在NavigationView中Push进一个页面进来的生命周期(触发事件)如下:
(1)initialize
(2)activate
(3)show
NavigationView Push进第二个页面后,第一个页面:
(1)deactivate
NavigationView Pop出第二个页面后,第一个页面:
(1)activate
(2)show
NavigationView Pop第一个页面:
(2)destroy
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AB PLC例程代码项目案例 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载!欢迎交流学习!不清楚的可以私信问我!
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内容概要:本文档由张卓老师讲解,重点探讨DeepSeek的技术革新及强化学习对未来AI发展的重要性。文章回顾了AI的历史与发展阶段,详细解析Transformer架构在AI上半场所起到的作用,深入介绍了MoE混合专家以及MLA低秩注意机制等技术特点如何帮助DeepSeek在AI中场建立优势,并探讨了当前强化学习的挑战和边界。文档不仅提及AlphaGo和小游戏等成功案例来说明强化学习的强大力量,还提出了关于未来人工通用智能(AGI)的展望,特别是如何利用强化学习提升现有LLMs的能力和性能。 适用人群:本资料适宜对深度学习感兴趣的研究人员、开发者以及想要深入了解人工智能最新进展的专业人士。 使用场景及目标:通过了解最新的AI技术和前沿概念,在实际工作中能够运用更先进的工具和技术解决问题。同时为那些寻求职业转型或者学术深造的人提供了宝贵的参考。 其他说明:文中提到了许多具体的例子和技术细节,如DeepSeek的技术特色、RL的理论背景等等,有助于加深读者对于现代AI系统的理解和认识。
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媒体关注度是一个衡量公众对某个事件、话题或个体关注程度的重要指标。它主要反映了新闻媒体、社交媒体、博客等对于某一事件、话题或个体的报道和讨论程度。 媒体监督的J-F系数(Janis-Fadner系数)是一种用于测量媒体关注度的指标,特别是用于评估媒体对企业、事件或话题的监督力度。J-F系数基于媒体报道的正面和负面内容来计算,从而为公众、研究者或企业提供一个量化工具,以了解媒体对其关注的方向和强度。 本数据含原始数据、参考文献、代码do文件、最终结果。参考文献中JF系数计算公式。 指标 代码、年份、标题出现该公司的新闻总数、内容出现该公司的新闻总数、正面新闻数全部、中性新闻数全部、负面新闻数全部、正面新闻数原创、中性新闻数原创、负面新闻数原创,媒体监督JF系数。
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