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摘要：本文提出了一种基于Python的邻近巷道爆破振动模拟系统，通过数值计算模拟应力波在岩体中的传播过程。系统采用弹性波动理论建立数学模型，考虑了波速、衰减系数等关键参数，实现了二维和三维可视化功能。研究结果表明，应力波在巷道交叉区域的传播呈现复杂特性，包括反射、绕射和叠加效应。监测点振动分析显示不同位置具有不同的振幅和衰减特征。该系统为理解爆破振动机理、评估安全距离和优化爆破参数提供了有效工具，
在学术江湖里，毕业论文堪称每位学子的“终极BOSS战”——选题卡壳、逻辑混乱、查重焦虑、格式崩溃……这些痛点让无数人深夜抓狂。但如今，一款名为的智能工具正以“学术外挂”的姿态横空出世，用六大核心功能重构论文写作流程，让“地狱级挑战”秒变“通关游戏”。访问官网，或微信公众号搜一搜“书匠策AI”，一起揭开这款“学术神器”的神秘面纱！
毕业论文的写作，从来不是一场“孤独的修行”。书匠策AI的出现，让选题更精准、逻辑更清晰、内容更学术、格式更规范，同时坚守学术伦理的底线。它不是要取代你的思考与创作，而是用智能技术解决选题迷茫、逻辑混乱、表达低效等痛点，让你在保留学术自主性的同时，获得更高效的写作支持。无论你是本科小白还是硕士达人，无论你面对的是课程论文还是毕业设计，书匠策AI都能成为你学术探索路上的“隐形教练”。现在，就访问书匠策
数据分析不是冰冷的数字游戏，而是用科学方法验证假设、推动知识进步的过程。书匠策AI（官网：http://www.shujiangce.com | 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。从虚拟实验到智能代码，从动态图表到跨学科知识库，书匠策AI正用AI魔法重塑教育论文的数据分析范式。下次写作时，不妨让它成为你
下次写作时，不妨让书匠策AI成为你的“数据搭子”——从数据清洗到方法推荐，从虚拟实验到动态图表，它都能帮你把枯燥的数字变成论文里闪闪发光的结论。：一位教育技术研究者发现“AI助教能提升学生成绩”，但书匠策AI提醒她：“已有文献指出，AI助教可能加剧‘数字鸿沟’，建议补充不同家庭背景学生的数据。：一位教育学研究生分析“在线学习时长与成绩的关系”时，书匠策AI自动标记出“学习时长超过24小时/天”的异
它的“虚拟实验环境”功能，能直接为研究者搭建一个“数据平行宇宙”。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）；，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）的出现，彻底颠覆了这一困境——它像一位“数据炼金师”，将复杂的数据处理转化为“傻瓜式”操作，让研究者能专注于研究问题的本质，而非被技术细节绊住脚步。在教育研究领域，数据分析
一位比较教育学研究者分析“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，颜色深浅代表国际化指数高低（深红=高，浅蓝=低），动画滚动展示2010-2025年变化趋势。，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
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
SequenceMatcher是Python difflib库中的序列比对类，基于Gestalt Pattern Matching算法实现。其核心是通过动态规划方法递归查找最长公共子序列(LCS)，并采用分治策略处理匹配块。主要特点包括：1) 高效初始化机制，支持多次比对时复用序列b的索引；2) 提供三种相似度计算方法(ratio系列)，精度和速度成反比；3) 创新的垃圾字符处理机制，支持用户定义
背包问题是动态规划中最经典的问题，很多题⽬或多或少都有背包问题的影⼦。它的基本形式是：给定⼀组物品，每个物品有体积和价值，在不超过背包容量的情况下，选择物品使得总价值最⼤。背包问题求⽅案数，稍微修改⼀个状态表⽰，然后根据具体问题分析状态转移⽅程和初始化即可。基本01 背包问题，将时间看成体积，就是标准的不放满的01 背包问题。第⼆问仅需修改⼀下初始化以及最终结果即可。01 背包问题变形。
