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无聊死了,这么多嘈杂的帖子
DoItFreely
2003-10-22 12:43:54
好象有些人看见“女”字就眼睛发直,……看来我是老了,虽然才20多岁。
还是喜欢有难度、或者有新鲜感的程序问题,生活问题也好,就只不要那么无聊。
如果真的没事可做,应该想一下是不是可以游戏、休息、逛街、音乐、运动……
我不知道无聊是何物,知道我见到这里的一些烂帖子,本帖的分数似乎也在嘲笑我,十分在意!
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无聊死了,这么多嘈杂的帖子
好象有些人看见“女”字就眼睛发直,……看来我是老了,虽然才20多岁。 还是喜欢有难度、或者有新鲜感的程序问题,生活问题也好,就只不要那么无聊。 如果真的没事可做,应该想一下是不是可以游戏、休息、逛街、音乐、运动…… 我不知道无聊是何物,知道我见到这里的一些烂帖子,本帖的分数似乎也在嘲笑我,十分在意!
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xiaofei7569
2003-10-24
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正常。
hxy2003
2003-10-24
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没什么的啦。。。
HongHuer
2003-10-24
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不要常来这里。
有问题的时候来搜索搜索。
想找工作的时候来看看。
想招聘的时候来看看。
无聊的时候来看看。
其他的时间就不要来了。
DoItFreely
2003-10-22
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纠正错别字“知道”,应该是“直到”(until)
nlp_structbert_sentence-similarity_chinese-large 在社交网络中的应用:发现相似兴趣社群
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署nlp_structbert_sentence-similarity_chinese-large镜像,并探讨了其在社交网络中的核心应用。该模型通过计算用户文本的语义相似度,能够智能地发现和划分相似兴趣社群,例如将讨论科幻、编程或户外运动的用户自动归入相应社群,从而提升社区活跃度与用户粘性。
我发明了一种与人工智能交流的方法,同时保护您的隐私
我在美国专利商标局(USPTO)为无声语音注册了“临时专利申请”,并给了我号码“63/637,554”。这种专利申请是我想法最基本的知识产权保护形式。无声语音处于概念阶段,这意味着它还没有被实现为一个工作原型。那是因为我不再在 AI 实验室工作——我 5 年前就退休了。所以,我无法确切知道无声语音的效果如何。但我知道无声语音可以工作,因为它遵循了一个在许多最近的项目中取得成功的基于数据的过程,特别是上面提到的个人检测项目。也许你认为即使是无声地与设备交谈也会让你看起来很傻。
电力系统机组组合优化调度(IEEE14节点、IEEE30节点、IEEE118节点)(Matlab代码实现)
内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的电力系统机组组合优化调度方法,适用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点标准测试系统。该资源聚焦于电力系统中发电机组的优化调度问题,通过智能优化算法实现对机组启停、出力分配等决策的最优化,旨在降低运行成本、提升系统可靠性和经济性。文中系统阐述了从数学模型构建、多类型约束处理到优化算法设计与仿真实验验证的完整研究流程,并提供了可复现的Matlab代码,涵盖目标函数设定、约束条件建模及算法求解过程,适用于电力系统调度、能源优化等相关领域的科研与教学实践。; 适合人群:具备电力系统分析、运筹学基础及Matlab编程能力的高校学生、科研人员和工程技术人员,尤其适合从事电力系统优化、智能算法应用研究的研究生与青年学者。; 使用场景及目标:①用于电力系统机组组合(UC)问题的教学实验与课程设计;②支撑科研工作中对遗传算法、粒子群算法等智能优化算法在电力系统调度中应用的研究;③为含可再生能源接入的现代电网调度提供仿真平台与技术参考,助力低碳电力系统规划与运行。; 阅读建议:建议读者结合电力系统调度理论与优化建模知识,深入理解机组组合问题的数学本质与物理约束,再通过Matlab代码进行仿真实践,重点关注算法收敛性、多目标权衡策略与不同测试系统间的性能对比,以实现理论与实践的深度融合。
(共179页PPT)数字化供应链的转型战略与架构设计.pptx
(共179页PPT)数字化供应链的转型战略与架构设计.pptx
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于TCN-BiGRU-Attention的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了一种基于TCN-BiGRU-Attention混合神经网络模型的风电功率预测方法,旨在提升预测精度。该模型融合了时间卷积网络(TCN)对局部时序特征的强大提取能力、双向门控循环单元(BiGRU)对时间序列前后依赖关系的双向捕捉能力,以及注意力(Attention)机制对关键时间步特征的自适应加权聚焦能力。研究采用多变量输入方式,综合纳入风速、风向、温度等多种气象因素作为输入特征,实现风电功率的单步预测。通过对实际风电场数据的实验验证,该模型在预测精度方面相较于单一模型或其他组合模型展现出显著优势,有效降低了预测误差。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,从事新能源预测、电力系统调度或相关领域研究的科研人员与工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场功率实时预测,提升电网调度的稳定性与安全性;②为电力市场交易、储能配置和可再生能源消纳提供高精度数据支持;③作为深度学习模型融合设计的参考案例,推动时序预测技术的发展。; 阅读建议:此资源提供了完整的Matlab代码实现,读者在学习时应重点关注模型结构的设计原理、多变量特征的处理方式以及Attention机制的融入方法,建议结合代码进行复现实验,调整参数以深入理解各组件对最终预测性能的影响。
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