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时钟周期约束，顾名思义，就是我们对时钟的周期进行约束，这个约束是我们用的最多的约束了，也是最重要的约束。下面我们以vivado中的时钟约束为例，介绍时钟约束的相关内容。Create_clock在Vivado中我们通过使用create_clock来创建时钟周期约束。使用方法如下：create_clock -name <name> -period <period> -waveform {<rise_time> <fall_time>} [get_ports.

Docker安装 Mysql 8.x 版本；Mysql创建子账号并授权；Mysql数据迁移.

Select选择器根据value显示对应label.

人类语言是一种复杂的系统，它不仅包含着无数单词和语法规则，更重要的是具有丰富的含义和上下文。这些语言特征涉及到常识、文化、情感和经验等方面，是人类在长期进化和文明发展中所积累起来的丰富知识和经验的体现。然而，人工智能的语言处理能力相对还比较薄弱，尽管在近年来的深度学习模型中，如，已经取得了一定的进展。接下来，本文将探讨GPT与人类语言之间的联系，以及人工智能能否真正复制人类语言的可能性。.

1.2、按下快捷键“Shift+Ctrl+V”，即“粘贴为数值”，即可只复制数字而不复制该单元格的公式。1.1、按下快捷键“Ctrl+C”，复制该单元格。wps怎样只复制公示计算出来的数据_百度知道。1、wps怎样只复制公示计算出来的数据。.

目前，Stable Diffusion 有 sygil、auto、auto-cpu 和 invoke 四个分支。如果需要更换分支，可以修改镜像构建命令中的[ui]，将其替换为所需的镜像名即可。原先的hlky分支已经更名为sygillstein分支更名为invoke。sygil：界面直观，最高分辨率为 1024x1024，镜像构建命令为。auto（推荐）：设置模块最丰富，显示绘画过程，支持随机插入艺术家、参数读取和否定描述，最高分辨率为 2048x2048（高分辨率对显存要求更高），镜像构建命令为。.

在训练时我们都是使用 batch_size 批次训练，对于TorchMetrics也是一样的，在一个批次前向传递完成后将目标值Y和预测值Y_pre传递给torchmetrics的评价指标对象，评价指标对象会计算该批次评价指标并保存它(在其内部被称为state)。当所有的批次完成时（也就是训练的一个Epoch完成），我们就可以从评价指标对象返回最终结果(这是对所有批计算的结果)。更新度量状态并返回当前批次上计算的度量结果。如果您愿意，也可以使用metric(pred, target)，没有区别。.

WebSocket协议是基于TCP的一种新的网络协议。它实现了浏览器与服务器全双工（full-duplex）通信，即允许服务器主动发送信息给客户端。因此，在WebSocket中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就直接可以创建持久性的连接，并进行双向数据传输，客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单。.

贪心的想，总权值最大，可能存在一个点处于v的边界上，再看数据范围，因此我们可以枚举边界（即H），用map存一下分别对应的改变区间，最后，分别枚举不同的H求maxv即可。贪心的想，当一个大的权值点深度越深，则它被求sum的次数就越多，所以我们就往这个方向靠，求出每个点的深度，深度越深，则赋予其越大的权值，最后累加求和即可。我们发现，当前分成k组时，如果某种元素个数k，则该种元素的造成的影响是k-1，累加即可。tag：贪心，dfs，bfs，树形DP。.

哈工大计算机网络课程数据链路层协议详解之：多路访问控制（MAC）协议.

MHA（MasterHigh Availability）是一套优秀的MySQL高可用环境下故障切换和主从复制的软件。MHA 的出现就是解决MySQL 单点的问题。MySQL故障切换过程中，MHA能做到0-30秒内自动完成故障切换操作。MHA能在故障切换的过程中最大程度上保证数据的一致性，以达到真正意义上的高可用。.

Cisco 模块4 - 7：以太网的概念考试.

本文主要介绍如何运用开源Yolov5模型，结合自己的数据，训练其他目标检测模型。基础准备工作：anaconda 适用Yolov5的虚拟环境 git上下载Yolov5并调通测试代码https://github.com/ultralytics/yolov5https://github.com/ultralytics/yolov5本次用的环境：python==3.7 pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.0 cudatoolk.

使用git将本地项目上传至Github仓库（MacOS为例）.