潮流能模型matlab 第22页

清晰易懂的Java8安装教程

即使你是编程小白，也能轻松学会！一、准备工作操作系统：Windows10或更高版本。下载工具：一个浏览器（如Chrome、Edge）。存储空间：确保你的电脑有至少500MB的可用空间。二、下

Tee xm·2025-03-20 00:45

Python 的 ORM（Object-Relational Mapping）工具浅讲

ORM：基于Core的高层抽象，将数据库表映射为Python类（模型），记录映射为对象。适用场景：需要灵活操作数

Code_Geo·2025-03-20 00:45

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题

皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术，提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。

夏末之花·2025-03-20 00:42

Python 常用内建模块-base64

用记事本打开exe、jpg、pdf这些文件时，我们都会看到一大堆乱码，因为二进制文件包含很多无法显示和打印的字符，所以，如果要让记事本这样的文本处理软件能处理二进制数据，就需要一个二进制到字符串的转换方法

赔罪·2025-03-19 23:39

python ansys workbench联动_【干货】如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型...

原标题：【干货】如何在ANSYSWORKBENCH中关联几何模型和有限元模型我们都知道，通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型，在传入ANSYS以后，只包含节点和单元信息。

weixin_39644377·2025-03-19 23:07

python ansys workbench联动_如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型

我们都知道，通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型，在传入ANSYS以后，只包含节点和单元信息。

YUNYA麻麻·2025-03-19 23:07

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

NL2SQL 优化之 Schema 编写标准

写在前面在自然语言转SQL（NL2SQL，或Text-to-SQL）任务中，数据库Schema的质量和表示方式对模型的性能有着至关重要的影响。

kakaZhui·2025-03-19 23:04

在 Ansys Mechanical 中创建等效应力结果并使用 Python 导出到文件

介绍在AnsysMechanical模型中，通常需要对许多实体/曲面体或它们组进行后处理等效应力或总变形等。

David WangYang·2025-03-19 23:33

【FPGA教程案例31】通信案例1——基于FPGA的ASK调制信号产生

FPGA教程目录MATLAB教程目录-----------------------------------------------------------------------------------

fpga和matlab·2025-03-19 23:03

常见的数学统计模型

以下是常见的数学统计模型分类及简要说明，适用于数据分析、预测和推断等场景：1.参数模型（ParametricModels）假设数据服从特定分布（如正态分布），通过估计参数来描述数据规律。

若木胡·2025-03-19 22:30

vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh

欢仔要学习·2025-03-19 22:28

PTA--- 666(递归搜索）

记录卡上如果能找到一条长度为3的路径并且路径上的三个数字都大于等于6（这里的路径是指从某个格子出发，可以向左、右、上、下格子移动，并且不能重复经过一个格子），则小明就能

对方正在长头发丿·2025-03-19 22:58

chatgpt赋能python：Python处理雷达基数据：从入门到实践

Python处理雷达基数据：从入门到实践随着气象技术的不断发展，雷达探测技术已成为当今天气预报和气象研究的主要手段之一。雷达基数据是气象雷达接收到的未经加工的原始数据，因其包含大量天气信息，不仅在天气预报、天气预警等方面得到了广泛应用，还被广泛地用于气象科研和大气环境研究。本文将介绍如何使用Python处理雷达基数据，解析其中的信息，获取有效的天气数据，以及分析和可视化这些数据。雷达基数据格式与处

lvsetongdao123·2025-03-19 22:26

c++右值引用详解!

左值引用与右值引用的定义c++中,无论是左值引用与右值引用,用途都是在给对象起别名左值与右值的概念左值和右值是c++中的一个概念,严格的来说,对于系统提供的=操作符来说(自己提供的重载函数不算),可以放在等号左边的或者能加

好好学习O(∩_∩)O·2025-03-19 22:56

微信小程序面试内容整理-图片优化

图片通常是小程序页面中的主要资源，合理的图片优化能显著提高小程序的性能，尤其是在用户网络状况较差的情况下。

不务正业的猿·2025-03-19 22:56

Java开发者必看！零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器，源码级实战教程让你效率翻倍！

二、手把手部署DeepSeek-R1本地环境（附避坑指南）步骤1：Docker一键部署步骤2：下载模型步骤3：验证部署三、Java整合DeepSeek-R1：从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖（以SpringBoot

Leaton Lee·2025-03-19 22:25

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。

ZhShy23·2025-03-19 21:22

医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型

论文信息题目：AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者

小白学视觉·2025-03-19 21:21

动态规划 31. 股票问题总结（类别解析）

动态规划31.股票问题总结（类别解析）股票问题给我做的有一些混乱，因此本总结主要是借助GPT的帮助帮我解决下面的核心问题，也希望能通过这些示例与讲解，帮助各位快速厘清各种“股票问题”的通用DP思路。

Mophead_Zarathustra·2025-03-19 21:50

低成本入门！盘点6款适合中小企业的ERP系统

·2025-03-19 21:00

程序员不用写代码？DeepSeek这个隐藏功能让我惊掉下巴

就在我第18次修改接口文档时，同事老王突然在微信甩来个神秘链接："用这个，今晚能睡个好觉"。我点开那个叫DeepSeek的页面，没想到接下来的三个小时，我经历了职业生涯最魔幻的加班夜。

