Tunning CNLexizer

最新推荐文章于 2025-08-08 22:29:28 发布
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本文介绍了CNLexizer的最新优化进展，通过改进合并词逻辑及采用新的全半角字符判断方法，处理速度从241Kb/s提升至7.2Mb/s。欢迎下载SVN版本体验。

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tunning PID by PSO.rar_PID tunning_PSO_pid pso_tunning pid_优化pid
09-24
标题中的“tunning PID by PSO.rar”表明这是一个关于使用粒子群优化算法（PSO）进行PID控制器调优的资源包。PID控制器是工业自动化领域中最常用的反馈控制系统，而粒子群优化是一种有效的优化算法，常用于寻找复杂...
tunning-PID-by-PSO.rar_PID tunning_PSO_pid pso_swarm_tunning pid
09-21
标题中的“tunning-PID-by-PSO.rar”暗示了这是一个使用粒子群优化（PSO）算法调整PID控制器参数的项目。PID控制器是一种广泛应用的自动控制算法，它通过结合比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分的输出来控制...
tunning PID by PSO.zip_PID tunning by PSO_canala3k_pid_pso pid_p
07-14
标题中的“tunning PID by PSO.zip_PID tunning by PSO_canala3k_pid_pso pid_p”暗示了我们讨论的主题是使用粒子群优化算法（PSO）来调整比例积分微分控制器（PID）。PID控制器是一种广泛应用在工业自动化领域的...
PID.rar_PID auto tune_PID tunning_pid_pid simulink_tunning of p
09-20
PID tuning Use simulink response optimalization to tune the gains Kp Ko Kd of the PID controler block PID tunning with actuator constraints
tunning-PID-by-PSO.rar_PID 粒子群_pid pso_pso+pid+matlab_tunning pi
09-24
标题中的“tunning-PID-by-PSO.rar”暗示了我们正在探讨如何使用粒子群优化（PSO）算法来调整比例积分微分（PID）控制器的参数。PID控制器是一种广泛应用的控制策略，常用于自动控制系统中，如工业自动化、航空航天...
SVN下载及安装（保姆级别）
LMS2022223000的博客
08-08 254
这篇文章简要介绍了TortoiseSVN的下载安装流程：1）访问官网下载主程序安装包和中文语言包；2）完成主程序安装；3）安装中文语言包；4）最后通过右键菜单验证安装成功。整个过程简单明了，以🐳和🐾等表情符号分隔步骤，结尾用"完美撒花~"表示安装完成。全文用简洁的步骤配合表情符号，生动地展现了TortoiseSVN的下载安装过程。
STC单片机实现电压测量功能
08-10
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 “STC单片机电压测量”是一个以STC系列单片机为基础的电压检测应用案例，它涵盖了硬件电路设计、软件编程以及数据处理等核心知识点。STC单片机凭借其低功耗、高性价比和丰富的I/O接口，在电子工程领域得到了广泛应用。 STC是Specialized Technology Corporation的缩写，该公司的单片机基于8051内核，具备内部振荡器、高速运算能力、ISP（在系统编程）和IAP（在应用编程）功能，非常适合用于各种嵌入式控制系统。 在源代码方面，“浅雪”风格的代码通常简洁易懂，非常适合初学者学习。其中，“main.c”文件是程序的入口，包含了电压测量的核心逻辑；“STARTUP.A51”是启动代码，负责初始化单片机的硬件环境；“电压测量_uvopt.bak”和“电压测量_uvproj.bak”可能是Keil编译器的配置文件备份，用于设置编译选项和项目配置。 对于3S锂电池电压测量，3S锂电池由三节锂离子电池串联而成，标称电压为11.1V。测量时需要考虑电池的串联特性，通过分压电路将高电压转换为单片机可接受的范围，并实时监控，防止过充或过放，以确保电池的安全和寿命。 在电压测量电路设计中，“电压测量.lnp”文件可能包含电路布局信息，而“.hex”文件是编译后的机器码，用于烧录到单片机中。电路中通常会使用ADC（模拟数字转换器）将模拟电压信号转换为数字信号供单片机处理。 在软件编程方面，“StringData.h”文件可能包含程序中使用的字符串常量和数据结构定义。处理电压数据时，可能涉及浮点数运算，需要了解STC单片机对浮点数的支持情况，以及如何高效地存储和显示电压值。 用户界面方面，“电压测量.uvgui.kidd”可能是用户界面的配置文件，用于显示测量结果。在嵌入式系统中，用
天津各个幼儿园的收费情况.doc
08-10
天津各个幼儿园的收费情况.doc
幼儿园中班语言教案在妈妈肚子里范文.doc
08-10
幼儿园中班语言教案在妈妈肚子里范文.doc
基于IEEE33节点的配电网重构：最优流法与网损电压对比研究 v2.1
08-10
