<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Hekena的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Hekena]]></copyright><item><title><![CDATA[Anylogic中使用Python执行3（求和）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/148654710</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/148654710</guid><author>Hekena</author><pubDate>Sat, 14 Jun 2025 16:53:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[attempt.getFeedback()返回的是String型数据。设计了X+Y求值的程序，设计了X+Y求值的程序，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Anylogic中使用Python执行2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/148632508</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/148632508</guid><author>Hekena</author><pubDate>Sat, 14 Jun 2025 10:38:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[以为示例，对语句进行学习。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Anylogic中使用Python执行1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/148594508</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/148594508</guid><author>Hekena</author><pubDate>Fri, 13 Jun 2025 14:16:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[两个函数均接受一个字符串作为输入，默认输出类型也为字符串。字符串表示要执行的Python代码。另外，Python代码可以以字符串形式传入Pycom.run的参数中，执行Python程序。本地Python文件导入时，将Python文件放置在同模型文件相同的文件夹下。在使用runResults返回时，默认是字符型。调用参数时，可以使用占位符，得到参数。转为JSON格式数据。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ollama部署本地模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/148559517</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/148559517</guid><author>Hekena</author><pubDate>Tue, 10 Jun 2025 14:02:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[ollama调用的模型可以直接在DIFY中或者Python通过接口形式调用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Docker封装深度学习模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/147782642</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/147782642</guid><author>Hekena</author><pubDate>Thu, 08 May 2025 10:44:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[Dockerfile 中的指令（如 RUN、COPY、CMD 等）是在构建镜像时由 Docker 守护进程（Docker daemon）执行的，而不是在本地命令行直接执行。使用 cd 命令导航到包含 Dockerfile 的目录。构建完 Dockerfile 后，接下来需要使用 Docker 命令来构建镜像。（默认安装位置在C盘，可进行修改）设置下的Resources中，调整Disk image的保存位置。打开命令提示符（CMD）或 PowerShell。（后面的-t是指定镜像文件的名称）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ollama使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/145592108</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/145592108</guid><author>Hekena</author><pubDate>Wed, 12 Feb 2025 14:40:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ollama介绍与安装：https://blog.youkuaiyun.com/star_nwe/article/details/143141025。Ollama下载_解决Ollama官网下载慢的问题：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22537707297。自定义Ollama安装路径：https://www.cnblogs.com/LaiYun/p/18696931。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI前言调研]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/145358015</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/145358015</guid><author>Hekena</author><pubDate>Thu, 06 Feb 2025 15:35:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[在他看来，由于缺乏对物理世界的理解、缺乏持久记忆、缺乏推理能力，以及缺乏复杂规划能力，所以当下的AI模式阻碍了机器实现真正的智能行为。Yann LeCun还指出，相比生成式AI，机器人技术可能会成为下一轮AI应用的核心，特别是在实际场景中。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[故障分类论文阅读笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/145169205</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/145169205</guid><author>Hekena</author><pubDate>Fri, 17 Jan 2025 13:52:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘为了科学高效地检测故障，本研究提出了一种基于变模态分解（VMD）和宽+窄视场神经网络（WNVNN）的齿轮故障诊断方法，即 VMD-WNVNN。VMD-WNVNN 包括两个阶段。在特征提取阶段，使用 VMD 和皮尔逊相关系数对原始数据进行分解和重构，以获得这些数据在频域上的特征。在分类阶段，使用 WNVNN 根据特征对数据进行分类。齿轮故障诊断实验的最终结果表明，与最近提出的其他方法相比，该方法不仅具有更高的分类准确性，而且具有更高的分类稳定性。2019 年，Jiang 等人[32]设计了一种新的网络结构–]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Anylogic设置颜色]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/141299978</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/141299978</guid><author>Hekena</author><pubDate>Sun, 18 Aug 2024 15:00:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[以detector智能体为例，颜色修改代码为：
