sdywcd
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云端帕帕：
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lz现在哪里高就呢？
记录一次高德软件面试经历 -
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jshoper3x在线商城系统更新说明及未来开发计划
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NULL 博文链接：https://sdywcd.iteye.com/blog/1545917
这是ostocyjshop计划下的一个新版本，主要是重构并增强App部分的功能。希望可以制作成一个可以稳定在线上运行的系统。 ostocyjshop更名为jshoper3x简称jshoper。取义行走在java上的人。3x标示版本号 ##jshoper3x ...
Tripple Farm:Match 3 Combination Game Complete Project 合成小镇三消Unity合成消除游戏项目游戏插件模版C# 支持Unity2020.3.4或更高 您知道像三合镇这样的著名益智游戏，并且您想制作一个自己的游戏。就是这样。这个包正好适合您。 这是一个完整的项目，您可以在零分钟内将其上传到 appstore 或 googleplay 商店。 基本规则： 3个或以上相同的道具可以匹配升级为新的道具。动物如果被困住，也可以合并。 羽毛： -移动（android/ios）就绪。 - 包含所有源代码。 -超过 12 座建筑/军团需要升级。 -三种特殊物品可以提供帮助。 - 三个不同的主题（场景和动物） -unity iap 支持 -Unity UI -广告位已准备好 -包含详细文档
内容概要：本文档是一份针对Java初学者的基础测试题，分为不定项选择题、简答题和编程题三大部分。选择题涵盖标识符、数组初始化、面向对象概念、运算符优先级、循环结构、对象行为、变量命名规则、基本
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包括：源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、配套技术手册等 1、采用51/52单片机作为主控芯片； 2、发送机：18B20测温、开关模拟灯光，发送数据； 3、接收机：接受数据、12864液晶显示；
内容概要：本文探讨了在微电网优化中如何处理风光能源的不确定性，特别是通过引入机会约束和概率序列的方法。首先介绍了风光能源的随机性和波动性带来的挑战，然后详细解释了机会约束的概念，即在一定概率水平下放松约束条件，从而提高模型灵活性。接着讨论了概率序列的应用，它通过对历史数据分析生成多个可能的风光发电场景及其概率，以此为基础构建优化模型的目标函数和约束条件。文中提供了具体的Matlab代码示例，演示了如何利用CPLEX求解器解决此类优化问题，并强调了参数选择、模型构建、约束添加以及求解过程中应注意的技术细节。此外，还提到了一些实用技巧，如通过调整MIP gap提升求解效率，使用K-means聚类减少场景数量以降低计算复杂度等。 适合人群：从事电力系统研究、微电网设计与运营的专业人士，尤其是那些对风光不确定性建模感兴趣的研究者和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要评估和优化含有大量间歇性可再生能源接入的微电网系统，旨在提高系统的经济性和稳定性，确保在面对风光出力波动时仍能维持正常运作。 其他说明：文中提到的方法不仅有助于学术研究，也可应用于实际工程项目中，帮助工程师们制定更为稳健的微电网调度计划。同时，文中提供的代码片段可供读者参考并应用于类似的问题情境中。
linux之用户管理教程.md
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在工业生产和设备运行过程中，滚动轴承故障、变压器油气故障等领域的数据分类与故障诊断至关重要。准确的数据分类与故障诊断能够及时发现设备潜在问题，避免故障恶化导致的生产事故与经济损失。LSTM能够捕获时序信息，马尔可夫场（MTF）能够一维信号转换为二维特征图，并结合CNN学习空间特征，MTF-1D-2D-CNN-LSTM-Attention模型通过将一维时序信号和二维图像融合，融合不同模态优势，并引入多头自注意力机制提高泛化能力，为数据分类与故障诊断提供了新的思路。实验结果表明，该模型在分类准确率、鲁棒性和泛化能力方面具有显著优势。多模态融合算法凭借其创新点和实验验证的有效性，在滚动轴承故障、变压器油气故障等领域展现出广阔的应用前景，有望推动相关领域故障诊断技术的进一步发展。 关键词：多模态融合；故障诊断；马尔可夫场；卷积神经网络；长短期记忆神经网络 适用平台：Matlab2023版本及以上。实验硬件设备配置如下：选用高性能计算机，搭载i7处理器，以确保数据处理和模型训练的高效性；配备16GB的内存，满足大规模数据加载和模型运算过程中的内存需求；使用高性能显卡，提供强大的并行计算能力，加速深度学习模型的训练过程。实验参数的选择依据多方面因素确定。
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招聘技巧HR必看如何进行网络招聘和电话邀约.ppt
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内容概要：本文详细探讨了利用COMSOL进行电弧放电现象的模拟，重点在于采用磁流体方程(MHD)来耦合电磁、热流体和电路等多个物理场。文中介绍了关键的数学模型如磁流体动力学方程、热传导方程以及电路方程，并讨论了求解过程中遇到的技术难题，包括参数敏感性、求解器选择、网格划分等问题。此外，作者分享了许多实践经验，比如如何处理不同物理场之间的相互作用，怎样避免数值不稳定性和提高计算效率。 适用人群：适用于从事电弧放电研究的专业人士，尤其是那些希望通过数值模拟深入了解电弧行为并应用于实际工程项目的人群。 使用场景及目标：①帮助研究人员更好地理解和预测电弧放电过程中的各种物理现象；②为工程师提供优化电气设备设计的方法论支持；③指导使用者正确配置COMSOL软件的相关参数以确保高效稳定的仿真结果。 其他说明：尽管存在较高的计算复杂度和技术挑战，成功的电弧放电仿真能够显著提升对这一重要物理过程的认识水平，并促进相关领域的技术创新和发展。
内容概要：本文详细介绍了如何利用粒子群优化算法（PSO）改进极限学习机（KELM），以提升其在多维输入单维输出数据处理任务中的性能。首先简述了KELM的工作原理及其快速训练的特点，接着深入探讨了PSO算法的机制，包括粒子的速度和位置更新规则。然后展示了如何将PSO应用于优化KELM的关键参数，如输入权值和隐含层偏置，并提供了具体的Python代码实现。通过对模拟数据和实际数据集的实验对比，证明了PSO优化后的KELM在预测精度上有显著提升，尤其是在处理复杂数据时表现出色。 适合人群：对机器学习尤其是深度学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，以及从事数据分析工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要高效处理多维输入单维输出数据的任务，如时间序列预测、回归分析等。主要目标是通过优化模型参数，提高预测准确性并减少人工调参的时间成本。 其他说明：文中不仅给出了详细的理论解释，还附上了完整的代码示例，便于读者理解和实践。此外，还讨论了一些实用技巧，如参数选择、数据预处理等，有助于解决实际应用中的常见问题。
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