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helloworlda：
xiexie
Eclipse中恢复已删除文件和还原到先前版本 -
青花瓷101：
太棒啦，之前还真没发现这个功能，以后可以好好利用下，谢谢，分享 ...
Eclipse中恢复已删除文件和还原到先前版本 -
evilgod528：
这个我就不清楚，一直是ctrl+z，项目用svn来着...
Eclipse中恢复已删除文件和还原到先前版本 -
tjzx：
多谢楼主分享！虽然早已知道，但肯定还有人不知道的。
Eclipse中恢复已删除文件和还原到先前版本
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内容概要：本文详细探讨了基于樽海鞘算法（SSA）优化的极限学习机（ELM）在回归预测任务中的应用，并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络（GRNN）以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理，即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值，仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制，利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值，从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码，并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示，SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法，尽管其训练时间较长，但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群：对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者，特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标：适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景，如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案，尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明：文中提供了详细的代码示例和性能对比图表，帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响，建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
2025年中国生成式AI大会PPT（4-1）
内容概要：本文详细介绍了基于Simulink平台构建无刷直流电机（BLDC）双闭环调速系统的全过程。首先阐述了双闭环控制系统的基本架构，即外层速度环和内层电流环的工作原理及其相互关系。接着深入探讨了PWM生成模块的设计，特别是占空比计算方法的选择以及三角波频率的设定。文中还提供了详细的电机参数设置指导，如转动惯量、电感、电阻等，并强调了参数选择对系统性能的影响。此外，针对PI控制器的参数整定给出了具体的公式和经验值，同时分享了一些实用的调试技巧，如避免转速超调、处理启动抖动等问题的方法。最后，通过仿真实验展示了系统的稳定性和鲁棒性，验证了所提出方法的有效性。 适用人群：从事电机控制研究的技术人员、自动化工程领域的研究生及科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和掌握无刷直流电机双闭环调速系统设计与优化的人群。主要目标是帮助读者学会利用Simulink进行BLDC电机控制系统的建模、仿真和参数优化，从而提高系统的稳定性和响应速度。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还包括了许多实践经验和技术细节，有助于读者更好地理解和应用相关技术。
内容概要：本文详细介绍了西门子S7-1200 PLC与施耐德ATV310/312变频器通过Modbus RTU进行通讯的具体实现步骤和调试技巧。主要内容涵盖硬件接线、通讯参数配置、控制启停、设定频率、读取运行参数的方法以及常见的调试问题及其解决方案。文中提供了具体的代码示例，帮助读者理解和实施通讯程序。此外，还强调了注意事项，如地址偏移量、数据格式转换和超时匹配等。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要将西门子PLC与施耐德变频器进行集成的工作人员。 使用场景及目标：适用于需要通过Modbus RTU协议实现PLC与变频器通讯的工程项目。目标是确保通讯稳定可靠，掌握解决常见问题的方法，提高调试效率。 其他说明：文中提到的实际案例和调试经验有助于读者避免常见错误，快速定位并解决问题。建议读者在实践中结合提供的代码示例和调试工具进行操作。
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内容概要：本文档作为建模大赛的入门指南，详细介绍了建模大赛的概念、类型、竞赛流程、核心步骤与技巧，并提供实战案例解析。文档首先概述了建模大赛，指出其以数学、计算机技术为核心，主要分为数学建模、3D建模和AI大模型竞赛三类。接着深入解析了数学建模竞赛，涵盖组队策略（如三人分别负责建模、编程、论文写作）、时间安排（72小时内完成全流程）以及问题分析、模型建立、编程实现和论文撰写的要点。文中还提供了物流路径优化的实战案例，展示了如何将实际问题转化为图论问题并采用Dijkstra或蚁群算法求解。最后，文档推荐了不同类型建模的学习资源与工具，并给出了新手避坑建议，如避免过度复杂化模型、重视可视化呈现等。; 适合人群：对建模大赛感兴趣的初学者，特别是高校学生及希望参与数学建模竞赛的新手。; 使用场景及目标：①了解建模大赛的基本概念和分类；②掌握数学建模竞赛的具体流程与分工；③学习如何将实际问题转化为数学模型并求解；④获取实战经验和常见错误规避方法。; 其他说明：文档不仅提供了理论知识，还结合具体实例和代码片段帮助读者更好地理解和实践建模过程。建议新手从中小型赛事开始积累经验，逐步提升技能水平。
该资源为protobuf-6.30.1-cp310-abi3-win32.whl，欢迎下载使用哦！
内容概要：本文档详细介绍了基于Linux系统的大数据环境搭建流程，涵盖从虚拟机创建到集群建立的全过程。首先，通过一系列步骤创建并配置虚拟机，包括设置IP地址、安装MySQL数据库等操作。接着，重点讲解了Ambari的安装与配置，涉及关闭防火墙、设置免密登录、安装时间同步服务（ntp）、HTTP服务以及配置YUM源等关键环节。最后，完成了Ambari数据库的创建、JDK的安装、Ambari server和agent的部署，并指导用户创建集群。整个过程中还提供了针对可能出现的问题及其解决方案，确保各组件顺利安装与配置。 适合人群：具有Linux基础操作技能的数据工程师或运维人员，尤其是那些需要构建和管理大数据平台的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望快速搭建稳定可靠的大数据平台的企业或个人开发者。通过本指南可以掌握如何利用Ambari工具自动化部署Hadoop生态系统中的各个组件，从而提高工作效率，降低维护成本。 其他说明：文档中包含了大量具体的命令行指令和配置细节，建议读者按照顺序逐步操作，并注意记录下重要的参数值以便后续参考。此外，在遇到问题时可参照提供的解决方案进行排查，必要时查阅官方文档获取更多信息。