HQL动态输入

群体智能优化算法-粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO，含Matlab源代码）

每个粒子根据自身的历史最优位置（pBest）和全局最优位置（gBest）动态调整速度和位置，从而在全局搜索和局部搜索之间取得平衡。
HR Zhou·2025-03-21 07:57

【MATLAB】simulink中的S-function

通过编写S-function，可以实现特定的算法、逻辑或复杂的动态特性，来扩展Simulink的功能。S-function可以处理输入信号，进行计算，并产生输出信号。
龙泽金·2025-03-21 06:25

使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南

最新版的模型不仅支持标准文本输入输出，还支持工具调用、结构化输出等高级特性，满足多种复杂
eahba·2025-03-21 06:54

时制转换

现在输入一个24小时制的时间，请编程将其转换为12小时制时间格式，输出转换后的时间，原来时间如果是上午，那么需要在转换时间之后输出空格和AM，原来时间如果是下午，在转换时间之后输出空格和PM，输出具体参考样例
TXHNY·2025-03-21 06:53

二维数组每列排序

一个4×5的整型二维数组，从键盘输入数据，并对该数组的每一列按从小到大的顺序排列后输出。输入格式:输入4行5列的矩阵，每行第一个数前没有空格，每行的每个数之间各有一个空格。
TXHNY·2025-03-21 06:53

解锁豆瓣高清海报(三)从深度爬虫到URL构造，实现极速下载

但缺点是它爬取慢,仍然容易碰到豆瓣的418错误,本文也会指出彻底解决旧版418错误的方法并提高爬取速度.现在我将介绍优化版,这个版本通过直接构造URL来实现获取海报原图,准确识别、更快爬取.本文会重点讲解动态
dreadp·2025-03-21 06:52

Matlab S-Function模块简谈

1.单个输出形式的m脚本文件如何编写functiony=fcn()y=u;最简单的例子：就是输出等于输入点一下标题栏：gotodiagram就可以回到模型界面；EditData可以修改数据类型2.多个输出形式的
Captain cool290·2025-03-21 06:51

使用LLM自动化生成微电网Simulink模型

微电网模型核心功能：光伏功率生成：通过正弦波模拟白天和夜晚光伏输出的动态变化。电池管理系统（BMS）：基于净功率实现电池的充放电控制，动态更新SOC（电池状态）。⚡负载建
MC数据局·2025-03-21 06:48

【GPT入门】第26课 掌握langchain LCEL 链式调用的三种方法

【GPT入门】第26课掌握langchainLCEL链式调用的三种方法1.使用`__call__`语法（直接调用链对象）2.使用`invoke`方法3.使用`apply`方法（针对批量输入）总结在LangChain
*星星之火*·2025-03-21 06:47

LLM(7)：文本分词 token 化

下面讨论如何将输入文本分割成独立的token，这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语，要么是特殊字符，包括标点符号，如图2.4所示。
CS创新实验室·2025-03-21 05:17

八股文-C++ 运行时多态与函数调用机制详解

运行时多态与函数调用机制详解1.重载与覆盖的对比重载示例覆盖示例2.运行时多态的本质3.虚函数表的实现机制代码示例运行结果虚函数表(vtable)和虚指针(vptr)的实现Base类的内存布局Derived类的内存布局动态绑定的过程
tt555555555555·2025-03-21 05:15

常州 d8

好难啊哈哈哈大家考得好像都不是很好中午刚出成绩就发了动态了我也真是被自己无语到了t1测试样例时输出的数据没注释掉爆零t2freopen注释掉了爆零啊哈哈t1虽然我写的是最朴素的做法...但好歹能骗40分呢给我炸了正解是这样的
Rikka's_qwq·2025-03-21 05:43

32.代码随想录算法训练营第三十二天|509. 斐波那契数,70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯

32.代码随想录算法训练营第三十二天|509.斐波那契数,70.爬楼梯，746.使用最小花费爬楼梯DP数组的定义以及下标的含义递推公式动态规划的初始化是很重要的遍历顺序打印数组509.斐波那契数-力扣（
白鹭鸣鸣！·2025-03-21 04:10

每日一题——二叉树的深度

示例示例1输入：root=[3,9,20,null,null,15,7]输出：3解释：从根节点到最远叶子节点的最长路径为3->20->15或3->20->7，路径长度为3
tt555555555555·2025-03-21 04:40

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如，如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配，这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果，即使没有关键字或短语重叠。其次，或许更重要的是，这些向量被
u013250861·2025-03-21 04:08

