预测电力需求第44页

使用 LangChain 和 Milvus 构建测试知识库

在测试工程师的场景中，可以将测试资产（如需求文档、测试用例、缺陷报告等）存储在Milvus中，然后通过LangChain提供的检索功能快速查询和生成相关内容。

Python测试之道·2025-03-01 22:07

如何构建量化投资的多因子模型

、历史数据获取程序化炒股(三)：程序化下单及撤单程序化炒股(四)：查询交易订单及账户资产如何构建量化投资的多因子模型引言在量化投资的世界里，多因子模型是一种强大的工具，它可以帮助投资者从多个维度分析和预测股票或其他金融资产的表现

云策量化·2025-03-01 20:30

如何将图片档案信息读取出来？并把档案信息相关性进行关联

SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器确定目标和需求明确需要提取的信息类型

上官-王野·2025-03-01 20:30

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。

qq924711725·2025-03-01 20:22

机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型

以下是分时频闪线阵相机的选型要点及关键考量因素：一、分时频闪技术的核心需求多光源同步控制分时频闪需相机支持多路光源独立控制，每行图像采集时切换光源类型（如明场、暗场、侧光等）或亮度。

视觉人机器视觉·2025-03-01 19:51

人事管理系统设计与实现

传统的人事管理方式效率低下,无法满足企业快速发展的需求。因此,开发一套功能完善、高效实用的人事管理系统就显得尤为重要。

AI天才研究院·2025-03-01 19:19

【第八节】C++设计模式(结构型模式)-Decorator(装饰器)模式

目录一、问题引出二、模式选择三、代码实现四、总结讨论一、问题引出装饰器模式：动态扩展对象功能的设计模式在面向对象（OO）设计与开发中，我们常面临为已有类添加新职责的需求。

攻城狮7号·2025-03-01 19:46

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

随着技术的发展和行业需求的变化，程序员的职业出路也在不断演变。

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

布局未来：预测后续牌局的走向，制定长远策略。为

fxrz12·2025-03-01 19:46

磁力链接那些事：开源工具大盘点

自由定制：开源工具的代码是公开的，用户可以根据自己的需求进行修改和扩展。安全可靠：开源社区的监督和审查

fxrz12·2025-03-01 19:15

计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统

服务内容：1、提供科研入门辅导(主要是代码方面)2、代码部署3、定制化需求解决等4、期末考试复习计算机毕业设计——jsps

奔强的程序·2025-03-01 18:45

策略模式在业务中的实际应用

2、业务需求现有一个广告点击数据埋点上报的需求，上报的埋点数据根据点击的广告位置不同做区分进行上报，每个广告位置的数据进行分表存储。

落叶s178·2025-03-01 18:10

图像识别-pytorch

损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

代理 IP 行业现状与未来趋势分析

一是市场需求持续增长。在大数据时代，企业对于数据的渴望日益强烈，数据采集工作需要大量的代理IP来突破网站限制，获取全面准确的信息。同时，网络营销从业者为了精准投放广告、

跨境Kevin·2025-03-01 17:38

深度评测：Cursor、Windsurf、Devin及其他AI编程工具大比拼

工具介绍CursorCursor是一款深度集成于VSCode环境的AI编程助手，支持多种编程语言，提供代码生成、调试、文档搜索等丰富功能，用户可高度定制设置，以契合不同项目需求。WindsurfWin

zhz5214·2025-03-01 17:37

数学建模（6）——预测类模型目录

预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域，包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。

Ice-cream-AI·2025-03-01 16:02

Git 分支策略详解: 助力团队高效协作与快速交付!

