GAMS建模

高可扩展属性建模设计：架构师的全局思考与落地方案

在复杂业务系统中，动态属性扩展始终是架构设计的核心难题之一。传统方案如宽表设计和EAV（实体-属性-值）模型分别在性能与扩展性上各有优势与劣势，但也都有明显局限。为了兼顾性能、扩展性、维护成本，需要引入更灵活的设计模式。本文将深入探讨除宽表和EAV以外的几种现代解决方案，并提供综合推荐。一、问题背景：属性扩展的基本矛盾属性扩展的根本矛盾是：字段的多样性&动态性↔结构化存储&高性能查询需求变动频繁↔
nbsaas-boot·2025-07-05 00:18

人形机器人运动控制技术演进：从强化学习到神经微分方程的前沿解析

传统方法（如基于模型的预测控制MPC）依赖精确的动力学建模，但在实际系统中面临以下瓶颈：模型失配：复杂接触动力学（如足-地交互）难以显式建模；计算瓶颈：高维非线性优化难以满足实时性需求；环境扰动敏感：传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足
·2025-07-05 00:15

数学建模_非线性规划

matlab求解调用示例第二道例题建模matlab求解1.matlab只能处理min问题：max两边取负号变成min2.
·2025-07-04 20:49

大语言模型（LLM）按架构分类

伪代码示例：BERT的MLM任务masked_input="The[MASK]satonthemat"output=encoder(masked_input)#预测[MASK]="cat"预训练任务：掩码语言建模
jerwey·2025-07-04 20:46

Python,C++开发上市辅导方法与实操APP

#上市辅导方法与实操APP-Python与C++综合解决方案下面是一个完整的上市辅导方法与实操APP的实现方案，结合Python和C++的优势，涵盖金融建模、合规分析、流程管理等多个方面：```mermaidgraphTDA
Geeker-2025·2025-07-04 18:35

FocalNet：焦点调制网络

摘要我们提出了焦点调制网络（简称FocalNets），在该网络中，自注意力（self-attention，SA）被完全替换为焦点调制模块，用于建模视觉中的token交互。
AI专题精讲·2025-07-04 18:03

注意力机制还有招？混合注意力好发不卷

以SENet为例，它通过对特征通道进行全局池化操作，随后利用两个全连接层对通道的重要性进行建模，从而实现通道级的注意力分配。
·2025-07-04 17:27

数据结构大项目

提高信息的精确度模块：一级菜单内容1>注册模块:完成用户信息的注册用于登录管理系统，将注册信息存入结构体数组2>登录模块：使用输入的登录账号和密码与结构体数组存储信息对比3>退出系统二级菜单内容:1>创建模块
2301_147258369·2025-07-04 09:57

3D 商品展示与 AR 试戴能为珠宝行业带来一些便利？

借助先进且高精度的3D建模技术，每一个珠宝品牌都得以将旗下的每一件珠宝产品，以极为逼真的三维立体形态，毫无保留地呈现在消费者的眼前。消费者仅需借助手机或电脑屏幕，便如同开启了一场奇妙的珠宝
·2025-07-04 09:56

Elasticsearch索引模板：自动化索引管理

Elasticsearch索引模板：自动化索引管理关键词：Elasticsearch、索引模板、自动化管理、索引映射、索引设置、生命周期管理、数据建模摘要：本文深入解析Elasticsearch索引模板的核心原理与实践方法
搜索引擎技术·2025-07-04 04:59

领域驱动设计（Domain-Driven Design DDD)——模型驱动设计的构造块1

一、概述为了保证软件实现简洁且与模型保持一致，不管实际情况如何复杂，必须运用建模和设计的最佳实践，即设计模式GoF等。领域驱动设计能够使模型和程序紧密结合一起，互相促进对方的效用。
阿波罗.2012·2025-07-04 03:24

Hamiltonian Transformer理论：融合哈密顿力学与Transformer架构的新范式

这一理论框架试图解决当前深度学习模型在效率、动态系统建模和长期依赖处理等方面的核心挑战。
墨顿·2025-07-03 20:37

数据仓库之星型模型

星型模型（StarSchema）是一种常见的数据仓库建模技术，专门用于支持高效的查询和数据分析。
james二次元·2025-07-03 19:59

深入浅出地讲解数据仓库建设中的业务建模方法论，包括实体联系视图模式、维度建模、星型模型、雪花模型、主题建模等

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分析师经历了从小处收集数据到中大型互联网公司的数据，面对海量数据和种类繁多的数据源头，如何快速准确地进行分析、建模、报表，成为众多数据分析师的共同心愿。
AI天才研究院·2025-07-03 19:26

