登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
今天，我们就用一场“科幻之旅”的方式，揭秘书匠策AI如何让教育论文的数据分析“开挂”。但传统数据分析工具像一台老式天文台——操作复杂、视野有限，研究者常被困在“清洗数据”“调试代码”“选择图表”的琐碎中，真正的研究灵感反而被淹没。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）的价值，不在于替代研究者思考，而在于通过智能技术降低数据分析门槛，让更多人能专注于研究问题的本质。：虚拟数据不仅能模拟正常场景，还能生成
下次写作时，不妨让它成为你的“数据搭子”，一起把枯燥的数字变成论文里的“金句”吧！，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）的价值，不在于替代研究者思考，而在于通过智能技术降低数据分析门槛，让更多人能专注于研究问题的本质。你只需要描述需求，比如：“用T检验比较两组数据的差异”，AI就会自动生成SPSS、Python或R代码，并标注每一步的作用：！，微信公众号搜一搜“书匠策AI”），它能把枯燥的数据变成论文
在学术江湖里，论文数据分析常被视为“玄学”——有人对着满屏的SPSS报错抓狂，有人为异常值该删该留纠结三天三夜，还有人拿着“p<0.05”的统计结果却讲不清实际意义。一位研究者分析“一带一路国家高等教育国际化水平”，上传包含“国家”“国际化指数”“年份”的数据后，系统生成动态热力图：……的“数据炼金术士”横空出世，用智能算法拆解学术数据的“黑匣子”，让研究者从“数据搬运工”变身“科学故事家”下次写
一位教育技术学博士生想研究“AI教学助手对学生学习效果的影响”，书匠策AI推荐：“若能随机分组，用真实验设计（如随机对照试验）；在教育研究的江湖里，数据分析是连接“假设”与“结论”的桥梁，但这座桥常常布满荆棘：数据清洗像“扫雷游戏”，方法选择像“盲盒抽奖”，结果解读像“密码破译”，跨学科整合更像“语言翻译”。的“数据炼金术士”正悄然登场，它用AI魔法将复杂的数据分析转化为一场“科学探险”，让教育研
在学术写作的江湖里，数据是论文的“骨骼”，分析是“灵魂”，而如何让数据开口说话，则是每个研究者必须修炼的“绝世武功”。它像一位“数据魔法师”，用零代码、可视化的方式，让数据分析从“技术苦役”变成“创意游戏”。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）通过虚拟实验环境、智能代码库、动态图表工坊三大核心功能，让数据分析从“技术苦力”变成“创作乐趣”，让每一位教育研究者都能轻松打造令人印象深刻的学术视觉作品。在
在教育研究的江湖里，数据曾是“沉默的证人”——它们躺在Excel表格里，藏在SPSS的输出窗口中，或是被复杂的统计公式困住，无法向世界讲述自己的故事。：智能代码库不是“替代思考”，而是“降低门槛”——它让研究者从“查教程-改代码-再报错”的循环中解放出来，专注于研究问题的本质。的出现，这位“数据炼金术士”用魔法棒轻轻一点，让冰冷的数据变成了会跳舞的精灵，让论文写作从“技术苦役”变成了“创意游戏”教
因为这本书的内容将如一场手术，它不会安抚你，只会精准地切开你公司“低效增生”的组织肿瘤，过程可能会让你感到不适——当你看到那些血淋淋的数据、那些每天都在发生的资源浪费、以及那个被“人海战术”拖入慢性死亡的“另一个你”时。当你的竞争对手开始用1/3的人力，以2倍的速度，交付质量更高的产品时，你的价格优势、交付优势、甚至生存空间，会在几个季度内被彻底碾碎。但如果你在字里行间看到了自己企业的倒影，感到了
隐式标识，这类标识用户无法直接察觉，且不会干扰用户的正常操作，但借助技术手段，能够从相关内容里提取出来。它的主要功能是记录生成合成内容的相关信息，实现途径包含元数据隐式标识以及内容隐式标识等。其中，内容隐式标识指的是在人工智能所生成合成的内容数据中，添加诸如数字水印之类的标识。例一，（右下角水印如图，其中“AI”字样表明人工智能技术的应用，位置比较显眼，还有容易区分的颜色，其它关于关于音频和虚拟场
