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以 Canvas 为例：
ID_Canvas.addEventListener(ResizeEvent.RESIZE,ReSize,false,0,true);
public function ReSize(re:ResizeEvent):void { trace( 'height':re.currentTarget.height + 'width:' +re.currentTarget.width); }
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内容概要：随着模型参数量不断扩大，如从BERT到GPT-3，传统微调方法变得不可行。文章聚焦于参数高效微调（PEFT）策略，系统探讨了几十余种方法，包括加法型、选择型、重构型及其混合方法。文中详细介绍各类PEFT的具体操作（如引入额外参数、冻结部分权重等），并通过广泛实验验证其在大型预训练模型上的适用性和性能。特别指出，PEFT在保持高性能的同时极大减少了计算与内存成本，并针对十几亿乃至几十亿参数级别的模型展开测试与讨论。 适用人群：适用于从事大规模机器学习模型研究、开发的应用科学家和技术专家，尤其是那些希望通过减少资源消耗实现高效微调的技术团队成员。 使用场景及目标：该文章适用于希望在有限资源条件下优化大模型性能的人群。帮助研究人员理解不同类型PEFT的优点和局限，为实际项目中选择合适技术路线提供建议。其目的是为了指导开发者正确理解和应用先进的PEFT技术，从而提高系统的运行效率和服务质量。 其他说明：本文不仅提供了详尽的方法介绍和性能对比，而且为未来的研究指明方向，鼓励创新思维的发展，旨在推动参数有效调优领域的进步。同时提醒注意现有的挑战和未解决问题。
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开关磁阻电机多维控制策略仿真研究（基于Matlab 2016b的精细化模型）,开关磁阻电机多策略控制仿真模型（matlab 2016b版本，含传统与智能控制策略及离线迭代算法）,开关磁阻电机控制仿真(matlab 2016b版本仿真模型 自用) 模型包涵： 开关磁阻电机传统控制：电流斩波控制、电压PWM控制、角度位置控制。 智能控制：12 8三相开关磁阻电机有限元分析本体建模、转矩分配函数控制、模糊PID控制、模糊角度控制、神经网络在线自适应迭代控制。 部分离线迭代算法：遗传算法优化PID、粒子群算法优化PID。 biye研究生自用仿真模型 . ,核心关键词： 开关磁阻电机; 控制仿真; Matlab 2016b; 传统控制; 智能控制; 有限元分析; 转矩分配函数控制; 模糊PID控制; 神经网络在线自适应迭代控制; 遗传算法优化PID; 粒子群算法优化PID; 研究生自用仿真模型。,基于Matlab 2016b的开关磁阻电机控制模型研究与仿真优化研究生自用版
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基于改进粒子群算法的光伏储能选址定容模型分析——针对14节点配网系统的实践与出力情况探索,基于改进粒子群算法的光伏储能选址定容模型分析与出力预测研究（含配图材料参考）,含光伏的储能选址定容模型 14节点 程序采用改进粒子群算法，对分析14节点配网系统中的储能选址定容方案，并得到储能的出力情况，有相关参考资料 ,核心关键词：含光伏的储能选址定容模型；14节点；改进粒子群算法；配网系统；储能选址定容方案；出力情况；参考资料。,基于改进粒子群算法的14节点配网光伏储能选址定容模型及出力分析研究
基于需求响应与阶梯式碳交易的综合能源系统优化调度模型研究（MATLAB仿真实现）,基于需求响应与碳交易的综合能源系统优化调度策略：灵活调配冷热电负荷，实现低碳高效运行。,考虑需求响应和碳交易的综合能源系统日前优化调度模型 关键词：柔性负荷 需求响应 综合能源系统 参考：私我 仿真平台：MATLAB yalmip+cplex 主要内容：在冷热电综合能源系统的基础上，创新性的对用户侧资源进行了细致的划分和研究，首先按照能源类型将其分为热负荷需求响应和电负荷需求响应，在此基础上，进一步分为可削减负荷、可转移负荷以及可平移负荷三类，并将柔性负荷作为需求响应资源加入到综合能源的调度系统中，从而依据市场电价灵活调整各类负荷，实现削峰填谷，改善负荷曲线等优势，此外，为了丰富内容，还考虑了阶梯式碳交易，构建了考虑阶梯式碳交易以及综合需求响应的综合能源低碳经济调度模型，设置了多个对比场景，验证所提模型的有效性，从而体现工作量，是不可多得的代码 场景一： 这段程序主要是用来进行某微网的运行优化。它包含了多个功能和应用，涉及到了能源集线器、需求侧柔性负荷、光伏、风机、燃气轮机等内容。 首先，程序读取了
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内容概要：本文详细介绍了一系列用于科学研究、工程项目和技术开发中至关重要的实验程序编写与文档报告撰写的资源和工具。从代码托管平台(GitHub/GitLab/Kaggle/CodeOcean)到云端计算环境(Colab)，以及多种类型的编辑器(LaTeX/Microsoft Word/Overleaf/Typora)，还有涵盖整个研究周期的各种辅助工具：如可视化工具（Tableau）、数据分析平台(R/Pandas)、项目管理工具(Trello/Jira)、数据管理和伦理审核支持(Figshare/IRB等)，最后提供了典型报告的具体结构指导及其范本实例链接(arXiv/PubMed)。这为实验流程中的各个环节提供了系统的解决方案，极大地提高了工作的效率。 适合人群：高校学生、科研工作者、工程技术人员以及从事学术写作的人员，无论是新手入门还是有一定经验的人士都能从中受益。 使用场景及目标：帮助读者高效地准备并开展实验研究活动；促进团队间协作交流；规范研究报告的形式；提高对所收集资料的安全性和隐私保护意识；确保遵循国际公认的伦理准则进行实验。
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