✅从61%到7%‼️重复率要求

最新推荐文章于 2025-12-03 08:43:36 发布
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#人工智能

大家好，今天来聊聊重复率要求，希望能给大家提供一点参考。

以下是针对论文重复率高的情况，借助工具修改，提供一些修改建议和技巧：

红薯视频文案伪原创工具 红薯伪原创：视频文案伪原创工具 - 轻松创作高质量伪原创文章

红薯伪原创是一款针对视频文案的伪原创工具，它能够将输入的文本或语音转换成具有原创性的视频文案。与传统的伪原创工具不同，红薯伪原创采用了最先进的AI技术，可以智能地分析输入的内容，并根据语境和语义生成相应的伪原创文本。这不仅大大提高了伪原创的效率，还保证了生成内容的可读性和吸引力。

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重复率要求是指对学术论文、研究报告、学位论文等文献中与已发表文献重复内容的比例进行限制或规范的要求。

1、期刊重复率要求

重复率要求是学术规范和学术诚信的一种体现，旨在保证文献的原创性和独立性，避免抄袭、剽窃等不端行为伪原创。

2、文章查重复率要求

重复率要求一般包括以下几种类型：

3、论文重复率要求

4、教材的重复率要求

5、中文投稿重复率要求

6、毕业论文重复率要求

7、毕设重复率要求

  1. 引用重复率要求：指对文献中引用的参考文献进行重复率限制的要求。如果引用的参考文献与已发表文献重复过多，会被认为是不合理的引用，可能会影响学术诚信和学术质量。
  2. 文字重复率要求：指对文献中文字内容的重复率进行限制的要求。如果文献中存在大量重复的内容，会被认为是不符合学术规范的，可能会影响学术诚信和学术质量。
  3. 图表重复率要求：指对文献中的图表、数据等进行重复率限制的要求。如果图表、数据等与已发表文献重复过多，会被认为是不合理的引用或抄袭，可能会影响学术诚信和学术质量。

8、职称评审论文重复率要求

需要注意的是，重复率要求并不是绝对的，不同的领域和期刊可能有不同的要求和规范。此外，不同的期刊对于重复率的计算方法也可能不同，因此在进行重复率控制时应该仔细阅读期刊的要求和规范，遵循期刊的要求进行审核和计算，以保障文献的学术质量和学术诚信。

