windows的文件夹挂载到linux中，然后linux跑代码读写windows里的文件。

01 大模型应用开发02 Prompt Engineering（提示词工程）04 从 AI 编程认知 AI05 RAG 和 Embeddings09 LLM 应用开发工具链10Agent 实现 AutoGPT11 工作流12 神经网络与详解13 模型微调（上）14 模型微调（下）15 Agent 模型微调16 多模态大模型（上）17 多模态大模型（下）18 视觉生成模型19 AI 产品部署和交付(

12 神经网络与 Transformer 详解。10 手撕 Agent 实现 AutoGPT。05 RAG 和 Embeddings。19 AI 产品部署和交付(上)20 AI 产品部署和交付(下)04 从 AI 编程认知 AI。09 LLM 应用开发工具链。15 Agent 模型微调。21 大模型时代的创业机遇。16 多模态大模型（上）17 多模态大模型（下）01 大模型应用开发基础。13 模型

我在2023年华为杯数学建模研赛参赛期间收集到的所有资料，现在分享出来，需要就私聊我，回血！！代码包括：ARIMA时间序列预测模型Python代码实现ARIMA时间序列模型的讲解与matlab代码实现（含多个实例）BP神经网络模型Python代码GRNN的数据预测matlab代码RBF神经网络做回归预测matlab代码优化加权预测matlab和python代码灰色预测模型Python代码绘制热力图

在文献中，机器学习已经显示出提高Android恶意软件检测准确性的希望。然而，这是具有挑战性的: (1) 保持对现实世界场景的鲁棒性和 (2) 提供可解释的解释供专家分析。在本文中，我们提出了MsDRoID，这是一个Android恶意软件检测系统，通过识别带有可解释解释的恶意代码片段来做出决策。我们模仿了安全分析师的一种常见做法，即在查看每种方法之前过滤api，以关注敏感api周围的本地代码片段，

这是文献翻译

远程桌面默认的刷新率是 30 Hz，我们可以设置为 60 Hz，享受一下高刷新率，当然实际的效果取决于网络环境和客户端的设置，如果是局域网内，那效果应该还不错。1、打开远程主机上的注册表编辑器（运行–>regedit），找到，然后在空白处右击–>新建–>DWORD（32位）值，命名为。2、双击 DWMFRAMEINTERVAL，基数选择为十进制，数值数据填写15。

然后就是进行扫描映像，注意的是查看映像是否有损坏：Dism /Online /Cleanup-Image /ScanHealth。最后一步就是进行修复系统映像文件了就完成了。然后就是进行查看损坏程度：Dism /Online /Cleanup-Image /CheckHealth。查看映像版本：Dism /online /Get-CurrentEdition。不过修复系统的最好办法还是用系统镜像。