如果有什么常用的资源,可以大家一起分享的,请在此处分享。
整理了B站视频课程关于Drupal10的低代码开发教程的相关笔记。
截止到目前为止,感觉这个教程还是偏前端使用操作的讲解,对后端代码的实现提到的较少。但整体上要比自己之前摸索的学习更加详细,也在Drupal的一些理论方面进行了阐述。
如何word转pdf后,尽量不压缩文件
描述:
上次在修改毕业论文的时候,发现word保存至pdf会压缩图片;并使用常规方式直接转pdf,会极度压缩转换后的文件。因此,在这分享一种可以最大程度保存文件清晰度的方法。
(经测试后,30Mb的文件经过常用的方法转换后会压缩至3Mb,但是使用该方法会压缩至10Mb。)
方法:
- 首先在word里设置图片高保真模式(word:文件 -> 更多 -> 选项 -> 高级 -> 设置图片为高保真)。
其次导出的时候,选择 文件 -> 打印(导出为WPS PDF)。

BED(Browser Extensible Data):使用文本文件(通常是以制表符分隔)表示基因组上的特征或注释信息,例如基因、位点等。可以用于创建基因组注释跟踪(Annotation tracks)、基因结构跟踪(Gene structure tracks)和其他特征跟踪(Feature tracks)。
#### Word2vec
是一个神经网络语言模型,其次他的主要任务是生成词向量。就是生成Q矩阵。现在假设我们生成好了Q矩阵(如下图)。我现在给你抛出一个问题:word2vec模型是不是预训练模型?我的答案肯定是预训练

### 解释word2vec模型是预训练模型
要解释这个问题首先要知道什么是预训练:给出连个任务A和B,任务A已经做出了模型A,但是任务B数据量比较小。通过使用模型A来加快运算,得以解决任务B。
比如问答问题,给你一个X,你给个回答Y,回答Y是问题X解决。再比如下图

该篇笔记汇总了该工具书的1-6章节的pdf笔记。其主要章节目录如下:
第1章 数据库入门 第1章 数据库入门.pdf
第2章 MySQL基本管理 第2章 MySQL基本管理.pdf
| 名称 | 内部端口 | 外部端口 | 登录、查询方式 | 用途 | |
| 外部访问端口 | 服务器端 | 80,5000,8022,7088,8080,8088,6022 | tmp.fketech.com:7500 | 查询已开通端口 | |
| 群晖 | 5000 | 5000 | tmp.fketech.com:5000 | 群晖网页登录 | |
| 22 | 8022 | ssh -p 8022 xxx@xxx | ssh登录群晖 | ||
| xxx | 80 | tmp.fketech.com | 香榧团队网站 | ||
| 92 | 8033 | 7088 |