合作共赢位来_张亚超

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合作共赢位来_张亚超

为适应互联网发展需要，中国移动成立了位置、音乐、游戏等9大基地，并且向客户提供更加丰富优质的服务，合理利用资源，推动产业技术创新。只有位置基地是地处于北方的基地，立足辽宁，服务于全国。位置服务是基于导航定位，移动通信，数字地图等技术，是未来信息产业发展和我国新兴产业发展的重要方向...

详细解读 和小伙伴们一起来吐槽

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赢在执行学习笔记

zhaosoft

09-23

131

执行是什么？战略：得人心者得天下，失人心者失天下西点军校对学生的要求：准时、守纪、严格、正直、刚毅对自己负责任：1、信守承诺 2、结果导向 3、永不放弃我们要关注我们的目标，我们要信守我们对目标的承诺，我们要有一种永不言败的斗志，不停的去追求管理简单化重要的是你能够做到多少点子，而不只是想到多少好点子专业化的公司：专注多元化的公司：淘汰白年...

学海无涯

weixin_32206811的博客

04-25

233

实践是检验真理的唯一标准

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【文献学习】热电偶信号调理、IOT接入

cyy010617的博客

11-09

5519

这是在做一个高精度高温传感器配套测试系统时的文献学习笔记。仅做记录总结，方便自己之后查看汇总，言语如有不得体之处还请见谅，转载注明出处。 1、基础知识复习热电偶传感器利用热电效应来进行工作的, 其热电势率一般为几十到几μV/0℃。它直接和被测对象接触, 不受中间介质的影响, 因而测量精度高, 并且可以在-200~+1600℃范围内进行连续测量。理论上，热电偶是冷端以0℃(或者0K，看E（T，0）计算式的单位)为标准进行测量的。然而，通常测量时仪表是处于室温之下的，但由于冷端不为0℃，造成了热电

厦大实验室18篇论文被ICCV 2025录用

小白学视觉

07-05

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未破译甲骨字具有复杂的结构和抽象的图像，对破译构成了重大挑战。本文提出一种基于提示梯度投影的参数高效的微调方法，在有效缓解灾难性遗忘问题的同时，降低了模型训练和传输开销。该方法以visual prompts为基础，提出了“任务感知的提示梯度投影”和“双层提示回放”两个主要模块，前者有效避免对已学习知识的破坏，后者有效利用知识复盘，相辅相成，有针对性地缓解了灾难性遗忘问题。数据异质性问题，包括本地数据的非独立同分布和全局长尾分布，是联邦学习面临的主要挑战之一，也是其性能与集中式学习存在显著差距的关键原因。

浅析大整数运算

牟尼的专栏

09-30

3283

众所周知，所有的编程语言中，每一种基本数据类型都有范围，就拿整数来说，int型的数据能表示的范围是有限的，但有时我们可能进行很大的整型数据的运算。当然，有人会说，有long int 呀？是的，但long int 能表示的数据仍然是有限的。我们要进行一万位的整型的加、减、乘、除的运算怎么办？此时我们就需要考虑如何实现大整型数据的运算。要解决这个问题，就必须考虑别的思路或方法，最普

重磅！厦门大学信息学院11篇论文入选AI顶会AAAI 2021

阿木寺的博客

12-13

2211

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达来源：厦门大学信息学院官网https://informatics.xmu.edu.cn/info/1053/...

仿QQ聊天软件2.0版

weixin_30249203的博客

11-21

1390

考研复试机试题（2010）

aoe41606的博客

04-23

考研复试机试题（2010）转载请标明出处：牟尼的专栏http://blog.youkuaiyun.com/u012027907 解答： /* * 描写叙述: 机试题A解答 * 作者: 张亚超 * 博客: 牟尼的专栏 http://blog.youkuaiyun.com/u012027907 * 日期: 2014/7/21 */ #include "stdio....

基于VMD_SE和机器学习算法的短期风电功率多层级综合预测模型_张亚超.pdf

02-14

针对风电功率受自然环境变化影响，难以建立精确数学模型对其进行预测的问题，采用一种新型的可变模式分解(variational mode decomposition，VMD)技术，将原始风电功率序列分解为一系列有限带宽子模式以降低其不稳定...