这时候引出了配置中心ConfigMap（如果不能满足需求可以开发自定义配置中心），首先会在每个节点上安装一个agent端，agent端的作用就是监控配置中心的资源是否发生更新动作，如果有agent端就会去配置中心下载最新的配置文件来替换当前的，然后出发nginx重载，使配置生效。但是它会使用其本地缓存的数值作为secret的当前值。所以当第一次注入的时候第一个文件产生了一个链接（有且只会有这一个链
1，都满足，所以有：b2>h1,b1>h2。又因为h2>h1,b2>b1,所以b1>h2>h1,b2>b1>h2。**思路：**1）寻找最容易满足题意的情况，即选出最轻的K个头和最重的K具身体（如果这种情况都无法满足题意，则别的情况也无法完成）所以满足1一定满足2，满足2不一定满足1，1的达成条件更严苛，而我们只需要满足2即可。2）让最轻的头与最轻的身体配对，第二轻的头与第二轻的身体配对——>避
调试技巧使用小规模图（如5个顶点）验证算法正确性可视化输出路径矩阵辅助调试对负权图专门设计测试用例工程优化邻接表适合稀疏图（节省空间）堆优化Dijkstra提升性能至O(ElogV)并查集路径压缩优化Kruskal常见问题负权环导致Bellman-Ford无法收敛非连通图的最小生成树需分别处理各连通分量邻接矩阵初始化注意对角线（dist[i][i]=0）结论：图的算法设计需紧密结合实际场景。社交网
京东承诺利润率不高于5%，又启动外卖百亿补贴发大额券，宣布超时20分钟免单，还抛出一系列的组合拳，只考虑商业决策的话，意味着巨大的成本。今天一早，京东官方号发出了几乎是有史以来言辞最激烈的文章之一，一纸“致全体外卖骑手兄弟们的公开信”，不但疯狂点名某平台压榨骑手，逼迫数百万底层骑手二选一，还拿出杀手锏，所有超时20分钟以上的订单全部免单，外卖员如果有对象，对象也可以获得一份京东的工作，而且未来三个
核心思想：每一步都选择当前最优的决策，希望最终结果也是最优的。实现逻辑从餐厅位置开始在未配送的订单中，选择距离当前位置最近的订单前往该订单位置完成配送，更新当前位置重复步骤2-3，直到所有订单配送完成"""贪心算法实现外卖路径规划"""# 找到最近的订单# 计算距离并更新。
此时，我会调用`resolveDeadlock()`方法，将外卖放入一个`SafeZone`对象中，并通过`notifyCustomer()`方法告知客户外卖已放置安全位置。同时，我会记录这次事件到`Log`文件中，以便后续分析。否则，我会调用`wait()`方法，进入阻塞状态，直到`rain.stop()`条件满足。一旦发现送错餐，我会调用`rollback()`方法，将外卖退回商家，并调用`n
Dijkstra算法是一种用于带权图中计算单源最短路径的经典算法，由Edsger W. Dijkstra于1956年提出。其核心采用贪心策略，通过逐步扩展找到从起点到所有其他节点的最短路径。该算法要求边权值非负，普通实现时间复杂度为O(V²)，优先队列优化后可达到O(E+VlogV)。主要步骤包括初始化距离、优先队列处理和松弛操作。典型应用包括地图导航、网络路由和交通规划等场景。算法不适用于存在负
前言在当今世界，各个商业、互联网、企业之间的竞争异常激烈，各个中小企业都面临着数字化转型的挑战，为什么要数字化转型，因为数字化转型可以使企业变得更加敏捷，创新成本更低。但是数字化转型的道路具有一定的复杂性，需要有合格的开发人员能够快速准确地开发出符合复杂业务的应用程序和流程。而开发人员从0到1的开发系统，存在着一定的风险，因为这会有很长的交付时间，并且成本可能会非常高，而且对开发人员的专业程度有着
本方案聚焦于低压无感无刷直流电机（BLDC）的方波控制，采用反电动势与比较器检测电机位置的技术路径，同时集成带载满载启动能力，具备启动速度快、程序可移植性强等优势。方案核心包含传统三段式启动优化、基础方波控制实现，以及可扩展的进阶功能支持，适用于对电机控制精度、启动性能有一定要求的低压应用场景，如小型家电电机驱动、微型机器人动力系统等。
本文提供了一个系统化的算法刷题大纲，包含基础数据结构、核心算法和进阶技巧三大部分。基础部分涵盖数组、链表、哈希表等7大结构(共51题)；核心算法专题包括二叉树、回溯、贪心和动态规划(97题)；进阶部分涉及单调栈、双指针和图论(30题)。特别设计了AI学习助手提示词模板，可针对具体算法获取概念解释、代码模板和实战演示。所有题目按知识点分类并标注LeetCode/卡码网题号，形成从基础到进阶的完整训练
