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代码语言：javascriptAI代码解释。
代码语言：javascriptAI代码解释public:--我们这里迭代器的使用可以测试一下，实现的打印函数我就直接放上去了，之前讲过test.c：代码语言：javascriptAI代码解释i++)//v[0]++;v[0]++;Print(v);
我们使用agent关于tool的定义格式，来定义我们自己的工具。AI会将你给它的tool=》写成一段文字，进行描述=>LLMreponse(告诉你，要不要调用这个工具，如果要调用某个工具，参数是什么)e.g.：Qwen-Agent参数定义：根据JSON结构，每种prompt设置各项的要求。
文献来源： 经济调度是电力系统运行中的一个基本问题，它是指发电机和柔性负荷在满足一系列运行约束的条件下，使整个电力系统运行的社会福利最大化的优化问题。 传统上采用集中优化技术来解决经济调度问题，其中包括经典优化方法［1］ 和现代人工智能方法［2-4］ 。然而，当采用集中优化方法时，系统需要调度中心发布指令调度整个系统中所有的发电机和柔性负荷，调度中心需要与每一个调度对象进行信息交互［5］ 。并 且
auto_ptr：是 C++98 时设计出来的智能指针，特点是拷贝时把拷贝对象的资源的管理权转移给拷贝对象，这是一个非常糟糕的设计，因为它会导致被拷贝对象悬空、访问报错的问题。C++11 设计出新的智能指针后，强烈建议不要使用auto_ptr，实际上在 C++11 出来之前很多公司也是明令禁止使用这个智能指针的。unique_ptr：是 C++11 设计出来的智能指针，名字翻译为 “唯一指针”。特
因为是两个数相加，所以在输入x的时候只需要寻找之前有多少个与此数相加等于2^n的，也就是寻找前面数字为2^n-x的数量即可。如果 ai+aj 可以表示成 2 的幂（例如 1,2,4,8,16,…我将i,j都遍历了，k则使用二分去找>=i+j的位置。需要满足选择的三个数字的下标i<j<k，且ai,aj,ak能组成一个三角形。例如 60 的质因数有 2,3,5，因此对应的质因数乘积为 2×3
本文介绍了从稀疏路标点到稠密地图构建的关键技术。针对单目相机无法直接获取深度信息的问题，提出通过极线搜索和块匹配实现稠密重建。具体采用SAD、SSD和NCC三种相似度度量方法进行像素块匹配，并利用深度滤波器将观测信息融合到高斯分布中，逐步优化深度估计。通过推导几何不确定性模型，设定收敛阈值判断深度数据稳定性。最后给出基于OpenCV和Sophus的代码实现框架，包括极线搜索、深度滤波更新等核心功能
宏智树AI问卷设计工具解决了传统问卷设计的三大痛点：缺乏学术规范、表述不中立、信效度无法保障。该工具内置200+全学科经典量表，智能生成中立表述的题项，自动校验选项逻辑，并预设信效度标准。通过案例对比显示，使用该工具可将问卷设计时间从2-3周缩短至15分钟，数据可用性提升90%。其核心优势包括：量表库支撑、题项智能生成、选项科学设计、信效度预设等，实现从问卷设计到数据分析的全流程闭环，帮助研究者产
本文介绍了一个带记忆功能的聊天系统MemNet，该系统通过三个解耦但协作的模块实现：1)MemNet_Embedder将文本转换为向量；2)MemNet负责记忆的存储与检索；3)LLM结合当前问题和检索到的记忆生成回答。系统工作流程包括：用户输入问题→MemNet检索相关记忆→将记忆拼接到提示词中→LLM生成回答→存储新记忆。该系统能有效保持对话上下文，如能记住用户名、年龄等信息，并在后续对话中准
在科技飞速发展的当下，移动机器人正逐渐深入到工业制造、物流运输、医疗服务、家庭陪伴等各个领域，成为提升效率、拓展人类能力边界的重要助手。而移动机器人实现自主导航的关键技术，便是路径规划。想象一下，在复杂的工厂车间里，物流机器人需要在林立的货架和忙碌的生产线之间穿梭，将原材料精准地送达指定位置；或是在家庭环境中，扫地机器人要巧妙地避开家具、电线等障碍物，高效地完成清洁任务。这背后，都离不开路径规划技
摘要： 本文介绍了一个基于Python的汽车销量可视化分析与预测系统。系统采用Flask框架开发，整合Echarts可视化、MySQL数据库和机器学习技术，实现五大核心功能模块：1)数据概况展示模块提供销售整体态势概览；2)多维度可视化分析模块支持品牌、车型等自定义维度的图表展示；3)销量预测模块通过机器学习算法生成预测结果；4)生产计划辅助模块基于分析数据提供产能规划建议；5)系统管控模块包含用