群机器人目标围捕系统设计与性能测试.pdf

08-13

1. 群机器人技术：群机器人技术是指通过多个机器人的相互配合和协作来完成任务的一种技术。它主要应用于需要高效率完成复杂任务的场景。群机器人技术通过共享环境信息、协调动作、分散决策等方式，提高了对复杂环境...

Python的f格式

lmf666的博客

09-11

588

你的语句print(f"已发送请求: {a} + {b}")可以通俗地理解为：“打印一句话。这句话的内容是‘已发送请求: ’，然后紧接着把变量a的值放这里，再放一个加号 ‘+’，再然后把变量b的值放这里。这种的格式是当今 Python 世界最主流、最推荐的字符串格式化方式，因为它写起来最自然，读起来最清晰。希望你以后多多使用它！

CentOS/Ubuntu安装显卡驱动与GPU压力测试

eeeeebv的博客

09-08

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GPU（图形处理器）从最初专用于图形渲染发展为兼具图形处理和通用并行计算能力的核心硬件，广泛应用于游戏、AI、科学计算等领域。与CPU不同，GPU拥有数千个轻量级计算核心，擅长海量数据并行处理。主流厂商包括NVIDIA和AMD，市场呈现双寡头格局。在虚拟机中安装显卡驱动需区分虚拟显卡和物理显卡直通两种场景，后者能发挥真实性能但安装复杂。CentOS和Ubuntu系统安装显卡驱动需先禁用开源驱动并安装必要依赖包，再执行厂商驱动安装程序。最后可通过压力测试验证GPU性能表现。

python 从pycharm部署到新环境

最新发布

小叶lr的博客

09-12

140

项目里面肯定会引用了一些模块依赖，这里需要生成一个requirements.txt文件，他的作用类型与java的pom或者vue的package.json，就是表明当前用了哪些依赖及对应的版本。首先了解一下 python的虚拟环境，正常pip install的依赖作用范围是整个电脑，但由于每个py项目不同依赖都会有区别，python有了虚拟环境来隔离这些依赖。创建的py项目，pycharm默认已经帮我们创好了一个虚拟环境。此时，导出工作已经做完了，在你需要部署的电脑上。1.python环境安装好。

知识图谱——图数据库与项目构建

renjt01的博客

09-10

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知识图谱——图数据库与项目构建一、图数据库 1.Neo4j 2.neo4j使用 3.创建节点 4.创建关系 5.删除所有节点和关系 6.效果展示二、知识问答项目构建 1、前端构建 2、大模型进行问题分类和命名实体识别 3、python操作neo4j数据库 4、后端构建

【Python】数据容器通用操作完全指南

Hy_g_g_e_的博客

09-10

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Python数据容器（如列表、元组、字符串、集合、字典等）支持多种通用操作，包括成员检测（in/not in）、长度判断（len()）、布尔判断（空容器为False）、迭代遍历（for循环、enumerate()、zip()）、比较操作（==、<）、复制操作（浅拷贝/深拷贝）以及类型转换（list()、tuple()等）。这些通用操作能提高编程效率，适用于各种常见场景，如数据验证、输入处理、数据转换等。掌握这些通用方法可以更灵活地处理不同类型的数据容器。

Python爬虫实战：研究GUI 可视化界面，构建电商数据采集和分析系统

ylfhpy的博客

09-11

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本文设计并实现了一个基于 Python 的爬虫数据分析系统，该系统整合了网络爬虫、数据处理、数据分析和数据可视化功能，通过直观的 GUI 界面为用户提供了从数据获取到分析决策的一站式解决方案。切换到 "数据可视化" 标签页，选择 "柱状图"，X 轴选择 "category"，Y 轴选择 "price"，点击 "绘制图表"，可以看到不同类别商品的价格对比。可视化模块实现了多种常见图表的绘制功能，包括折线图、柱状图、散点图、直方图、饼图和相关性热力图等，并支持图表的交互操作和保存功能。

Pandas数据结构（DataFrame，字典赋值与操作）

njxiejing的专栏

09-08

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frame=pd.DataFrame(data,columns=["China","England","USA"])，用于指定列的顺序，指定后顺序由China，USA，England变成了China,England,USA。（2）按指定列排序：frame=pd.DataFrame(data,columns=["China","England","USA"])DataFrame是矩形的数据表，它含有一组有序且有命名的列，每一列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。