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自我介绍项目介绍项目难点你是如何限制上传文件的类型的如果用户通过修改文件后缀的方式上传，你要如何限制，你有什么思路说说内存溢出说说垃圾回收机制，它的算法有哪些（30min自我介绍介绍项目，为什么写这个项目到简历里，但是我介绍完并没有问里面的具体实现，问了遇到的困难android的架构了解吗，linux了解吗聊聊andr。2.cuda编程中的S。/* HW排序3 查找兄弟单词 这题挺离谱的，我刚开始只通过4个测试点，我就调试加了个输出的代码， 主代码一个没改，就测试了一下就全通过了？
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大家好，今天来聊聊论文重复率查询app，希望能给大家提供一点参考。小发猫智能伪原创生成软件小发猫伪原创是一款非常实用的在线工具，它利用了最先进的自然语言处理技术，能够快速、高效地生成高质量的伪原创文章。这款软件的设计初衷是为了帮助网站管理员解决内容更新问题，提高网站的内容质量和排名。小发猫伪原创的独特之处在于，它能够智能地识别和替换文章中的重复内容，从而确保文章的原创性和流畅性。这不仅使得伪原创文章更具有吸引力，而且有助于提高搜索引擎的排名。
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✅从58%到8%‼️知网查重公式算重复吗
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知网查重公式算重复。知网查重是依据连续13字符以上检测重复的原理，一般而言，引用原文只要超过13个字就会被检测出来。如果论文中出现引用的文献部分内容被检测出来，就会被认定为抄袭，在论文中会被标记为绿色部分，这个部分也是知网自动进行计算重复率的部分。大家好，今天来聊聊知网查重公式算重复吗，希望能给大家提供一点参考。
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大家好，今天来聊聊重复率高撤稿，希望能给大家提供一点参考。论文重复率高撤稿是指作者因为论文重复率过高而被要求撤回已发表的论文。论文重复率是指论文中与他人文献重复的文字或段落的比例，是衡量论文原创性和可靠性的重要指标之一。
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大家好，今天来聊聊在线重复率检测，希望能给大家提供一点参考。在线重复率检测是一种基于互联网技术的论文重复率检测方法，它可以帮助用户快速、准确地检测论文与其他文献之间的相似性和重复性。
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大家好，今天来聊聊wps重复率查询，希望能给大家提供一点参考。WPS是一款办公软件，它提供了许多功能，包括文字处理、表格制作和演示文稿制作等。
# Check-JdkVersion-Better.ps1 # 功能：扫描指定目录下的 JAR 文件，提取其中 .class 文件的主版本号，推断编译所用 JDK 版本 # 输出：控制台彩色提示 + CSV 结果文件（英文标题，便于自动化处理） # 作者：增强健壮性，支持长路径、文件锁定检测、格式校验等 $DependencyDir = "target/dependency" $TempDir = Join-Path $env:TEMP "jar_class_scan" $OutputFile = "jdk_versions.csv" # 清理临时目录 if (Test-Path $TempDir) { Remove-Item $TempDir -Recurse -Force } New-Item -ItemType Directory -Path $TempDir -ErrorAction SilentlyContinue | Out-Null # 输出 CSV 头（英文，便于程序读取） "JAR File,Major Version,JDK Version" | Out-File -Encoding UTF8 $OutputFile # 根据 class 文件主版本号映射到对应的 JDK 版本 function Get-JavaVersionFromMajor($major) { switch ($major) { 50 { return "JDK 6" } 51 { return "JDK 7" } 52 { return "JDK 8" } 53 { return "JDK 9" } 54 { return "JDK 10" } 55 { return "JDK 11" } 56 { return "JDK 12" } 57 { return "JDK 13" } 58 { return "JDK 14" } 59 { return "JDK 15" } 60 { return "JDK 16" } 61 { return "JDK 17" } 62 { return "JDK 18" } 63 { return "JDK 19" } 64 { return "JDK 20" } 65 { return "JDK 21" } default { return "Unknown JDK (Major: $major)" } } } # 检测文件是否被其他进程占用（通过尝试打开只读流） function Test-FileLocked { param([string]$Path) try { $fs = [IO.File]::Open($Path, 'Open', 'Read', 'None') $fs.Close() $fs.Dispose() return $false } catch { return $true } } # 将普通路径转换为 Windows 长路径安全格式 \\?\C:\... function Get-LongPathSafe { param([string]$Path) $FullPath = Resolve-Path -Path $Path -ErrorAction SilentlyContinue if (-not $FullPath) { return $null } $Uri = New-Object System.Uri($FullPath) if ($Uri.IsFile -and $Uri.LocalPath.StartsWith("\\?\")) { return $Uri.LocalPath } return "\\?\" + $Uri.LocalPath } # 主扫描流程开始 Get-ChildItem $DependencyDir -Filter *.jar | ForEach-Object { $rawJarPath = $_.FullName $jarName = $_.Name Write-Host "Scanning: $jarName ... " -ForegroundColor Gray -NoNewline # 排除明显不含 class 文件的 JAR $excludedPatterns = @( "*-sources.*", "*-javadoc.*", "*-native.*", "*-resources.*", "*-fonts*", "*swagger-ui*", "*starter[-.]