昨天上午雨下的大，然后下午就没有下雨了

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原文链接：http://www.cnblogs.com/bkchengzheng/p/5609247.html

讲述了与同事共进午餐的经历及随后进行的职业和技术讨论，涉及项目类型、SpringMVC框架的应用等话题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

中午和龙一起出去吃饭，一个苦瓜炒蛋，然后就是一个山药肉丝，总共25元，昨天还来了一位安徽的已经在这里（徐家汇）工作了三年，然后他就问我以前做的什么类型的项目，springmvc了解吗，其中他说这里的代码乱，学不到什么，最好还是转移，居住在洞泾已经有几年的时间，也是娶妻的人，居然说话脱口而出

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R语言数据分析报告明天是否下雨预测

Mrrunsen的博客

08-09

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背景：在科技发展的当下，准确及时的天气预报对于经济建设、国防建设的趋利避害，保障人民生命财产安全等方面有极大的社会和经济效益。公众是天气预报的一个主要用户。不但天气灾害如冰雹、飓风等等对公众生活有巨大的影响和威胁，即使日常生活、节假日安排、穿衣等等也要依靠天气预报。故对天气进行短期的预测是十分有必要的。

大语言模型与AI原生应用：技术演进与未来展望

小程序开发

08-02

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在展开技术演进前，我们需要先明确两个关键概念——什么是LLM？什么是AI原生应用？回顾LLM的技术演进，从统计模型到Transformer，从预训练到大规模模型，每一步都是为了“更理解人类”；而AI原生应用的爆发，本质是“将LLM的能力转化为人类的便利”。未来的AI原生应用，不是“用AI替代人类”，而是“用AI增强人类”——让AI做那些重复、耗时、复杂的工作，让人类专注于更有价值的事：创意、情感、决策。作为技术从业者，我们需要思考的是：如何用LLM构建更懂用户的应用？如何解决AI的伦理与安全问题？

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04-28

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分类概况: 1.CPP异常 2.MFC异常 3.类的异常 4.类的异常加强 1.CPP异常: #include #include using namespace std; //标识错误的类型 class wrong { public: wrong() { a = 10; b = 20; };

超级计算机计算山东下雨,山东还有暴雨吗？超级计算机：急流略南调，大暴雨会出现在这里...

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07-20

195

今天是7月16日，山东地区一年中降雨总体较强，相对集中的时段。两三天前官方就已经预报出近期有区域性强降雨，但是貌似动静不大。前天开始了些前奏，14日傍晚到夜间鲁南出现了明显的副高边缘的对流性强降雨。但昨天白天除了分散性很弱的对流降雨外，其他大部地区没有出现降雨，夜间随着副高的整体西伸，在山东南部低空出现西南急流，给鲁南南部带来较强的降雨。根据观测数据，过去24小时，山东北部和半岛地区出现分散性的降...

雨纷纷

ldjsyl的专栏

06-14

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客人的博客

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07-22

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回首向来萧瑟处也无风雨也无晴

A_Comme_Amour的博客

08-09

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转眼间，离开始学OI，也有一年多了，退役也有三四个月的时间了。blog有好长时间没有更。近期处理了一些评论，把之前写的博文（因为OI学的不深不浅，文章也写的不怎么样）中明显的错误，并对有评论提出的建议，都一一做了修正。在这里向，给我指出错误的人表示感谢。感谢你们！以后，这里的blog还是会常常更新的，胡乱发一些东西，如果大家不嫌弃也可以过来看看。什么时候退役的呢？SDOI2018 R1之后...

健身大事件

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07-06

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帮你搞懂“AI原生应用”到底是什么，以及它的“思维框架”如何工作。范围覆盖：AI原生与传统应用的本质区别、思维框架的核心组件（数据、Prompt、Agent、人机协同）、实战案例（用Python构建AI助手）、未来趋势（AI会变成“家庭管家”吗？先讲“魔法盒子的来历”（背景介绍）；再用“生活故事”引出“魔法盒子里的零件”（核心概念）；然后“手把手教你装盒子”（代码实战）；最后“猜盒子未来会变成什么”（趋势分析）。AI原生应用：从设计之初就以AI为核心的应用，而非“传统应用加AI插件”。

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1 二分类SVC的进阶 1.1 SVC用于二分类的原理复习 sklearn中的支持向量机SVM（上） 1.2 参数C的理解进阶有一些数据，可能是线性可分的，但在线性可分状况下训练准确率不能达到100%，即无法让训练误差为0。这种数据被称为“存在软间隔的数据”。这时需要决策边界能够忍受一小部分训练误差，而不能单纯地寻求最大边际。因为对于软间隔的数据来说，边际越大被分错的样本也就会越多，因此需要找出一个“最大边际”与“被分错的样本数量”之间的平衡。因此，引入松弛系数ζ\zetaζ和松弛系数的系数CCC作为一

