最近比较健忘。。

Struts2框架使用指南

最近怎么呢,很多问题都出错。

好久不用struts2了。连它最基本的访问方式都弄错了。

 

http://localhost:8080/ITS/parking/parking!find.action 或者http://localhost:8080/ITS/parking/parking!find

 

而不是http://localhost:8080/ITS/parking/parking.action!find.action。。

 

还有下来列表 :

<s:select list="deptInfoList" id="DEPTID" name="formInfo.dEPT_ID" listKey="FID" listValue="dEP_NAME"  headerKey="-1" headerValue="--请选择" ></s:select>

里面的参数,下次不能又忘记了。key和value熟悉 和html的<select>标签中的熟悉还不太一样。

 

多选框

<s:radio name="formInfo.STATUS" id="STATUS" list="#{'未注册':'未注册','已注册':'已注册'}"></s:radio>

 

这周工作没效率,今天是星期4了。代码总是犯不该犯的错误。注意力啊。。

 

还有发现电脑也挺慢的,受不了了。昨晚做了一个噩梦。这日子过的,哎~

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
### 关于DeepSeek模型健忘问题的解决方案 DeepSeek系列模型虽然以其高性能和强大的功能著称,但在实际应用中可能会遇到所谓的“健忘”问题。这种现象通常表现为模型无法有效记住长期依赖的信息或者在对话过程中丢失上下文信息。以下是针对这一问题的具体分析与可能的解决方案: #### 1. **增加上下文窗口大小** DeepSeek模型本身支持超大上下文窗口(最高可达128K),这使得其能够更好地处理长文档或长时间序列的数据[^2]。如果发现模型存在健忘问题,可以尝试调整输入数据的方式,确保关键历史信息被纳入当前上下文中。通过合理设计提示词结构,将重要的背景信息显式提供给模型,从而减少遗忘的可能性。 #### 2. **优化记忆机制** 对于特定应用场景下的持续交互需求,比如客服聊天机器人或虚拟助手等场景,可以通过外部数据库来增强模型的记忆能力。具体做法是记录用户的过往查询及其对应的响应结果,在每次新请求到来时检索相关联的历史条目并附加至当前输入中。这种方法不仅有助于维持连贯性还能改善用户体验[^3]。 #### 3. **微调模型参数** 当标准版本的DeepSeek模型难以满足特殊业务需求时,考虑对其进行定制化训练成为必要选项之一。通过对自有领域内的大量样本数据进行再学习过程,可以使模型更加专注于特定类型的问答任务,并且更有效地捕捉到其中蕴含的知识点以及它们之间的关联关系[^1]。 ```python from deepseek import DeepSeekModel def fine_tune_model(training_data_path, output_dir): model = DeepSeekModel() # 加载预处理后的训练集 train_dataset = load_dataset_from_file(training_data_path) # 设置训练参数 training_args = { 'learning_rate': 5e-5, 'num_train_epochs': 3, 'per_device_train_batch_size': 8, ... } trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset) trainer.train() # 保存微调后的模型权重文件 model.save_pretrained(output_dir) ``` 以上代码片段展示了如何基于`deepseek`库实现对原始模型架构实施进一步改进的过程。注意这里仅作为一个示例框架给出,实际操作前需根据具体情况调整各项配置项数值。 #### 4. **采用混合策略融合多种技术手段** 除了单纯依靠单一方法外,还可以探索综合运用不同技术和理论构建更为完善的体系结构。例如结合行为树算法与强化学习原理打造智能化程度更高的NPC角色控制系统;亦或是引入注意力机制加强全局特征提取等方面的工作均值得深入研究探讨[^3]。 --- ### 结论 综上所述,面对DeepSeek模型可能出现的健忘情况,我们有多个角度出发寻找对策:从基础层面扩展可用资源容量直至高级别的重新定义整个计算流程逻辑链路等等不一而足。最终选取哪种方式取决于项目目标定位、预算限制以及其他约束条件等因素共同决定。
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