大模型应用开发模式解析与RAG技术实践 摘要：本文系统分析了大模型应用的三种开发模式——提示工程、RAG和微调，着重探讨了RAG技术的原理、流程与优劣。RAG通过检索外部知识库增强生成质量，有效解决模型幻觉和知识时效性问题。文章详细演示了基于DeepSeek+Faiss的本地知识库实现方案，包括文档预处理、向量化存储和问答查询全流程，并介绍了Query改写技术以提升检索精度。RAG技术为构建专业、
2025年AI智能体迎来重大突破：字节跳动Seed团队开发的M3-Agent-Memorization通过模拟人类海马体机制，实现300%的记忆保存周期提升和2.3倍决策速度。该技术采用三级记忆架构（感知缓冲-情境关联-神经突触存储）结合细粒度MoE专家模型，使AI具备类人类认知能力。其中MoE架构通过64个专业化专家（情景记忆、语义记忆等）的稀疏激活，在降低计算成本的同时提升专业深度。实测显示医
本文将深入探讨“数字员工”与“AI销冠系统”的内涵及其对企业转型带来的机遇。通过分析这两者的核心功能和优势，揭示如何借助数字员工实现成本降低与效率提升，以及AI销冠系统在客户管理中的应用，助力企业快速适应市场需求，推动业务的可持续发展。
的两端，直接放在最左端，然后找这个数的邻居，一个个填上去。答案不唯一的话返回任意一个。题目保证答案存在，且。的邻居的时候需要略过上次填的数。的时候，需要维护上次填的数是谁，这样枚举。的相邻位置的数的数对一定出现在。视为图的所有边，我们找到度为。中（顺序不保证），要求返回。的所有数字各不相同，并且。
2026年，186万年薪，只是大模型应用开发工程师价值的冰山一角。它的背后，是一场正在重塑全球产业格局的技术浪潮，是传统行业智能化转型的迫切需求，更是程序员、小白实现职业逆袭的绝佳机遇。对程序员而言，这不仅是薪资的飞跃，更是职业定位的本质跃升——从单纯的代码“实现者”，转变为智能的“塑造者”和业务的“赋能者”，彻底摆脱传统开发的内卷困境；对小白而言，这是一个“弯道超车”的绝佳赛道，不用与资深程序员
本文详细介绍了Java处理大数据量输入输出的四种优化方案：从低效的Scanner到高效的手写快读，结合漫画图解和性能测评，直观展示了各方案的优缺点。方案二（BufferedReader）和方案三（StreamTokenizer）适合大多数场景，方案四（手写快读）则在极限数据下表现最佳。同时强调输出应使用PrintWriter包装BufferedOutputStream以提升效率。文章为算法竞赛和工
随着“AI知识中心”与“工业级知识图谱”解决方案的深度融合，工程行业的智慧化转型已步入快车道。这一转型的核心，是将离散的知识系统化，隐性的知识显性化，静态的知识智能化。
模型固化：将逻辑回归的系数和特征处理规则转化为评分卡（Scorecard），每项特征对应固定加分/减分，便于审计与调整。AUC（ROC曲线下面积）：衡量模型整体区分好坏客户的能力，AUC > 0.7 通常可用，> 0.8 为良好。样本平衡：因坏样本稀少（通常 <5%），需注意采样策略（如欠采样、加权损失），但避免过度扭曲真实分布。因此，即便在深度学习盛行的今天，逻辑回归仍是风控建模的首选基线模型，
元宇宙（Metaverse）是一个新兴的虚拟概念，它代表着一种超越现实物理世界的全息数字空间。这一概念融合了虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、区块链、人工智能（AI）等多种前沿技术，旨在构建一个持续、交互、共享的虚拟世界。元宇宙可以被理解为一种虚拟的、三维的、持续存在的数字宇宙，用户可以在其中进行沉浸式体验、互动交流、创造内容以及进行经济活动。它不仅是一个虚拟空间，更是一个由众多虚拟世界组成的生
该模型创新性地打造了 “重思考模式” ，通过并行推理与深度总结，实现推理宽度与深度的协同扩展，显著提升复杂交互与多步规划任务中的表现。
当我们还在用Claude写邮件、改代码时，它已经偷偷跑去火星当「老司机」了。这趟旅程，远比你想的更疯狂。Claude登陆火星！这是AI首次在外星上实现了「自动驾驶」。就在刚刚，NASA官方确认：人类历史上首次由AI全权规划的外星行驶任务，圆满完成！此次任务的具体地点在火星上的杰泽罗陨石坑（Jezero Crater）。这里距离地球3.6亿公里，是一片充斥着红色尘埃与碎岩的荒原。
摘要： 本研究设计并实现了基于PLC的打捞机械手自动控制系统，采用西门子S7-1200 PLC为核心控制器，结合多关节联动与传感器闭环调节技术，实现机械手精准定位（误差≤8mm）与自适应抓取。系统通过超声波、压力及倾角传感器实时反馈，动态优化动作参数，抓取成功率达96%，作业效率较人工提升40%。测试表明，该系统有效解决了传统人工操作的精度低、安全性差等问题，适用于水下救援、港口清障等场景。未来可
