），用于从MATLAB 代码构建和修改 Simulink 模型。这可能来自 MATLAB 命令行，来自函数或脚本，或者来自任何可以执行m代码的地方。...这可以通过手动打开模型或使用 API 函数 load_system 或 open_system 来实现。 get_param 可用于检查感兴趣的特定参数。...3、使用 M 代码构建simulink模型 可以使用纯 MATLAB 代码构建 Simulink 模型——无需使用通常的视觉、点击和鼠标操作。...'FixedStep','0.1'); % Save the model save_system(fname); 上面是一个自动创建模型的 MATLAB 函数示例。...然后使用 API 函数 new_system 创建一个新模型；使用 API 函数 add_block 和 add_line 构建模型；使用 set_param 修改了一些模型属性（从它们的默认值）；最后使用
从Flash到Silverlight进阶教程 用代码来创建动画 这节里将要讲述一个自定义用户控件最基本的操作，就好象Flash中的MovieClips一样，动态的将其添加到舞台上。...但是你不会看到他的代码。而在Silverlight中所有的的元素包括动画等都是通过XAML来描述的，你始终都能看到他的源代码，这个也可以说是Silverlight和Flash最大的不同。...这里你会感觉到Silverlight更像以MXML来描述自身的Flex。 在下边我会以Silverlight来重新制作上边的例子，这里以Visual Studio 2008和Blend来做开发环境。...Visual Studio 2008来实现后台代码的逻辑，Blend来做前台UI效果的展示。 新建项目，参考Silverlight初级教程-建立silverlight项目。...创建自定义用户控件，参考Silverlight初级教程-库。可以在如要放置的文件夹下点击右键选择add new item。不要忘记转换绘图布局。 这里要先向项目里添加一个图片。
在刷算法题时，有两种常见的代码模式：核心代码模式和 ACM 模式。这两种模式的区别主要在于输入和输出的处理方式，以及代码的完整性。...核心代码模式是指只需要写出算法的核心逻辑部分，不需要考虑输入和输出的格式，也不需要写出程序的头文件、main 函数等其他部分。...例如，如果要实现一个求二叉树的最大深度的算法，核心代码模式只需要写出如下的函数： class Solution { public: int
本文将介绍如何使用pne.chat()来构建强大而灵活的LLM应用。
二、参考资料 1.如何优雅的在 Microsoft word中插入代码
对于Windows用户来说，SSH（Secure Shell）协议提供了一种既安全又高效的解决方案。...这些情况下，如果你能够通过SSH快速、安全地连接到你的Windows计算机，是不是会省去很多麻烦？ 不过，不少用户可能会遇到一个问题：Windows系统默认并不自带SSH功能。...本文将手把手教你如何在Windows上轻松安装并配置SSH服务，并结合一款强大的内网穿透工具——cpolar，让你不仅能够安全地远程访问你的计算机，还能突破网络限制，实现公网访问。...无论你是初学者还是有一定经验的用户，都能通过本文的学习，掌握这一技能，让远程工作变得更加高效和便捷。 【视频教程】 Win10系统安装SSH与WinSCP轻松实现远程开发与文件传输 1....小结 为了更好地演示，我们在前述过程中使用了Cpolar生成的隧道，其公网地址是随机生成的。 这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用。
在这篇文章中，我们将介绍如何优雅地使用策略模式来实现更灵活、可扩展和易于维护的代码。什么是策略模式？策略模式是一种行为型设计模式，它定义了一系列算法，并将每个算法封装到一个单独的类中。...这些算法之间是相互独立的，可以根据需要相互替换，从而使得客户端代码能够更加灵活地选择使用哪种算法。...，我们使用了构造函数来设置默认的支付策略，并使用setPayment方法来动态地更改当前的支付方式。...此外，我们还定义了calculateTotalPrice方法来计算订单的总价。...，我们首先创建了一个OnlinePayment对象，并使用它来计算订单的总价。
https://arxiv.org/pdf/2412.12091 项目地址：https://snap-research.github.io/wonderland/ 本文介绍了一种新的方法，可以从单张图像中高效地创建高质量...视频扩散模型旨在精确地按照指定的相机轨迹创建视频，因此可以生成压缩的视频潜在变量，其中包含多视图信息并保持三维一致性。...这是第一次证明可以在扩散模型的潜在空间上有效地构建三维重建模型，以实现高效的三维场景生成。 论文方法 1.1 方法描述 该论文提出了一种基于视频扩散模型的单图像场景生成框架。...最后，提出了一个基于视频潜变量的大型重建模型（LaLRM），用于高效地生成高质量、大范围和通用的三维场景。...例如，视频生成模型的推理速度仍然是瓶颈，大部分计算时间都消耗在视频生成阶段。这些限制可以通过并行计算或更有效的降噪策略来改善。
