搞 blender , python 就是重复劳动的救星！使用方法和功能：选中网格体对象循环其每个材质槽移除 名字的 后缀举例：原材质名：Mat1.001新材质名：Mat1

tiffslide 开源仓库：https://github.com/bayer-science-for-a-better-life/tiffslidetifffile 开源仓库：https://github.com/cgohlke/tifffile保存的 ome-tiff 大图可以使用 qupath（新的开源病理标准软件，内存占用较少，并能自动切换金字塔分辨率） 或一般的图像浏览器（内存占用很大，

xtquant 网址：https://dict.thinktrader.net/nativeApi/download_xtquant.html?已测试基本功能都能直接使用，登录，获取k线数据，如果使用不支持的功能会报错 “当前客户端未支持此功能，请更新客户端或升级投研版”国金QMT网址：https://download.gjzq.com.cn/gjty/organ/gjzqqmt.rar。而直接使

搞来搞去，又是一小时，记录一下只需要增加 fmt 参数即可import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.size'] = 100没了，你再show图的时候，发现所有图里面所有的字都变大了完整例子import numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as...

记录一下，避免后面踩坑单步调了半小时，幸好这个问题出现很频繁发现是函数与导函数定义域问题。。。sqrt(x) 函数的定义域为 [0, 无穷大)sqrt(x) 的导函数的定义域 却是 (0, 无穷大)这些函数定义域跟导函数的定义域不一样，正向传播可以得到正常结果，但是一旦backward就会得到Nan。。。问题重现import torcha = torch.zeros(1)a.re...

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测试日期：2021/10/6节省时间在DirectX12的软件和深度学习上，老驱动和新驱动差别很小。3dmark11 忘记测了，懒的搞了，搞了大半天，累死了。为啥要做这个测试因为看到 https://www.bilibili.com/video/BV1nQ4y1r7u3这个视频说，老驱动可以提升30%的性能，白嫖的30%性能谁不爱啊。然而。。。白搞了。。。数据测试驱动472.12471.96441

需要把AI生成音频信息通过网络发送，使用 pydub 来完成编码解码。不希望使用临时文件。

pytorch 的 dataloader 默认使用 python 自带的多进程库 multiprocessing ，它又使用 pickle 作为序列化库。pickle 库只能储存一些简单类型。如果 dataset 中使用 lambda 函数对象，将会导致出现这样的错误 AttributeError: Can’t pickle local objectmultiprocess 的 pip 安装方法。

记录用，便于快速查找，从表中得知，1070支持 H265 10bit 硬件编码，似乎不错官方链接：https://developer.nvidia.com/video-encode-and-decode-gpu-support-matrix-new