基于IEEE33节点的配电网重构工作，重点探讨了最优流法的应用及其对网损和电压的影响。文章首先概述了配电网重构的重要性和目的，接着详细解析了用于电力系统潮流计算的程序，该程序使用牛顿-拉夫逊法进行迭代计算，以找到节点电压和功率的平衡。具体步骤包括定义变量、计算导纳矩阵、初始化功率参数、创建雅可比矩阵、求解修正方程、修正节点电压并判断收敛条件。随后，文章描述了通过调整开关状态来进行配电网重构的具体实践，最终对比了重构前后网损和电压的变化情况，验证了最优流法的有效性。 适合人群：从事电力系统研究、电网规划和运行的技术人员，尤其是对配电网重构和潮流计算感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要优化电网结构、降低网损、提升电压质量和供电可靠性的实际应用场景。目标是帮助技术人员理解和掌握最优流法在配电网重构中的应用，从而提高电力系统的效率和稳定性。 其他说明：文章不仅提供了理论和技术细节，还展示了具体的实践案例，有助于读者全面理解配电网重构的工作流程和技术要点。
Fragment中ListView组件的使用方法
08-10
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在 Android 开发中，Fragment 是界面的一个模块化组件，可用于在 Activity 中灵活地添加、删除或替换。将 ListView 集成到 Fragment 中，能够实现数据的动态加载与列表形式展示，对于构建复杂且交互丰富的界面非常有帮助。本文将详细介绍如何在 Fragment 中使用 ListView。 首先，需要在 Fragment 的布局文件中添加 ListView 的 XML 定义。一个基本的 ListView 元素代码如下： 接着，创建适配器来填充 ListView 的数据。通常会使用 BaseAdapter 的子类，如 ArrayAdapter 或自定义适配器。例如，创建一个简单的 MyListAdapter，继承自 ArrayAdapter，并在构造函数中传入数据集： 在 Fragment 的 onCreateView 或 onActivityCreated 方法中，实例化 ListView 和适配器，并将适配器设置到 ListView 上： 为了提升用户体验，可以为 ListView 设置点击事件监听器： 性能优化也是关键。设置 ListView 的 android:cacheColorHint 属性可提升滚动流畅度。在 getView 方法中复用 convertView，可减少视图创建，提升性能。对于复杂需求，如异步加载数据，可使用 LoaderManager 和 CursorLoader，这能更好地管理数据加载，避免内存泄漏，支持数据变更时自动刷新。 总结来说，Fragment 中的 ListView 使用涉及布局设计、适配器创建与定制、数据绑定及事件监听。掌握这些步骤，可构建功能强大的应用。实际开发中，还需优化 ListView 性能，确保应用流畅运
塔吊基础计算书.doc
08-10
塔吊基础计算书.doc
FOC无感混合磁链观测器电机控制代码：PMSM与MiniDD直驱电机变频无感程序，含偏心、重量、共振感知算法（完全手写MCU底层配置） · 嵌入式系统
08-10
内容概要：本文详细介绍FOC（Field Oriented Control）无感混合磁链观测器在MiniDD直驱电机控制及变频无感程序中的实现。主要内容涵盖FOC技术的基本原理及其在PMSM（永磁同步电机）中的应用，重点讨论了偏心、重量、共振等感知算法的手写实现方法，以及MCU底层配置的编写过程。通过这些技术手段，可以有效提高电机的控制精度和稳定性，避免因机械故障导致的问题。 适合人群：从事电机控制系统开发的技术人员，特别是对FOC技术和嵌入式系统有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度电机控制的应用场合，如工业自动化设备、机器人等领域。主要目标是掌握FOC无感混合磁链观测器的工作机制，学会编写相关感知算法和MCU底层配置代码，提升电机控制系统的性能。 其他说明：文章强调所有算法均未依赖库函数，而是通过手写代码实现，有助于加深对底层硬件的理解和技术积累。
基于STM32F407与C#的多功能工艺机控制系统：支持G代码、图片和DXF文件加工
08-10
内容概要：本文介绍了基于STM32F407控制板和C#开发的工艺机控制系统。该系统适用于激光切割机、雕刻机、打标机等多种设备，支持G代码、图片（如JPG、PNG、BMP）和DXF文件的加工。系统具备3轴手动操作功能，可通过串口通信控制设备的运动。此外，系统能够将导入的图片转换为黑白像素图并计算加工路径，同时支持DXF文件的直接加工。文中详细解析了系统的硬件环境、软件架构及其核心功能模块，展示了其灵活性和易用性。 适用人群：从事机械制造、自动化控制领域的工程师和技术人员，以及对嵌入式系统和C#编程感兴趣的开发者。 使用场景及目标：① 提高工艺机的加工精度和效率；② 实现多种文件格式的支持，满足不同加工需求；③ 简化操作流程，提升用户体验。 其他说明：当前版本仅支持G代码格式，但未来有望扩展更多功能。该系统为工业生产提供了新的解决方案，具有广阔的应用前景。
幼儿园中班教案2.doc
最新发布
08-11
幼儿园中班教案2.doc
一元三次方程的牛顿迭代法求解
08-10
