差距

最新推荐文章于 2025-07-09 22:07:48 发布
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刚看到一个视频，看看德国人是怎么铺铁路的

http://www.tudou.com/programs/view/LL8VI8NxoXE/


从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距
herosunly的博客
05-29 27万+
本文主要介绍了从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. System Prompt 2.1 Claude3 2.2 Kimi 2.3 ChatGLM4
最新华为OD机试真题——(E卷,200分) - 最佳对手实力差距最小总和（python）
qq_62634009的博客
04-28 1037
在游戏中，队伍会根据实力相近的标准进行对战。如果匹配的队伍实力差距太大，那么双方的游戏体验可能会受到影响。给定 ( n ) 个队伍的实力值，需要对其进行两两实力的匹配，当两支队伍的实力差距在允许的最大差距 ( d ) 内时，则可以匹配。要求在匹配队伍最多的情况下，匹配出的各组实力差距的总和最小。
[创业之路-192]：《华为战略管理法-DSTE实战体系》-2-差距分析，战略规划/制定起点（业绩差距现状、机会差距现状、根本原因分析、创新性解决方案、战略目标的制定）
文火冰糖（王文兵）的博客
12-12 3034
等多个维度进行深入探讨。
【话题】感觉和身边其他人有差距怎么办？也许自我调整很重要
小5聊的博客
08-03 1614
每个人能力有限，水平高低不同，我们身在大环境里，虽然在同一个起跑线上，但是时间久了，你会发现，并越来越感觉到和身边其他人有了差距，慢慢的会有一定的落差感，怎么办呢！通过此篇文章我们来简单聊聊！
[创业之路-391]：企业战略管理-战略制定/设计-为什么战略管理的起点是差距分析，业绩差距就是不换业务赛道，改变自己的能力降低差距，机会差距地本质是创新改变赛道，在新业务新方法上寻找新机会。
文火冰糖（王文兵）的博客
05-30 1189
差距分析通过明确现状与目标的落差，为组织提供变革动力和方向，同时客观揭示组织在资源、能力及市场环境中的不足，为战略制定提供科学依据。差距分析需结合PESTEL分析（政治、经济、社会、技术、环境、法律）等工具，动态评估外部冲击（如政策收紧、技术变革）对目标的影响。正如华为、IBM等企业实践所示，差距分析是战略规划的起点，其核心价值在于将“模糊愿景”转化为“可执行路径”，最终提升组织的长期竞争力。例如，若市场拓展差距显著（如目标收入10亿元，当前6亿元），企业需优先投入营销预算和渠道建设资源。
GAP模型（差距模型）的核心及应用场景
我是赛博AI Lewis
03-19 2372
GAP模型的核心价值在于系统性识别差距并提供改进方向，其灵活性使其适用于服务质量、医疗、金融、深度学习等多领域。不同场景需结合具体参数和扩展模型（如ILD-GAP、5GAP）进行优化，以实现精准分析与决策。下面是一些实际应用场景。【GAP模型具体应用案例】GAP模型（差距模型）作为一种通用的分析工具，广泛应用于多个行业，帮助识别目标与现状之间的差距并制定改进策略。
国内数据库与 Oracle 的差距
hxsln11的博客
04-27 1067
通过开源协作（如 OpenGauss 生态）、硬件协同（如倚天芯片优化）和行业深耕（金融、政务），国产数据库有望在 5-10 年内缩小差距。提供透明数据加密（TDE）、细粒度审计（Fine-Grained Auditing）、权限分离（DV）等企业级安全功能。多数依赖主从复制（如 MySQL 衍生品）或分布式共识协议（如 Paxos/Raft），RPO/RTO 指标参差不齐。Data Guard（物理/逻辑同步）、RAC（实时集群）支持跨数据中心级容灾，RPO≈0，RTO<分钟级。
EXCEL图表直观表达业绩差距
BI瓶子的博客
07-09 882
直线的高度设置为0，直线的长度需要经过多次尝试后调整（同柱状图重叠度和excel放大倍数等多重因素有关），设置合适的直线宽度和颜色填充。
[创业之路-369]：企业战略管理案例分析-9-战略制定-差距分析的案例之华为
文火冰糖（王文兵）的博客
05-20 2001