不同类型的软件项目（例如小型团队项目、大型企业级应用）和开发模式（如敏捷开发、DevOps）对分支策略的需求各有不同。因此，制定分支策略需要综合考

DevOps探索者·2025-03-01 16:30

SOA复习手册

需求拉动Internet环境下的企业交互现代企业已经不再是封闭的企业，市场分工的日益专业化使得企业之间可能存在大量频繁的交互行为，以发挥各自的竞争优势异构系统的集成与互操作不同企业所应用的软件系统是不同的

csu_zipple·2025-03-01 15:50

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术

那年一路北·2025-03-01 14:16

Android AOSP系统裁记录

Android系统裁剪是指根据需求移除不必要的组件和功能，以优化系统性能、减少存储占用或满足特定设备需求。

人民的石头·2025-03-01 14:44

第七章：结构体与复合数据

结构体基础2.1结构体定义2.2结构体变量的声明与初始化三、结构体对齐3.1结构体对齐的概念3.2影响结构体对齐的因素四、链表实现4.1链表的基本概念4.2单向链表的实现五、学生管理系统升级版实现5.1系统需求升级一

0720的IT库·2025-03-01 13:13

T23N 君正（Ingenic）T系列芯片是专为智能视频和物联网应用设计的高性能、低功耗处理器提供软硬件资料及样品测试

该芯片采用创新架构，满足高性能计算和高质量图像视频编码的需求。

li15817260414·2025-03-01 13:42

Android 开发使用 AI 提升效率

AI在Android开发中的应用场景1.代码自动补全与生成AI驱动的代码补全工具可以根据上下文，智能地预测并补全代码，减少手动输入，提高编码速度。例如，使用Co

jiet_h·2025-03-01 13:09

0004-Ultralytics YOLOv10

实时对象检测旨在以低延迟准确预测图像中的对象类别和位置。YOLO系列因其

熟悉的黑曼巴·2025-03-01 12:36

提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量

尽管LLM已经在自动化测试脚本生成、缺陷预测、测试报告生成等方面发挥了巨大的作用，但在某些复杂任务中，LLM的输出质量依然面临着提升空间，尤其是对于细节的精准度和情境理解的深度。

测试者家园·2025-03-01 12:05

Stable Diffusion在中国的生态分析报告

开源社区中，SDXL0.9版本通过简化提示词需求，实现与MidjourneyV5.2的竞争

Liudef06·2025-03-01 12:00

【MySQL】基础实战篇(2)—数据查询操作

MySQL使用SELECT语句既可以完成简单的单表查询、联合查询，也可以完成复杂的联接查询、子查询，从数据库中检索符合用户需求的数据，并将结果集以表格的形式返回给用户。

m0_74824496·2025-03-01 12:28

单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

随着大模型参数规模突破千亿级别，训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构（DenseModel）在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。

小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

软件测试零基础小白入门从零到有 DAY01 测试基础

软件测试1.1定义使用技术手段来验证软件是否满足需求，减少bug，提升软件质量1.2分类根据阶段划分单元测试：源代码进行测试，分支条件覆盖，路径覆盖，条件集成测试：接口测试系统测试：功能和非功能测试验收测试

Lorraine-灵·2025-03-01 11:55

融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统[Java]—计算机毕业设计源码+LW文档

本文详细阐述了系统的设计与实现过程，包括技术选型、需求分析、系统设计、功能

qq_375279829·2025-03-01 11:25

微信小程序底部导航栏实现凸出内凹效果

话不多说，首先上效果展示:在微信小程序开发中，开发者往往需要根据自定义的需求实现底部导航栏，而这种凸出与内凹的效果往往使人头疼。主要难点是背景色、圆切角的过渡、透明、阴影遮挡等问题。

hujie9371·2025-03-01 11:52

使用arxiv提供的API爬取文章信息

我的需求是使用Python，所以直接复制粘贴了。

ye6·2025-03-01 10:46

【图师傅】百种功能，操作流畅，无广告

这些功能不仅包括图片像素的高清放大、画质增强、色彩修复和AI去水印等常见需求，而且还在首页进行了直观展示，确保用户能迅速找到并运用这些强大工具。

星河1120·2025-03-01 10:13

Spring boot定义LocalDateTime序列化

前言在开发需求过程中，定义字段为LocalDateTime,返回的序列化字段是按照LocalDateTime.toString返回的，返回的字符串带一个’T’，在application.properties

梦幻D开始·2025-03-01 10:42

大模型在脑梗死预测及治疗方案制定中的应用研究报告

脑梗死的定义与分类2.2脑梗死的发病机制与病理生理过程2.3脑梗死的临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本概念与技术架构3.2大模型在医疗领域的应用案例与优势3.3适用于脑梗死预测的大模型类型与特点四

