【数学考点】高考数学难点: 立体几何大题这样破! 附历年真题详解

大模型工程师学习日记（十四）：检索增强生成（RAG） MMMMMMMay Love Code 学习 langchain 深度学习人工智能开发语言
如何递归分割文本递归分割(recursively)，这个文本分割器是用于通用文本的推荐工具。它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割，直到块足够小。默认的字符列表是["\n\n","\n","",""]。这样做的效果是尽可能保持所有段落（然后是句子，再然后是单词）在一起，因为这些通常看起来是语义上相关的文本块。文本如何分割：根据字符列表。块大小如何衡量：根据字符数量。下面我们
DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震赵同学爱学习人工智能 chatgpt DeepSeek 语言模型大模型开源
导语：当全球AI产业还在为GPT-4的1750亿参数惊叹时，中国团队DeepSeek以颠覆性创新撕开了大模型领域的“铁幕”。这款首个引发国际学术界集体关注的中文大模型，正从技术底层重构产业规则，其冲击波已蔓延至硬件、软件、商业模式的每个角落。一、算力霸权瓦解：低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构（MoE）动态路由算法，在同等效果下将模型激活参数压缩
小白零基础学数学建模系列-Day1-数学建模入门介绍与案例实践川川菜鸟数学建模小白到精通系列数学建模
目录一、数学建模的定义和重要性1.1什么是数学建模？1.2数学建模的重要性二、常见的数学建模方法概述2.1线性模型和案例2.1.1特点2.1.2应用2.1.3问题2.1.4模型2.1.5数学表达式2.1.6求解算法2.2非线性模型和案例2.2.1特点2.2.2应用2.2.3问题2.2.4模型2.2.5数学表达式2.2.6算法2.3动态模型2.3.1特点2.3.2应用2.3.3常见问题2.3.4模型
掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起 Echo_Wish 大数据大数据
掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起在大数据时代，我们每天都在生成海量的数据——从社交媒体上的点赞到物联网设备上传的传感器数据，数据无处不在。然而，仅仅存储这些数据已经无法满足现代业务的需求，“实时数据处理”已经从一项可选技术跃升为业务成功的关键所在。如何让数据在其生成的瞬间就能被分析、处理并驱动决策，这是我们今天要探讨的重点。为什么实时数据处理如此重要？想象一下这样两个场景：在线交易平台：当
使用DeepSeek自动生成PPT：高效办公的终极指南点我头像干啥 Ai 人工智能信息可视化深度学习
引言在现代职场中，PPT（PowerPoint演示文稿）已经成为沟通、展示和分享想法的重要工具。然而，制作一份高质量的PPT往往需要耗费大量时间和精力，尤其是在内容整理、排版设计和样式调整方面。幸运的是，随着人工智能技术的发展，像DeepSeek这样的工具可以帮助我们自动化生成PPT，极大地提升工作效率。本文将详细介绍如何使用DeepSeek自动生成PPT，并分享一些实用技巧，帮助你快速上手。一、
Flutter网页交互增强插件pulse_core_web的使用 yuanlaile flutter
Flutter网页交互增强插件pulse_core_web的使用pulse_core_web介绍：pulse_core_web是pulse_core的网页实现。它为Flutter应用在网页端提供了增强的交互功能。pulse_core_web使用方法：此包是通过endorsedfederatedplugin推荐的方式实现的，这意味着你只需要正常导入并使用pulse_core，而无需额外配置。当你这样
QT编程之图像数据操作（QImage、QPixmap、QBitmap、QPicture） byxdaz QT qt 开发语言
一、介绍Qt一共提供了四个这样继承QPaintDevice的绘图设备类，分别是：QPixmap、QBitmap、QImage和QPicture。其中：QPixmap专门为图像在屏幕上的显示做了优化。QBitmap是QPixmap的一个子类，它的色深限定为1，你可以使用QPixmap的isQBitmap()函数来确定这个QPixmap是不是一个QBitmap。QImage专门为图像的像素级访问做了优
数据结构与算法——数据结构4 写代码写到手抽筋数据结构与算法数据结构
程序员没有稳定一说，目前学习数据结构，其实不难，最近在学习，系统性的总结下，便于后续复习和使用。主要是把线性表，全名为线性存储结构。使用线性表存储数据的方式可以这样理解，即“把所有数据用一根线儿串起来，再存储到物理空间中”。分为顺序表和单链表。顺序表单链表同时还要知道顺序表和链表的优缺点【待补充】还要知道链表反转，知道迭代法和递归法就可以【】还需要知道单链表相交的思路【】后边了解静态链表的原理静态
lvs、nginx、haproxy区别和使用场景？企鹅侠客 linux 聊聊运维 lvs nginx 运维
