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海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
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内容概要:本文介绍了在中国石油勘探开发梦想云平台上定义REST API接口的基本规范,旨在提高接口质量,便于开发、测试和维护。主要内容包括REST API的基础概念,设计流程,URI、HTTP方法及响应状态码的运用,API文档的管理以及Swagger工具的应用,还详细阐述了API安全认证,特别是JWT的应用。通过这份文档能够帮助开发者理解和实施高质量的微服务架构。 适用人群:适用于参与或计划参与微服务项目的开发团队,尤其是那些致力于提升REST API接口质量和效率的专业技术人员。 使用场景及目标:文档的目标在于引导用户理解REST API接口设计的关键要素,如资源命名、方法选择等,并教会他们如何有效管理和保护这些API,确保其稳定性和安全性。通过实践本指南的原则,用户可以构建出更加健壮的分布式应用程序接口。 其他说明:此外,文中提供了大量关于API文档生成与维护的最佳做法,强调了文档更新须与代码同步,同时也探讨了API变更管理的有效方法。在安全方面,重点讲述了JWT的构成及其工作机制,展示了利用JWT实现高效认证的具体实例。
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内容概要:该文档详细介绍了基于双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络与Adaboost集成学习的时间序列预测模型及其应用。文中阐述了项目背景,指出了传统LSTM在复杂数据下存在的局限,提出了通过BiLSTM增强前后依赖关系,并结合Adaboost优化模型精度与泛化能力的方法。全文涵盖了从数据预处理、特征提取到建模、评估、以及GUI设计在内的全过程,并展示了该模型在金融预测、气象预报、能源管理和生产调度等多个领域的广泛应用潜力。文章还包括对代码片段的具体解析、模型部署的考量及未来发展的展望。 适合人群:拥有基本的机器学习与神经网络基础的研究人员和技术开发者,尤其是那些正在寻找时间序列数据分析解决方案的专业人士。 使用场景及目标:1. 多个领域如金融市场、气象预测等的时间序列数据处理任务中;2. 解决传统单一神经网络可能出现的过拟合并优化模型的鲁棒性和准确性。 其他说明:除了详细讲解如何使用Matlab实施完整的BiLSTM和Adaboost集成外,文中还特别注意到了模型调优的重要性——通过超参数搜索、早停策略和其他正则化技巧以预防过拟合情况的发生。此外,文档还讨论了有关实时数据处理、模型安全性和可移植性的要点。附带完整的Matlab代码实现了从环境准备直到预测结果可视化的每一个步骤,使读者可以很容易地复现和定制整个工作流程。
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内容概要:Go 1.24 版本引入了多项关键改进,其中包括:泛型类型别名,允许类型别名携带类型参数,简化代码实现;弱指针避免对象因包含在缓存中而无法被释放的问题;改进了终结器,提供了新的运行时函数 AddCleanup 以增强对象清理的灵活性和可靠性。另外,Go 1.24 改善了 map 的默认实现,显著提升了其运行时性能。与此同时,开源项目 miniblog 是一个功能全面、易于理解的 Go 实战项目。该项目采用了类似 Kubernetes 的三层架构设计,涵盖了许多 Go 项目开发的最佳实践和技术栈,不仅有助于开发者理解 Go 项目的核心理念和实施方法,还能提供一系列开发脚手架工具、配套课程和支持材料,以便更轻松地开展实际项目。 适合人群:1年以上 Go 开发经验的研发人员或正在寻找优秀 Go 项目充实自己简历的技术人员。 使用场景及目标:该总结的目标是帮助有一定 Go 基础的知识分子迅速了解新特性及其实用价值。miniblog 项目特别适用于希望加深对 Go 实践认识的学习者,尤其是那些想要通过参与实际编码练习和深入理解 Go 内部工作机制的人群。通过这两个方面的内容学习可以帮助使用者更好地理解 Go 新增特性的应用前景和发展方向,并能够在实践中灵活应用。 其他说明:本文档不仅涵盖了新特性的技术和理论要点,同时也展示了如何通过动手实践强化技能的具体例子。阅读本文不仅可以学到最新的 Go 编程技巧,还将了解到实际开发过程中面临的挑战及其解决方案。此外,还提供了一份详细的安装指导,以及一些常见的操作指南。对于新手而言,可以通过提供的完整配套资料逐步建立起个人的知识体系;而对于资深开发者,则可以在更高层次上审视自身项目的架构设计,进而推动技术创新和个人职业发展。
CoW项目是基于大模型的智能对话机器人,支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入,可选择GPT3.5/GPT4.0/Claude/Gemini/LinkAI/ChatGLM/KIMI/文心一言/讯飞星火/通义千问/LinkAI,能处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网等外部资源,支持基于自有知识库定制企业AI应用。 功能如下: 1、 多端部署: 有多种部署方式可选择且功能完备,目前已支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等部署方式 2、 基础对话: 私聊及群聊的消息智能回复,支持多轮会话上下文记忆,支持 GPT-3.5, GPT-4o-mini, GPT-4o, GPT-4, Claude-3.5, Gemini, 文心一言, 讯飞星火, 通义千问,ChatGLM-4,Kimi(月之暗面), MiniMax, GiteeAI 3、 语音能力: 可识别语音消息,通过文字或语音回复,支持 azure, baidu, google, openai(whisper/tts) 等多种语音模型 4、 图像能力: 支持图片生等
海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
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