在买卖股票时，一个重要的操作技巧就是做T，然而每次做T时计算价差、手续费，着实头疼。 今天给大家分享一下，如何通过Python实现高效做T，把握住每一次交易机会，降低持仓成本。...1、先上代码 股票收益，简单说就是高抛低吸：5块钱买进100股，10块钱卖出100股，收益的计算方式为：股数100*价差（10-5）=收入500元。很好理解对吧？...什么价格买的、什么价格卖的，赚了还是赔了，计算起来就很复杂。...⭐源代码地址：https://pypi.org/project/pofinance/ 上面的代码复制粘贴就可以使用，使用时，你只需根据自己的股票价格填写6个参数，从左到右参数的含义一次是： buy_price...尤其是在急涨急跌的时候，这行代码可帮大忙了！但还是要提醒一句：（股市有风险，投资需谨慎）。
double rad(double d) { return d * Math.PI / 180.0; } /** * 根据两个位置的经纬度，来计算两地的距离
对于相对误差而言： 相对误差>1e−2相对误差>1e^{−2} ：意味着解析梯度计算出错 1e−2>相对误差>1e−41e^{−2>}相对误差>1e^{−4}：解析梯度可能出错 1e−4>相对误差1^{...e−4}>相对误差：基本正确，但是对一些不可导的目标函数tanh或softmax)还是太大 1e−71e^{-7}或者更小：解析梯度计算正确 当然，神经网络的层数越多，相对误差就越高。...learning_rate * params_grad 优点： 1）减少参数更新的变化， 从而得到更加稳定的收敛 2）使用先进的Deep Learning库，可以高效地计算...这样一来，可以在一定程度上增加稳定性，从而学习地更快，并且还有一定摆脱局部最优的能力 NAG更新（Nesterov Accelerated Gradient） vt=μvt−1+η∇θJ(θ−μvt−...也就是说，添加一些注释后，实现代码如下： x_ahead = x + mu * v # 计算dx_ahead(在x_ahead处的梯度，而不是在x处的梯度) v = mu * v - learning_rate
本文是创建聊天机器人实现网络运营的简单教程。 在本教程中，我们将了解如何利用聊天机器人来协助网络运营。随着我们向智能化运营迈进，另一个需要关注的领域是移动性。...digital-assistant-as-a-service Nokia’s blog https://www.nokia.com/blog/chatting-bots-home-work 让我们创建一个聊天机器人来协助网络运营...要创建聊天机器人，以下是基本步骤： 1. 在Slack上创建一个工作区（或帐户）： ? 2. 在你的工作区创建一个应用程序（在我们的例子中，我们创建了一个叫做mybot的应用程序）： ? 3....让我们看看对Slack聊天执行操作来响应结果的代码： 1. from splunkquery import run 2. def alexa(data,resp): 3....吴金笛，雪城大学计算机科学硕士一年级在读。迎难而上是我最舒服的状态，动心忍性，曾益我所不能。我的目标是做个早睡早起的Cool Girl。
注册成功之后，就可以在开放平台上点击“创建应用”，填写相关信息后即可获得自己创建应用对应的密钥，如下图红圈标注所示。 注意，“创建应用”时IP白名单中，输入0.0.0.0/0即可。...我们依此就可以编写一段Python代码，来调用百度地图API得到某点的经纬度信息。注意要将代码中url出的key值替换成自己刚刚得到的密钥，这样才能使得程序正常运行。...计算距离 如何通过经纬度信息，计算两地距离呢？ 我们都知道，地球的赤道半径是 6378 公里，极半径是 6356 公里，平均半径为6371公里，所以它并不是一个完美的球体。...但我们并不是要做科研追求极致，只要地球简化为一个球体，那么就可以使用数学公式计算两地的近似距离。 通过搜索学习，我查到了非常清晰且简练的方法——半正矢公式（Haversine公式）。...需要注意一点，这里我们是根据两地的经纬度进行计算的直线距离，跟我们平时使用地图查询的规划路线距离肯定不同。 接着，就可以应用该自定义函数去计算每一个途经点距离我的距离了！
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.03058.pdf ---- 前言： 节点邻近度的高效计算在众多图挖掘和表示学习问题中都有着广泛的应用，例如：社区发现、图神经网络应用中的节点分类问题等...但是，现有工作普遍只着眼于某一特定的邻近度指标，而缺乏一种通用的算法以同时支持绝大多数节点邻近度指标的高效计算。...本篇论文将多种节点邻近度指标归纳为一种通用的计算范式，针对该通用范式提出了一种可以高效计算绝大多数节点邻近度指标的算法AGP。...【 相对误差】定义： 对于由通用范式计算得到的图传播向量 ，给定相对误差阈值 ，我们要求AGP得到的图传播向量 的估计结果 满足，对于图上任意节点 ，如果 , 则...在本篇论文中，我们将 看作常数，以常数相对误差、 误差阈值来约束近似图传播结果的准确率。 二、通用图传播算法AGP： 1.
