Helendesign 房屋出售模板下载

weixin_39820835 2020-09-09 04:00:46

Helendesign 房屋出售模板
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大模型（LLMs）推理面.pdf

这是一个基于Linux Python Flask的汽车维修系统系统概述 - **后端语言**: Python 3 + Flask框架 - **前端**: HTML + CSS + JavaScript (使用Bootstrap 5) - **数据库**: SQLite（无需安装，轻量级） - **运行环境**: Ubuntu 22.04 功能： 1. **首页展示**： - 显示所有维修记录 - 搜索功能（按车牌、车主、电话） 2. **添加记录**： - 点击"新增记录"按钮 - 填写完整的维修信息表单 3. **编辑记录**： - 点击每条记录后的"编辑"按钮 - 修改信息后保存 4. **删除记录**： - 点击"删除"按钮（有确认提示） 5. **记录状态**： - 三种状态：待处理、维修中、已完成 - 不同状态用不同颜色标识

【负荷预测】基于Transform-KAN的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于Transform-KAN模型的负荷预测研究，结合Transformer的注意力机制与Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）的函数逼近能力，构建了一种新型深度学习预测模型，并通过Python代码实现。该方法旨在提升电力系统中负荷预测的精度与时效性，适用于处理复杂的非线性时间序列数据，在实际用电负荷预测场景中展现出较强的建模能力与优化潜力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习理论知识，从事电力系统、能源管理或时序预测相关研究的科研人员及工程技术人员；适合研究生及以上学历或有1-3年相关领域工作经验的技术人员；使用场景及目标：①应用于电力系统短期/中期负荷预测，支撑电网调度与能源优化决策；②为深度学习模型在能源领域的创新应用提供技术参考；③帮助研究人员掌握Transform-KAN混合架构的设计思路与实现方法，推动高精度预测模型的开发与复现；阅读建议：建议读者结合提供的Python代码进行实践操作，深入理解模型结构细节与训练流程，同时可对比传统LSTM、GRU或纯Transformer模型的效果差异，进一步优化参数配置与数据预处理策略，以获得更优预测性能。

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