mercury editor

时间: 2023-09-12 15:04:07 浏览: 34
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MERCURY交换机的规格

MERCURY交换机的规格可能因型号不同而有所不同,以下是MG-S3528型号的规格: 1. 端口数量: 24个千兆以太网端口+4个千兆SFP光口 2. 交换容量: 56Gbps 3. 转发率: 41.7Mpps 4. MAC地址表容量: 8K 5. VLAN支持: 4K个VLAN 6. QoS支持: 支持802.1p优先级和DSCP 7. 供电方式: 内置电源适配器 8. 外观尺寸: 440mm×220mm×44mm 9. 工作温度: 0℃~45℃ 10. 电源输入: AC100~240V 50/60Hz 需要注意的是,不同型号的MERCURY交换机规格可能会有所不同,以上仅供参考。

mercury playback engine opencl

Mercury Playback Engine OpenCL是Adobe Premiere Pro中的一个加速引擎,利用OpenCL技术来提高视频编辑和导出的速度。它可以在支持OpenCL的GPU上进行硬件加速,以优化视频处理和渲染的速度。它可以显著提高视频处理的效率,减少等待时间,提高生产力和用户体验。

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Matlab% 太阳系模拟 G = 6.67430e-11; % 万有引力常数 M_sun = 1.989e30; % 太阳质量 M_mercury = 3.3e23; % 水星质量 M_venus = 4.87e24; % 金星质量 M_earth = 5.97e24; % 地球质量 M_mars = 6.39e23; % 火星质量 M_jupiter = 1.898e27; % 木星质量 M_saturn = 5.68e26; % 土星质量 M_uranus = 8.68e25; % 天王星质量 M_neptune = 1.02e26; % 海王星质量 M_pluto = 1.31e22; % 冥王星质量 % 初始位置和速度 P_sun = [0; 0; 0]; P_mercury = [0; 5.7e10; 0]; P_venus = [0; 1.1e11; 0]; P_earth = [0; 1.5e11; 0]; P_mars = [0; 2.2e11; 0]; P_jupiter = [0; 7.8e11; 0]; P_saturn = [0; 1.4e12; 0]; P_uranus = [0; 2.9e12; 0]; P_neptune = [0; 4.5e12; 0]; P_pluto = [0; 5.9e12; 0]; V_sun = [0; 0; 0]; V_mercury = [4.8e4; 0; 0]; V_venus = [3.5e4; 0; 0]; V_earth = [2.98e4; 0; 0]; V_mars = [2.41e4; 0; 0]; V_jupiter = [1.3e4; 0; 0]; V_saturn = [9.7e3; 0; 0]; V_uranus = [6.8e3; 0; 0]; V_neptune = [5.4e3; 0; 0]; V_pluto = [4.7e3; 0; 0]; % 模拟时间和时间步长 t = 0:3600*24*365:3600*24*365*10; dt = 3600*24; % 数值积分 P = [P_sun, P_mercury, P_venus, P_earth, P_mars, P_jupiter, P_saturn, P_uranus, P_neptune, P_pluto]; V = [V_sun, V_mercury, V_venus, V_earth, V_mars, V_jupiter, V_saturn, V_uranus, V_neptune, V_pluto]; M = [M_sun, M_mercury, M_venus, M_earth, M_mars, M_jupiter, M_saturn, M_uranus, M_neptune, M_pluto]; for i = 1:length(t)-1 F = zeros(3, size(P, 2)); for j = 1:size(P, 2) for k = 1:size(P, 2) if j ~= k r = norm(P(:,j)-P(:,k)); F(:,j) = F(:,j) + G*M(j)*M(k)/r^2*(P(:,k)-P(:,j))/r; end end end A = F./M; V = V + A*dt; P = P + V*dt; end % 绘制行星轨道 figure; hold on; plot3(P(1,:), P(2,:), P(3,:), 'k'); grid on; axis equal; view(45, 45); 代码报错 错误使用:./ 2.矩阵维度必须一致

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering import torch # 加载BERT模型和分词器 model_name = 'bert-base-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "The Apollo program, also known as Project Apollo, was the third United States human spaceflight program carried out by the National Aeronautics and Space Administration (NASA), which succeeded in landing the first humans on the Moon from 1969 to 1972. Apollo was first conceived during the Eisenhower administration in early 1960 as a follow-up to Project Mercury. It was dedicated to President John F. Kennedy's national goal of landing Americans on the Moon before the end of the 1960s." question = "What was the goal of the Apollo program?" # 对输入进行编码 encoding = tokenizer.encode_plus(question, context, max_length=512, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt') # 获取输入ids和注意力掩码 input_ids = encoding['input_ids'] attention_mask = encoding['attention_mask'] # 使用BERT模型进行问答 outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) start_scores = outputs.start_logits end_scores = outputs.end_logits # 获取答案的起始和结束位置 start_index = torch.argmax(start_scores) end_index = torch.argmax(end_scores) # 解码答案 answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[0][start_index:end_index+1])) print(answer)

class Question: def __init__(self, stem, options, answer): self.stem = stem self.options = options self.answer = answerclass QuestionBank: def __init__(self): self.questions = [] def add_question(self, question): self.questions.append(question) def remove_question(self, question): self.questions.remove(question) def get_random_questions(self, num): return random.sample(self.questions, num)class Paper: def __init__(self, questions): self.questions = questions self.answers = {} def answer_question(self, question, answer): self.answers[question] = answer def get_score(self): score = 0 for question, answer in self.answers.items(): if answer == question.answer: score += 1 return scoreclass Grader: def __init__(self, paper): self.paper = paper def grade(self): return self.paper.get_score()# Example usagequestion1 = Question("What is the capital of France?", ["Paris", "London", "Berlin", "Madrid"], "Paris")question2 = Question("What is the largest planet in the solar system?", ["Mercury", "Venus", "Earth", "Jupiter"], "Jupiter")question3 = Question("What is the highest mountain in the world?", ["K2", "Mount Everest", "Makalu", "Cho Oyu"], "Mount Everest")question_bank = QuestionBank()question_bank.add_question(question1)question_bank.add_question(question2)question_bank.add_question(question3)paper = Paper(question_bank.get_random_questions(2))paper.answer_question(question1, "Paris")paper.answer_question(question2, "Jupiter")grader = Grader(paper)score = grader.grade()print("Your score is:", score)将这个代码转为C++的

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