0.运维干货分享软考系统架构设计师三科备考经验附学习资料信息安全管理体系（ISMS）制度模板分享免费文档翻译工具(支持word、pdf、ppt、excel)PuTTY中文版安装包MobaXterm中文版安装包pinginfoview网络诊断工具中文版LVS（LinuxVirtualServer）、Nginx和HAProxy都是常见的负载均衡工具，它们在不同的场景中各有优势。以下是它们的区别、特点及
OTSU算法（大津算法）天行者@ 算法 opencv 人工智能二值化
Otsu算法（大津算法）是一种经典的图像二值化方法，其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤：1.基本思想假设图像由前景（目标）和背景两部分组成，且两者的灰度分布存在明显差异（直方图呈现双峰）。Otsu算法通过寻找一个阈值，使得前景与背景之间的类间方差最大，从而将图像分割为二值图。2.数学推导（1）计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数，得到直方图h[i]（i为
探究Visual Studio中的乱码问题 L-Super 杂记 visual studio ide
关于乱码，没遇到皆大欢喜，遇到了头痛不已。在VisualStudio中程序遇到乱码，需要明确三个概念，那么问题就好解决了。三个字符集概念源码字符集MSVC中/source-charset即源代码文本文件的字符集，NodePad++、记事本、VSCode这样类似的文本编辑器，可以打开源文件看一下你的字符集（文件编码）。源代码文本文件是以二进制的形式存在硬盘里的，无论中文英文都一样，当你输入一个汉字后
CSS中粘性定位 ~废弃回忆 �༄ HTML css 前端 html CSS中粘性定位
1.如何设置为粘性定位?给元素设置posttion:sticky即可实现粘性定位.可以使用left,right,top,bottom四个属性调整位置,不过最常用的是top值.2.粘性定位的参考点在哪里?离他最近的一个拥有"滚动机制"的祖先元素,即便这个祖先不是最近的真实可滚动祖先.3.粘性定位元素的特点?不会脱离文档流,它是一种专门用于窗口滚动时的新的定位方式.最常用的值是top值;粘性定位和浮动
一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系平凡而伟大. 编程语言人工智能架构设计 pytorch 人工智能 python
CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具，使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解：1.CUDA与GPU：GPU：是一种专门用于
67.220.90.4 forum index.php,http://67.220.92.14/forum/inde PHP注释实例技巧朱佳顺 67.220.90.4 forum index.php
复制代码代码如下:$a=1;$b=2;if(1==1){$andy=‘帅哥’;}?>一般注释的时候,用复制代码代码如下:/*$a=1;$b=2;*/if(1==1){$andy=‘帅哥’;}?>调程序的时候,老要把后面的*/拿到前面去,很麻烦复制代码代码如下:/**/$a=1;$b=2;if(1==1){$andy=‘帅哥’;}?>现在应该这样写这样是注释掉复制代码代码如下:/**$a=1;$b=
前端面试题---vue项目打包时, 内存不足了怎么办为什么会出现这样的情况 *星之卡比* 前端 vue.js javascript
Vue项目打包时如果出现内存不足（OOM，OutofMemory）简称就是OOM，通常是因为项目代码量较大、依赖过多、打包时Webpack需要处理的文件过多，导致Node.js运行时超出了默认的内存限制。一、为什么会出现内存不足？项目过大：项目代码文件过多，Webpack需要处理的内容太多。第三方库过多：node_modules体积过大，依赖库多且未进行优化。SourceMap过大：默认produ
老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常一臻数据大数据 Doris 大数据数据分析数据库
老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常探索Doris与Hudi的完美融合智能查询优化华丽转身-不止于快的进化Doris+Hudi湖仓一体的"艺术之美"大数据江湖中流传着这样一个传说：有一位数据科学家，整日为查询性能发愁，夜夜加班优化SQL。直到有一天，他发现了Doris与Hudi的"天作之合"，顿时开启了"飞毛腿"模式——查询速度快得连老板都不敢相信！如今，这个传说
CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别是Dream呀神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
字典遍历时不能修改字典元素 nihuhui666 python 列表
