经验害死人

最新推荐文章于 2022-04-19 19:33:03 发布
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     现实当中不注意学习，不注意所面对的环境，只一味的照抄照搬以前的成功经验，这种经验就会害死人！

dch4890164
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追根溯源，你准备怎么做的结果是怎样是逻辑推理得出来的
u010176052的博客
06-02 2453
交易的本质真相
移动机器人部署的总结
weixin_38621239的博客
12-18 1021
移动机器人开发得失
推荐几个vxworks国外的比较好的两个论坛!
无为小丑
03-24 4535
由于国内vxworks使用并且精通的 人并 不多,查阅资料比较废力气,在此推荐两个比较好的国外论坛! http://www.talkaboutcomputing.com/group/comp.os.vxworks/ http://groups.google.com/group/com
关于高级语言与运动控制
无为小丑
12-08 1727
     去年三菱推出了基于VXWORKS操作系统支持C语言开发的运动控制器及今年又知道了倍福来年也推出了类似的方式，这些消息无疑是非常振奋人心的，这对于我这种没有搞过PLC程序的半吊子运动控制人员，无疑是一个非常好的消息，当初我和我们单位的总工，曾经探讨过这方面的问题，我们的预测是对的，上位将会逐渐的吃掉下位，以后的高端运动控制软件上下位将不会分家。所以从来没有花心思去仔细的琢磨PL
看编译原理（虎书）的一点总结
热门推荐
无为小丑
09-06 1万+
      虽然读书的时候学过编译原理，这次由于要学习状态机，这几天晚上我一直再看编译原理和LUA的源码，与学校的时候比理解起编译原理却是另外一种感觉，以前学编译原理两种感觉一是看不懂，二是不太可能去自己设计一门语言，所以主要目的就变成了应付考试。但是现在看编译原理确是另外一种感觉：一是自己的技术再退步，对编译原理越理解越有这种感觉，二是很多自己过去所理解的认为正确的方式方法，要么是理解的不透要么
程序员最常见的技术性误区
weixin_30415801的博客
06-28 99
本文来自Nalaka分享的PPT。请通过评论，分享你的想法或经验，因为我们所有人必须从我们的错误中学习。 1、编程只是为了钱如果你不是很喜欢编程，你的代码一定会杂乱无章。结果不仅影响你的职业生涯，你的团队成员也会跟着遭殃。 2、没有基本的能力那些不擅长编程概念，比如抽象、多态性、接口的使用、异常处理的最佳做法等，写出的代码在设计上会很差、很难阅读、也很难维护。 3、过分追求智能一些开发者过分...
学历害死人
LWAZL1314的专栏
11-03 254
以前没上大学之前总觉得本科和专科能差多少，不就是毕业了以后人家的本本上面的章比你的好看点。上了大学以后，我还是觉得本科和专科能有多大的区别，不就是同样出去工作，人家比你每月多几百块钱嘛。但是现在到了找工作的时候了，这个我一直坚持的想法看来都是那么的扯淡，人家不给你面试的机会，你有什么办法，同样的一个本科生和一个专科生去应聘一家公司，问你专科生的第一个问题是有没有工作经验？如没有，不好意思，我们不招...
学编程 复制粘贴 害死人_使用复制粘贴编程！
danpu0978的博客
05-18 1176
学编程 复制粘贴 害死人 复制粘贴不好 我们讨厌复制粘贴。 为什么？ 因为结果代码无法维护。 我收到了质量检查报告的错误，我分析了代码，看了日志，调试了，喝了很多咖啡，最后我得到了代码的根本原因。 我修复了该问题，测试了用例，发布了新代码，以了解第二天在相似的用例中会出现一个非常相似的错误。 在这种情况下，另一种代码看起来与我前一天要修补的代码非常相似，而我只是开始怀疑我将要面对并必须更改同一...
学编程 复制粘贴 害死人_复制和粘贴编程真的有问题吗？
danpu0978的博客
05-10 1007
学编程 复制粘贴 害死人 复制和粘贴编程 –复制项目中现有代码的副本并重新使用它–违反了“ 不要重复自己（DRY）”之类的编码最佳实践。 这是最常引用的技术债务示例之一，这是一种懒惰的工作方式， 草率且目光短浅 ：一种反模式，这会增加保持代码库存活的长期成本。 但这也是完成工作的自然方法-找到已经可以使用的东西，看起来与您想要的东西相近的东西，进行复制并将其用作起点。 几乎每个人都在某个时候...