LCG元·2025-03-01 09:42

【Docker】Docker中的动态容器管理：利用Golang实现Docker容器动态重命名的高级策略与最佳实践

前言今天遇到一个新的需求，要动态改变运行中的容器名字。可以考虑先把容器删除再重新创建容器那这里要考虑一个问题:假设我容器

m0_74823239·2025-03-01 09:41

电力场效应晶体管（Power MOSFET）

1.电力MOSFET电力场效应晶体管，简称电力MOSFET，是利用电场效应来控制半导体中电流的电力半导体器件，它是一种单极性电压控制器件，不但有自关断能力，而且有驱动功率小、工作频率高、无二次击穿现象、

嵌入式老牛·2025-03-01 09:40

A类地址与B类地址：区别、联系与应用

随着互联网的不断发展，IP地址的分类也日益精细，其中A类地址和B类地址作为IPv4地址体系中的两大支柱，各自承载着不同的网络需求。

hgdlip·2025-03-01 09:08

如果更换ip地址会怎么样？网络ip地址怎么更换

然而，在某些特定情况下，我们可能需要更换设备的IP地址，以满足安全、隐私或网络管理的需求。那么，如果更换IP地址会怎么样？又该如何安全、有效地进行IP地址的更换呢？

hgdlip·2025-03-01 09:08

软件工程---需求工程

软件需求工程师发现、获取、组织、分析、编写和管理需求的系统方法，以使客户和项目组之间达成共识。

Dragonlongbo·2025-03-01 09:07

配置Spring Boot中的Jackson序列化

然而，Jackson的默认行为可能无法完全满足我们的需求。例如，日期格式、空值处理、数据精度等问题可能需要自定义配置。本文将详细介绍如何在SpringBoot中配置Jackson，以满足这些需求。

LOVE_DDZ·2025-03-01 09:06

DDD架构实战：用Java实现一个电商订单系统，快速掌握领域驱动设计

是否在面对需求变更时感到无力？今天，我们将带你深入**领域驱动设计（DDD）**的世界，通过一个简单的电商订单系统实战项目，快速掌握DDD的核心思想与实现方法！

工一木子·2025-03-01 09:35

使用 ONLYOFFICE API 新方法，从第二页开始插入自定义页码！

ONLYOFFICE宏是一种功能强大的工具，可以让用户扩展编辑器的功能并对其进行定制，以满足特定需求。随着8.3版本的发布，我们推出了一系列新的API方法，能够帮您简化工作流程。

ONLYOFFICE·2025-03-01 08:31

苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

智源社区刚刚！苹果发布AppleIntelligence，官宣免费接入ChatGPT，Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后，苹果似乎已经脱离了第一梯队，曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI，加之缺乏能够参与竞争的「明星产品」，其一度被贴上了「落后」的标签。但其实熟悉苹果的网友都知道，这是一家「重落地」的公司，更加擅长的是把创新技术工程化，实现「工程创新」。也正因如此，在生成式A

一支烟一朵花·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。

IT古董·2025-03-01 08:58

3.车载网络诊断测试用例标准与示例（车载网络诊断测试平台）

文章目录1.概述2.测试用例2.1用例名字2.2用例ID2.3测试需求来源2.4测试环境2.5测试目的2.6前提条件2.7手动/自动2.8测试步骤2.9评价标准2.10备注2.11测试结果2.12测试数据

天赐好车·2025-03-01 08:28

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时，做出错误的、非理性的判断或预测，这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

STM32--SPI通信讲解

我这就带你一步步搞懂SPI通信，保证让你轻松上手，快速搞定项目需求！准备好了吗？Let'sgo！1.SPI通信基础1.1SPI是什么？SPI是一种

回不去的bug·2025-03-01 05:38

Touchmove获取当前触摸的Dom节点

原文链接:https://www.jianshu.com/p/a2a41fe20790Touchmove获取当前触摸的Dom节点近期为自己的app增加一个通讯录首字母导航的功能，如下图蓝色框部分，需求很好理解

会做饭的技术男·2025-03-01 05:35

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