全国IT公司红黑榜排名(更新时间11月8日)

tokenizers-0.26.0.jar中文文档.zip: # 【tokenizers-***.jar***文档.zip】中包含： ***文档：【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】源代码下载地址：【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法：解压【tokenizers-***.jar***文档.zip】，再解压其中的【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】，双击【index.html】文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码等。 # 温馨提示：（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件； # Maven依赖： ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖： ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package（包）： ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class（类）： ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

电力系统PMU优化配置研究——基于MATLAB的多种算法实现与性能比较: 内容概要：本文详细探讨了电力系统中PMU（相量测量单元）的优化配置问题，旨在确保系统完全可观测的同时尽量减少PMU的数量。作者介绍了六种不同的算法，包括模拟退火、图论方法、递归安全N算法等，并通过MATLAB实现了这些算法。通过对IEEE标准测试系统的实验，展示了各种算法在不同规模系统中的表现。文中不仅提供了具体的MATLAB代码实现，还分享了许多实用的经验技巧，如邻域解生成、退火速率设置、拓扑排序等。适合人群：从事电力系统研究的技术人员、研究生以及对组合优化感兴趣的科研工作者。使用场景及目标：适用于电力系统状态估计、故障诊断等领域，帮助研究人员和工程师找到最优的PMU配置方案，提高系统的可靠性和经济性。其他说明：文章强调了在实际应用中需要注意的问题，如变压器支路的影响、节点编号不连续等问题，并推荐了几篇相关领域的经典文献供进一步学习。此外，还提到了一些有趣的发现，如某些中间节点装PMU反而能减少总数。

spring-ai-mistral-ai-1.0.0-M5.jar中文文档.zip: # 压缩文件中包含：中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖源代码下载地址 # 本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法：解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击【index.html】文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码等。 # 温馨提示：（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件；

三菱FX1s与台达MS300变频器基于Modbus RTU通讯的实战指南: 内容概要：本文详细介绍了三菱FX1s PLC与台达MS300变频器通过Modbus RTU协议实现通讯的方法。首先，文中列举了所需的硬件设备及其连接方法，确保PLC与变频器能够正常通信。接下来，针对频率设定、频率读取及正反转启停控制三大主要功能进行了详细的编程讲解，提供了具体的梯形图代码示例并解释了每一步的作用。此外，还涉及到了触摸屏（MCGS和威纶通）的配置步骤，使用户可以通过触摸屏方便地操作变频器的各项功能。最后，作者分享了一些实用的小技巧和常见错误避免方法，帮助使用者快速解决问题，提高工作效率。适合人群：从事自动化控制系统集成的技术人员，尤其是那些需要将三菱PLC与台达变频器进行互联的工程师。使用场景及目标：适用于工业自动化领域的项目实施过程中，旨在帮助技术人员掌握三菱FX1s与台达MS300变频器之间的高效通信技术，从而更好地完成系统集成任务。其他说明：文中不仅包含了详细的理论知识和技术要点，还有丰富的实践经验分享，有助于读者全面理解和应用相关技术。同时，提供的完整工程文件可以直接应用于实际项目中，极大地节省了开发时间和成本。

winrar免费版压缩工具: winrar免费版压缩工具

基于CEC21测试函数的灰狼、鲸鱼、人工蜂群优化算法性能对比及Matlab实现: 内容概要：本文详细介绍了灰狼算法（GWO）、鲸鱼算法（WOA）和人工蜂群算法（ABC）在CEC21标准测试函数集上的性能对比。通过设定相同的实验条件（种群数量50，迭代次数500次，30维问题空间），分别探讨了各算法的关键参数调整及其对不同类型函数（单峰、多峰、复合）的影响。文中提供了每个算法的核心代码片段，并针对具体函数给出了优化建议。最终结果显示，GWO在单峰函数上有优势，WOA擅长处理旋转和平移问题，而ABC在高维复杂环境中表现出色。适合人群：从事优化算法研究的科研人员、研究生以及对智能优化算法感兴趣的开发者。使用场景及目标：适用于需要评估和比较不同优化算法性能的研究项目，特别是那些涉及高维、多峰、旋转平移等问题的实际应用场景。目标是帮助研究人员选择最适合特定任务的优化算法，并提供参数调优的经验。其他说明：文章不仅提供了理论分析，还分享了许多实践经验，如参数调整技巧、初始化方法等。此外，所有实验均基于Matlab平台完成，附带完整的代码实现，方便读者复现实验结果。

电控开关.SchLib: 电控开关.SchLib

spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip: # 【spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip】中包含：中文-英文对照文档：【spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)-英语-对照版.zip】 jar包下载地址：【spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】源代码下载地址：【spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip,java,spring-ai-autoconfigure-model-openai-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-autoconfigure-model-openai,1.0.0-M7,org.springframework.ai.model.openai.autoconfigure,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方

c++复习题.doc: c++复习题.doc

附件3：本科毕业设计（论文）中期检查报告(3)(1)(1).docx: 本科毕业设计（论文）中期检查报告

【信号调制】使用不同的分类器（逻辑回归分类器、决策树、随机森林、全连接密集层和CNN）来训练模型，以预测不同信噪比值下信号的调制类型附Python代码.rar: 1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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基于粒子群优化算法的微型燃气轮机冷热电联供系统优化调度附Matlab代码.rar: 1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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spring-ai-autoconfigure-mcp-client-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip: # 【spring-ai-autoconfigure-mcp-client-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip】中包含：中文-英文对照文档：【spring-ai-autoconfigure-mcp-client-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)-英语-对照版.zip】 jar包下载地址：【spring-ai-autoconfigure-mcp-client-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【spring-ai-autoconfigure-mcp-client-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【spring-ai-autoconfigure-mcp-client-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】源代码下载地址：【spring-ai-autoconfigure-mcp-client-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： spring-ai-autoconfigure-mcp-client-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip,java,spring-ai-autoconfigure-mcp-client-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-autoconfigure-mcp-client,1.0.0-M7,org.springframework.ai.mcp.client.autoconfigure,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springfram

基于 OpenCV 的图像颜色与形状识别项目（含完整 Python 源码）: 该项目使用 OpenCV 实现图像中红色目标的识别与轮廓框选，适用于图像处理、颜色追踪与形状检测等场景。项目无需深度学习框架，适合图像识别技术入门学习。附带测试图像与运行说明，支持一键运行。

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