人工智能有危险？NO，“人工愚蠢”才害死人！
weixin_34255055的博客
06-29 317
特斯拉CEO伊隆·马斯克（Elon Musk）曾表示，人工智能是“对人类生存最大的威胁”，而开发能思考的机器就像是“召唤恶魔”。去年12月，著名物理学家史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）指出，“全面的人工智能将意味着人类这一种族的灭亡”。今年，微软创始人比尔·盖茨（Bill Gates）也表示，他“对超级智能感到担忧”，而这样的超级智能只需几十年就会诞生。不过，即使认为人类将由于“杀人...
计算机二战+调剂-专业代码081200-经验贴
ZYL_sdarling的博客
04-19 2306
经历了二战，调剂，还是最热门的专业，可以说准备调剂这段时间真的很崩溃了。既然上岸了，也给学弟学妹们留下一些可能有用的经验吧。 博主本科普通二本计科专业，二战学硕分数310+，调剂普通一本专业代码081200。一志愿今年复试分数350左右，比上一年增加了50分。 一战 如果是本科普通二本，本科期间项目经验没有或很少，编程能力也不是很强，建议选择一个排名靠前的一本备考（百分之95都很稳当），985/211逆袭太难了。（头铁害死人，有水平的人还是可以冲，年年拿国奖有实力数学好必冲!!!） *英一：*我也不知道
如何打造更加坚实的基层团队.pptx
10-14
基层人员在团队中扮演着基础性角色，他们需要做到坚实可靠，保证生产流程的顺畅，遵守规则，避免成为“活死人”、“害群马”或“吸血虫”，而是积极主动地为团队做出贡献。 1. 基层人员的角色： - 坚实可靠：基层...
01517 人力资源培训教材-成为一名优秀的基层员工（PPT 15页）.ppt
08-18
例如，“活死人”是指那些虽然在职但缺乏主动性和创新思维的员工，他们往往找借口而非解决问题。“害群马”则是那些破坏团队和谐，导致错误频发的员工，他们的存在会拖累整个团队。而“吸血虫”则指那些不做事，甚至...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
llamafactory推理慢死人
03-20
### 提升 LlamaFactory 推理性能的优化方法 为了有效提升 LlamaFactory 的推理性能，可以采用多种策略和技术手段来实现更高的效率和更低的成本。以下是具体的优化方案： #### 1. 使用滚动批量（Rolling Batch）技术 通过引入 **Rolling Batch** 技术可以在 Amazon SageMaker 平台上显著改善推理延迟和吞吐量的表现。这种方法允许动态调整批次大小并实时管理请求队列，从而充分利用硬件资源[^1]。 ```python from sagemaker.serverless import ServerlessInferenceConfig from vllm import SamplingParams, LLM # 初始化vLLM框架下的LLM实例 model = LLM(model="path/to/your/model") # 设置采样参数以适应不同场景需求 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8) def handler(event, context): # 处理输入数据流并与模型交互 outputs = model.generate([event['input']], sampling_params=sampling_params) return {"output": str(outputs)} ``` 此代码片段展示了如何基于 `vLLM` 框架构建高效的推理服务架构。 #### 2. 前端可视化改进助力调试与监控 针对前端界面进行优化设计能够帮助开发者快速定位瓶颈所在，并验证各项调优措施的效果。例如，在 LLaMA Factory 中增加清晰的状态指示器以及详细的日志记录功能有助于理解整个推理流程中的耗时分布情况[^2]。 #### 3. 利用专门的大规模语言建模工具链 借助像 Llama Factory 这样的专用平台不仅简化了复杂的工作流程还提供了内置的最佳实践指南用于加速部署进程。特别是当涉及到超参调节或者特定领域适配任务时，这些特性尤为有用[^3]。 综上所述，综合运用上述三种途径——即实施先进的批处理算法、增强用户体验反馈机制以及善加利用现成解决方案——可极大程度缓解当前面临的低效难题。
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