通常情况下，即使解析法计算得到的梯度正确，你也可能得到很高的相对误差（高达 1e-2）。根据我的经验，通过切换到双精度，相对误差有时能从1e-2骤降到1e-8。...在这些方法中最流行的是L-BFGS，该方法使用随时间的梯度中的信息来隐式地近似（也就是说整个矩阵是从来没有被计算的）。...记住这一点很重要，因为这会影响你设计代码的思路。一个具体的方法是设计一个自动化子程序持续地随机设置参数然后进行最优化。...5.2 比起交叉验证最好使用一个验证集 在大多数情况下, 一个尺寸合理的验证集可以让代码更简单, 不需要用几个数据集来交叉验证。...使用随机搜索(不要用网格搜索)来搜索最优的超参数. 分阶段从粗(比较宽的超参数范围训练1-5个周期)到细(窄范围训练很多个周期)地来搜索。 进行模型集成来获得额外的性能提高。
华盛顿大学计算机科学与工程教授 Noah Smith（史諾亞）近日在 arXiv 发布了一篇入门介绍论文，由浅入深通俗易懂地介绍了自然语言处理中对词的处理和表示方法。...另一类方法首先是创建词向量，其中每个维度对应于该 word type 出现在某个上下文中的频率（Deerwester et al., 1990）。...更紧凑的向量可能计算起来更为高效，而且压缩所造成的信息损失也可能是有益的，因为特定语料的「噪声」可能就会这样消失。但也存在一些权衡；更长、压缩更少的向量能保留分布向量中更多的原始信息。...使用专家构建的数据结构（如 WordNet）作为附加输入来创建词向量。...16%） 标注文本中指代人或组织等命名实体的表达（在 CoNLL 2003 基准上相对误差下降了 4%） 求解哪些指示表达指代同一实体（在 Ontonotes 共指消解基准上相对误差下降了 10%）
如果你使用单精度浮点数计算，那你的实现可能一点问题都没有，但是相对误差却很大。实际工程中出现过，从单精度切到双精度，相对误差立马从1e-2降到1e-8的情况。 要留意浮点数的范围。...1.2 训练前的检查工作 在开始训练之前，我们还得做一些检查，来确保不会运行了好一阵子，才发现计算代价这么大的训练其实并不正确。 在初始化之后看一眼loss。...0.9，物理含义和摩擦力系数相关)，一个比较粗糙的理解是，(随机)梯度下降可以看做从山上下山到山底的过程，这种方式，相当于在下山的过程中，加上了一定的摩擦阻力，消耗掉一小部分动力系统的能量，这样会比较高效地在山底停住...对了，其实我们也可以用交叉验证来选择最合适的mu值，一般我们会从[0.5, 0.9, 0.95, 0.99]里面选出最合适的。...直观理解是Hessian矩阵描绘出了损失函数的曲度，因此能让我们更高效地迭代和靠近最低点：乘以Hessian矩阵进行参数迭代会让在曲度较缓的地方，会用更激进的步长更新参数，而在曲度很陡的地方，步伐会放缓一些
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