·2025-03-19 21:29

MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注

数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。

·2025-03-19 21:28

游戏成瘾与学习动力激发策略研究——了解“情感解离”“创伤理论”

核心特征1、意识分裂现实解离：感到身体或环境“不真实”（如玩游戏时出现“灵魂出窍”般的视角抽离）情感隔离：能描述事件但无法体验对应情绪（如你通

*TQK*·2025-03-19 21:18

【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能？最新方法与优劣深度解析

前言近年来，人工智能技术突飞猛进，尤其是生成式AI，简直像是开了挂一样，各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究，生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元，而到2026年，这个数字预计会飙升至326亿美元！不过，尽管生成式AI很强大，但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性，依然有提升的空间。这时候，检索增强生成（RAG）技术登场了！RAG的核心思路很简单

健忘的派大星·2025-03-19 21:48

windows下使用vscode+cline插件体验MCP，体验使用AI控制浏览器，踩坑记录（至少让你节省3个小时弯路版）（喂饭级别）

对策：使用vscode+cline+deepseek（或其它同级别国产大模型deepseek-V3其实有时比R1效果还好）2️⃣人家也Claude，但人家能用Cursor，咱太穷了，用不了。

几道之旅·2025-03-19 20:17

Python自动化运维开发系列—CICD项目

后来发现工作量大的时候shell开始变慢，实现某个功能使用shell感觉力不从心，听人说python能实现shell能做的一切功能，而且开发效率高，速度快，慢慢的就认识了python,多多少少看点简单的东

weixin_46240874·2025-03-19 20:16

企业数据存储的几种方式对比

它利用网络将数据托管于远程服务器，企业无需自建机房，也能快速扩容并进行全球化部署，极大降低了初期投入成本。这种方式实现了随用随付、自动备份，为众多中小型企业提供了便捷且经济的选择。

·2025-03-19 20:52

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

Deepseek的本地化部署软件工具包

选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令

哈拉少12·2025-03-19 20:14

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。

VYSAHF·2025-03-19 20:43

A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结

ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。

WhyteHighmore·2025-03-19 19:09

【etcd】

这意味着即使集群中的某些节点出现故障，etcd也能继续提供服务，并保证数据的一

茉菇·2025-03-19 19:09

使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤

##核心原理解析自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述，结合语言模型生成查询条件来完成数据检

vaidfl·2025-03-19 19:08

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。

意.远·2025-03-19 19:36

Python 模拟鼠标轨迹算法

一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。

a485240·2025-03-19 19:02

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见

王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

计算机技术：哈佛架构

1.哈佛架构简介哈佛架构（HarvardArchitecture）是一种计算机设计模型，与冯诺伊曼架构不同，其核心特征是将程序指令和数据分开存储和传输。

InnoLink_1024·2025-03-19 18:29

斩获 44K 星！让 DeepSeek 控制你的浏览器，绝了

能处理动态加载的内容（比如广告弹窗、实时更新的图表），遇到网页元素位置变化还会自己调整策略，减少人工干预。

开源项目精选·2025-03-19 18:59

计算机网络

OSI参考模型应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层TCP/IP通用协议组成：参考了OSI的七层模型，但简化为四层：应用层、传输层、网络层和链路层应用层：直接为应用进程提供服务，常见协议有HTTP

丸子猪的dady·2025-03-19 18:59

【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破

系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath：如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3：多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出

寻道AI小兵·2025-03-19 18:28

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加导出数据功能示例3，TableView15_03导出全部数据示例

创作不易，如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发，欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue3开发：打造丝滑的表格（Table）之添加导出数据功能示例3，TableView15_03导出全部数据示例前言页面效果组件代码代码测试测试代码正常跑通

宝码香车·2025-03-19 18:57

matlab数据处理：创建网络数据

%创建网格数据[X,Y]=meshgrid(x_data,y_data);如x_data=[1234]X=1234123412341234XY_data=[X(:),Y(:)];%将X和Y合并成一个向量X(:)表示将矩阵排成一列XY_data=1111222233334444

见你背影·2025-03-19 18:56

5分钟搞定Linux上MySQL 8安装，小白也能轻松上手！

概述MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，适用于各种规模的应用程序。MySQL8引入了许多新特性和性能改进，因此在Linux服务器上安装MySQL8是一个常见的需求。本文将指导大家如何在Linux系统上安装MySQL8，并假设已经完成了安装过程。我们将重点放在安装后的配置和使用上。目录概述一、安装MySQL8.x及配置1.1安装1.2使用方法1.2.1赋予执行权限1.2.2运行脚本1

IT_狂奔者·2025-03-19 18:55

DeepSeek从入门到精通「清华团队」

「文末附下载方式」第一部分：DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义：专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。核心产品：开源

YuKeeHgg·2025-03-19 18:24

Spring 基础框架-- Ruoyi 权限管理架构详解

一、权限管理整体架构若依的权限管理架构基于用户-角色-权限的RBAC模型，并扩展了数据权限控制。

dazhong2012·2025-03-19 17:23

「清华大学、北京大学」DeepSeek 课件PPT专栏

名称链接团队简介类型DeepSeek——从入门到精通1️⃣DeepSeek从入门到精通「清华团队」清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室PPT课件DeepSeek如何赋能职场应用?

YuKeeHgg·2025-03-19 17:53

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