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我也要
COMLEX English Syntax Lexicon 可能是指COMLEX（Comprehensive Osteopathic Medical Licensing Examination，美国综合骨科医学执照考试）中英语部分的语法和词汇表。
获取方法：
方法1：注册LDC账号并加入组织获取数据，官网链接：LDC官网
方法2：关注公众号，回复COMLEX English Syntax LexiconLDC语料小助手
https://mp.weixin.qq.com/s/8GgZFh9XAr7FYwivQ_ajRg
ST-LLM+ 交通拥堵预警：把路网邻接矩阵塞进大语言模型
空间智能实验室 Vol.16：ST-LLM+ 交通拥堵预警：把路网邻接矩阵塞进大语言模型 大语言模型做交通预测，听起来像蹭概念，其实这条路线有明确的技术动机：交通流量的时序模式和人话里的时序模式长得一样，上下文、周期、趋
Python 数字类型
Python 中数字类型有4种，分别是整型int、浮点型float、复数型comlex、布尔型bool。本文为大家介绍整型、浮点型两种类型。
奈曼-皮尔逊准则
奈曼-皮尔逊准则 如果各个假设的先验概率P(Hi)(i=0,1)P(H_i)(i=0,1)P(Hi)(i=0,1)已知，并且每种判决的代价函数已知，这时，可以用贝叶斯准则进行判决。 如果进一步假设正确判决不付出的代价，而错误判决代价相同，即c00=c11=0,c01=c10=1c_{00}=c_{11}=0,c_{01}=c_{10}=1c00=c11=0,c01=c10=1,这时可以用最小平均错误概率准则进行判决。 在不知道先验概率P(Hi)(i=0,1)P(H_i)(i=0,1)P(Hi)(
c++学习笔记 -- comlex类下的赋值
参考代码：http://www.weixueyuan.net/view/6383.html 赋值操作符“=”可以用来将一个对象拷贝给另一个已经存在的对象。 如果我们重新定义了一种新的数据类型，比如说复数类，那么我们就需要重载一下赋值操作符，使之能够满足我们的赋值需求。 拷贝构造函数同样也会有此功能，拷贝构造函数可以将一个对象拷贝给另一个新建的对象。 如果我们
FMCW雷达基本原理(通俗易懂)篇2
FMCW雷达（Frequency Modulated Continuous Wave Radar）是一种使用频率调制连续波的雷达系统。它使用一个发射器发射一个连续波，但是这个连续波的频率会在一定的范围内不断变化。当这个连续波遇到一个目标物体并被反射回来时，接收器会检测到这个反射波的频率变化，并计算出目标物体的距离和速度等信息。FMCW雷达的原理可以理解为：1.发射器发射一个连续波，这个波的频率会从一个固定的起始频率开始，逐渐变化至一个固定的终止频率。
C#安装OpenCv及打开笔记本默认摄像头方法
C#安装OpenCv及打开笔记本默认摄像头方法
Python内置数据类型详解（1）数值类型：int、float、complex
2.1 数值类型：int、float、complex 在Python程序中，int、float和complex是三种十分重要的数值类型，分别代表整数、浮点数和复数。在本书前面第1章的内容中已经讲解了函数int()、float()和complex()的使用方法，在本节将进一步讲解与这三种数据类型相关的其他函数。 2.1.1 三种类型的关系 在Python程序中有三种数值类型，分别是整型(i...
【Flink】Flink提交任务到Yarn报错Unable to close file because the last blockBP enough number of replicas
当使用 HDFS 存储文件时，每个数据块会有多个副本分布在不同的节点上，以确保数据的可靠性和容错性。然而，由于某种原因，最后一个数据块 blk_1101776325_28036289 的副本数量不足，导致无法成功关闭文件。如果确定副本数量正确，并且问题仍然存在，可以尝试手动修复副本不足的情况。异常消息表明在关闭文件时出现问题，我的原因是hadoop上有个节点有问题，导致提交到那个节点的时候，无法传递包到相关的机器上。检查 HDFS 集群的状态，确保所有节点都正常工作，没有节点宕机或网络故障等问题。
C++complex复数类
复数是形如a+bi的数，复数由实部和虚部构成，在C++的模板库中由complex类，可以直接调用，包含在complex头文件中。
目前最强的价格行为技术分析AI！大A也能用！还免费！
有球友推荐了一个历史最强的价格行为技术分析AI工具，使用下来确实很惊艳，解决了 很多AI工具黑盒过程，难以回溯的问题，他的决策过程可解释，提供决策树、诊断结果、原始响应、调试信息和未来走势预期。用户能够看到模型为什么选择“做多、做空或不下单”。会检查置信度、入场条件、盈亏比、结构失效和冷却期。最大的优点不是“预测一定准确”，而是把主观的价格行为分析整理成了可重复、可解释、可校验、可持续跟踪的工程化流程。本文记录本项目在 Windows 上的实际部署与启动方法。
2025华为OD 面试手撕代码真题【字符串至多删除一个字符，是否能构成回文串】
2025华为OD 面试手撕代码真题【字符串至多删除一个字符，是否能构成回文串】
自然语言处理的技术演进与核心任务
从早期的规则与统计方法，到以神经网络为代表的深度学习方法，再到当前以大规模预训练语言模型为主导的范式，这一领域发生了深刻变化。早期的自然语言处理高度依赖人工编写的语言规则与词典，虽在受限场景可用，却难以覆盖语言的开放性与多样性。这种先通识后专精的范式，使自然语言处理从分散的小模型走向统一的能力底座，也催生了对话、写作、摘要等丰富应用。对话系统把理解与生成结合，在上下文中持续回应。这类能力极大提升了内容生产的效率，但也带来事实准确性与原创性的挑战，需要配合检索与人工审核，避免流畅却失实的表达误导读者。
