想过几天买的二本书

本文推荐了由JavaEyeRobbin推荐的两本书籍:《Agile Java》中文版及《深入浅出MySQL:数据库开发、优化与管理维护》。前者适合希望深入了解Java敏捷开发的读者,后者则为MySQL数据库的学习提供了全面而深入的内容。
javaeye robbin推荐的书一定不错

Aglie java中文版
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深入学一下mysql

深入浅出MYSQL数据库开发,优化与管理维护

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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。
以下是一些适合本专业的AIGC毕业设计选题: ### 计算机科学与技术专业 - **AIGC智能写作辅助系统**:开发一个基于AIGC技术的写作辅助工具,能够根据用户输入的主题和要求,生成文章大纲、段落内容,甚至进行语法和风格检查。可以集成多种语言模型,支持不同类型的写作,如新闻稿、学术论文、故事等。 ```python # 简单示例:使用伪代码模拟调用AIGC生成文章段落 def generate_paragraph(topic, style): # 这里应该是调用实际的AIGC API # 模拟返回生成的段落 return f"这是关于 {topic} 的一段 {style} 风格的内容。" topic = "人工智能在教育中的应用" style = "学术" paragraph = generate_paragraph(topic, style) print(paragraph) ``` - **AIGC图像生成与编辑平台**:构建一个图像生成与编辑平台,利用AIGC算法,用户可以通过输入文本描述生成相应的图像,还能对生成的图像进行编辑、修改,如调整颜色、添加元素等。可以结合深度学习模型,如Stable Diffusion等。 ```python # 简单示例:使用伪代码模拟图像生成 def generate_image(text_description): # 这里应该是调用实际的图像生成API # 模拟返回生成的图像路径 return f"generated_images/{text_description.replace(' ', '_')}.png" text = "美丽的海边风景" image_path = generate_image(text) print(f"生成的图像路径: {image_path}") ``` ### 软件工程专业 - **AIGC代码生成与优化工具**:设计一个代码生成与优化工具,借助AIGC技术,根据用户输入的功能需求生成代码框架,并对已有代码进行优化,提高代码的性能和可读性。可以支持多种编程语言,如Python、Java等。 ```python # 简单示例:使用伪代码模拟代码生成 def generate_code(function_description, language): # 这里应该是调用实际的代码生成API # 模拟返回生成的代码 if language == "python": return f"# 这是根据 {function_description} 生成的Python代码\nprint('Hello, World!')" elif language == "java": return f"// 这是根据 {function_description} 生成的Java代码\npublic class Main {{ public static void main(String[] args) {{ System.out.println(\"Hello, World!\"); }} }}" description = "打印欢迎信息" language = "python" code = generate_code(description, language) print(code) ``` - **AIGC智能客服系统**:开发一个基于AIGC的智能客服系统,能够自动回答用户的问题,提供解决方案。系统可以学习用户的历史问题和答案,不断优化回答的准确性和效率。可以集成到网站或移动应用中。 ```python # 简单示例:使用伪代码模拟智能客服回答问题 def answer_question(question): # 这里应该是调用实际的AIGC问答模型 # 模拟返回回答 return f"关于 {question} 的回答是:这是一个通用的回答。" user_question = "如何使用这个系统?" answer = answer_question(user_question) print(answer) ``` ### 数据科学与大数据技术专业 - **AIGC数据预处理与分析助手**:创建一个数据预处理与分析助手,利用AIGC技术自动完成数据清洗、特征工程和数据分析任务。可以根据数据的特点和用户的需求,生成合适的分析报告和可视化图表。 ```python import pandas as pd # 简单示例:使用伪代码模拟数据预处理 def preprocess_data(data): # 这里应该是调用实际的AIGC算法进行数据预处理 # 模拟返回处理后的数据 data = data.dropna() return data data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, None, 4], 'col2': [5, None, 7, 8]}) processed_data = preprocess_data(data) print(processed_data) ``` - **AIGC推荐系统优化**:研究如何利用AIGC技术优化推荐系统,提高推荐的准确性和个性化程度。可以结合用户的历史行为数据和AIGC生成的内容,为用户提供更精准的推荐。 ```python # 简单示例:使用伪代码模拟推荐系统 def recommend_items(user_id, item_list): # 这里应该是调用实际的AIGC推荐算法 # 模拟返回推荐的物品列表 return item_list[:3] user = 1 items = ["item1", "item2", "item3", "item4", "item5"] recommended = recommend_items(user, items) print(f"为用户 {user} 推荐的物品: {recommended}") ```
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