多输入多输出预测第12页

OpenManus 架构的详细技术实现

核心分层架构的深度解析底层：LLM层模型选择与适配：OpenManus允许用户替换底层LLM（如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等），通过统一接口调用模型API，实现跨模型兼容性Prompt工程设计：用户输入的自然语言指令通过精心设计的

大势下的牛马·2025-03-22 22:12

7-6 字符串排序--string类的使用

先输入你要输入的字符串的个数。然后换行输入该组字符串。每个字符串以回车结束，每个字符串不多于一百个字符。如果在输入过程中输入的一个字符串为“stop”，也结束输入。

syh132167·2025-03-22 22:12

WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD（PALM）高精度多尺度降尺度分析研究

随着大气科学与数值模拟技术的发展，高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。

Hardess-god·2025-03-22 22:10

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

其中，盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力，并探讨其深入研究的方向。

Hardess-god·2025-03-22 22:40

NVMe（Non-Volatile Memory Express）详解

多队列并行：支持多核

美好的事情总会发生·2025-03-22 22:38

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标：结合机器学习模型与伏羲气象模式，实现区域和局地高精度降尺度。

Hardess-god·2025-03-22 21:07

关于以下程序段的输出正确的是：String s1=“abc“+“def“；String s2=new String（s1)； if(s1.equals(s2))System.out.println

关于以下程序段的输出正确的是：Strings1="abc"+"def";//1Strings2=newString（s1);//2if(s1.equals(s2))//3System.out.println

张同学吧·2025-03-22 21:36

前缀和处理数组区间之和问题

输入描述第一行输入为整数数组Array的长度n，接下来n行，每行一个整数，表示数组的元素。随后的

张同学吧·2025-03-22 21:36

K8S之POD调度

K8S-Pod调度1、Deployment/RC:全自动调度简述Deployment或RC的主要功能就是自动部署一个容器应用的多份副本，及持续监控副本的数量并维持该值。

〰振振 ༽·2025-03-22 21:06

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性，结合公式推导和分析，解释为什么在预测值接近

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

华为OD机试 - 输出单向链表中倒数第k个结点 - 双指针（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 100分）

一、题目描述输入一个单向链表，输出该链表中倒数第k个结点，链表的倒数第1个结

哪吒·2025-03-22 21:03

华为OD机试 - 宜居星球改造计划 - 图的多源BFS（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述2XXX年，人类通过对火星的大气进行宜居改造分析，使得火星已在理

哪吒·2025-03-22 21:02

B2143 进制转换

输入格式一行两个数，第一个十进制整数X，第二个为进制M。输出格式输出结果。输入输出样例输入#1复制3116输出#1复制1F说明/提示样例解释。将十进制31转化为十六进制数。

1101.01·2025-03-22 21:31

学习111

项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具，让AI像人类一样操作浏览器，实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持

麋鹿叔叔·2025-03-22 21:31

创建Datas

Charlie'],'Age':[25,30,35],'City':['NewYork','LosAngeles','Chicago']}df=pd.DataFrame(data)print(df)```输出

一一代码·2025-03-22 20:31

HTTP请求过程详解

一、整体流程概述HTTP请求过程从用户输入URL开始，到页面完成渲染结束，主要分为DNS解析、建立连接、发送请求、处理响应、渲染页面、断开连接六个核心阶段。

酥暮沐·2025-03-22 20:30

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

多引擎支持：提供Paddle（高性能）和Rapid（低配兼容）两种引擎。批量处理：支持图片、PDF、电子书等多格

几道之旅·2025-03-22 20:30

经典DP——夜狼

野狼一般在卡利姆多和穆尔戈尔北部地区繁衍生息。夜狼是高效的猎群者，他们捕杀任何猎

_gxd_·2025-03-22 20:30

拥抱健康养生，开启活力生活

多摄入富含膳食纤维的蔬果，它们如同肠道的“清道夫”，助力消化，预防疾病；全谷物食品提供持久稳定

lanlande33·2025-03-22 20:57

CMake、CMakeLists.txt、Makefile、Make、GNU、gcc、g++

它能够输出各种各样的makefile或者proje

進擊的L酱·2025-03-22 20:27

精准电源管理：LDO HX75XX系列的技术参数详解

该系列产品具有超低压差、高稳定性、低功耗等特点，能够在输入电压变

华芯邦·2025-03-22 20:27

HX1117稳压芯片的热设计考虑因素

工作温度范围的重要性影响多方面因素华芯邦HX1117稳压芯片凭借其低压差、高精度输出电压、热保护和短路保护等特性，成为电子领域中广泛应用的稳压器之一。

华芯邦·2025-03-22 20:26

Mysql中的mysqlbinlog_MySQL程序只mysqlbinlog详解

,--help#显示帮助信息并退出--base64-output=name#binlog输出语句的base64解码分为三类：默认是值auto,仅打印base64编码的需要的

Fly蒋·2025-03-22 19:53

广州各大IT公司情况调查总结

室应聘比较注重算法阿里广州市海珠区阅江西路唯品会总部大厦西侧约170米不需要机试，面试难度比较高，注重技术深度，要有一技之长华为广州市黄埔区黄埔东路与红荔西路交叉路口往南约80米需要机试，三道算法题，400分，150分及格，多刷题不

Monika Zhang·2025-03-22 19:52

纪念品分组

你的任务是写一个程序，找出所有分组方案中分组数最少的一种，输出最少的分组数目。输入描述输入文件名：gift.i

oziang20120318·2025-03-22 19:52

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。

清风AI·2025-03-22 19:51

在 Linux 中，lsblk 命令输出内容解释

以下是lsblk输出的详细解释和示例：1.示例输出NAMEMAJ:MINRMSIZEROTYPEMOUNTPOINTSsda8:00238.5G0disk├─sda18:10512M0part/boot

