二次型最优控制率第10页

C#的简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式

工厂模式是一种创建型设计模式，主要将对象的创建和使用分离，使得系统更加灵活和可维护。

观无·2025-03-16 16:47

MATLAB代码开发实战：从入门到高效应用

一、MATLAB生态系统的核心优势（扩展原有内容，增加行业数据）MATLAB在全球工程领域的市场占有率已达67%（2024年IEEE统计），其核心优势体现在：矩阵运算速度比传统编程快3-5倍包含22个专业工具箱的完整工具链与硬件设备

vvvae1234·2025-03-16 15:39

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念-多智能体协作机制-安全执行沙箱设计二、系统架构设计2.1整体架构拓扑图-分层模块交互机制-数据流与控制流设计2.2核心组件实现-规划模块(GRPO算法集成)-记忆系统分级存储架构-工具调用

zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

Miniconda 安装及使用

什么是Python环境Python解释器：Python是一种解释型语言，代码的运行需要通过Python解释器来执行。不

achi010·2025-03-16 15:32

PHP与MySQL的高效数据交互：最佳实践与优化技巧

PHP作为一种广泛使用的服务器端脚本语言，与MySQL这一强大的关系型数据库管理系统相结合，能够构建出功能强大且高效的Web应用。

奥顺互联V·2025-03-16 15:31

Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策

一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些，DeepSeek是知识型大脑，Manus则是全能型执行者。

zzlyx99·2025-03-16 15:01

重生之我在CSDN学基础语法

1.变量与数据类型1.1变量声明变量是存储数据的容器，在使用之前必须先声明：inta;//声明一个整型变量floatb;//声明一个浮点型变量charc;//声明一个字符型变量1.2数据类型C语言的基本数据类型如下

AI26108·2025-03-16 14:56

Python 进程和线程-进程 vs. 线程

目录ThreadLocal小结进程vs.线程线程切换计算密集型vs.IO密集型异步IOThreadLocal在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。

赔罪·2025-03-16 14:56

计算机组成与设计：硬件软件接口（RISC-V版）

RISC-V指令集采用模块化设计，以书中介绍的为例，大体可将指令类型分为六种基本格式，分别为R型指令、I型指令、S型指令、B型指令、U型指令、J型指令。下面对每一种指令进行逐一介绍。

忧··2025-03-16 13:18

3.2 Spring Boot单元测试：Mockito+JUnit5全覆盖策略

单元测试](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7a1b3c4d4e5b4f7c9c3d4a5b0e8d4e4c.png)##引言在持续交付的敏捷开发中，**单元测试覆盖率*

Sendingab·2025-03-16 12:10

Vue3项目基于Axios封装request请求

在本文中，博主将详细指导你如何在自己的Vue3项目中使用Axios二次封装request请求。1.安装Axios首先，确保我们的Vue3项目已经安装了Axios。

洛*璃·2025-03-16 12:39

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

XPath简介——完整入门和详解

XPath简介——完整入门和详解**XPath的用法场景****XPath的基本语法****1.树型结构概念****2.XPath基本路径语法****定位方式及详细语法讲解**示例HTML结构：**1.

葡萄架子·2025-03-16 11:04

ROS2——C++新特性

1.自动类型推导auto,可以自行将定义的变量赋值为整形、浮点型、字符型.....2.智能指针c++11提供了三种类型的智能指针：std::unique_ptr、std::shared_ptr和std:

A_lvvx·2025-03-16 10:00

反激与正激拓扑：区别、选型与应用

1.反激与正激的区别反激和正激是两种常见的隔离型开关电源拓扑，主要区别体现在工作原理、电路结构和性能特性上。

DeepGpt·2025-03-16 10:58

基于 svm 的金融咨询情感分析

已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割，训练语料80%，测试语料20%，并评估模型准确率，

ouprince·2025-03-16 10:28

什么是SQL语言，它有哪些主要功能？

SQL（StructuredQueryLanguage，结构化查询语言）是一种专为管理关系型数据库设计的标准化语言。它不仅是与数据库交互的核心工具，也是现代数据驱动应用的基础。

破碎的天堂鸟·2025-03-16 09:21

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

就需引入文本特征增强技术：语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景

·2025-03-16 08:23

C语言：数据的存储

本文重点：数据类型详细介绍整形在内存中的存储：原码、反码、补码大小端字节序介绍及判断浮点型在内存中的存储解析数据类型结构的介绍：类型的基本归类：整型家族浮点家族构造类型：指针类型：空类型：整形在内存中的存储

·2025-03-16 08:53

AI在投标管理中的智能化应用设计方案

一、系统设计目标E={e1,e2,e3}其中{e1:标书准备效率提升40%e2:中标率提升25%e3:人工审核工作量降低60%E=\{e_1,e_2,e_3\}\quad\text{其中}\quad\begin

警世龙·2025-03-16 08:42

Spring Data JPA

3.都是由SUN公司推出的不同处：1.JDBC是有各个关系型数据库实现的，JPA是有ORM框架实现。2.JDBC使用SQL语句和数据库通信，JPA用面向对象方式，通过ORM框架生成SQL，进行操作。

Vic2334·2025-03-16 07:08

element audio 标签不显示_BenQ 明基专业摄影显示器SW270C开箱评测体验

前言继BenQSW271显示器(评测链接)之后，BenQ又推出了专业影像工作者的高效利器—SW270C(官网链接)，搭配27英寸2K分辨率IPS屏，覆盖99%AdobeRGB、100%sRGB\Rec.709

weixin_39685130·2025-03-16 07:36

基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码

1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒，而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率，以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中，传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。