本文分享了力扣（LeetCode）三道经典动态规划题目的详细解析： 不同路径问题：通过构建dp表，分析状态转移方程，解决机器人网格移动路径计数问题； 下降路径最小和：讨论方形矩阵中寻找最小下降路径和的动态规划解法； 地下城游戏：重点分析骑士救公主所需最低初始健康点数的逆向动态规划思路。 每道题目都包含完整的解题步骤（状态表示、转移方程、初始化、代码实现）和关键注意事项，帮助读者掌握动态规划的核心思
文本切割：RAG系统的关键环节 在RAG（检索增强生成）流程中，文本切割是决定系统性能的核心环节。合理的切割策略能有效避免向量失真、突破token限制并过滤噪声。评估显示，不当切割可导致检索准确率骤降30%。本文评测了四大切割策略：句子切割法（语义完整但易丢失主旨）、固定字符切割（简单高效但破坏语义）、重点推荐的重叠窗口切割（15-20%重叠率保障连续性），以及可视化调优工具。工业级解决方案提出参
📌 无锁队列实现摘要 本文探讨了高并发场景下无锁队列（Lock-Free Queue）的设计原理与Java实现，对比传统锁机制的性能瓶颈（如上下文切换、死锁风险），提出基于CAS原子操作的无锁方案。 🔹 核心要点： 性能优势：无锁队列通过硬件级原子指令（如CAS）替代OS级锁，减少线程阻塞，实测延迟降低30倍（80ns vs 2500ns）。 经典算法：采用Michael & Scot
摘要：无人机行业正迎来AI技术驱动的变革浪潮。Deepoc大模型通过多模态融合技术，显著提升了无人机在复杂环境中的导航精度（避障响应<200ms）和数据处理效率（召回率98.5%）。该技术已成功应用于农业植保、物流配送等领域，科比特实测显示建模效率提升300%，决策速度达人类8.6倍。未来，模型将在无人机集群控制、产品设计等方面持续创新，推动行业向智能化方向发展，预计将缩短60%研发周期并提
uim 神犇拿到了 uoi 的 ra（镭牌）后，立刻拉着基友小 A 到了一家……餐馆，很低端的那种。uim 指着墙上的价目表（太低级了没有菜单），说：“随便点”。
你将会获得一系列视频片段，这些片段来自于一项持续时长为 time 秒的体育赛事。这些片段可能有所重叠，也可能长度不一。使用数组 clips 描述所有的视频片段，其中 clips[i] = [starti, endi] 表示：某个视频片段开始于 starti 并于 endi 结束。甚至可以对这些片段自由地再剪辑：例如，片段 [0, 7] 可以剪切成 [0, 1] + [1, 3] + [3, 7]
本文介绍了图论中最短路径问题的几种经典算法及其实现。首先定义了路径长度、最短路径等基本概念，并分析了最短路的基本性质。然后对比了Floyd、Dijkstra、Bellman-Ford、SPFA和Johnson等算法的时间复杂度与适用场景。重点讲解了Floyd算法的动态规划思想和实现方式，以及Dijkstra算法的贪心策略与正确性证明。对于Bellman-Ford算法，指出了其队列优化版本SPFA更
本文通俗易懂地介绍了自然语言处理中的序列标注任务及其核心模型CRF(条件随机场)。首先解释了序列标注的基本概念和BMES标注法，通过中文分词案例说明其应用。接着对比了CRF与HMM的区别，强调CRF能够同时考虑上下文信息和标签间依赖关系的优势。重点解析了CRF的打分机制，详细说明了转移特征和状态特征的作用。最后介绍了维特比解码算法如何高效寻找最优标签序列。全文避开了复杂数学推导，用直观易懂的方式帮
Kibana 是一个基于 Elasticsearch 的数据可视化和监控工具，常用于实时分析日志、指标和业务数据。构建实时监控仪表盘能帮助您快速洞察系统状态、检测异常并优化性能。本指南将逐步指导您完成构建过程，包括数据准备、可视化创建、仪表盘组装和实时配置。整个过程基于真实场景，确保可靠性和实用性。通过以上步骤，您能高效构建一个功能完备的实时监控仪表盘。Kibana 的灵活性使其适用于各种场景，从
本文介绍了三种经典的最短路径算法：Dijkstra算法（单源最短路径，不适用于负权值）、Bellman-Ford算法（单源最短路径，可处理负权值但不支持负权回路）和Floyd算法（双源最短路径）。重点解析了Dijkstra算法的贪心原理，通过集合划分和迭代选取最近顶点的方式实现路径优化，并给出了邻接矩阵实现代码。同时简要说明了Bellman-Ford算法的特点——能处理负权边但无法解决带负权回路的
