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peacock:
nihongye 写道ext多行表格的性能问题,降低对表格特性 ...
请问ext和flex的优缺点? -
nihongye:
ext多行表格的性能问题,降低对表格特性的要求.定制一个简单的 ...
请问ext和flex的优缺点? -
peacock:
3000多条的数据,SL我测试过,1秒钟左右,基本上一闪就出来 ...
请问ext和flex的优缺点? -
不吃鱼的猫:
卡是肯定的,我想知道上千条的数据,ext和flex哪个快一些呢 ...
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peacock:
使用extjs有1年左右,体会很深,js知识有质的提高,唯一的 ...
请问ext和flex的优缺点?
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内容概要:本文详细介绍了利用模糊神经网络进行风光储联合并网系统中123级负荷功率分配的Simulink/Matlab仿真模型。该模型将光伏、风机的最大功率点跟踪(MPPT)与虚拟同步发电机(VSC)并网技术相结合,通过模糊神经网络控制器实现对不同优先级负荷的智能分配。文中具体阐述了负荷分级策略、模糊控制器的设计、MPPT算法优化以及VSC控制策略等内容,并展示了仿真实验结果,表明该方案相比传统方法提高了可再生能源利用率和电网稳定性。 适用人群:从事新能源发电系统研究与开发的技术人员,尤其是关注风光储联合并网系统及其控制策略的研究者。 使用场景及目标:适用于需要提高风光储联合并网系统效率和稳定性的场合,特别是在应对复杂气象条件下确保关键负荷持续供电方面具有显著优势。目标是通过引入先进的控制算法和技术手段,优化能源管理和分配机制。 其他说明:文中提供了大量具体的Matlab/Simulink代码片段,帮助读者更好地理解和复现实验过程。此外,还讨论了一些实际应用中的常见问题及解决方案,如锁相环参数调整、风机MPPT策略优化等。
开发可靠的AI系统以协助人类临床医生进行多模态医学诊断一直是研究人员的主要目标。近年来,多模态大语言模型(MLLMs)受到了广泛关注,并在多个领域取得了成功。凭借强大的推理能力和根据用户指令执行多种任务的能力,它们在提升医学诊断方面具有巨大潜力。然而,直接将MLLMs应用于医学领域仍面临挑战。它们缺乏对视觉输入的详细感知能力,限制了其进行定量图像分析的能力,而这是医学诊断的关键。此外,MLLMs通常表现出幻觉和推理不一致的问题,而临床诊断必须严格遵循既定标准。为解决这些问题,我们提出了MedAgent-Pro,一个基于证据推理的代理系统,旨在实现可靠、可解释且精确的医学诊断。这通过分层工作流实现:在任务级别上,基于检索到的临床标准的知识推理生成针对特定疾病的可靠诊断计划;而在案例级别上,多个工具代理处理多模态输入,根据计划分析不同指标,并结合定量和定性证据提供最终诊断。在2D和3D医学诊断任务上的综合实验展示了MedAgent-Pro的优越性和有效性,而案例研究进一步突显了其可靠性和可解释性。代码可在以下链接获取: https://github.com/jinlab-imvr/MedA
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内容概要:本文详细介绍了使用Java SpringBoot搭建一个多用户B2B2C商城系统的技术实现。该系统覆盖PC、H5、小程序和APP四个终端,采用SpringBoot作为后端框架,Vue和Uniapp分别用于PC/H5端和移动端的前端开发。文章重点探讨了用户鉴权、商品管理、支付集成、权限控制等多个关键技术点,并分享了许多实际开发过程中积累的经验教训和技术优化方法。例如,通过自定义AccessDecisionManager实现复杂的权限控制,利用Redisson进行分布式锁管理以应对高并发场景,以及运用策略模式封装多种支付渠道等。 适合人群:具有一定Java开发经验和对前后端分离架构有一定了解的研发人员,尤其是关注电商平台开发的技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解大型电子商务平台内部运作机制的人群;旨在帮助开发者掌握如何高效地构建稳定可靠的多用户商城系统,提高开发效率并降低维护成本。 其他说明:文中不仅提供了详细的代码片段展示各个功能模块的具体实现方式,还特别强调了一些容易忽视但在实际应用中至关重要的细节问题,如跨端适配、性能优化等方面的内容。