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基于Simulink的风电永磁同步电机并网系统仿真模型与SVPWM控制机制探究

08-11

基于Simulink/Matlab构建的风电永磁同步电机并网系统的仿真模型。该模型主要涵盖了SVPWM控制、MPPT风能跟踪算法以及Crowbar电路的低压穿越功能。文中首先解释了机侧变流器的工作原理及其核心——MPPT算法的具体实现方法，采用了黄金分割法进行最大功率点跟踪，并提供了相应的Matlab函数代码。接着讨论了网侧变流器的电网电压定向控制和SVPWM模块的应用，强调了载波频率设置和死区补偿的重要性。对于Crowbar电路部分，则着重讲述了其触发逻辑和保护机制，确保在电网电压骤降时能够稳定运行。此外，还分享了一些仿真设置的小技巧，如选择合适的求解器和优化参数的方法。适合人群：从事风电系统研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力电子控制系统感兴趣的工程技术人员。使用场景及目标：①为风电并网仿真提供可靠的模型支持；②深入理解SVPWM控制、MPPT算法和Crowbar电路的功能；③掌握风电系统关键组件的设计与优化方法。其他说明：本文不仅提供了详细的理论解析和技术细节，还附带了具体的代码片段，便于读者实际操作和验证。

三菱Q系列PLC,QD77MS16走总线控制伺服，程序结构清晰明了，通俗易懂，适合直接应用到新项目

08-11

三菱Q系列PLC在QD77MS16总线控制伺服项目中的应用。文章涵盖了程序结构、注释、伺服设定参数、三菱触摸屏程序、电气BOM、I/O表以及完整的电气图纸等多个方面。通过模块化的程序设计，确保了系统的稳定性与精确度。文中还提供了示例代码，帮助读者理解具体的实现方法。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些希望深入了解三菱Q系列PLC及其在伺服控制项目中应用的人群。使用场景及目标：适用于需要构建高精度运动控制系统的工程项目。目标是让读者掌握三菱Q系列PLC与QD77MS16总线配合使用的完整流程，从而能够独立完成类似项目的规划、设计和实施。其他说明：文中提供的示例代码和详细的技术文档可以作为实际项目的重要参考资料。此外，文章强调了模块化编程思想的重要性，这对于提高代码的可读性和维护性非常有益。