文章摘要：本文介绍了decoder-only transformer的生成流程及KV cache优化技术。首先，输入prompt经过tokenizer和embedding层转换为词向量矩阵，再通过线性变换得到Q、K、V矩阵。在多头注意力机制中，通过mask保留注意力矩阵的下三角部分，与V矩阵相乘后得到上下文信息。KV cache通过缓存K和V矩阵，避免重复计算历史token的注意力分数，仅对新to
SayNav提出了一种基于大型语言模型（LLM）的导航规划方法，通过增量构建3D场景图作为LLM的输入，生成动态调整的高级导航计划。
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
工厂模式创建流程实例：管理任务规划和执行：提供计划的创建、更新、执行等功能Manus：执行具体任务的代理使用 PlanningFlow 进行任务规划和拆解通过 LLM 动态生成执行计划使用 Manus 代理执行具体任务支持任务状态追踪和动态调整获取当前步骤信息# 返回: None, None (所有步骤已完成)生成计划总结[System] 您是任务规划助手。您的任务是总结完成的计划。[User]
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗
Viterbi算法是一种动态规划算法，由Andrew J. Viterbi于1967年提出，用于在数字通信中解码卷积码。该算法通过寻找最可能生成观测事件序列的隐藏状态序列，解决了隐马尔可夫模型（HMM）中的解码问题。Viterbi算法因其高效性和最优性（在最大似然意义下）成为卷积码解码的首选算法，被广泛应用于数字通信、语音识别和生物信息学等领域。Viterbi算法的核心思想是逐步计算每条路径的度量
强化学习的目标是让智能体通过与环境的交互，学习到一种最优的行为策略，从而最大化累积奖励。Python复制# 定义迷宫环境])self.actions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)] # 右、左、下、上else:else:通过本文的介绍，你已经从零开始了解了强化学习的基本概念，掌握了马尔可夫决策过程（MDP）和 Q-learning 算法的原理，并通过实战案
用f[i][j]用来表示[ i, j ]区间中合并之后的最小长度，那么显然f[1][n]就是答案。dp有两种转移方式：1.两个区间的答案合并：2.考虑[ i, j ]这个区间内部合并（可能是两个合并，也可能是3个、4个....相同的循环节合并）这部分稍微难一些，我们回想一下kmp里学过的，如果len%(len-ne[r])==0，那么len-ne[r]就是最小的循环节长度！
产出物类别初级中级高级专家/架构师文档测试用例、缺陷报告测试方案、专项报告质量策略、深度报告技术蓝图、白皮书代码/工程(无)自动化脚本测试框架、提效工具测试平台、系统架构影响范围个人任务功能模块/小项目复杂项目/团队整个技术部门/公司核心价值执行质量设计质量效率与体系战略与引领。
笔者小记：1、暴力枚举方法的时间复杂度为O(n^3)过长，可以通过使用动态规划思想或滑动窗口思想并结合合适的数组结构，以降低代码的时间复杂度，目的是尽可能减少数组元素的重复遍历访问情况。
微分动态规划DDP与迭代二次型调节器iLQR是非线性轨迹优化中最常用的一类算法。本文从贝尔曼最优性原理出发，详细推导DDP与iLQR的算法脉络，并总结其正向反向传播的迭代过程
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
本文介绍了如何在Kotlin Multiplatform项目中实现斐波那契数列生成工具。通过动态规划算法高效生成数列，并实现数列统计（求和、均值、极值）、数字性质检测（奇偶性、完全平方数、质数）等功能。代码展示了Kotlin的简洁特性，包括输入验证、算法优化和结果格式化。该工具支持生成1-50项的数列，采用动态规划优化性能，并简化显示前10项结果，体现了Kotlin在算法处理和跨平台开发中的优势。
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