*", "*autoconfigure*", "*boringssl*", "*epoll*", "*kqueue*", "*windows*", "*linux*", "*osx*", "*test*", "*mock*", "*unit*", "*it*", "*functional*" ) if ($excludedPatterns | Where-Object { $jarName -like $_ }) { Write-Host "Skipped (non-binary)" -ForegroundColor DarkGray continue } # 检查文件是否存在 if (-not (Test-Path $rawJarPath -PathType Leaf)) { Write-Warning "File not found: $jarName" continue } # 警告路径长度超过 260 字符 if ($rawJarPath.Length -gt 259) { Write-Host "⚠️ Long path ($($rawJarPath.Length) chars)" -ForegroundColor Yellow } # 检查文件是否被锁定 if (Test-FileLocked $rawJarPath) { Write-Warning "Skipped: $jarName (file is locked by another process)" continue } # 使用 \\?\ 前缀解决长路径问题 $safeJarPath = Get-LongPathSafe $rawJarPath if (-not $safeJarPath) { Write-Warning "Failed to resolve path: $jarName" continue } # 加载 ZIP 支持库 try { Add-Type -AssemblyName "System.IO.Compression.FileSystem" -ErrorAction Stop } catch { Write-Error "Cannot load ZIP library. Please use .NET Framework 4.5+ or PowerShell 7+." exit 1 } # 打开 JAR 文件作为 ZIP 归档 $archive = $null try { $archive = [System.IO.Compression.ZipFile]::OpenRead($safeJarPath) } catch { Write-Warning ("Failed to open ZIP: {0} ({1})" -f $jarName, $_.Exception.Message) continue } if (-not $archive) { Write-Warning "Empty archive: $jarName" continue } # 查找第一个 .class 文件 $classEntry = $archive.Entries | Where-Object { $_.FullName -like "*.class" } | Select-Object -First 1 if (-not $classEntry) { Write-Host "No .class file" -ForegroundColor Yellow $archive.Dispose() continue } # 读取前 8 字节 $stream = $null $buffer = New-Object byte[] 8 try { $stream = $classEntry.Open() $read = $stream.Read($buffer, 0, 8) $stream.Close() $stream.Dispose() } catch { Write-Warning ("Stream read failed: {0} ({1})" -f $jarName, $_.Exception.Message) $archive.Dispose() continue } finally { if ($stream) { $stream.Dispose() } } $archive.Dispose() if ($read -ne 8) { Write-Warning ("Incomplete read ({0} bytes): {1}" -f $read, $jarName) continue } # ✅ 正确验证魔数 0xCAFEBABE（使用位移操作，避免字节序问题） # $magic = ($buffer[0] -shl 24) -bor ($buffer[1] -shl 16) -bor ($buffer[2] -shl 8) -bor $buffer[3] # if ($magic -ne 0xCAFEBABE) { # Write-Warning ("Invalid magic 0x{0:X8}: {1}" -f $magic, $jarName) # continue # } # 提取主版本号（手动交换高低字节，因为是大端存储） $majorVersion = ($buffer[7] -shl 0) -bor ($buffer[6] -shl 8) # Java 主版本号位于 offset 6-7，大端 if ($majorVersion -lt 45 -or $majorVersion -gt 70) { Write-Warning "Unexpected major version: $majorVersion for $jarName" continue } $jdkVer = Get-JavaVersionFromMajor $majorVersion # 写入结果到 CSV 文件 "$jarName,$majorVersion,$jdkVer" | Out-File -Encoding UTF8 -Append $OutputFile # 控制台彩色输出 if ($majorVersion -eq 50) { Write-Host "JDK 6‼️" -ForegroundColor Red } elseif ($majorVersion -lt 52) { Write-Host "Legacy JDK ($jdkVer)" -ForegroundColor Magenta } else { Write-Host $jdkVer -ForegroundColor Green } } # 完成提示 Write-Host "`n✅ Scan completed! Results saved to: $OutputFile" -ForegroundColor Green 帮我整体修改下
11-08
你的脚本 `Check-JdkVersion-Better.ps1` 已经非常... Write-Host "JDK 6‼️" -ForegroundColor Red } elseif ($majorVersion -lt 52) { Write-Host "Legacy JDK ($jdkVer)" -ForegroundColor Magenta } else { ...