采购管理软件行业正经历智能化转型，AI技术深度融入采购全流程，实现需求预测、智能比价等功能。主流产品各具特色：泛微·京桥通专注大型企业合规管控，SAP Ariba强于全球化采购协同，鲸采云适合中小企业轻量化需求，Oracle SCM则以集成能力见长。选型需考量企业规模、系统集成、行业经验及成本因素。未来采购软件将向更智能、自动化的方向发展，成为企业构建数字化供应链的核心工具。
采购管理软件行业迎来智能化升级，四大主流产品各具特色：泛微京桥通主打协同能力，面向中大型企业提供全周期数智化采购方案；鼎捷专注制造业供需协同，满足中小型制造企业精益采购需求；鲸采云以轻量化SaaS服务中小微企业合规采购；企企通则通过AI赋能实现全行业适配。企业选型需考量规模、行业特性等要素，中大型企业适合京桥通的系统集成能力，制造企业可优先考虑鼎捷的行业适配性。随着AI技术发展，采购软件正从流程工
此外，华为推出“昇腾伙伴网络”（简称APN）合作伙伴计划，将通过总经销商供货的销售支持、华为与总销售商双方的技术支持模式，思腾合力凭借多年在AI行业的积累和自身的实力成为首家签署APN合作协议的公司，共同打造基于昇腾的软硬件AI基础架构解决方案，推进人工智能国产算力替代的进步和发展。4. 32GB HBM内存支持ECC，专为训练设计，训练一个好的模型，需要使用大量数据，内存带宽要够大，内存容量要足
fill:#333;important;important;fill:none;color:#333;color:#333;important;fill:none;fill:#333;height:1em;传统部署方式手动管理服务器负载均衡配置复杂维护困难Kubernetes部署方式智能容器编排自动负载均衡自动化运维。
在 Kubernetes 中，Deployment是一种声明式的 API 资源，它允许开发者描述应用的期望状态，并且 Kubernetes 会确保这个期望状态得以实现。一个Deployment可以管理多个副本的 Pod，提供高可用性、负载均衡和滚动更新等功能。"Deployment does not have minimum availability" 错误通常是因为Deployment中定义的
摘要： 本文详细介绍了在KubeSphere云原生平台上部署AI大模型Ollama的完整流程。首先通过KubeKey工具为Kubernetes集群扩容GPU节点，然后在openEuler系统上手动安装NVIDIA显卡驱动。接着使用Helm安装NVIDIA GPU Operator，使Kubernetes能够识别和调度GPU资源。最后在KubeSphere中部署Ollama服务，配置GPU资源声明和
激光雷达SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）通过激光雷达获取环境点云数据，实现机器人自主定位与环境地图构建。扫描匹配算法通过对齐相邻帧点云估计相对位姿，是减少累积误差的核心环节。贪心算法通过局部最优选择实现高效位姿优化，适用于实时性要求高的场景。本文详细解析了基于ICP的扫描匹配算法原理，结合贪心策略提出位姿优化框架，并通过Matlab仿真验证算法
本文提出了一种基于多模态大语言模型（M-LLM）的自适应视频帧选择方法，以提高视频理解效率。针对现有均匀采样方法可能导致关键帧丢失的问题，该方法通过轻量级帧选择器，结合空间和时间双重监督信号，智能选取与问题相关的视频帧。实验表明，该方法在中长视频问答任务上显著提升性能（最高+3.7%），并能用更少帧数达到更好效果（4帧接近32帧的均匀采样效果）。核心创新在于问题导向的帧选择策略，仅需1.5B参数即
俗话说，不会写文档的工程师不是好的工程师！。这不是危言耸听，现实生活中有很多活生生的例子。
从手动拼凑的煎熬，到AI辅助的从容，这不仅仅是工具的升级，更是思维和工作模式的革命。上述8款工具，尤其是像PaperTan这样专注于全流程深度优化的解决方案，已经为你铺平了道路。别再把时间浪费在低效、重复且痛苦的劳动上。将机械性工作交给AI，把你的创造力、批判性思维和深度思考，投入到真正决定论文价值的核心部分——创新点的挖掘、理论的深化、结论的升华。现在，是时候做出选择了。点击链接，亲自体验这些工
