今天12：00前睡觉，^_^

最新推荐文章于 2024-12-27 01:36:51 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-27 01:36:51 发布 · 1.1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

要爱惜身体啊，哈哈
要好好学习，天天向上
xmming
关注
AI应用架构师的独特设计：智能家居AI智能体开启智能化居家生活新境界高度
AI天才研究院
08-05 505
你是否有过这样的经历：早上被闹钟叫醒，迷迷糊糊地摸手机开窗帘、调空调，却因为没看天气而把刚开的窗户又关上？或者晚上加班晚归，推开门发现家里一片漆黑，还要摸黑找开关、烧热水？这些“不够聪明”的智能家居体验，本质上是因为传统系统只是“执行工具”，而不是“理解你的伙伴”。AI应用架构师的使命，就是把AI打造成家的“大脑”——一个能感知环境、理解需求、主动决策的智能体（Agent）。它不仅能听懂你的指令，更能读懂你的习惯、预判你的需求，甚至感知你的情绪。本文将从架构设计逻辑核心技术原理实际应用案例。
心理学数学：解读心理疲劳的数学密码
最新发布
AI天才研究院
07-12 586
你有没有过这样的经历：明明没搬砖没跑步，只是连续开了三个会、刷了两小时短视频，就觉得脑子像灌了铅一样累？这种“看不见的疲劳”——心理疲劳，正在成为现代人的“隐形健康杀手”。但你知道吗？心理疲劳不是“矫情”，而是可以用数学公式量化、用模型预测的认知资源消耗过程。本文将用“手机电池”“水龙头流水”等生活化比喻，结合线性代数为什么做“费脑子”的任务会累？（认知资源的“消耗-补充”模型）为什么刷手机比工作更累？（注意分配的“多任务惩罚函数”）如何用数学模型设计“不疲劳的一天”？（个性化资源管理策略）
201005崇明西沙湿地
幸福的流浪者专栏
06-13 225
5月份在恍惚中度过，忙碌是这个月的主旋律。五一假期，老友相聚，再次崇明之行，西沙湿地，螃蟹之钓，似乎又回到了童年的时代，贴图。 ...
襄阳森林、湿地公园开发建设
dsfjsdfsad的博客
09-06 338
经过我们小组在襄阳的走访调查，我们发现在襄阳很注重自然环境的开发建设，在不破坏的前提下让群众更加近距离感受、欣赏襄阳自然景色和人公开发结合的美丽。我们来到襄阳这座文明古城，这里被山川树林包围，展现了本就优美的自然环境，襄阳的公园免费对外开放，让市民很自然的融入这些环境中，上班、买菜、上学都可以穿过公园，这些开发的公园并不会像以前一样无人问津，人们大多数只是在外围看一看便离开了。
编写完整的主函数，分别记录利用上述递归函数求第45,46,47,48个Fibonacci数所花费的时间。
abc1498880402的博客
09-29 617
编写完整的主函数，分别记录利用上述递归函数求第45,46,47,48个Fibonacci数所花费的时间。 package 实验二; public class Fibonacci数列 { public static void main(String args[]){ Fibona f=new Fibona(); for(int i=45;i<=48;i++){ long s...
