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学习了 啦啦啦
多个路由器同时上网
1、实例类
package sh.testsort; import java.math.BigDecimal; import java.util.Comparator; public class BAEntity implements Comparable { private int testNo; public int getTestNo() { return testNo; } public void setTestNo(int testNo) { this.testNo = testNo; } private String BANo; private String ClaimNo; private BigDecimal ClaimMoney; public String getBANo() { return BANo; } public void setBANo(String bANo) { BANo = bANo; } public String getClaimNo() { return ClaimNo; } public void setClaimNo(String claimNo) { ClaimNo = claimNo; } public BigDecimal getClaimMoney() { return ClaimMoney; } public void setClaimMoney(BigDecimal claimMoney) { ClaimMoney = claimMoney; } public int compareTo(Object o) { BAEntity bae=(BAEntity)o; return BANo.compareTo(bae.getBANo()); } }
2、main函数
package sh.testsort; import java.math.BigDecimal; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; public class TestSort { private List<BAEntity> testList=null; private BAEntity baentity=null; /** * 对一个LIST进行排序 */ public void sortList(){ testList=new ArrayList<BAEntity>(); //add first ele baentity=new BAEntity(); baentity.setTestNo(2); baentity.setBANo("4280003002011000363"); baentity.setClaimNo("8281103382011000321"); baentity.setClaimMoney(new BigDecimal(100)); testList.add(baentity); //add second ele baentity=new BAEntity(); baentity.setTestNo(3); baentity.setBANo("4280003002011000359"); baentity.setClaimNo("8281103382011000317"); baentity.setClaimMoney(new BigDecimal(200)); testList.add(baentity); //add third ele baentity=new BAEntity(); baentity.setTestNo(1); baentity.setBANo("4280003002011000357"); baentity.setClaimNo("8281103382011000316"); baentity.setClaimMoney(new BigDecimal(300)); testList.add(baentity); //排序前 System.out.println("Before sort order :>>>>"); for( BAEntity baentity : testList ){ System.out.println(baentity.getTestNo()); System.out.println(baentity.getBANo()); System.out.println(baentity.getClaimNo()); System.out.println(baentity.getClaimMoney()); } Collections.sort(testList); //排序后 System.out.println("After sort order :>>>>"+testList); for( BAEntity baentity : testList ){ System.out.println(baentity.getTestNo()); System.out.println(baentity.getBANo()); System.out.println(baentity.getClaimNo()); System.out.println(baentity.getClaimMoney()); } } public static void main(String args[]){ TestSort ts=new TestSort(); ts.sortList(); } }
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Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
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内容概要:DeepSeek-VL2是一款基于专家混合架构的大型视觉-语言模型,它在图像识别和自然语言处理方面显著改进,采用了动态拼贴编码策略以及多头潜在注意力机制。其优势在于高效的训练和推理性能,尤其擅长高分辨率图片和复杂视觉-文本任务的处理,涵盖光学字符识别、表格解析、图文理解和视觉问答等多个应用场景。文中提到的三种不同规模的变体,参数量分别为1.0亿、2.8亿和4.5亿,均展示了强大的竞争力。研究团队还在GitHub发布了开源代码和预训练模型以供公众下载和进一步研究。此外,文中介绍了模型使用的多种高质量数据集及细致的数据增强方法,并讨论了一些未来的发展方向。 适合人群:计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员,AI系统开发从业者,机器学习爱好者。 使用场景及目标:1.用于高分辨率图像处理;2.提高视觉与文本融合任务的效果;3.支持跨领域(如教育、医学等)的具体应用。 其他说明:本文强调的技术创新点包括但不限于动态分割技术,该技术解决了图像大小变化的问题;还有多层注意力压缩机制提高了推断效率等问题。同时论文指出了当前版本存在的局限性比如对话上下文窗口小、模糊物体识别困难等问题并展望了后续优化路径。
西门子Smart 200系列PLC与触摸屏双轴卷取分切机程序,精准控制张力与版型,附完整注释与设备图纸,双轴卷取分切机程序,PLC和触摸屏使用西门子smart200系列。 前后卷取双轴张力控制计算。 利用变频器模拟量输出控制张力。 卷取版型较好。 内部张力梯度算法理解后可用于恒张力卷取设备。 程序有完整注释,完整的设备图纸,方便理解阅读。 只包含PLC和触摸屏程序以及设备电路图 ,核心关键词:双轴卷取分切机程序; PLC; 触摸屏; 西门子smart200系列; 前后卷取双轴张力控制计算; 变频器模拟量输出控制张力; 卷取版型; 内部张力梯度算法; 程序注释; 设备图纸; 设备电路图。,西门子Smart200系列双轴卷取分切机程序:张力控制与变频模拟化操作指南
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MATLAB声发射b值或ib值动态计算源码资料包:可调窗口参数滑动计算功能,MATLAB滑动计算声发射b值或ib值m文件源码资料包(动态最值或全局最值,计算窗口、滑动窗口等参数可调) ,核心关键词:MATLAB; 声发射; b值或ib值; 滑动计算; 动态最值; 全局最值; 计算窗口; 滑动窗口; 参数可调; m文件源码; 资料包,MATLAB声发射B值/IB值计算源码包(支持滑动窗口与动态/全局最值)
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内容概要:本文详细介绍了在Windows、Linux以及macOS三种不同操作平台上利用两种主要方法(Ollama和LM Studio)来部署深度学习模型DeepSeek的具体步骤。针对每个系统,分别列出了必要的准备工作,像是下载和安装必需的程序组件或是执行特定命令,还提供了通过不同工具加载、运行DeepSeek的方式指导,包括模型下载来源的选择及其指令的用法等。无论是通过Ollama还是LM Studio部署,在所有平台上的流程都覆盖了详细的环境搭建及模型启动指南,并对可能出现的一些注意事项进行了简述,为初次尝试的用户提供全面的支持。 适用人群:适合需要将AI模型应用于本地环境中,尤其对于想要了解如何快速上手DeepSeek模型的实际应用的技术爱好者或开发者。 使用场景及目标:帮助有兴趣使用DeepSeek模型开展科研、项目或者个人实验的用户能够顺利地完成在自己设备上从零起步的部署任务;使用户掌握在各种操作系统环境中部署大型语言模型的基本方法,提高工作效率,降低入门门槛。 其他说明:文中提供的具体命令可能随时间和官方更新而有所变化,请参照官方最新发布资料。此外,对于硬盘容量等硬件条件也给出了明确的需求指引,保障了部署的成功率。
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