a={'a':1,'b':2,'c':0}foriina:ifa[i]==0:dela[i]print(a)报错RuntimeError:dictionarychangedsizeduringiteration字典在迭代时改变了因为要删除的是值为0的元素所以迭代键的列表就行了foriinlist(a.keys()):ifa[i]==0:dela[i]print(a)这样就行了结果发现foriina
机器学习_重要知识点整理嘉羽很烦机器学习机器学习
机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
马斯克说的没错，DeepSeek确实厉害，但真正可怕的是... PPT百科人工智能 powerpoint ppt DeepSeek 马斯克
作者：PPT百科（PPTwiki.COM）发布日期：2025年2月25日“中国能做出DeepSeek这样的AI，我一点都不意外。”当马斯克在达沃斯论坛上说出这句话时，全球科技圈的目光再次聚焦到了这个中国AI独角兽身上。然而，这位“硅谷钢铁侠”的下一句话却耐人寻味：“但它还不是革命性的，我们的Grok3会更好。”马斯克的评价看似矛盾，实则揭示了AI竞争的核心逻辑——技术突破与市场落地的双重博弈。而D
Matlab/simulink 风储调频，风电调频，模糊控制，mpc模型预测，虚拟惯性控制，下垂控制。风储wind-专业frequency 其他
风电采用虚拟惯性控制，储能采用下垂控制。风电利用模糊控制改变系数，根据风速和频率变化系数。做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率，仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率，去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。风电采用虚拟惯性控制。1-模糊控制2-mpc控制。
鸿蒙5.0版开发：UI界面[email protected] (componentUtils) 星星不闪包退1 ArkTS 鸿蒙5.0 ArkUI harmonyos 华为 android 鸿蒙前端 UI
往期鸿蒙全套实战文章必看：鸿蒙开发核心知识点，看这篇文章就够了最新版！鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目，看这一篇文章就够了（部分项目附源码）@ohos.arkui.componentUtils(componentUtils)提供获取组件绘制区域坐标和大小的能力。说明：从APIVersion10开始支持。后续
【颠覆认知】大模型开发终极实战：30分钟用LangChain打造「超级AI客服」系统（附全代码+黑科技调参技巧）煜bart 人工智能
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FLASK核心操作之ORM 爬山的小明 Flask Flask ORM
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超详细的Numpy基础教程！！！不会爬虫的闲鱼 numpy 数据分析 python
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非对称加密：SSL/TLS握手的数学基石安全
1.密钥交换的密码学困局在未加密的HTTP通信中，攻击者可通过中间人攻击（MITM）窃听或篡改数据。SSL/TLS协议的核心挑战在于：如何在不安全的信道上建立安全通信？这本质上是一个“密钥分发问题”——若使用对称加密（如AES），双方需要共享同一密钥，但密钥本身如何安全传递？非对称加密的突破性在于公钥与私钥的分离。以RSA算法为例，其数学基础是大质数分解难题：选择两个大质数p和q（通常≥2048位
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VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite iwindyforest vmware mac os 10.10 workstation player
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统，安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下， MacOS X 10.9以下的文章，只能提供大概的思路，但是实际安装起来由于版本问题，走了不少弯路，所以我尝试写以下总结，希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。写在前面的话：其实安装好后发现，由于我的th
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读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret bylijinnan java 设计模式
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