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matrxII观后感
Qlodestar
2003-06-11 09:09:58
matrx是一个namespace,锡安是一个namespace,里奥经过第一集的奋斗升级了自己的访问权限,作用域加大了,战斗力加为10000.但还是没有到达system的级别,冲其量为system.matrx。到底什么是人类世界,什么是matrx要到第三集才能知晓.
不论是第一集的matrx,第二集的锡安,都只是matrx的界面类,半天了,还只是在这里打转,不段出现的情节只是matrx升级的需要,一切看第三集怎么说吧.
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matrxII观后感
matrx是一个namespace,锡安是一个namespace,里奥经过第一集的奋斗升级了自己的访问权限,作用域加大了,战斗力加为10000.但还是没有到达system的级别,冲其量为system.matrx。到底什么是人类世界,什么是matrx要到第三集才能知晓. 不论是第一集的matrx,第二集的锡安,都只是matrx的界面类,半天了,还只是在这里打转,不段出现的情节只是matrx升级的需要,一切看第三集怎么说吧.
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joachern
2003-06-11
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等到人类的指挥超越宇宙,两者变成一个互相操作的实体,那样将存在或者创建一个新的模式,形成一个新的领域,有她来协调两者之间的关系,世界会变成另外的模样!
星之瀚海
2003-06-11
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标题 《骇客2随想---一种新的宇宙起源学说》 wowuyinglingluan(原作)
关键字 骇客
看了骇客1,我已经有该想法了,只是在骇客2中的到了证实。
宇宙起源:
宇宙原来是一个混沌,混沌的一个质点,但并不是质量无限大、体积无限小。而是
宇宙原来是一个意识构成的核,所有的各种意识瘫缩、缠绕在一起。
在有一刻,这些意识开始分化,并开始逐渐形成体系,逐渐清晰。
有一天,宇宙终于进化到了一个足够清晰,意识足够复杂的思维体。该思维体就是最初的上帝。上帝并不同与今天人脑的思维,它是一个并发的思维体,每个小的思维单元均能展开独立的思维,描绘场景,推动思维中事务的进化。
思维进化到一定程度后,每个思维单元均开始产生清晰的意识,当然,是不均衡的。
有的思维体产生了十分清晰的意识,开始从上帝的思维体系中剥离出来了。这就是撒旦。上帝对出现其他意识形态当然不满。导致某些思维单元开始加速进化,这些单元在上帝的思维体系中逐渐清晰,成为了第一批具有上帝的整体思维的独立意识体,即天使。
不是每个思维体均是按照独立意识的方式进化。上帝最终进化成一个有序的思维体。或者说,进入了一种程序思维。各个思维单元分化开来,能完成一定的功能。整体表现出一种有逻辑的模式。这套程序运行出一个宇宙。里面有星系,有星球。有的单元成为了一个星球的思维,内部又进化出了更独立的思维体,比如人的思维。
其中有个别人的思维体进化得很快,就出现了怀疑这个世界得真实性得问题。有朝一日,他们发现原来这个世界仅是思维的结果。这和整个思维体的意识不相符合导致整个思维体中出现了排斥,部分小思维体开始发挥他们的意识,想通过真个意识的力量抹煞不符合的思维体。
部分思维体逃过了这种意识抹煞,有些意识体开始了更深入的进化,其中的一些进化成了上帝
星之瀚海
2003-06-11
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我再顶,极好看的一部片子
下面有两篇关于这个的文章:
标题 《骇客2随想---一种新的宇宙起源学说》 wowuyinglingluan(原作)
关键字 骇客
看了骇客1,我已经有该想法了,只是在骇客2中的到了证实。
宇宙起源:
宇宙原来是一个混沌,混沌的一个质点,但并不是质量无限大、体积无限小。而是
宇宙原来是一个意识构成的核,所有的各种意识瘫缩、缠绕在一起。
在有一刻,这些意识开始分化,并开始逐渐形成体系,逐渐清晰。
有一天,宇宙终于进化到了一个足够清晰,意识足够复杂的思维体。该思维体就是最初的上帝。上帝并不同与今天人脑的思维,它是一个并发的思维体,每个小的思维单元均能展开独立的思维,描绘场景,推动思维中事务的进化。
思维进化到一定程度后,每个思维单元均开始产生清晰的意识,当然,是不均衡的。
有的思维体产生了十分清晰的意识,开始从上帝的思维体系中剥离出来了。这就是撒旦。上帝对出现其他意识形态当然不满。导致某些思维单元开始加速进化,这些单元在上帝的思维体系中逐渐清晰,成为了第一批具有上帝的整体思维的独立意识体,即天使。
不是每个思维体均是按照独立意识的方式进化。上帝最终进化成一个有序的思维体。或者说,进入了一种程序思维。各个思维单元分化开来,能完成一定的功能。整体表现出一种有逻辑的模式。这套程序运行出一个宇宙。里面有星系,有星球。有的单元成为了一个星球的思维,内部又进化出了更独立的思维体,比如人的思维。
其中有个别人的思维体进化得很快,就出现了怀疑这个世界得真实性得问题。有朝一日,他们发现原来这个世界仅是思维的结果。这和整个思维体的意识不相符合导致整个思维体中出现了排斥,部分小思维体开始发挥他们的意识,想通过真个意识的力量抹煞不符合的思维体。
部分思维体逃过了这种意识抹煞,有些意识体开始了更深入的进化,其中的一些进化成了上帝
星之瀚海
2003-06-11
