云端 3A Stage PPT

最新推荐文章于 2025-07-27 19:19:40 发布
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单招十类（计算机基础）知识点整理【备考版本】
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计算机基础-知识点总结整理（一）基础理论考试内容1.信息、数据及通信的概念，计算机的发展历史与分类等。2.进制的概念及换算。3.信息安全基本知识、病毒及防治基本知识、社会信息道德及版权与知识产权的知识等。4.计算机硬件及相关设备的基础知识。5.数据存储及换算等。6.各种常用文件扩展名的意义等。（二）应用能力考试内容1.操作系统的使用2.网络基础知识及因特网的应用3.文字处理（Word）基本知识4.电子表格（Excel） 基本知识5.幻灯片（PowerPoint） 基本知识
构建云端网络-PPT课件.ppt
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PPT课件《构建云端网络》从绿色IT、Dell/Brocade的云计算解决方案、VDX产品介绍等多个角度深入探讨了构建云端网络的必要性和可能的技术方案。 首先，绿色IT推动云计算发展，它是云计算技术得以广泛应用的重要推动力...
什么是3A Stage
SpaceLin的专栏
05-10 1078
 3A Stage是 3A 软件的运行平台，是友人之间的即时交流工具，是提供资源的分享、搜索和访问服务的软件工具。在这里你可以登陆3A时代，通过三言两语了解我的动态，可以浏览我撰写的博文，可以访问我发布的资源、我推荐的资源，可以参加我的群体和我的朋友们分享交流。此外，邮件、便笺、日程、万年历以及一把手企业经营管理系统等大量的 3A 软件将会是你日常工作生活的得力助手。你可以访问这个页面http
功能测试自动化视频---数据插件管理器插件（3atesting自主研发的程序）
kernzhang8的专栏
03-11 1313
3atesting在2009年一直在研发自动化测试框架！其中一块就是数据管理部分！我们已经把0.1beta版本的程序放到3atesting社区了(http://www.3atesting.com/bbs/thread-4786-1-1.html)！但是没有数据管理编辑操作！需要人工根据我们设定的关系来操作！可能不易维护！所以在此基础之上我们编写了一个UI,数据管理编辑器！而且上次只是推出程序！发现
【论文笔记】A Survey on In-context Learning
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随着大模型能力的增强，上下文学习（In-context learning, ICL）已成为自然语言处理的新范式，其中LLM仅仅基于添加了几个示例的上下文进行预测。探索ICL来评估和推断LLM的能力已经成为一种新的趋势。本文旨在调查和总结ICL的进展和挑战。首先给出了ICL 的正式定义，并阐明了它和相关研究的相关性。然后，组织并讨论了先进的技术，包括训练策略，演示设计策略以及相关分析。最后，讨论了ICL面临的挑战，并为进一步研究提供了潜在的方向。
Simplicity - 读Instagram的成长故事笔记
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zhihu spark集群,书籍,论文
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06-20 3819
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51c大模型~合集160
whaosoft~aiotの开发板商城
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【标题】"云端上的逼真太阳光芒ppt特效模板.rar"所蕴含的知识点主要集中在PowerPoint（PPT）的制作技巧和动态效果的应用上。在现代商业、教育和创意展示领域，PPT已经成为一种重要的信息传达工具，而独特的视觉效果...
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CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
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