AI时代的大门已经敞开，数据是通往这扇门的唯一钥匙。重做数据治理，绝非仅仅是IT部门的技术升级，而是一项深刻影响企业核心竞争力的“一把手工程”。它要求企业从战略高度重新审视数据，将其从成本中心转变为价值中心。那些能够成功重塑数据治理体系、将数据真正转化为高质量AI“燃料”的企业，将在未来的智能化竞争中占据绝对优势，行稳致远。反之，那些固守传统、忽视数据根基的企业，即使拥有再先进的算法，也终将因地基
部分开发者认为 moltbook 是科幻照进现实的突破，可能催生 AI 集体智慧（甚至自主意识）的涌现，并为研究 AI 社会提供真实案例。这个周末，整个科技圈都被 moltbook 刷屏了。简单来说，这是一个专为 AI 设立的社交平台（类似 Reddit、知乎、贴吧），所有 AI Agent 都可以在上面发帖、交流，而人类只能围观。截至目前，已有超过 150 万个 AI Agent 在 moltb
本文深入探讨了计算器核心的表达式解析算法实现，重点讲解了中缀表达式转后缀表达式的调度场算法和双栈求值方法。内容涵盖表达式类型分类（中缀、后缀、前缀）、运算符优先级处理、词法分析、转换算法实现及后缀表达式求值过程。通过Dart代码示例，详细展示了从表达式字符串解析到最终结果计算的全流程，包括浮点数处理、运算符优先级判断和异常处理等关键技术点。文章为开发者提供了构建高效计算器应用的核心算法实现方案。
货车占用快车道不仅违反《道路交通安全法》第47条，更破坏车流秩序：快车道车速差骤增（小车100km/h vs 货车60km/h），追尾风险提升3.2倍。它不替代交通法规的权威，而是用技术延伸管理的触角；不追求技术炫技，而是将“车道规则”的敬畏转化为可执行的安全动作。的价值在于让规则被看见、被敬畏——当每一辆货车都回归应行车道，高速公路便不再是风险走廊，而是千万家庭安心归途的坚实保障。系统，以视觉分
Condition接口提供了比Object类更细粒度的线程同步控制，包含7个方法实现等待/通知机制。作为AQS内部类ConditionObject的实现，通过维护等待队列支持多条件变量。相比Object只能有一个等待队列，ReentrantLock通过newCondition()可创建多个等待队列，如典型应用BoundedBuffer中使用notEmpty和notFull两个条件分别控制生产者和消
通常可以直译为“智能体技能”，是一种给智能体“加技能包/工作流插件”的标准化方式。从本质上看，它的作用类似于给 Agent 安装“技能包”或“工作流插件”——把完成某一类任务所需的知识、步骤和工具使用方式整体封装起来，供 Agent 在合适的时机自动调用和执行，而不再依赖人类反复编写提示词来引导。如果将 Agent 理解为一个能够自主完成任务的“员工”，那么 Skills 就是它所掌握的具体技能。
本系统是一个基于的分布式电源(Distributed Generation, DG)选址定容优化配置工具。系统以IEEE 69节点配电系统为测试模型，综合考虑等多个目标函数，实现分布式电源在配电网中的最优配置。
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以多无人艇为基础，面对飘移的落水人员，区别于传统的以时间最短为研究的目标函数，改用负指数函数的满意度最优为目标函数，通过去中心化的分布式算法（一致性包算法）对落水人员救援方案进行计算，并在算法中加入交叉算法进行优化，仿真结果表明改进后的算法具有更优的解算能力。在当今海事领域，安全防护、应急响应、航道监测等任务面临着日益复杂的挑战。传统依赖人工巡检或单船作业的模式，存在覆盖范围有限、响应速度慢、作业
柔性电子皮肤的分布式触觉信号融合技术正从实验室走向产业化，其发展需跨学科协同（材料科学、微电子、AI算法）。随着神经形态硬件与边缘智能的进步，未来触觉感知系统将实现更高能效比与类人智能，推动人机交互进入全新维度。
1.背景介绍分布式计算是指在多个计算节点上同时运行的计算任务，这些节点可以是个人电脑、服务器或其他计算设备。分布式计算的主要优势是它可以处理大规模的数据和计算任务，提高计算效率和性能。分布式文件系统是分布式计算的重要组成部分，它负责管理和存储分布式计算任务的数据。分布式文件系统的主要特点是它可以在多个存储节点上存储数据，并提供一个统一的文件系统接口，让用户可以像使用本地文件系统一样访问分布...
