IPv4网络地址分类 B类网络总数：首字节数量 × 第二字节数量 × 第三字节数量=32 × 256 × 256 =单网络IP数×总网络数=126 × 16777216=2113929216（单网络IP数×总网络数=2097152 × 256 = 536870912（单网络IP数×总网络数=65536 × 16384=1073741824（B类网络总数：首字节数量 × 第二字节数量=64 × 256 =例如C类：28−2=256−2=25428−2=256−2=254。国家骨干网、超大型企业。广播地址（主机位全1）

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机器学习基础 线性回归与 Softmax 回归 1.最小二乘法1.1 数据集定义1.2 最小二乘的矩阵推导1.3 最小二乘的几何解释1.4 概率视角下的最小二乘估计2.正则化2.1 L1 范数与 L2 范数2.2 正则化的作用2.3 Lasso 回归的求解2.3.1 L-Lipschitz 条件2.3.2 L-Lipschitz 条件的证明2.4 近端梯度下降2.4.1 近端梯度下降的定义2.4.2 迭代方法2.4.3 Descent Lemma 的证明2.4.4 求解 Lasso2.4.5 具体求解例子3.最大后验估计4.自动求导4.

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融合聚类与分类的退役锂电智能分选技术：助力新能源汽车产业可持续发展 本研究通过融合先进信号处理技术与机器学习算法，为退役动力电池的高效分选提供了创新解决方案。这不仅是新能源汽车产业链绿色闭环的关键环节，更是实现"双碳"战略目标的微观实践。期待与业界同仁共同推动电池回收技术的持续进步！

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利用云雾自动化在智能无人水面航行器中实现自主碰撞检测和分类 最近的 Cloud-Fog Automation 范例提供了一个分布式、智能且可扩展的计算框架，可在 ICPS 中实现实时决策、自适应控制和弹性自动化，尤其是在复杂、延迟敏感或资源受限的环境中.虽然在 ICPS 中被广泛采用，但大多数基于 USV 的 ICPS 架构目前并未利用以网络为中心的架构。为了最大限度地减少外部干扰，我们的实验在 8m×4m×2m 的封闭水池中进行，以提供受控的水面，在多次试验中具有可预测的冲击动力学，并在环境条件中保持一致以实现可重复性。例如，H. Cheng 等人。

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理论加案例，一文读懂数据分析中的分类建模 举个例子，在地震预测时，我们希望尽可能预测到所有的地震，哪怕这些预测到的地震中只有少数真正发生了，这个时候我们就可以牺牲精确率。交叉验证核心思想是：将数据集分成若干份，轮流使用其中一份作为验证集，其余的作为训练集，最后对模型进行多次的训练和评估，以检验模型的泛化能力。基于这个模型，你输入一种新的配方，让模型判断配方组成的新材料的耐弯折性是否达标，省去做实验测试的过程。如果你不做数据建模，而是随机猜测的，也就是分类正确的概率是50%，那么生成的ROC曲线就是从(0,0)到(1,1)的一条直线。

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Spring Cloud Ribbon核心负载均衡算法详解 Ribbon是Spring Cloud的核心客户端负载均衡组件，提供多种智能算法动态分配请求。主要算法包括：轮询（均摊压力）、随机（无状态分发）、加权响应时间（性能优化）、可用性过滤（故障隔离）、最少连接数（负载均衡）以及区域感知（跨区域容灾）。不同场景可匹配最佳算法：服务器性能均衡用轮询/随机，性能差异大用加权响应时间，网络不稳定用可用性过滤等。Ribbon支持自定义策略和实时状态感知，通过智能流量分配和故障隔离保障微服务的高可用与高性能。默认采用轮询策略，开发者可根据业务需求灵活选用或扩展算法。

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[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | AI 与敏捷开发的破局之路：从挫败到成功的工作坊纪实 XP2025 举办的“AI 与敏捷软件开发：从挫败到成功”工作坊汇聚了研究人员和行业从业者，旨在解决将人工智能集成到敏捷软件开发中的实际挑战与机遇。参与者通过互动环节识别出工具、治理、数据质量和关键技能差距等整合难题，经系统分析后协作制定了研究路线图，明确了包括即时解决方案和长期目标在内的可行动方向，形成了旨在促进产学研共同努力实现从识别挫败到成功实施的结构化议程。

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常见的强化学习算法分类及其特点 强化学习算法分类与应用摘要 强化学习通过智能体与环境的交互最大化累积奖励，主要分为四类算法：1)基于值函数的Q-Learning和DQN，通过估计状态价值指导决策；2)基于策略的Policy Gradient和PPO，直接优化策略函数；3)基于模型的算法学习环境动态；4)Actor-Critic类如A3C和SAC，结合值函数和策略方法。这些算法在机器人控制、游戏AI等领域有广泛应用，各具特点，可根据任务需求选择合适的算法。强化学习的发展为人工智能领域带来了新的突破可能性。

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MiniMax-M1混合MoE大语言模型(本地运行和私有化搭建) MiniMax-M1是一个开放权重的大规模混合注意力推理模型。MiniMax-M1 采用了混合专家（MoE）架构，并结合了闪电注意力机制。

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Introduction to Software Engineering（TE） 方法模型活动顺序是否固定是否强调建模特点说明瀑布模型✅ 固定顺序✅ 严格建模适合需求稳定、流程清晰的项目统一过程（RUP）✅ 分阶段进行✅ 全建模面向对象项目的标准流程，强调文档与模型敏捷开发❌ 不固定，可回退⭕ 建模灵活强调快速交付，建模最小化原型法❌ 反复迭代验证⭕ 部分建模快速做出初版原型，边试边改分析建模是软件开发中需求分析阶段的重要组成部分，其核心目的是：把模糊的用户需求，结构化、形式化地表达出来，为后续设计和实现做好准备。至少一个输入数据流。

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Ribbon负载均衡的具体实现原理 在 Spring Cloud 中，`LoadBalancerClient`（如 `SpringCloudLoadBalancerClient`）拦截 HTTP 请求（如 RestTemplate` 或 或 `Feign`），调用 `ILoadBalancer` 选择实例。- 核心负载均衡器，协调 `ServerList`、`IRule` 和 `IPing`。- `IRule` 的 `choose` 方法接收实例列表，返回选中的实例。

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(LeetCode 面试经典 150 题) 151. 反转字符串中的单词（栈+字符串） 【代码】(LeetCode 每日一题) 151. 反转字符串中的单词（栈+字符串）

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基于目标驱动的分布式敏捷开发

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Github 2025-06-28 Rust开源项目日报 Top10 根据Github Trendings的统计，今日(2025-06-28统计)共有10个项目上榜。

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EEG分类 - Theta 频带 power *Theta波（4-8 Hz）**在EEG信号中代表着大脑的放松、注意力集中以及记忆等认知过程。Theta波功率通常通过功率谱密度（PSD）估算，常见方法包括Welch方法和小波变换。在临床、认知研究以及情绪分析中，theta波功率是一个重要的指标，能够提供关于个体生理和心理状态的有价值信息。

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