数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比

数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比关键词：数据仓库、星型模型、雪花模型、数据建模、对比分析摘要：本文深入探讨了数据库领域数据仓库中的星型模型与雪花模型。
数据库管理艺术·2025-07-03 19:23

OCCT 预览显示与永久显示设计哲学: 非破坏性编辑 (Non-destructive Editing) 设计模式

在现代三维建模和计算机辅助设计（CAD）领域，用户的每一次操作都可能涉及复杂且耗时的计算。如何为用户提供一个既能实时响应、又能确保数据安全的操作环境，是软件架构设计的核心挑战之一。
·2025-07-03 17:15

学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解

在房价模拟中添加噪声的核心原因如下：1.模拟真实世界的不确定性真实房价除了受面积、房龄影响，还受装修情况、学区、交通、政策等未被建模的特征影响，这些因素的综合效应可抽象为“噪声”。
宁儿数据安全·2025-07-03 17:14

零基础学土壤物理建模｜Hydrus2D、Hydrus3D实操教程+参数设置技巧

一、Hydrus简介发展历史HYDRUS2D/3D界面和功能介绍二、土壤物理基础知识1、土壤水流土壤物理性质土壤水的能量状态土壤水分特征曲线饱和土壤中的水流非饱和土壤中的水流Richards方程土壤水力学特性的缩放土壤水分入渗土壤水分蒸发滞后现象根系吸水水分胁迫和盐分胁迫双孔隙度/双渗透率模型2、溶质运移土壤溶质及其迁移转化形式对流弥散方程(CDE)土壤溶质穿透曲线溶质在土壤中的反应非吸附溶质的迁
weixin_贾·2025-07-03 16:36

数学建模_插值

什么是插值拉格朗日插值法埃尔米特插值法三次样条插值法matlab应用分段三次埃尔米特插值法三次样条插值法（更好更光滑二维插值详见上机篇什么是插值省略插值法定理拉格朗日插值法牛顿插值法省略埃尔米特插值法三次样条插值法省略样条插值法matlab应用分段三次埃尔米特插值法详见上机篇三次样条插值法（更好更光滑二维插值详见上机篇上机篇24分钟开始
wwer142526363·2025-07-03 14:21

数字人矩阵源码--基于深度学习的数字人面部表情合成

深度学习数字人面部表情合成的关键技术3D面部建模与参数化建立高精度3D面部模型是表情合成的基础，常用Blendshape或面部动作编码系统（FACS）作为参数化控制方法。
我~18339948121·2025-07-03 11:00

数字人视频剪辑与数字人分身源码开发的的核心技术解析

基于深度学习的生成对抗网络（GAN）和3D建模技术可实现高保真虚拟形象构建。典型流程包括：人物建模：通过多视角图像或视频数据重建3
微~18339948121·2025-07-03 11:59

Python Day58

Task：1.时序建模的流程2.时序任务经典单变量数据集3.ARIMA（p，d，q）模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA
别勉.·2025-07-03 07:28

青少年编程与数学 02-022 专业应用软件简介 09 建筑信息建模（BIM）软件（国外）

青少年编程与数学02-022专业应用软件简介09建筑信息建模（BIM）软件（国外）一、什么是建筑信息建模（BIM）软件二、建筑信息建模（BIM）软件的核心功能（一）三维建模与可视化1.精确建模2.可视化与漫游
明月看潮生·2025-07-03 06:24

安全左移（Shift Left Security）：软件安全的演进之路

文章目录一、背景：传统安全的尴尬处境二、安全左移：让安全成为开发的“第一等公民”三、安全左移的关键实施阶段1.需求阶段：嵌入安全需求建模2.设计阶段：威胁建模与架构审计3.编码阶段：安全编码规范与静态分析
秋说·2025-07-03 04:05

广州华锐互动，助力 VR 工业制造领域腾飞

在虚拟装配方面，广州华锐互动开发的VR虚拟装配系统，利用三维建模和虚拟现实技术，将产品的装配过程以虚拟场景的形式呈现出来。工人通过佩戴VR设备，可以在虚拟环境中进行产品装配操作，提前发现装配过
广州华锐视点·2025-07-03 03:29

告别“血腥”！VR小鼠解剖虚拟仿真开启实验新潮流

核心是3D建模技术，专业人员用高精度扫描设备扫描小鼠获取数据，在虚拟空间构建近乎真实的三维模型，包含小鼠外部形态与内部细微结构。传感器交互技术实现用户与虚拟环境互动。
广州华锐视点·2025-07-03 03:29

基于MATLAB平台设计并实现自适应噪声抵消器（Adaptive Noise Canceller, ANC）

研究内容包括信号采集与仿真建模、自适应滤波器结构设计、算法参数调整及降噪性能评
AI Dog·2025-07-03 02:50

详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真代码及PPT

详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真代码及PPT项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/376e9欢迎来到这个专注于通信系统建模与仿真的开源资源库
甄亚凌·2025-07-03 02:46