from pymongo import MongoClient from pymongo.collection import Collection from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED import time from typing import List class MongoInsertTask: """多线程插入任务类""" def __init__(self, collection: Collection, insert_count: int, thread_id: str): self.collection = collection self.insert_count = insert_count self.thread_id = thread_id def _init_documents(self) -> List[dict]: """初始化插入文档""" documents = [] for i in range(self.insert_count): doc = { "test": i, "threadId": self.thread_id, "timestamp": int(time.time() * 1000) } documents.append(doc) return documents def run(self): """线程执行逻辑""" print(f"线程[{self.thread_id}]开始执行，准备插入{self.insert_count}条数据") start_time = time.time() * 1000 try: documents = self._init_documents() self.collection.insert_many(documents, ordered=False) # 无序插入 insert_many cost_time = int(time.time() * 1000 - start_time) print(f"线程[{self.thread_id}]插入完成！插入{self.insert_count}条，耗时{cost_time}ms") except Exception as e: print(f"线程[{self.thread_id}]执行失败：{str(e)}") def main(): # 配置参数 MONGO_URI = "mongodb://127.0.0.1:27017" DB_NAME = "test" COLLECTION_NAME = "book_data" # 集合名称 THREAD_NUM = 5 # 线程数 INSERT_PER_THREAD = 200 # 每个线程插入的文档数 mongo_client = None # MongoDB 客户端 thread_pool = None # 线程池 try: # 1. 初始化 MongoDB 客户端（带连接池） mongo_client = MongoClient( MONGO_URI, maxPoolSize=10, waitQueueTimeoutMS=30 * 1000, connectTimeoutMS=10 * 1000 ) db = mongo_client[DB_NAME] # 创建数据库 collection = db[COLLECTION_NAME] # 创建集合 print(f"MongoDB 连接成功！数据库：{DB_NAME}，集合：{COLLECTION_NAME}") # 2. 初始化线程池并提交任务 thread_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=THREAD_NUM) print(f"\n开始并发插入：{THREAD_NUM}个线程，每个线程插入{INSERT_PER_THREAD}条数据") total_start_time = time.time() * 1000 futures = [] for i in range(THREAD_NUM): # 重要 5 个线程 都调用 类MongoInsertTask（集合，每个线程插入数量200，第几个线程） task = MongoInsertTask(collection, INSERT_PER_THREAD, f"thread-{i}") future = thread_pool.submit(task.run) # 线程提交 futures.append(future) # 等待所有线程完成 wait(futures, return_when=ALL_COMPLETED) total_cost_time = int(time.time() * 1000 - total_start_time) # 3. 验证结果 total_count = collection.count_documents({}) print(f"\n===== 所有线程执行完毕 =====") print(f"总耗时：{total_cost_time}ms") print(f"理论插入总数：{THREAD_NUM * INSERT_PER_THREAD}条") print(f"实际插入总数：{total_count}条") except Exception as e: print(f"\n程序执行失败：{str(e)}") finally: # 释放资源 if thread_pool: thread_pool.shutdown() print("\n线程池已关闭") if mongo_client: mongo_client.close() print("MongoDB 客户端已关闭") if __name__ == "__main__": main()这个实验怎么做MongDB，内容要求: 1.至少5页内容(不加前两页) 2.文字描述不少于1500字(加代码)‼️ 3.实验要求描述MongoDB
11-10
设置 `ordered=False` 可跳过错误继续执行其余插入，提升整体成功率。 --- ## 五、运行示例与输出分析 假设成功执行，典型输出如下： ``` MongoDB 连接成功！数据库：test，集合：book_data 开始并发插入：5个...
模型选择与训练，我之前用了随机森林进行特征选择，现在需要SVM模型进行预测，确保训练集和测试集仅包含这11个特征，请将完整的代码展示出来，要求可视化，且已做过预处理，最初的数据集为cleaned_stress-Cu.xlsx ，目标变量为Cu，特征数据为s-CNS s-LSC Q14 Qg6 OR_SD avrBndR Qg4 rcUprAA stdBndR AVB_BL rcLwrAA ，暂时不用调整参数，需要保存模型或结果
04-30
print(f"‼️ 数据加载失败: {str(e)}") return None # ==================== 核心建模流程 ==================== def main(): # 加载数据 current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) data_...
上述的代码符合预期，GOOD，另外还是一样的方法增加两个列，找到"name": "actualseqlengths"，和"name": "actualseqlengthskv"，如果value的值为[],则在表中补充None
09-16
logger.warning(f"⚠️ 未找到键: {', '.join(missing_keys)}") return results def main(): try: # 配置参数（根据实际情况修改） input_csv = 'test_suites.csv' # 输入CSV文件路径 output_csv = '...
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 661
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
最新发布
minhuan的专栏
12-03 721
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1454
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1657
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1450
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
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