java实现的图的最短路径，常见的排序算法实现
06-03
利用java实现的排序算法，如冒泡排序，快速排序，插入排序，选择排序，堆排序，图的最短路径Dijkstra算法，项目是idea构建的demo
企业IT必看：通过SCCM_PDQ批量部署永不休眠策略的6大注意事项
# 企业级“永不休眠”电源策略的深度构建与可持续运维体系 在现代企业IT环境中，设备的持续可用性早已不再是可选项，而是支撑远程办公、自动化任务调度和安全补丁分发的生命线。尤其是在混合办公常态化、终端类型日...
【低功耗设计核心技术】：揭秘STM32 RTC在Stop_Standby模式下的持续运行奥秘
# 低功耗系统中的时间之锚：RTC如何重塑STM32的节能边界 在智能手环安静地躺在床头柜上时，在农田边缘的传感器默默记录着土壤湿度时，在城市路灯控制器等待下一个黎明亮起的深夜——这些设备的“生命脉搏”并未停止...
本地部署Qwen2大模型之四：模型参数调整
F8_11的博客
12-27 1768
继续深入调试vLLM方式部署Qwen2大模型，经过各种尝试，最后终于跑起来了，完成一问一答。
关于潘安湖风景区的游览路线设计
05-24
为完成游客在景区的游览路线设计问题，本文基于整数线性规划，0— 1模型，双层嵌套规划，分支定界法，遗传算法等方法进行解决。 针对问题一，需要解决经过经过①一⑥所有景点至少1次的距离最短的路线， 计算该路线的长度。这是一个Tsp旅行商问题，需建立整数线性规划模型，同时确go—1变构成0—1模型，加上约束条件，利用lingo编程可直接得出距离最短的经过六个景点的顺序
游客不满旅游团更改路线要求退钱遭推搡骨折
街角的祝福
08-03 3112
美建筑师大卫•赫兹历时18个月利用旧波音747飞机做原材料在加州马里布建造了一处豪宅。虽然飞机是淘汰的旧波音747，但整栋住宅看起来熠熠生辉奢华无比。 这处豪宅面积约4000平方英尺，房屋每一处都是曾是飞机上的一部分：屋顶是飞机的机翼，冥想屋是飞机的机头，机身则改造成厨房和艺术
动态规划之求最短路径（java版）
热门推荐
我的博客
04-13 1万+
求最短路径众所周知有Dijistra算法、Bellman-ford等，除了这些算法，用动态规划也可以求出最短路径，时间复杂度为O（n^2），跟没有优化的Dijistra算法一样（优化后的Dijistra算法时间复杂度为O（（m+n）lgn)）。 首先这里有15个结点，表现出来的矩阵为 左侧1-15表示前一个节点，最上面一行1-15表示后一个节点，记这个图的矩阵为P，那么P[0][1]==
64.最小路径和(Java)
m0_37605197的博客
03-22 276
题目描述 给定一个包含非负整数的 m x n 网格，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。 说明：每次只能向下或者向右移动一步。 示例: 输入: [ [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1] ] 输出: 7 解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。 解法一：动态规划 状态定义：计算过程中grid[i] [j]为走到(i,j)的最小路径和 转移方程： ...
java&最短路径算法
jy7788的专栏
05-20 4516
这里通过Dijkstra算法实现求最短路径。 问题描述：一条环线地铁线路A-B-C-D-E-F以及一条直线地铁线路J-F-G-C-I。其中F和C是换乘车站，当我任意输入一个起始车站以及终点站，求出最短的乘车路线。 问题分析：其实就是在无向图中求两个节点间的最短路径。 思路：Dijkstra算法步骤如下    1：遍历所有节点找到未访问过的节点中累积权值（其实就是从源节点到当前节点的路径值和
获取当前时间以后的以30分钟为单位的时间，如11:30,12:00（且只能选取9:00到21:30的数据）
qq_35958094的博客
03-09 4072
def get_timeslot(): nowtime_str = time.strftime('%Y_%m_%d %H:%M', time.localtime()) nowtime_num = time.time() get_min = nowtime_str.split(':')[-1] nowdate = nowtime_str.split(' ')[0]...
个人小笔记2016/3/17
穿着裤衩跳
03-17 450
判断当前整数cur的奇偶性，直接cur&1就可以快速判断了。
UnboundLocalError: local variable 'diag_dop_id' referenced before assignment
06-27
在 Python 中，`UnboundLocalError: variable 'diag_dop_id' referenced before assignment` 是一种常见的运行时错误。此错误表明在一个函数内部，变量 `diag_dop_id` 在未赋值前被引用或使用。 该问题通常出现在以下场景中： - 变量在函数内部被赋值之前被读取。 - 由于 Python 的作用域规则，如果变量在函数内部有赋值操作，则该变量默认被视为局部变量，除非显式声明为全局变量（global）或其他作用域的变量（nonlocal）[^2]。 ### 示例代码引发错误 以下是一个典型的导致 `UnboundLocalError` 的示例： ```python def example_function(): print(diag_dop_id) # 引发 UnboundLocalError diag_dop_id = "value" example_function() ``` 上述代码中，在赋值语句 `diag_dop_id = "value"` 之前调用了 `print(diag_dop_id)`，因此解释器抛出 `UnboundLocalError` 错误，因为 `diag_dop_id` 被认为是函数内的局部变量，但在打印时尚未绑定任何值。 ### 解决方法 #### 方法一：确保变量在引用前已赋值 调整代码逻辑，确保变量在使用前已经完成赋值操作。 ```python def example_function(): diag_dop_id = "value" # 先赋值 print(diag_dop_id) # 后使用 example_function() ``` #### 方法二：使用 `global` 声明全局变量 如果你希望使用的是全局变量而非局部变量，需要通过 `global` 关键字进行声明。 ```python diag_dop_id = "global_value" def example_function(): global diag_dop_id print(diag_dop_id) # 使用全局变量 diag_dop_id = "new_value" # 修改全局变量 example_function() print(diag_dop_id) # 输出修改后的值 ``` #### 方法三：避免不必要的局部变量覆盖 有时可能意外地在函数内部创建了一个局部变量，而实际上想使用外部作用域中的变量。可以通过 `nonlocal` 关键字访问嵌套作用域中的变量。 ```python def outer_function(): diag_dop_id = "outer_value" def inner_function(): nonlocal diag_dop_id print(diag_dop_id) # 使用外层作用域变量 diag_dop_id = "inner_value" # 修改外层作用域变量 inner_function() print(diag_dop_id) # 输出修改后的值 outer_function() ``` #### 方法四：检查条件分支是否覆盖所有情况 当变量赋值依赖于某些条件判断时，有可能在某些路径下没有赋值就直接使用，也会触发此错误。 ```python def check_condition(flag): if flag: diag_dop_id = "yes" print(diag_dop_id) # 如果 flag 为 False，此处会报错 check_condition(True) # 正常 check_condition(False) # 触发 UnboundLocalError ``` **修复方式：** ```python def check_condition(flag): if flag: diag_dop_id = "yes" else: diag_dop_id = "no" print(diag_dop_id) check_condition(True) check_condition(False) ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值