C# 方法的参数主要有四种类型：值参数、引用参数ref 、输出参数out、可变参数params
在 C# 中，方法的参数主要有四种类型：值参数、引用参数ref 、输出参数out、可变参数（使用 params 修饰符声明）。下面是每种参数类型的详细说明、使用注意事项。 1. 值参数 值参数是最常见的参数传递方式。当值参数被传递给方法时，方法接收的是参数值的一个副本。因此，在方法内部对参数值的修改不会影响到方法外部的原始变量。 使用注意事项： • 适用于不需要修改原始数据的场景。 • 对于大型对象...
Layer-Condensed KV——利用跨层注意（CLA）减少 KV 缓存中的内存保持 Transformer 1B 和 3B 参数模型的准确性
复使用这些投影。 组合灵活性：CLA 可以与 MQA 和 GQA 结合使用，将各自的优势结合起来，以达到最佳的内存效率。 图 2：具有不同共享因素的 CLA 的构成 试验 本研究使用 1B 和 3B 参数模型进行了一系列实验，以测试所提出的跨层注意力（CLA）方法的有效性。 在所有实验中，模型都是在 SlimPajama 数据集上训练的。GPT-NeoX 标记符号化器被用作模型标记符号化器，并使用字节...
GEE 案例——利用哨兵-2 图像时间序列和谷歌地球引擎云计算自动绘制和监测香港海洋水质参数
（GEE）平台则支持简单的图像检索和大规模处理。 本研究以香港沿岸水域为研究区域，利用 GEE (i) 查询和预处理所有与现场测量吻合的哨兵-2 观测数据；(ii) 提取光谱，利用人工神经网络建立水质参数的经验模型；(iii) 利用空间分布图、时间序列图和在线应用程序将结果可视化。 建模工作流程适用于 22 个水质参数，结果表明可以预测若干营养物质和无机成分的水平。 对叶绿素-a、悬浮固体和浊度进行了...
谐振式DCDC设计与参数计算 - 笔记汇聚
算？ 【笔记】变压器-热损耗-频响曲线推导 - 04 额定功率处损耗特性-CSDN博客 Q6.变压器线圈覆铜厚度与导线选型原则？ 【笔记】铜导线在高频下的损耗-CSDN博客 Q7.变压器的磁路选型与参数选择原则？ 【笔记】变压器-热损耗-频响曲线推导 - 03 变压器参数-特性-CSDN博客 Q8.变压器设计的基本约束有哪些？ 变压器设计过程中必须遵循的法则-CSDN博客 【笔记】变压器-热损耗...
【笔记】变压器-热损耗-频响曲线推导 - 03 变压器参数-特性
参考《Mn-Zn开关电源用铁氧体磁心 PQ系列》，March 2014版 1.可能选择的型号和参数 PQ系列的这种铁氧体结构设计是TDK首创的。 优势是，相对E, EER磁芯，安装面积更小材质选择 PC47PC90PC95尺寸 PQ20/16 最小PQ50/50 最大 2.特性 2.1 温升与损耗基本是线性的（PC47材质） 这个测量值取了器件中点处，内部。。 似乎配图也意味着这个PQ20/16Z-...
针对告警数量、告警位置、告警类型等参数进行统计，并做可视化处理的智慧能源开源了
一、简介 AI视频监控平台, 是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。愿景在最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，减少企业级应用约 95%的开发成本，在强大视频算法加持下的AR使得远程培训和远程操作指导不仅仅能够实现前后场的简单互动，而且能够实现人机结合，最终实现整个巡检流程的标准化。用户仅需在界面上简单操作，即可实现全视频的接入及布控。...
反应工程仿真软件：Chemkin二次开发_热力学和动力学参数的二次开发
热力学和动力学参数的二次开发 在反应工程仿真软件中，热力学和动力学参数是至关重要的组成部分，它们直接影响到反应过程的模拟结果。Chemkin 软件提供了丰富的内置数据库和算法，但有时用户需要根据特定的应用场景对这些参数进行二次开发，以提高模型的准确性和适用性。本节将详细介绍如何进行热力学和动力学参数的二次开发，包括参数的定义、计算方法和实际操作步骤。 热力学参数的二次开发 1. 热力学参数的重要性 ...
【C++篇】领略模板编程的进阶之美：参数巧思与编译的智慧
文章目录 C++模板进阶编程前言第一章: 非类型模板参数1.1 什么是非类型模板参数？1.1.1 非类型模板参数的定义 1.2 非类型模板参数的注意事项1.3 非类型模板参数的使用场景示例：静态数组的实现 第二章: 模板的特化2.1 什么是模板特化？2.1.1 模板特化的分类 2.2 函数模板特化示例：函数模板的特化 第三章: 类模板特化3.1 类模板的全特化示例：全特化 3.2 类模板的偏特化示例...
【小程序】小tips：微信小程序登录后返回登录前的页面继续操作（保留参数）
urrentPage.route; //当前页面url let argumentsStr = ''; let options = currentPage.options; //如果要获取url中所带的参数可以查看options for (let key in options) { let value = options[key]; argumentsStr += key + '=' + value +...
如何使用Optuna在PyTorch中进行超参数优化
所有神经网络在训练过程中都需要选择超参数，而这些超参数对收敛速度和最终性能有着非常显著的影响。 这些超参数需要特别调整，以充分发挥模型的潜力。超参数调优过程是神经网络训练中不可或缺的一部分，某种程度上，它是一个主要基于梯度优化问题中的“无梯度”部分。 在这篇文章中，我们将探讨超参数优化的领先库之一——Optuna，它使这一过程变得非常简单且高效。我们将把这个过程分为5个简单的步骤。 第一步：定义模型...