习语言1.62版本发布

最新推荐文章于 2025-10-22 22:09:53 发布
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The What, Why, and How of Context Length Extension Techniques in Large Language Models
c_cpp_csharp的专栏
03-02 886
大型语言模型（LLM）的出现代表了自然语言处理（NLP）的一个显著突破，有助于在文本理解和生成方面取得实质性进展。然而，在这些进步中，值得注意的是，LLM在上下文长度外推方面经常面临限制。理解和扩展LLM的上下文长度对于提高其在各种NLP应用程序中的性能至关重要。在这篇调查论文中，我们深入探讨了为什么它是必不可少的多方面问题，以及高级技术可能给NLP应用带来的潜在转变。我们研究了与延长上下文长度相关的固有挑战，并对研究人员使用的现有策略进行了有组织的概述。
VR技术类毕业论文文献有哪些？
weixin_42009785的博客
01-07 2487
本文是为大家整理的VR技术主题相关的10篇毕业论文文献，包括5篇期刊论文和5篇学位论文，为VR技术选题相关人员撰写毕业论文提供参考。1.[期刊论文]运动炫科技,智慧赢未来——VR技术在体育领域内的应用与展望期刊：《运动-休闲:大众体育》 | 2021 年第 006 期摘要：现阶段,由于VR技术中所存在的仿真性与模拟性,因此被广泛的运用于体育领域的各个方面。本文主要介绍了目前在体育领域中应用VR技...
汉语编程、中文编程、国产C语言-习语言4714(2016)版下载及教程
07-13 5522
很多特色，很方便实用， 效果如下图： 下载地址：http://xiyuyan.blog.163.com/blog/static/189282052201661163243424/
习语言-中文C语言 最新语法程序， 很易懂，你觉得呢？
08-29 3289
你能看懂下面程序代码吗？ 你能找出其与C语言不同的特点吗？
习语言1.66版发布， 欢迎下载
04-08 1403
<br />感谢 流星/aiq蝴蝶、 海天一线 在使用习语言1.65版本中发现的问题， 今天修正后发布1.66版本， 欢迎试用。<br />修订历史：<br />习语言1.66版  修订<br />1、微调运算符优先级 更符合思维习惯。<br />2、修正浮点初始化为负数时处理错误。<br />3、根据最新版本的更改更正视窗示例。<br />习语言1.65版  修订<br />1、继续完善浮点处理问题。<br />2、严格函数调用，不再允许未声明直接调用函数。<br />习语言1.62版  修订<br />
数理统计实验课程（R语言）
忙完你的，忙你的
10-22 1563
本文是一位大学生整理分享的统计学课程自学笔记。作者出于帮助他人的初衷，将大学期间精心整理的实验报告和R语言代码发布在网上。笔记涵盖了概率统计的重要知识点，包括经验分布函数、置信区间计算、假设检验等，并配有详细的R代码示例。这些凝结心血的笔记，承载着作者的学习热忱与专业精神。
《Python程序设计与算法基础教程（第二版）》江红 余青松 全部章节的课后习题，上机实践，课后答案，案例研究
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Zhangguohao666的博客
10-17 22万+
1. 这本书对Python的知识点的描述很详细，而且排版看的很舒服. 2. 几个例题：假装自己从零开始学，将一些有代表性、有意思的例题抽取出来. 3. 还有自己对一部分课后复习题，全部课后上机实践题的解题思路
TIOBE 4 月编程语言排行｜C++越来越流行了？
人邮异步社区
04-25 745
这个月TIOBE 编程语言排行榜 C++ 又回到了第三位，与 Python 交换位置。当然，这并不是因为 Python 在走下坡路：Python 几乎每个月都在创历史新高。只是 C++ 变得越来越流行了，2019 年 4 月的 C ++ 在 Tiobe 评级中的份额为 8.83％，比去年同期上升了 1.62 个百分点。对于这份报告你怎么看待C++。 不管哪种编程语言，只要你学得好，用得好，喜...
TFTP智能刷机工具1.62版本发布
TFTP智能刷机1.62是一款用于路由器等网络设备的固件升级工具。它利用了TFTP（Trivial File Transfer Protocol，简单文件传输协议）这一网络协议，来实现对网络设备的固件进行快速更新。在这个过程中，通过TFTP协议，...
CesiumJS 1.62 (发布时间 2019-10-01)
10-08
2019年10月1日发布的1.62版本，是Cesium的一个重要里程碑，它带来了多项改进和新功能，进一步提升了WebGIS和BIM领域的应用体验。 首先，CesiumJS的核心是基于WebGL技术，它允许在浏览器中直接渲染复杂的3D场景，...
Ibatis .Net 1.62版本发布：完整安装包下载
标题 "Ibatis dot net 1.62 full" 和描述 "Ibatis for .net 1.62 version Doc + Bin" 指出了文件内容涉及的是Ibatis for .NET的1.62版本，包含了文档（Doc）和二进制文件（Bin）。Ibatis 是一个数据持久层框架，最初...
HookAPI 1.62版本源码发布，支持Win32 API截获与替换
该开发包以源码形式发布，版本为1.62，表明其经历了长期的迭代优化，具备较高的稳定性和实用性，适用于逆向工程、软件调试、行为监控、安全防护、功能扩展等多种高级应用场景。 从标题和描述可以看出，该开发包的...
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
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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！
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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）
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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）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。
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