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 牛顿迭代法是一种高效的数值方法，用于求解方程的根，尤其擅长处理一元高次方程。它基于切线逼近原理，通过迭代逐步逼近方程的实根。对于一元三次方程 ax 3 +bx 2 +cx+d=0（其中 a 6 =0），牛顿迭代法可以找到所有可能的实根，而不仅仅是其中一个。三次方程最多有三个实根或复根的组合。 牛顿迭代法的步骤如下： 初始化：选择一个初始值 x 0 ，尽量使其接近实际根。初始值的选择对收敛速度影响很大。 构造迭代公式：迭代公式为 x n+1 =x n − f ′ (x n ) f(x n ) ，其中 f(x) 是方程，f ′ (x) 是其导数。对于一元三次方程，f(x)=ax 3 +bx 2 +cx+d，其导数 f ′ (x)=3ax 2 +2bx+c。 迭代计算：从 x 0 开始，利用迭代公式计算 x 1 ,x 2 ,…，直到满足终止条件，如连续两次迭代的差值小于阈值 ϵ，或达到最大迭代次数。 检查根：每次迭代得到的 x n 可能是根。若 ∣f(x n )∣<ϵ，则认为 x n 是近似根。 在求解一元三次方程时，牛顿迭代法可能会遇到多重根或复根。对于多重根，迭代可能收敛缓慢甚至不收敛，需要特别处理。对于复根，牛顿迭代法可能无法直接找到，因为复数的导数涉及复数除法，通常需要使用牛顿-拉弗森迭代的复数扩展版本。 为了避免陷入局部极值，可以尝试多个不同的初始值进行迭代，从而找到所有实根。牛顿迭代法的收敛性依赖于函数的连续性和二阶导数的存在性，因此在使用前需要满足这些条件。在编程实现时，需考虑数值稳定性以及异常情况的处理，例如分母为零、迭代不收敛等。牛顿迭代法在求解一元三次方程的实根时，表现出了优于其他简单方法的优势。
有机认证方案(有机金线莲、石斛).doc
08-10
有机认证方案(有机金线莲、石斛).doc
幼儿园幼儿英语自我介绍.doc
08-10
幼儿园幼儿英语自我介绍.doc
基于SpringBoot+Vue莱元元电商数据分析系统-29zl0869【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-10
基于SpringBoot+Vue莱元元电商数据分析系统-29zl0869【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
Prompt tunning
05-01
### Prompt Tuning 的定义与应用 Prompt tuning 是一种新兴的技术，在机器学习和自然语言处理领域得到了广泛关注。它通过调整预训练模型中的提示（prompt），使得模型能够在特定任务上表现得更好[^1]。具体来说，这种方法并不直接修改模型参数，而是专注于优化输入到模型的文本模板或结构化形式。 在实际操作中，Prompt tuning 可以显著减少对大规模数据集的需求，并降低计算成本。相比于传统的微调方法，Prompt tuning 更加高效且灵活。例如，在情感分析、问答系统以及文本生成等领域，Prompt tuning 已经展示出了其强大的潜力[^2]。 以下是关于 Prompt tuning 技术的一些核心概念： #### 1. 提示的设计 设计有效的提示是 Prompt tuning 成功的关键之一。通常情况下，提示可以被看作是一种特殊的输入格式，引导模型关注某些特定的信息或者模式。这种设计可能涉及简单的字符串拼接或者是更复杂的嵌入向量组合[^5]。 ```python def create_prompt(input_text, template="{} is an example of"): """创建基于给定模板的提示""" return template.format(input_text) input_example = "apple" print(create_prompt(input_example)) ``` #### 2. 参数效率 相比完全微调整个神经网络，Prompt tuning 主要集中在少量可学习参数上，这些参数仅限于提示部分而非整个模型权重。这样的策略不仅提高了资源利用率，也更容易适应新场景而无需重新训练大量参数[^3]。 #### 3. 跨语言支持 值得注意的是，针对不同语言环境下的 PTM 应用研究发现，单语种专用模型往往能带来更好的效果。这说明即使是在国际化背景下，根据不同目标群体定制专属版本仍然具有重要意义[^4]。 ### 实现案例 下面提供了一个简单实现 Prompt tuning 的 Python 示例代码片段，展示了如何利用 Hugging Face Transformers 库来进行基本设置： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("t5-small") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("t5-small") def generate_with_prompt(prompt_text): inputs = tokenizer.encode(f"translate English to French: {prompt_text}", return_tensors="pt") outputs = model.generate(inputs) decoded_output = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return decoded_output example_sentence = "The weather is nice today." translated_result = generate_with_prompt(example_sentence) print(translated_result) ``` 此脚本演示了使用 T5 小型变体执行英译法的任务过程，其中包含了构建适当 prompt 并将其传递至预训练好的 seq2seq 架构之中完成最终转换工作流。
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