冷冷清清中的风风火火·2025-03-22 18:14

Python从入门到精通的系统性学习路径

Python从入门到精通的系统性学习路径一、基础语法快速突破1.变量与基础操作#动态类型演示a=10#整型a=3.14#浮点型a="Python"#字符串a=[1,2,3]#列表#格式化输出进阶name

niuTaylor·2025-03-22 18:44

YOLO算法全面改进指南（二）

以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架，结合前沿技术与多领域创新，提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。

niuTaylor·2025-03-22 18:13

[每周一更]-(第137期)：Go + Gin 实战：Docker Compose + Apache 反向代理全流程

`Dockerfile`多段构建**3.构建Docker镜像**4.

ifanatic·2025-03-22 18:12

发现一个好用的Vue.js内置组件

这对于需要保留组件状态（例如表单输入、滚动位置等）的应用场景特别有用。通过使用，可以显著提升用户体验，因为不需要每次

兴趣广泛的程序猿·2025-03-22 18:42

如何使用DeepSeek编写测试用例？

智能补充易遗漏场景（如特殊字符、异常流）自动化脚本片段生成（Python/pytest/JUnit等）测试数据构造建议（符合业务规则的Mock数据）二、四步法实战：AI协作编写测试用例Step1：明确需求输入输入质量决定输出质量

海姐软件测试·2025-03-22 18:39

Java学习------常用类String

Strings1=“hello”;Strings2=“hello”;System.out.println(s1==s2);//这里输出的结果

日暮南城故里·2025-03-22 17:07

Python 标准库之 logging 模块

它允许开发者控制日志的输出内容、输出位置（如文件、控制台）、日志级别（用于过滤不同重要程度的日志信息）等，帮助开发者更好地监控和调试程序。

36度道·2025-03-22 17:07

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作……作为南京市机器人产业“一核多翼

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

Python——函数

一、十进制小数转换成二进制小数【问题描述】编写程序，输入十进制小数（只考虑正数），把它转换为以字符串形式存储的二进制小数，输出该二进制小数字符串。对于转换得到的二进制小数，小数点后最多保留10位。

生如雪花·2025-03-22 17:33

Stream 流中 flatMap 方法详解

简单记忆：map()是一对一，flatMap()是一对多。️2.基础用法拆解来看个例子：Listlist=List.of("HelloWorld","JavaStream");Listres

遇见伯灵说·2025-03-22 17:01

前端面试：[React] scheduler 调度机制原理？

1.调度机制的背景React的渲染过程可能会受到多个因素的影响，例如用户输入、网络请求以及其他状态变化。传统的渲染机制在某些情况下可能导致性能

returnShitBoy·2025-03-22 16:00

编程行业必备！12个热门AI工具帮你写代码~

1悬镜安全灵脉AI开发安全卫士灵脉AI开发安全卫士是基于多模智能引擎的新一代静态代码安全扫描产品，通过自动化审查流程来定位潜在缺陷、提升审计效率和代码质量，并显著减少手动审查所需的时间和精力。

DevSecOps选型指南·2025-03-22 16:27

安全工具推荐 | 软件成分分析工具悬镜安全源鉴SCA，业内排名TOP 1的SCA工具

开源软件带来的安全性问题非常多，而SCA在软件成分分析、组件投毒检测、许可证合规风险、漏洞风险、软件代码开源比例检测等方面，都有很好的效果。

DevSecOps选型指南·2025-03-22 16:27

Java设计模式——装饰模式

动态添加功能的流组件接口具体组件装饰抽象类具体装饰类客户端模式分析核心思想动态扩展功能组合优于继承优点动态扩展功能组合优于继承代码复用性高符合开闭原则缺点增加系统的复杂性类的膨胀复杂的调试适用环境动态扩展功能避免继承带来的类爆炸性增长高度可定制化的需求模式应用输入输出流

爱吃土豆的程序员·2025-03-22 16:56

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。你可以

Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

linux执行python脚本conda库_Pycharm使用远程linux服务器conda/python环境在本地运行的方法(图解）)...

Pycharm使用远程linux服务器conda/python环境在本地运行的方法(图解))1.首先在PycharmTools->Deployment->Configurations打开新建SFTP输入

weixin_39992462·2025-03-22 16:25

阻止 Mac 在运行任务时进入休眠状态

输入`caffeinate`命令–macOS的内置解决方案，可在您最需要时保持系统唤醒。##睡眠困境MacOS在设计时考虑了电源效率，这对电池寿命非常有用，但在运行时

好好学习 666·2025-03-22 15:24

C语言 - getchar() 和 getch() 的区别

1.getchar()特点头文件：#include从标准输入（stdin）读取一个字符，需要按下Enter才能生效。

Peter_Deng.·2025-03-22 15:51

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

集成学习通过结合多个基模型的预测结果，来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

（链表）19. 删除链表的倒数第 N 个结点

示例1：输入：head=[1,2,3,4,5],n=2输出：[1,2,3,5]示例2：输入：head=[1],n=1输出：[]示例3：输入：head=[1,2],n=1输出：[1]提示：链表中结点的数目为

蹉跎x·2025-03-22 15:48

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

集成学习（上）：Bagging集成方法

集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个模型（通常称为“弱学习器”或“基础模型”）的预测结果，构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是

万事可爱^·2025-03-22 14:16

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