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好,我顶
软件工程基于SVN的自动化评测流水线设计:计算机竞赛中可复现算法性能的版本控制解决方案
内容概要:本文介绍了SVN版本控制系统在计算机竞赛中的深度应用,重点构建了一套可复现的自动化算法评测流水线。通过Continuous Integration for OI机制,每次代码提交自动触发编译与测试,结合post-commit钩子、属性关键字、多仓库联动等技术,实现代码质量控制、版本一致性保障与数据安全管理。系统支持自动评测、性能数据回写、低分提交回滚等功能,并通过实际代码案例展示了从监听提交到执行评测再到结果反馈的完整流程。此外,文章还探讨了SVN在权限隔离、版本标记、空间压缩等方面的应用技巧及其在未来与Serverless、区块链和量子计算融合的可能性。; 适合人群:参与ACM/ICPC、CCPC、NOIP等算法竞赛的选手、教练及技术运维人员,具备一定SVN和Python使用经验的开发者。; 使用场景及目标:①在团队协作中防止错误代码污染主干;②实现比赛前后代码与数据的统一管理与快速切换;③构建安全、封闭、可审计的自动化评测环境;④提升算法开发迭代效率与版本可追溯性。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python脚本与SVN配置实例,在本地或私有服务器部署测试,深入理解钩子机制与自动化流程设计,同时关注未来趋势部分以拓展系统架构视野。
【鲁棒优化、机会约束】具有分布鲁棒联合机会约束的能源和储备调度研究(
Mat
lab代码实现)
【鲁棒优化、机会约束】具有分布鲁棒联合机会约束的能源和储备调度研究(
Mat
lab代码实现)内容概要:本文围绕“具有分布鲁棒联合机会约束的能源和储备调度研究”展开,重点介绍了在能源系统调度中考虑不确定性因素(如可再生能源出力波动、负荷变化等)的优化方法,采用分布鲁棒优化与机会约束相结合的技术手段,提升调度方案的安全性与经济性。文中提供了完整的
Mat
lab代码实现,涵盖建模、求解及仿真分析全过程,适用于电力系统中含高比例可再生能源的调度场景,能够有效处理不确定性和风险控制问题。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和
Mat
lab编程能力的研究生、科研人员及从事能源调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究含风电、光伏等不确定电源的电力系统优化调度;②掌握分布鲁棒优化与机会约束建模方法在能源系统中的实际应用;③通过
Mat
lab代码实现复现经典文献模型,支撑论文写作与课题研究; 阅读建议:建议结合电力系统优化理论与
Mat
lab编程实践同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及代码实现细节,可借助文中提供的网盘资源获取完整代码与案例数据进行调试与扩展。
车间调度基于麻雀优化算法的车间调度(
Mat
lab代码实现)
车间调度基于麻雀优化算法的车间调度(
Mat
lab代码实现)内容概要:本文介绍了基于麻雀优化算法的车间调度方法,并提供了
Mat
lab代码实现。该资源聚焦于智能优化算法在生产调度领域的应用,特别是利用麻雀搜索算法(SSA)解决车间调度问题,旨在通过智能算法提高调度效率与资源利用率。文中还提到了多种调度类型如零等待、置换、混合流水车间调度等,展示了算法在不同场景下的适用性。此外,文档隶属于一个更广泛的
MAT
LAB仿真辅导服务体系,涵盖多个科研领域,强调借助成熟工具和算法提升科研效率。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉
Mat
lab语言,从事智能制造、生产调度、运筹优化等相关领域研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:①学习麻雀优化算法的基本原理及其在车间调度中的具体实现方式;②掌握如何将智能优化算法应用于实际调度问题,提升调度方案的优化水平;③作为科研项目或毕业设计的技术参考,复现并改进相关算法。; 阅读建议:此资源以
Mat
lab代码为核心,建议读者结合代码与理论同步学习,重点关注算法实现细节与参数设置,可通过修改调度模型或引入其他优化算法进行拓展实验,进一步深化对智能调度机制的理解。
popgene32Version1.32分子遗传生物软件园中生网.zip
popgene32Version1.32分子遗传生物软件园中生网.zip
【时间序列预测】基于LSTM的工业级模型构建与部署:电力负荷与销量预测中的精准趋势分析
内容概要:本文是一份关于LSTM时间序列预测的实战教程,系统讲解了LSTM的原理、环境搭建、数据预处理、模型构建与训练、评估优化及工业级应用案例。重点剖析了LSTM的遗忘门、输入门和输出门三大机制如何解决长序列依赖问题,并通过PyTorch实现模型,结合气温和电力负荷预测实例展示完整流程。最终以电力公司实际部署为例,验证了LSTM在降低预测误差、提升调度效率方面的显著价值。; 使用场景及目标:①掌握LSTM在时间序列预测中的核心原理与代码实现;②应用于金融、能源、零售等领域的趋势预测任务,如股价、销量、电力负荷预测;③实现从模型训练到工业部署的全流程落地; 阅读建议:建议结合文中提供的代码链接动手实践,边学边调,重点关注数据序列化处理、模型参数调优与多特征融合策略,深入理解LSTM在真实场景中的应用逻辑与性能优化路径。
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