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同，强调试错探索（Exploration-Exploitation）以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述：机器处于环境E中，状态空间X，其中每个状态x∈X是机器感知到的环境的描
如果您需要极致快速的Web原型开发、一个充满活力的Web开发生态系统，并且团队崇尚约定和开发效率，Ruby on Rails可能是您的理想选择。反之，如果您的项目涉及Android开发、对性能和类型安全有较高要求、希望利用JVM生态、或者有跨平台共享代码的愿景，那么Kotlin将是一个更强大、更现代的选择。其动态类型系统和元编程能力提供了极大的灵活性，允许编写非常简洁和表达力强的代码。在启动新项目
本文详细介绍了在openEuler系统上通过KubeSphere和Kubernetes部署GPU加速AI应用的全流程。首先使用KubeKey为集群扩容GPU节点，然后安装NVIDIA GPU Operator实现GPU资源管理。在验证GPU可用性后，部署Ollama框架并成功运行1.5B参数的Qwen2模型进行推理测试。整个过程展示了从硬件配置到模型部署的完整云原生GPU管理链路，为企业级AI应用
问题1：最优装载问题（简单）代码：import java.util.Arrays;import java.util.Scanner;public class Main {/**/public static void main(String[] args) {//（1）输入相关数据Scanner sc = new Scanner(System.in);int n = sc.nextInt();//物
7-3 定义类 (5 分)请补充以下代码，完成输出要求。（注意：需要提交完整代码）import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner in = new Scanner(System.in);int a,b,c,d,e;a = in.nextInt();
题解:import java.util.Arrays;import java.util.Scanner;public class Practice_区间调度问题 {public static void main(String[] args) {/*输入测试样例:51 2 4 6 83 5 7 9 10*/Scanner in = ne.
HJ11 数字颠倒描述输入一个整数，将这个整数以字符串的形式逆序输出程序不考虑负数的情况，若数字含有0，则逆序形式也含有0，如输入为100，则输出为001import java.util.Scanner;public class Main{public static void main(String[] args) {Scanner scan = new Scanner(System.in);in
import java.util.Scanner;/*** @author liuxun* @create 2022-02-05 20:09* @description*/public class r2021_09_1 {public static void main(String[] args){int n;Scanner sc = new Scanner(System.in);n = sc.n
1.1安装Python3.71.2安装pycharm（注意：下面的所有命令都是在PyCharm终端运行，且最好科学上网）1.3如果没有vs环境，需要下载其工具包。下载链接如下：http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=6911261.4安装PaddlePaddlecpu版本和gpu版本按需求下载即可cpu版本python -m pip install paddl
贪心算法
——贪心算法
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
网易易盾开发者社区
火山引擎 ADG 社区
CSDN-OPC开发者社区
DAMO开发者矩阵
鲲鹏昇腾开发者社区
西安城市开发者社区
openvela
九章云极普惠算力
开源鸿蒙跨平台开发者社区
昇腾开源生态专区