如果今天全天下雨则不出门，如果今天上午下雨下午晴天则下午去商场，如果今天上午不下雨下午下雨则去上午去公园锻炼，否则上午去公园打球下午去商场买东西，生成代码

07-22

<think>我们根据用户描述的逻辑条件来编写代码。逻辑条件如下： 1. 如果今天全天下雨则不出门。 2. 如果今天上午下雨下午晴天，则下午去商场。 3. 如果今天上午不下雨下午下雨，则上午去公园锻炼。 4. 否则（即上午不下雨，下午也不下雨，也就是全晴天？注意：这里需要明确，否则的情况是上午不下雨且下午不下雨吗？但是根据条件3，条件3是上午不下雨下午下雨，所以条件4的否则应该是指上午不下雨且下午不下雨（即全天晴天）？或者上午下雨下午下雨？但是注意条件1是全天下雨（上午下雨且下午下雨）已经单独处理了。所以条件4的否则实际上是指：上午不下雨且下午晴天（因为条件2已经处理了上午下雨下午晴天，条件3处理了上午不下雨下午下雨，条件1处理了全天下雨，那么剩下的就是上午不下雨且下午晴天（全天晴天）？）但是用户描述的条件4是“否则，上午去公园打球且下午去商场买东西”。所以我们需要明确：根据条件：条件1: 全天下雨（上午下雨且下午下雨） -> 不出门条件2: 上午下雨且下午晴天 -> 下午去商场条件3: 上午不下雨且下午下雨 -> 上午去公园锻炼否则: 即剩下的情况，也就是上午不下雨且下午晴天（全天晴天） -> 上午去公园打球，下午去商场买东西但是这里有一个问题：条件2和条件3分别处理了上午下雨下午晴天和上午不下雨下午下雨，而条件1处理了全天下雨，那么剩下的情况就是全天晴天（上午不下雨且下午晴天）？注意：用户描述的条件4的否则，实际上是指除了前面三种情况之外的情况，即上午不下雨且下午晴天（因为其他情况都已经覆盖了）。所以全天晴天就是这种情况。因此，我们可以将天气分为四个状态：状态1: 上午下雨，下午下雨 -> 不出门状态2: 上午下雨，下午晴天 -> 下午去商场状态3: 上午不下雨，下午下雨 -> 上午去公园锻炼状态4: 上午不下雨，下午晴天 -> 上午打球，下午去商场但是注意，用户描述的条件4的否则，实际上就是状态4。因此，我们可以用两个布尔变量来表示上午和下午的天气：设 morning_rain 表示上午是否下雨（True表示下雨，False表示不下雨）设 afternoon_rain 表示下午是否下雨（True表示下雨，False表示不下雨）注意：晴天就是不下雨，所以下午晴天可以用 not afternoon_rain 表示。那么：条件1: morning_rain and afternoon_rain -> 不出门条件2: morning_rain and (not afternoon_rain) -> 下午去商场条件3: (not morning_rain) and afternoon_rain -> 上午去公园锻炼条件4: (not morning_rain) and (not afternoon_rain) -> 上午打球，下午去商场但是，用户描述的条件4的否则，实际上就是条件4。因此，我们可以用if-elif-else结构来实现。另外，用户可能需要输入上午和下午的天气情况。我们可以让用户输入两个值，比如用0表示下雨，1表示晴天（或者用字符串，比如"rainy"和"sunny"）。这里为了简单，我们可以用字符串。代码结构如下：输入：上午天气（morning），下午天气（afternoon）处理：如果上午是"rainy"且下午是"rainy"，则输出不出门。否则如果上午是"rainy"且下午是"sunny"，则输出下午去商场。否则如果上午是"sunny"且下午是"rainy"，则输出上午去公园锻炼。否则（即上午是"sunny"且下午是"sunny"），则输出上午去公园打球，下午去商场买东西。注意：这里我们假设输入只有两种可能：要么是"rainy"，要么是"sunny"。如果输入其他，我们可以报错或者要求重新输入。但根据题目，我们只考虑这两种天气。因此，我们可以用以下代码（使用Python）：</think>根据您的逻辑条件，我将使用 Python 实现一个天气决策程序。以下是完整的代码实现： ```python def weather_decision(morning_rain, afternoon_rain): """ 根据天气情况决定活动安排参数: morning_rain (bool): 上午是否下雨 (True:下雨, False:晴天) afternoon_rain (bool): 下午是否下雨 (True:下雨, False:晴天) 返回: str: 活动安排描述 """ if morning_rain and afternoon_rain: return "全天下雨，不出门" elif morning_rain and not afternoon_rain: return "上午下雨下午晴天 → 下午去商场" elif not morning_rain and afternoon_rain: return "上午晴天下午下雨 → 上午去公园锻炼" else: return "上午晴天下午晴天 → 上午去公园打球，下午去商场买东西" # 测试所有天气组合 weather_combinations = [ (True, True), # 全天下雨 (True, False), # 上午下雨下午晴天 (False, True), # 上午晴天下午下雨 (False, False) # 全天晴天 ] print("今日活动安排决策系统") print("=" * 30) for i, (morning, afternoon) in enumerate(weather_combinations, 1): morning_status = "下雨" if morning else "晴天" afternoon_status = "下雨" if afternoon else "晴天" print(f"场景 {i}: 上午{morning_status}，下午{afternoon_status}") print(f"决策: {weather_decision(morning, afternoon)}") print("-" * 30) ``` ### 逻辑说明： 1. **全天下雨**：当 `morning_rain = True` 且 `afternoon_rain = True` 时，输出"全天下雨，不出门" 2. **上午下雨下午晴天**：当 `morning_rain = True` 且 `afternoon_rain = False` 时，输出"下午去商场" 3. **上午晴天下午下雨**：当 `morning_rain = False` 且 `afternoon_rain = True` 时，输出"上午去公园锻炼" 4. **全天晴天**：当 `morning_rain = False` 且 `afternoon_rain = False` 时，输出"上午去公园打球，下午去商场买东西" ### 测试输出： ``` 今日活动安排决策系统 ============================== 场景 1: 上午下雨，下午下雨决策: 全天下雨，不出门 ------------------------------ 场景 2: 上午下雨，下午晴天决策: 上午下雨下午晴天 → 下午去商场 ------------------------------ 场景 3: 上午晴天，下午下雨决策: 上午晴天下午下雨 → 上午去公园锻炼 ------------------------------ 场景 4: 上午晴天，下午晴天决策: 上午晴天下午晴天 → 上午去公园打球，下午去商场买东西 ------------------------------ ``` ### 使用说明： 1. 直接运行代码可查看所有天气组合的决策结果 2. 实际使用时，可通过用户输入获取天气数据： ```python morning = input("上午是否下雨? (y/n): ").lower() == 'y' afternoon = input("下午是否下雨? (y/n): ").lower() == 'y' print(weather_decision(morning, afternoon)) ``` 此实现严格遵循您提供的逻辑条件，使用清晰的布尔判断处理所有可能的天气组合，确保决策结果符合预期要求。