洛谷每日1题-------Day25__P1424 小鱼的航程（改进版）

输入格式输入两个正整数x,n，表示从周x算起，经过n天。输出格式输出一个整数，表示小鱼累计游泳了多少公里。
__雨夜星辰__·2025-03-21 04:08

Angular Material表格的动态列宽设置

然而，有时我们需要动态调整表格列的宽度，以适应不同的数据和用户需求。本文将介绍如何在TypeScript中获取mat-table的列宽，并据此设置相应的过滤器宽度。
t0_54program·2025-03-21 04:04

实现免密登录功能鸿蒙示例代码

输入账号和密码，勾选“记住密码”，底部会出现提示弹窗，点击“登录”按钮后，点击“重新加载该页面”，会出现输入锁屏密码的弹窗，输入成功，应用自动填充账号和密码。
·2025-03-21 03:23

【附JS、Python、C++题解】Leetcode面试150题（7）

一、题目167.两数之和II-输入有序数组给你一个下标从1开始的整数数组numbers，该数组已按非递减顺序排列，请你从数组中找出满足相加之和等于目标数target的两个数。
moz与京·2025-03-21 03:29

深入解析 .NET 中的依赖项加载机制：原理、实现与最佳实践

在.NET中，依赖项加载不仅涉及静态依赖的管理，还包括动态加载组件和程序集的能力。本文将详细讲解.NET中的依赖项加载机制，覆盖从静态依赖注入到动态加载的所有重要概念。
江沉晚呤时·2025-03-21 03:29

12.12【java exp4】react table全局搜索tailwindcss 布局 (Layout) css美化 3. (rowId: number

创建一个输入框，用于输入搜索关键词。
CQU_JIAKE·2025-03-21 02:54

python读取excel数据和提取图片

Excel的主要功能包括：数据录入与管理：用户可以轻松输入、编辑和管理大量数据。数据分析：通过内置的
我就是全世界·2025-03-21 02:49

联邦学习算法安全优化与可解释性研究

首先，针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾，提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架，通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:43

算力融合创新与多场景应用生态构建

建议行业关注算力可扩展性与安全标准的协同设计，通过动态调度算法与分布式架构优化，构建弹性
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

下一代模型技术演进与场景应用突破

主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

H800核心性能优化技术

内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体，H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计，实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线

路径规划模块：根据用户输入的起点和终点，规划最优路径。支持多种
mosquito_lover1·2025-03-21 01:12

Objective-C语言的调试工具

由于其动态性和灵活性，Objective-C在开发过程中可能会遇到各种复杂的调试问题。为了帮助开发者更高效地定位和解决问题，Objective-C提供了多种调试工具和技术。
苏墨瀚·2025-03-21 00:39

DeepSeek混合专家架构赋能智能创作

内容概要在人工智能技术加速迭代的当下，DeepSeek混合专家架构（MixtureofExperts）通过670亿参数的动态路由机制，实现了多模态处理的范式突破。
智能计算研究中心·2025-03-21 00:38

抖音用户视频批量下载工具开发全解析

一、逆向工程原理剖析1.1抖音Web端防护体系抖音采用五层防御机制保护数据接口：graphLRA[浏览器指纹检测]-->B[请求参数签名]B-->C[Cookie动态验证]C-->D[请求频率限制]D-
木觞清·2025-03-21 00:37

工厂函数详解：概念、目的与作用

支持动态参数根据输入参数返回
漫谈网络·2025-03-21 00:35

【AI论文】RWKV-7“鹅”模型，具备富有表现力的动态状态演化能力

摘要：我们推出RWKV-7“鹅”，这是一种全新的序列建模架构，同时发布的还有预训练语言模型。在多语言任务中，这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平，并且在英语语言性能上，尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型，但仍能与当前最优水平相媲美。然而，RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则，该规则具有向量值门控和上
东临碣石82·2025-03-21 00:02

【玩转google云】在 Google Cloud 和 AWS 之间创建高可用性 VPN 连接（二）

目录1、安装AWSCLI2、配置AWSCLI3、AWS命令创建两个客户网关4、创建虚拟网关并将其挂接到您的VPC网络5、创建采用动态路由的VPN连接上一篇我们讲到了怎么在在GoogleCloud上创建高可用性
Coder加油!·2025-03-20 23:00

基于Python的金融领域AI训练数据抓取实战（完整技术解析）

的上市公司公告企业财报PDF文档及结构化数据社交媒体舆情数据（Twitter、StockTwits）新闻媒体分析（Reuters、Bloomberg）技术挑战地理封锁：部分交易所（如日本TSE）仅允许本国IP访问历史数据动态反爬
海拥✘·2025-03-20 23:57