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
总结1：大语言模型概述
AI是什么 → AI发展从1.0到2.0的演变 → 什么是大语言模型LLM → 市面上常见大模型介绍 → 大模型各行各业落地应用 → 大模型未来趋势与现存挑战、解决办法
jre9下载 jdk9
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VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
港大 RosettaSim 让语言模型学会长时交通仿真（ECCV 2026）
在验证集 2% 子集、骨干冻结及单个 epoch 的训练预算下，Qwen2.5-0.5B-Instruct 的综合分数达到 0.7620，优于 Llama-3.2-1B-Instruct 的 0.7594、TinyLlama 的 0.7397 和 GPT-2-Small 的 0.5425。SMART 和 CAT-K 的行为整体分数较高，而 RosettaSim 在持续补充新参与者的同时，取得了更好的交通流表现与综合分数。在常见的短时设置中，模拟器主要关注初始场景里的参与者，预测它们接下来如何运动。
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
11.04 大语言模型研究简报：OpenAI 工程 Agent 在 BenchCAD 2.0 上达到 0.875 分
大型语言模型的应用场景正在从代码编写延伸至真实的工程设计。2026 年 11 月 3 日，OpenAI 发表《Accelerating engineering for the physical world》，介绍 GPT-6 Astra 与 Codex 在机械设计、计算机辅助设计（CAD）、印刷电路板（PCB）设计、有限元分析（FEA）及制造工作流中的应用。
论文 | WebCopass：面向代码语言模型的多模态Web编码评估 | 多模态网页编码评估基准
WebCompass：面向代码语言模型的多模态Web编码评估多模态基准测试平台完整的 lifecycle：生成-编辑-修复用任务感知评估方法，需要强大的功能推理能力，还深入的视觉设计理解和更高的输出一致性。代码生成评估流程图：流程：模型上下文协议（MCP）对真实浏览器的控制。
新书预告 从《Transformer与大语言模型》到《LLM量化实战》
《Transformer 与大语言模型》完结，新系列《LLM 量化实战》启动。上一本解析“为什么”设计大模型，本册聚焦“怎么”让模型变小变快——从FP16到4-bit量化，详解GPTQ、AWQ、QLoRA、GGUF等技术，结合RTX 4090实测，手把手教你压缩模型、降低显存、部署推理。适合想在8GB~24GB显存设备上运行7B/70B模型的开发者与工程师。原理+实战双线并进，只写真实跑通的结果。
总结2：大语言模型入门
我用开一家AI小餐馆做整套比喻： 把大模型想象成一家餐馆，大语言模型就是餐馆本身；训练原理就是装修、培训后厨；使用技巧是顾客怎么点菜才能吃到合心意的菜；解决幻觉就是避免后厨瞎编菜品；Agent智能体是雇来的全能店长；模型生态就是选后厨是自研（开源）还是外包（闭源），以及调整后厨规模大小。下面按顺序梳理，每个专业术语配一句话解释+生活化例子。
来自Transformers的双向编码器表示(BERT)
BERT是一种基于Transformer编码器的双向预训练语言模型，通过自监督学习在大规模语料上进行掩蔽语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务预训练。其输入包含词元、片段和可学习位置嵌入，利用双向上下文表示词元。预训练后，可微调用于下游自然语言处理任务。实验表明，BERT能生成上下文敏感的词向量，有效捕捉语义信息。
TALLRec：一种有效且高效的调优框架，使大型语言模型与推荐保持一致
大型语言模型（LLM）在不同领域表现出了卓越的性能，从而促使研究人员探索其在推荐系统中的应用潜力。最初的尝试利用了 LLM 的卓越能力，例如通过上下文学习丰富的知识和强大的泛化能力，其中涉及将推荐任务表述为提示。然而，由于LLM的训练任务和推荐任务之间存在巨大差异，以及预训练期间的推荐数据不足，LLM在推荐任务中的表现仍然不够理想。为了弥补这一差距，我们考虑通过使用推荐数据调整 LLM 来构建大型推荐语言模型。为此，我们提出了一个高效且有效的调整框架，用于使 LLM 与建议保持一致，即 TALLRec。
编码器与解码器深度解析：BERT与GPT的本质区别（附Transformer架构对比）
## 学习目标 掌握Transformer架构中编码器（Encoder）与解码器（Decoder）的核心结构与作用 理解BERT（纯Encoder模型）与GPT（纯Decoder模型）的本质差异 学会根据任务场。全文依次讲解Transformer架构：编码器与解码器的母体、编码器的代表：BERT——理解之王等内容。
大语言模型与运筹规划双闭环共生（LLM-OR）：体系架构、理论机理与落地实践
通过构建前向形式化建模、反向 IIS 最小冲突诊断以及对偶敏感性商业洞察的闭环系统，企业能够将以往高度依赖运筹学专家人工干预的静态求解过程，转变为兼具高弹性、强鲁棒性与高解释性的自主智能决策体系。
作为人类代理的大语言模型及其角色分类！
角色分类核心比喻关键能力当前成熟度执行型手脚工具调用★★★★★ 已广泛商用规划型大脑任务分解与推理★★★☆☆ 快速发展中交互型心灵情感与记忆★★★★☆ 应用广泛学习型海绵持续适应★★☆☆☆ 理论为主协作型团队多智能体沟通★★☆☆☆ 前沿探索未来趋势：这些角色并非孤立存在。一个强大的“人类代理”往往是多种角色的融合体。例如，一个顶尖的个人助理Agent，它既需要执行你的命令（订机票），也需要规划你的行程（考虑天气、交通、会议时间），还需要学习。
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