detector.setColor(“Material_(4)_Surf”,blue);house智能体为例，对组件内的_ps282填充的颜色进行修改，level_是该智能体已有的参数或者称之为变量。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[bing显示重定向次数过多，无法访问]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/140158196</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/140158196</guid><author>Hekena</author><pubDate>Wed, 03 Jul 2024 17:29:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[按照这个做法，解决了问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[抖音斑马观察室-1-24.3.9]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/136587366</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/136587366</guid><author>Hekena</author><pubDate>Sat, 09 Mar 2024 20:11:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[领导上车时，帮领导提包，眼看领导上车时，快步将包给领导放于座位，给领导打开车门，关门，挥手目送离开。在下大巴车、考斯特时，如果领导对对方来人不太熟悉，则需要先下车，准备给领导介绍，走时要先上车往后走，领导一般做前排，方便挥手送别，送别领导时，站着挥手等车开走之后再往回走。领导和秘书双人出行，领导坐轿车后排，帮领导开门，要注意秘书，帮人轻微关个门。在向领导介绍时，进门要和领导打招呼，比如XX，您好，我是XX部门，张三，简单介绍即可。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[word中避免无引用源的方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/136454972</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/136454972</guid><author>Hekena</author><pubDate>Mon, 04 Mar 2024 16:04:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[按下快捷键 ctrl+f11即可锁定域 ，右键点击目录可以看到“更新域”的选项是灰色不能点击的（如图2）。此时导出PDF或打印时，目录就不会自定更新了，从而实现我们所需的效果。需要注意的是 ：锁定域之后，word中的所有域都不能更新，包括目录、参考文献、日期等，如需更新需先解除域锁定。4 解锁域 按下快捷键ctrl+shift+f11即可解除域的锁定，可以再次更新目录。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2024年度专业技术人员职业资格考试重要提示]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/136272409</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/136272409</guid><author>Hekena</author><pubDate>Sat, 24 Feb 2024 15:39:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[官方链接：
http://www.cpta.com.cn/examNotice/1677.html]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[汇报学习1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/135381890</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/135381890</guid><author>Hekena</author><pubDate>Thu, 04 Jan 2024 15:02:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[让老板见证自己的业绩和成果，大的活动请老板来。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[职场闲唠-国家传授的经验]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/135366137</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/135366137</guid><author>Hekena</author><pubDate>Wed, 03 Jan 2024 20:02:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录1 职场转型职场菜鸟如何“过五关获六智”职场的酸甜苦辣职业规划难以制定成功的12种心态出色的学习能力 才是你唯一可持续的竞争优势给职场新手的五点建议要做好一个事情，干好一份工作，不但要知其然，还要知其所以然。戒掉情绪，你就成功了一半。
1 职场转型
要想解决往哪里转的问题，先来看看决定转型成功的7个要素：
（1）职业倾向性：尽量转向你喜欢的职业或适合的职业；
（2）人脉：尽量转向能够充分运用现有人脉的职业；
（3）企业背景：尽量跳往背景相似的企业；
（4）成长背景：尽量转向在你职业发展中烙下“印记”]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【无标题】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/134164576</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/134164576</guid><author>Hekena</author><pubDate>Wed, 01 Nov 2023 21:21:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[（2）PLM（产品生命周期管理系统）：它负责产品设计的图文档、设计过程、设计变更、工程配置的管理，为ERP系统提供最主要的数据源BOM表，同时为MES系统提供最主要的数据源工艺路线文件。（3）MES（制造执行系统）：它负责车间中生产过程的数字化管理， 实现信息与设备的深度融合，为ERP系统提供完整、及时、准确的生产执行数据 ，是智能工厂的基础。（1）ERP （企业资源计划系统）：它是企业信息化的核心系统，管理销售、生产、采购、仓库、质量、成本核算等.(3)在制品(workinprocess,WIP)数量。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[生产制造类证书]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/134078273</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/134078273</guid><author>Hekena</author><pubDate>Fri, 27 Oct 2023 15:55:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[法学领域的技术创新点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/132225154</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/132225154</guid><author>Hekena</author><pubDate>Fri, 11 Aug 2023 10:58:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[2022年的新任务。词级别分类，有点像序列标注，但不需要在所有词上面做预测。一共108种事件类型。训练集、验证集1来自于论文 LEVEN（ACL 2022 Findings）， 包含8000+份文书，60000+个句子。验证集2和最终测试集将以混淆数据的形式向选手开放。作者：Erutan Lai链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/550558067来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AAAI论文阅读]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/132176216</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/132176216</guid><author>Hekena</author><pubDate>Tue, 08 Aug 2023 21:56:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[报告句子含糊不清的原因是：（1）医学术语的含义与日常一般用法不同，如unsmarkable；最近的一项研究表明，经过大规模预训练的 LM 在复杂语境（如对话）下仍难以进行这种时间推理，因为它们只能隐式地编码相关语境，而不能显式地揭示复杂推理的基本逻辑组合。我们采用多角度训练方法，为文本简化添加了两种可控性：位置感知（使用原位注释输入和输出）和位置无关（模型只知道要编辑的内容，但不知道它们的位置）。然后，通过扰动模型的隐藏状态，使用该模型改写模棱两可的输入，并将生成的结果推向对其考试结果更加明确的方向。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[条件语义相似度-CSTS]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/132160516</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Hekena/article/details/132160516</guid><author>Hekena</author><pubDate>Tue, 08 Aug 2023 10:10:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[不同方面去做相似度的评价，语料库的收集上是有一定技巧的，并不是完全从头开始。损失函数构造上的思路，不是很理解，为什么没有设置为多任务形式而是将两个（high&low）的损失值放在一个损失函数里。相似度也是评价角度之一，涉及到评价的，应该将结果单一值转向结果云的形式，其中论文中的条件，就是结果呈现的不同角度。]]></description><category></category></item></channel></rss>