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最新推荐文章于 2024-07-27 23:00:00 发布
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推荐10个堪称神器的 Java 学习网站
沉默王二
10-28 14万+
Java学习网站，有了这些，成为大牛不在话下
代码学习常用网站
Y3121的博客
07-18 2414
功能：和w3school类似，包含计算机编程和网络开发的在线学习平台，提供HTML、CSS、Javascript、PHP、C++、Python等各种基础编程的教程。功能：中国国内最大的IT社区和服务平台，内有各种编程语言和技术的文章、教程、代码示例、博客、在线编程工具等，以及问答、论坛、招聘、会议等服务。功能：提供各类编程语言的在线教程和说明手册，包括HTML、CSS、JavaScript、PHP、SQL、Python等的基础内容和扩展。功能：和优快云类似，主要提供编程和服务器端的文章、博客等内容。
如何学习大数据
热门推荐
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
08-12 6万+
大数据依然是当下热门的技术之一，就犹如之前的移动开发刚开始火的时候一样，之前写了一系列的大数据开发所需的组件安装，但还从来没想过要怎么学习大数据，正好趁这次机会写一写。大数据技术是当前互联网和信息化领域的热门技术之一，随着数据量急剧增长和结构复杂化，对大数据技术的需求也越来越大。如果想要从事相关领域的工作，学习大数据技术就是必不可少的一步。本文将为大家介绍学习大数据技术的基本途径和方法，希望能够帮助大家更好地入门和掌握大数据技术。
java学习网站推荐
雨季的博客
08-23 5921
6.网站推荐： （1）传智播客官网，有一些视频教程：http://www.itcast.cn/ （2）动力节点官网，提供了详细的体系学习路线和一些学习视频：http://www.bjpowernode.com/ （3）尚学堂官网,提供了详细的体系学习路线和一些学习视频：https://www.bjsxt.com/ （4）达内完整学习视频：https://pan.baidu.com/s/1cvMU...
日常学习网站
折翼孤雁
03-26 2万+
机器视觉/图像处理类网站 1)halcon学习网Halcon学习网 2)51halcon: Halcon视觉之家-51Halcon专注于机器视觉技术 3)重码网：重码网-halcon-merlic-visionpro-python-java-vc-c#-wpf-vb-delphi-PowerBuilder-Matlab-android-ios-windows phone-微信-php-jsp-perl-asp-asp.net-ruby-go-opencv-labview-Matrox Mil-Sh..
AI大模型学习必备十大网站
码上飞扬的博客
07-27 3478
学习AI大模型不仅需要理论知识的积累，还需要通过实践来加深理解。上述十大网站提供了丰富的学习资源和社区支持，能够帮助你在AI大模型的学习之路上走得更远。希望你能充分利用这些资源，提升自己的技能，推动人工智能领域的发展。
FPGA学习经典网站推荐
baidu_37973494的博客
09-30 1万+
1 FPGA官网 毫无疑问，FPGA的两大主力厂商的主页不容错过，所有资料都原滋原味， http://www.altera.com.cn/ http://www.xilinx.com/，这个也可以由中文的，http://china.xilinx.com/ 比如，altera的Recommended HDL Coding Styles可在官网下http://www.altera.com.cn...
十大网站助力人工智能学习之路
码上飞扬的博客
07-12 4257
这十个网站是学习AI技术的宝贵资源，无论你是初学者还是有经验的研究人员，都能在这里找到适合自己的内容。祝你在AI学习之路上不断进步，取得卓越成就！
让人获益匪浅的学习网站
SunnyRivers
10-14 9947
让人获益匪浅的网站
图欧学习资源导航网站介绍
DynamoTUO的博客
07-25 1万+
图欧学习资源导航是一个专为终身学习者设计的导航网站，提供了丰富的云盘资源和各种实用的在线工具。这个平台的主要目的是让用户能更方便地找到各种学习资源，从而提升学习效率和生活质量。图欧学习资源导航自2022年11月上线以来，经过不断的维护和更新，已从最初的十几个网址增加到现在的几百个，同时还筛选掉了许多失效的网址，保持了资源的新鲜和有效性。此外，图欧学习资源导航还特别增加了人工智能引擎模块，包括AI写作、AI对话、AI写诗、AI翻译等多种功能，这些都极大地方便了用户在生活、学习和工作中的应用。
一个基于微服务架构的现代化全栈电子商务平台演示项目旨在通过模块化设计与云原生技术栈完整模拟真实线上购物商城的核心业务流程与复杂交互场景_微服务架构SpringCloudAl.zip
12-03
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（43页PPT）智慧农业顶层设计与解决方案.pptx
12-03
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mall-swarm-learning是一套基于SpringCloudHoxton与Alibaba生态构建的微服务架构电商平台系统_它整合了SpringBoot23框架.zip
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Delphi 13.1控件之微信文章下载器含图片.rar
12-03
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稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
12-03
内容概要：本文围绕EKF SLAM（扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建）的性能展开多项对比实验研究，重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异，并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响，旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量，为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究，但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群：具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员，尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标：①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现；②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响；③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力，提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议：建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现，重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节，深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开，结合Matlab代码实现，提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈（Stackelberg Game）理论构建售电商与用户之间的互动关系，售电商作为领导者制定电价套餐策略，用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时，模型综合考虑售电商在多级电力市场（如日前市场、实时市场）中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）购电组合优化，兼顾成本最小化与收益最大化，并引入不确定性因素（如负荷波动、可再生能源出力变化）进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码，涵盖博弈建模、优化求解（可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具）、结果可视化等环节，具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员，尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标：① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法；② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为；③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化；④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果，支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据，按照文档目录顺序逐步学习，重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑，同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进，以深化理解并提升科研创新能力。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）题的Matlab代码实现，旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型，结合粒子群算法的全局寻优能力，优化枢纽位置及分配策略，提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置，并提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题，尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题；②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制；③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架，支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解算法流程与模型构建逻辑，重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验，以深化对优化效果和算法差异的理解。
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全球回归分析软件市场规模，头部前十大生产商排名及市场份额.pdf
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免费电影网站源码学习资源分享
电影网源码为学习者提供了一个实际的项目案例，通过这个项目，可以学习到网站开发的方方面面，包括前端设计、后端逻辑处理、数据库操作、网站部署和维护等。然而，在实际的开发和使用过程中，也必须注意遵守相关的...
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