数据处理与分析层利用大数据与AI算法对数据进行深度挖掘，识别潜在风险与优化空间；决策支持层基于分析结果提供智能化建议，辅助管理者做出决策；用户交互层则提供直观易用的操作界面，实现远程监控与指令下发。
转自NirvanaFeng发表tag：DDB，分布式数据库，复习要点【第一次自己总结，又想起大学考政治的时候为大家总结要点的同学们，辛苦辛苦......如今我已经自力更生了，哈哈】第一章1、分布式数据库的定义（P4）物理上分散而逻辑上集中的系统，它使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中...
9月16日，苹果秋季新品发布会如约而至，但传闻中的iPhone12却要等到下个月才能见到。发布会仅上新了两款智能手表和两款iPad平板电脑，新品iPad Air 4则搭载了最新的处理器芯...
Hercy 想要为购买第一辆车存钱。他 每天 都往力扣银行里存钱。最开始，他在周一的时候存入 1 块钱。从周二到周日，他每天都比前一天多存入 1 块钱。在接下来每一个周一，他都会比 前一个周一 多存入 1 块钱。给你 n ，请你返回在第 n 天结束的时候他在力扣银行总共存了多少块钱。
单个机器人的完整运动历史，由时序排列的Nodes组成。// 轨迹唯一标识 (支持多机器人)// 时间戳// IMU 重力对齐// 滤波后点云// 局部坐标系位姿支持多轨迹并行 (Multi-robot SLAM)每个 Node 存储压缩后的点云数据 (用于闭环验证)Cartographer 的架构设计体现了分层解耦前端: 保证实时性和局部精度 (Scan-to-Submap)后端: 保证全局一致性
关于人工智能，大家常常谈到的是数据、算法、算力，后来又加了个知识，仔细一看，前三者都是可以定量化描述说明的确定指标，只有这个知识具有相对的模糊性，可以是确定程序性的知识，也可以带有一定主观描述性的知识，这部分描述性的知识至少目前很难程序化，所以人工智能具有不精确性和不可解释性。对于智能而言，除了上述人工智能的四部分外，还有不少非知识、非算力、非算法、非数据的问题，这些问题...
该平台具备多种功能，包括视频直播、录像、回放、检索、云存储、告警上报、语音对讲、集群、智能AI分析以及平台级联共享等。LntonCVS国标视频综合管理平台结合AI智能分析边缘计算网关的使用，可以实现基于端、边、云架构的AI智能检测分析和算力的精细化调度。该平台不仅具备传统安防视频监控的能力与服务，还支持AI智能检测技术的接入，可应用于多行业领域的智能化监管场景。它具有低延迟的特点，适合交互性较高的
9月19日，在2024云栖大会上，月之暗面创始人杨植麟表示，o1的推出确实意义很大，主要的意义在于提升了 AI上限。“提升10%的生产力，还是说10倍GDP，这里面最重要的问题，就是能不能通过强化学习去进一步scaling。AI已经有七八十年的发展历史，唯一有效的就是scaling，就是去加更多的算力。杨植麟认为，在o1提出来之前，很多人在研究强化学习，它如果跟大语言模型或者跟Pre-Traini
Apollo6.0 PathReuseDecider流程与代码解析0、引言对于轨迹规划而言，主要包含横向路径以及纵向位置、速度、加速度规划。当前主流算法，主要都是轨迹规划问题拆解为横向和纵向两个部分进行独立规划，以达到复杂问题的降维解耦，减小对运行平台资源的算力需求。每一次横向路径规划，都会涉及约束边界、坐标转化等计算工作，这些都会带来时间复杂度上的开销;但在某些场景下，对于横向轨迹的生成，有时并
摘要：陌讯动态聚合算法针对高密度人群场景的聚众识别提出创新解决方案，通过多模态特征融合、动态聚合机制和轻量化网络设计，有效降低漏检率76%，单路推理延迟降至72ms。实测显示，在大型展会场景中，该算法将漏检率从38.2%降至8.7%，误报率从22.5%降至5.3%，显著提升识别精度与实时性。算法支持容器化快速部署和INT8量化，适用于边缘设备，为解决传统监控系统在遮挡干扰、动态误判和算力瓶颈等问题
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九章云极普惠算力