算法小狂人·2025-03-16 06:04

顺序表和链表的比较

2.CPU高速缓存命中率更高。(物理空间连续)缺点：1.头部和中部插入和删除时间效率低(O(n))。2.连续的物理空间，空间不够后需要增容：a.增容有一定程度的消耗。

数九天有一个秘密·2025-03-16 06:29

大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？

用ChatGPT做软件测试在软件测试领域，自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。

测试者家园·2025-03-16 05:55

python高并发访问mysql_Python访问MySQL

因为MySQL不仅免费，普及率最高，出了错，可以很容易找到解决方法。而且，围绕MySQL有一大堆监控和运维的工具，安装和使用很方便。使用MySQLMySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。

阿廖林诺·2025-03-16 05:21

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

hive 中优化性能的一些方法

优点:列式存储格式具有更高的压缩率和查询性能。支持谓词下推（PredicatePushdown）和列裁剪（ColumnPruning）。示例:CREATETA

闯闯桑·2025-03-16 02:30

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

《数据挖掘导论》第二章数据

第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别

爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南

但数据显示，采用合规策略的企业外呼接通率仍能保持38%以上，关键在于建立适配监管环境的智能外呼体系。

ai_vx_3307623172·2025-03-16 01:53

模拟退火算法详解

一、引言模拟退火算法（SimulatedAnnealing，简称SA）是一种通用概率型优化算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

如何提高测试用例覆盖率？

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快我们将讨论测试覆盖率的相关问题，以及它如何帮助提高软件质量的。

测试老哥·2025-03-15 23:11

基于AI编程，产品全流程变革的具体案例

2.隆基乐叶光伏制造首创基于图像特征的实时AI精准追溯技术，每18秒完成12个电池串异常识别，解决传统追溯准确率低的问

xinxiyinhe·2025-03-15 22:33

《今日AI-人工智能-编程日报》-源于2025年3月11日

1.AI行业动态1.1Manus通用智能体初成型，开启AIAgent新时代中泰证券发布研报称，首款通用型AI智能体Manus已问世，能够将复杂任务拆解为可执行的步骤链，并在虚拟环境中灵活调用工具，标志着

小亦编辑部·2025-03-15 22:59

手把手教你在uniapp中进行组件库二次开发

【商城实战】专栏重磅来袭！这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节，还是探寻商城运营之道，本专栏都能提供从0到1的系统讲解，助力你打造独具竞争力的电商平台，开启电商实战

奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:56

【前端拓展】Canvas性能革命！WebGPU + WebAssembly混合渲染方案深度解析

真实场景痛点分析：传统WebGL在高频数据更新时存在CPU-GPU通信瓶颈JavaScript的垃圾回收机制导致渲染卡顿复杂物理模拟（如SPH流体）难以在单线程中实现技术选型对比：graphLRA[计算密集型任务

爱上大树的小猪·2025-03-15 21:24

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

我想吃烤肉肉·2025-03-15 20:19

【头歌C语言程序与设计】数据类型与基本操作

畅游星辰大海·2025-03-15 19:15

Python入门指南：从简介到安装

Python的特点主要体现在以下几个方面：解释型语言：Python是一种解释型语言，这意味着在开发过程中无需编译，可以直接运行源代码。交互式语言：

小团团0·2025-03-15 19:12

大语言模型的潜力是否被高估

例如，通过解决卡雷尔编程谜题（KarelPuzzle），模型在没有直接接触环境信息的情况下，正确率从初始的随机指令提升至92.4%，并展现出对

dev.null·2025-03-15 19:12

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

它考虑了随机一致性的影响，提供比简单的准确率（Accuracy）更可靠的评估方式。

大霸王龙·2025-03-15 19:09

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

Python扑克牌小游戏

1.游戏规则概述玩家人数：3人牌数：一副扑克牌，共54张（包括大小王）发牌：每人17张牌，剩余3张作为底牌出牌规则：玩家依次出牌，必须出比上家更大的牌型，或者选择不出胜利条件：先出完手中牌的玩家获胜2.

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-15 18:35

定义产品成功的核心指标都有哪些

这些核心指标包括用户满意度、用户留存率、净推荐值（NPS）、客户终身价值（CLV）、活跃用户数（MAU/DAU）、客户获取成本（CAC）等。

·2025-03-15 18:05

Java 和 Kotlin 实现 23 种设计模式：从理论到实践

本文详细介绍了23种经典设计模式，包括创建型、结构型和行为型模式，并提供了Java和Kotlin的完整实现示例。

tangweiguo03051987·2025-03-15 18:03

C++设计模式-观察者模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

一、基本介绍1.1模式定义与核心思想观察者模式（ObserverPattern）是一种行为型设计模式，它定义了对象间一对多的依赖关系。

牵牛老人·2025-03-15 18:02

C++设计模式-工厂模式：从原理、适用场景、使用方法，常见问题和解决方案深度解析

一、工厂模式的核心原理工厂模式是一种创建型设计模式，其核心思想是通过将对象创建的职责从客户端代码中剥离，交由专门的工厂类来管理。

牵牛老人·2025-03-15 18:01

国产 DeepSeek V3 被秒成“前浪“？谷歌开放最强 Gemini 2.0 全家桶：速度快60倍，上下文还长16倍！

1谷歌Gemini2.0向所有人开放去年12月，谷歌发布Gemini2.0Flash的实验版本，正式开启了代理型AI的新时代。

Bryan Ding·2025-03-15 17:57

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性

cccc来财·2025-03-15 17:26

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