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dove19900520：
朋友，你确定你的标题跟文章内容对应？？？
tomcat控制浏览器不缓存 -
wussrc：
我只想说牛逼,就我接触过的那点云计算的东西，仔细想想还真是这么 ...
别样解释云计算，太TM天才跨界了 -
hw_imxy：
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flex+java代码分两个工程 -
gaohejie：
rsrsdgrfdh坎坎坷坷
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李涤尘：
谢谢。不过说得有点太罗嗦了。
Oracle数据库数据的导入及导出(转)
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这个实验覆盖了Linux操作系统中的核心管理技能，对于理解和掌握Linux系统运维至关重要。通过这些实践，学生能够更好地理解进程生命周期、交互式和批处理作业、以及如何有效管理系统的计算资源。
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内容概要：2023版《科学智能 (AI4S)全球发展观察与展望》阐述了AI for Science（AI4S）在全球范围内的最新进展及其对科学和工业的深远影响。文章首先回顾了AI4S在过去一年中的快速发展，特别是在药物研发、材料科学、地质学、污染治理等多个领域的应用实例。AI4S通过结合深度学习、机器学习和其他AI技术，加速了从基础研究到实际应用的转化过程。例如，在药物研发中，AI4S帮助科学家克服了“反摩尔定律”的挑战，提高了新药研发的成功率；在材料科学中，AI4S实现了复杂材料的高效模拟，如人造钻石、石墨烯、碳纳米管等；在地质学中，AI4S通过模拟地球内部结构和物理过程，为地震学研究提供了新视角。此外，文章还探讨了大语言模型（LLMs）与科学方法的结合，指出LLMs不仅能辅助科学研究，还能生成新的科学假设并进行逻辑推理。 适合人群：具备一定科研背景或对AI技术感兴趣的科研人员、工程师、政策制定者及高校师生。
这个数据集包含了日常步数统计、睡眠时长、活跃分钟数以及消耗的卡路里，是个人健康与健身追踪的一部分。 该数据集非常适合用于以下实践： 数据清洗：现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致之处。例如，某些天的步数可能缺失，或者存在不切实际的数值（如10,000小时的睡眠或负数的卡路里消耗）。通过处理这些问题，可以学习如何清理和准备数据进行分析。 探索性分析（发现日常习惯中的模式）：可以通过分析找出日常生活中的模式和趋势，比如一周中哪一天人们通常走得最多，或是睡眠时间与活跃程度之间的关系等。 构建可视化图表（步数趋势、睡眠与活动对比图）：将数据转换成易于理解的图形形式，有助于更直观地看出数据的趋势和关联。例如，绘制步数随时间变化的趋势图，或是比较睡眠时间和活动量之间的关系图。 数据叙事（将个人风格的追踪转化为可操作的见解）：通过讲述故事的方式，把从数据中得到的洞察变成具体的行动建议。例如，根据某人特定时间段内的活动水平和睡眠质量，提供改善健康状况的具体建议。
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