如何用Python实现基础的文生视频AI模型

从技术背景到数学模型，从算法设计到项目实战，逐步拆解文本-视频跨模态对齐、时间序列建模、扩散生成等关键技术。通过PyTorch实现一个基础版文生
AI学长带你学AI·2025-07-03 01:45

六自由度按摩机器人 MATLAB 仿真

本课题围绕六自由度（6-DOF）按摩机器人展开，旨在通过MATLAB仿真平台对其机械结构、运动学特性和控制策略进行建模与分析。
·2025-07-02 19:30

CST微波工作室学习笔记2 主要特点

Windows98/Me、WindowsNT4、Windows2000和WindowsXP的图形用户界面快速并能有效使用内存的有限积分（FI）算法由于理想边界拟合技术和薄片技术的采用，性能更加卓越结构建模基于先进
raininforest·2025-07-02 19:29

【开源分享】Conan：C/C++开发者的包管理神器

创建项目结构3.编写conanfile.txt4.安装依赖5.CMake构建五、六大核心优势详解优势1：依赖隔离优势2：构建可重复性优势3：构建加速优势4：多编译器支持优势5：企业级私有仓库优势6：灵活的构建模式六
智驾·2025-07-02 19:56

人工智能-基础篇-2-什么是机器学习？（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等）

其核心目标是让计算机通过分析数据，自动学习规律并构建模型，从而对未知数据进行预测或决策，而无需依赖显式的程序指令。
weisian151·2025-07-02 16:38

贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类

贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类关键词：贝叶斯网络、深度学习、图像识别、图像分类、概率推理、卷积神经网络、不确定性建模文章目录贝叶斯网络与深度学习的结合：
AI天才研究院·2025-07-02 15:55

【大模型面试必备】130道大模型问题深度解析，附详细答案，非常详细收藏这一篇就够了！

在序列建模任务中，比如机器翻译、文本摘要、语言理解等，输入序列的不同部
大模型学习·2025-07-02 14:53

数据库设计体系化知识（后端+前端+AI+三高场景+大厂面试+简历包装）

数据库设计体系化知识（AI融合版：后端+前端+AI+三高场景+大厂面试+简历包装）一、数据库设计基础：范式理论+AI辅助建模1.核心知识（AI赋能表结构设计）（1）三大范式+AI校验规则落地：用AI代码生成工具
@一叶之秋·2025-07-02 14:50

从零开始理解Transformer模型：架构与应用

从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用，Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。
淮橘√·2025-07-02 11:29

回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。
matlab科研社·2025-07-02 05:16

智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
jwwkyjspt·2025-07-02 05:45

【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类

K-means聚类：最常用的机器学习聚类算法，且为典型的基于距离的聚类算法。K均值：基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析：make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
斑点鱼 SpotFish·2025-07-02 03:31

数据库Mysql基础------第一部分 数据的准备与基础命令

在关系数据库，我们建模数据包括产品，品类，标签等等，所有这些都用一个表格，包含行和列，就像Excel中的电子表格。从文件中读取数据的反序列化操
Judy~judy·2025-07-02 02:21

UI前端与大数据的深度融合：打造智慧应用的新生态

hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!
前端开发与ui设计的老司机·2025-07-02 01:16

【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？

【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？
努力毕业的小土博^_^·2025-07-02 01:15

青少年编程与数学 02-022 专业应用软件简介 05 三维工程设计软件：SolidWorks

SolidWorks一、法国达索系统（DassaultSystèmes）公司简介（一）公司历史（二）公司发展（三）公司文化与价值观二、SolidWorks软件主要特色（一）直观的用户界面（二）强大的三维建模能力
明月看潮生·2025-07-01 22:24

青少年编程与数学 02-022 专业应用软件简介 03 三维建模及动画软件：Autodesk Maya

青少年编程与数学02-022专业应用软件简介03三维建模及动画软件：AutodeskMaya一、什么是三维建模二、什么是计算机动画三、三维建模及动画设计软件的发展历程（一）早期探索阶段（20世纪60年代
明月看潮生·2025-07-01 22:50

PostgreSQL 日常维护

目录前言基本使用1.登录数据库2.数据库操作2.1列出库2.2创建库2.3删除库2.4切换库2.5查看库大小3.数据表操作3.1列出表3.2创建表3.3复制表3.4删除表3.5查看表结构4.模式操作命令4.1创建模式
2301_80329775·2025-07-01 20:12

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
Yolo566Q·2025-07-01 18:59

大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
xiao5kou4chang6kai4·2025-07-01 18:28

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
asyxchenchong888·2025-07-01 18:52

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
科研的力量·2025-07-01 18:21
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