Linux│├─ Java│├─ Hadoop│├─ MySQL│├─ Kafka│这是Spark / Flink / 大数据课程实验的基础环境。

scikit-learn（简称sklearn）是一个基于Python的开源机器学习库，其设计目标是让机器学习变得更简单、更高效。自2007年由法国INRIA研究所的David Cournapeau首次提出并开发以来，scikit-learn经历了多次版本更新，逐步成为数据科学和人工智能领域最受欢迎的工具之一。

数据文件命名清晰（如 RPM_Fault_Diameter_End），只包含加速度信号（DE、FE、BA）。支持多个轴承数据集（CWRU、Paderborn、JNU 等），提供统一接口，适合做跨数据集研究与模型训练。参数灵活，包括实验类型、序列长度、训练集比例、随机种子、传感器数量、转速选择，以及是否包含正常状态等。工况负载：0 hp、1 hp、2 hp、3 hp、负载不同转速不同（约1797–1

UCI 红酒品质数据集简介数据集名称：Wine Quality Data Set来源：由葡萄酒化学分析数据组成，收集自葡萄酒制造商。数据公开在UCI机器学习仓库中。数据集概述目的：预测红酒的品质评分（quality），根据其化学属性。数据特征：包含11个连续型的化学特性和一个品质评分标签。特征（输入变量）fixed acidity（固定酸）volatile acidity（挥发酸）citric a

文本 → LoRA-IE 事件/要素 → LoRA-Temporal 时序关系 → LoRA-Causal 因果关系 → 结构层全局一致 → 输出时间线/关系图。校准集用于 LoRA 校准，不要求规模大，但要覆盖现象（跨句、隐含因果、否定/假设等）。可选：将 LoRA-IE 产出的要素作为“实体特征向量”，再给下游关系模型用。目标：避免 pairwise 冲突，生成全局一致的时间结构。目的：把 L

是OpenAI 在 2021 年提出的一种多模态模型，核心能力是：👉把“文字”和“图片”映射到同一个语义空间里，让模型理解“这张图在说什么”“这句话像哪张图”。CLIP 学会了把图片当语言理解，也把语言当图片匹配。CLIP (对齐)↓OpenCLIP / SLIP（更稳更强）↓DenseCLIP / ViLD（视觉任务扩展）↓CLIP + Diffusion（生成）↓BLIP / Flaming

对于初学者和个人开发者模型：从LLaVA-7B的4位量化版开始。部署工具：使用Ollama或LM Studio，最简单快捷。硬件：确保你有一张至少8GB显存的NVIDIA显卡。这是获得可用体验的绝对前提。部署命令示例（使用Ollama）# 首先确保你的Ollama是最新版本 ollama pull llava:7b运行后，可以直接上传图片并向它提问。

层级抽取字段情感逻辑理论支撑局部语义层行为与意图的即时情感（Affect）中层事件层社会与认知评估（Judgment）全局语篇层意识形态与立场情感（Appreciation）

事件本体是以“事件”为认知单元，研究事件的组成以及事件之间的关系，并对事件进行归纳和概括，形成事件类，进而构建事件本体模型。事件本体是以“事件”为认知单元，研究事件的组成以及事件之间的关系，并对事件进行归纳和概括，形成事件类，进而构建事件本体模型。定义3(事件本体)　事件本体是共享的、客观存在的事件类系统模型的明确的形式化规范说明, 表示为EO。定义4(事件本体的结构)　事件本体的逻辑结构可定义为

然而，时间、空间与情感三者之间存在着深刻的交织关系，这些关系如何影响城市的发展与更新，尤其是在居民的情感需求、空间布局与时间变化的交互作用方面，仍是一个尚待探索的科学问题。城市时间维度包含了历史发展与未来趋势的变化，空间维度指代了具体的地理区域与建筑布局，而情感维度则包括居民对不同空间与时间背景下的情感反应。结合LLM，能够实现情感的动态捕捉、空间的情感标记以及基于时间的情感预测，从而为未来的城市