在战略制定中，华为通过差距分析明确战略方向，以应对市场挑战和实现长期发展目标。华为在通信设备领域崛起过程中，始终将差距分析作为战略制定的核心环节。面对国际竞争对手（如朗讯、北电、阿尔卡特、摩托罗拉、思科等）的技术和市场优势，华为通过差距分析识别自身不足，并制定针对性战略。对比行业标杆实际业绩与目标未被满足的市场需求或新技术趋势行业标杆（如西门子、阿尔卡特、爱立信等）进行对标，学习其技术、管理、市场策略。运营商业务全面学习爱立信，消费者业务对标苹果，通过像素级学习和模仿快速提升能力。
[创业之路-369]：企业战略管理案例分析-8-战略制定-战略制定起点：差距分析
文火冰糖（王文兵）的博客
05-20 1082
差距分析是战略制定的“指南针”，通过系统化地对比现状与目标，帮助组织聚焦核心问题、明确资源投向。通过差距分析，组织能够将战略从“模糊愿景”转化为“可执行的路径”，最终实现长期竞争力提升。示例：某零售企业当前线上销售额占比10%，目标为3年内提升至30%，差距为20%。，揭示“当前在哪里”与“未来要去哪里”之间的落差，为战略目标设定提供依据。示例：客户维度目标为“客户保留率提升15%”，当前为10%，差距为5%。通过客户调研发现，当前产品满意度仅为60%，低于行业平均的75%。
中美技术差距分析报告2025（英）
03-14
中美技术差距分析报告2025（英）
科技竞争中美关键技术领域对比分析：2025年差距评估与战略决策支持系统设计
09-23
内容概要：本报告《中美技术差距分析2025：竞争格局与战略启示》系统评估了中美在12项关键技术领域的竞争态势，涵盖先进电池、人工智能、半导体、5G/6G、生物制药、量子技术、聚变能、商用无人机、先进制造、互联网...
精选资源
美国国家科学院（NAS）发布《数字孪生的基础研究差距和未来方向》报告.pdf
02-11
2023年12月15日，美国国家科学院（NAS）发布《数字孪生的基础研究差距和未来方向》报告，旨在向科研界、学术界、相关政府机构、数字孪生从业者以及相关行业人士介绍关于推进数字孪生的开放需求和需要克服的基础性...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
速度差距
08-28
从你运行的日志来看： ``` 单线程复制完成，耗时: 14130 ms 多线程复制完成，耗时: 56 ms ``` 速度差距非常显著：**单线程用了 14 秒多，而多线程仅用了 56 毫秒**。 --- ## ✅ 分析原因 ### 1. **单线程复制慢的原因** - 文件逐个复制，**串行执行**，等待时间长。 - 如果目录中包含大量文件或大文件，性能会显著下降。 - 每次复制一个文件都要调用 `InputStream` 和 `OutputStream`，开销大。 ### 2. **多线程复制快的原因** - 使用多个线程并发复制文件，**充分利用 CPU 和磁盘 IO 资源**。 - 特别是在复制大量文件时，多线程可以显著提升效率。 - 每个线程处理一个文件，互不阻塞。 --- ## ✅ 速度差距的可能影响因素 | 影响因素 | 说明 | |----------|------| | 文件数量 | 多线程优势在大量文件时更明显 | | 文件大小 | 大文件复制受 IO 限制，多线程帮助有限；小文件多时效果显著 | | 磁盘性能 | SSD 比 HDD 更适合并发操作 | | 线程数量 | 一般建议等于 CPU 核心数或略多 | | JVM 性能 | 多线程调度效率也受 JVM 和系统影响 | --- ## ✅ 示例数据对比（假设） | 情况 | 单线程耗时 | 多线程耗时 | 加速比 | |------|-------------|-------------|--------| | 100 个小文件 | 14s | 56ms | ~250x | | 10 个大文件（>1GB） | 20s | 18s | ~1.1x | | 1000 个中等文件 | 30s | 200ms | ~150x | --- ## ✅ 多线程优化建议 1. **线程池控制线程数量**（避免资源耗尽） ```java ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2); ``` 2. **限制最大并发数**（适用于资源紧张环境） 3. **加入文件大小判断**（避免大文件被并发复制造成内存压力） 4. **使用 NIO（如 `Files.copy`）** 提升 IO 性能 --- ## ✅ 总结 ✅ 多线程复制在处理大量小文件时速度远快于单线程。 ❗但对大文件复制效果有限，需根据实际场景选择复制策略。 ---
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