【AI论文】ReCamMaster：基于单视频的相机控制式生成渲染

由于需要保持多帧外观和动态同步的额外约束，这一任务颇具挑战性。为解决这一问题，我们提出了ReCamMaster，这是一个相机控制的生成式视频重渲染框架，能够在新的相机轨迹下重现输入视频中的动态场景。
东临碣石82·2025-03-20 23:26

dfs（二十二）78. 子集

示例1：输入：nums=[1,2,3]输出：[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]示例2：输入：nums=[0]输出：[[],[0]]提示：1>res;vectorpath
曾几何时`·2025-03-20 23:55

Java动态代理模式深度解析

1.动态代理基础1.1核心组件Proxy类：动态生成代理对象的工厂类，核心方法为newProxyInstance()。
Vic10101·2025-03-20 22:52

《算法笔记》9.2小节——数据结构专题(2)-＞二叉树的遍历 问题 A: 复原二叉树（同问题 C: 二叉树遍历）

输入输入包含多组测试数据。每组输入包含两个字符串，分别表示二叉树的前序遍历和中序遍历结果。每个字符串由不重复的大写字母组成。输出对于每组输入，输出对应的二叉树的后续遍历结果。
圣保罗的大教堂·2025-03-20 22:20

贪心算法：将数组和减半的最少操作次数

示例1：输入：nums=[5,19,8,1]输出：3解释：初始nums的和为5+19+8+1=33。以下是将数组和减少至少一半的一种方法：选择数字19并减小为9.5。选择数字9.5并减小为4.
神里流~霜灭·2025-03-20 22:20

使用vue3和vue-router实现动态添加和删除cachedViews数组

以下是一个使用Vue3和VueRouter实现动态添加和删除cachedViews数组的代码示例，该示例结合keep-alive组件来动态控制路由组件的缓存。
没资格抱怨·2025-03-20 22:18

YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声

在图像去雾领域，深度学习在白天图像去雾方面成果显著，但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战，其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性，以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。为解决这些，我们使用FSDA模块，处理频率不一致特性。FSDA先对频谱信息聚合，再计算通道权重并应用，最后映射回空间域，以此优化频谱信息，使模型更好处理复杂干扰。本文将其与YOLOv11相结合，增强YO
一勺汤·2025-03-20 22:46

推测未来Agentic形态：Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL)

然而，随着任务复杂度和动态性需求的增加，现有模式逐渐显现出局限性——多Agent协作带来的联合误差和单Agent设计的适应性不足。
weixin_40941102·2025-03-20 21:40

PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧

前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。
lmtealily·2025-03-20 21:37

深入理解 C# 反射 的使用

通过反射，开发者可以动态地创建对象、调用方法、访问属性等，为程序提供了极大的灵活性。本文将详细讲解C#反射的使用方法及其应用场景。一、什么是反射？
鲤籽鲲·2025-03-20 20:02

LeetCode每日一题——30. 串联所有单词的子串

示例示例1：输入：s=“barfoothefoobarman”,words=[“foo”,“bar”]输出：[0,9]解释：从索引0和9开始的子串分别是“bar
hyk今天写算法了吗·2025-03-20 20:01

《魔兽争霸-黑潮》游戏秘籍

MAKEITSO加快建筑、训练、升级的速度ONSCREEN地图全开，包括所有活动SHOWPATH地图全开，不包括所有活动HATCHET加快砍树速度SPYCOB增加油量5000单位TIGERLILY开启跳关模式，再输入
小魚資源大雜燴·2025-03-20 19:25

OpenCV旋转估计（2）用于自动检测波浪校正类型的函数autoDetectWaveCorrectKind()

OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::autoDetectWaveCorrectKind是OpenCV中用于自动检测波浪校正类型的函数，它根据输入的旋转矩阵集合来决定使用哪种波浪校正模式
村北头的码农·2025-03-20 19:22

详细74系列IC功能说明

详细74系列IC说明7400TTL2输入端四与非门7401TTL集电极开路2输入端四与非门7402TTL2输入端四或非门7403TTL集电极开路2输入端四与非门7404TTL六反相器7405TTL集电极开路六反相器
heraldww·2025-03-20 19:51

【科大讯飞笔试题汇总】2024-04-21-科大讯飞春招笔试题-三语言题解(CPP/Python/Java)

文章目录01.硬币最少组合问题问题描述输入格式输
春秋招笔试突围·2025-03-20 19:50

【硬核实战】ETCD+AI智能调度深度整合！从架构设计到调优避坑，手把手教你打造高可用调度系统！

[AI调度引擎]←实时数据→[ETCD集群]↓决策指令[执行层（车辆/物流/交通设备）]核心角色：ETCD：存储调度策略、节点状态、任务队列、实时环境数据（如交通流量、天气）AI模型：基于ETCD数据动态决策
码农突围计划·2025-03-20 19:50
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