请问：在//{{AFX_DATA(CCalculatorDlg) //}}AFX_DATA之间添加的代码起什么么作用？

goodsun1 2005-07-11 05:49:44

在//{{AFX_DATA(CCalculatorDlg) //}}AFX_DATA之间添加的代码起什么么作用？

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MATLAB科学机器学习与物理信息神经网络PINN综合案例库源码+文档说明及全部资料.zip 包含多个关于科学机器学习（SciML）和物理引导机器学习的MATLAB示例。SciML结合了人工智能方法和领域特定知识以加速科学和工程发现。文章详细介绍了SciML的几种方法，包括物理引导神经网络（PINNs）、神经常微分方程（Neural ODEs）、神经算子（Neural Operators）和图神经网络（GNNs）。此外，还提供了一些示例和资源以帮助用户入门。关键点该仓库展示了科学机器学习（SciML）和物理引导机器学习的MATLAB示例。 SciML结合了AI方法和领域特定知识以加速科学和工程发现。物理引导神经网络（PINNs）通过在神经网络训练的损失函数中结合微分方程来解决微分方程。神经常微分方程（Neural ODEs）在神经网络中作为一层引入，用于解决常微分方程。神经算子用于学习函数空间之间的映射，通常用于PDE问题。图神经网络（GNNs）被设计用于操作图数据，适用于热传导等问题。

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摘要随着互联网影视产业的迅速发展，电影资源呈指数级增长，类型也愈加多样化，但是用户面对如此庞大的影片库时，会遇到信息过载、筛选效率低下、观影决策成本高这些难题，而传统的电影平台大多只是对基本的分类和热度进行展示，并没有提供个性化的推荐服务，社交互动以及一体化管理的能力也比较薄弱。该系统使用的是Spring Boot+Vue前后端分离的方式进行开发，设计并开发了一个电影推荐和评论系统。开发系统中存在三个问题，即无法准确地判断出用户的喜好、电影推荐功能上线之初没有用户数据，因此推荐效果不佳、大量用户同时评论打分时系统容易出现不稳定的情况。为了克服上述问题，本文查阅相关资料，不断迭代开发原型，并进行实际测试，完成整个系统的全部过程，即系统需求分析、架构设计、功能开发、系统测试。系统分为普通用户和管理员两种身份，具有注册登录、电影浏览、电影推荐、评分评论、影片收藏、个人中心、后台管理等功能，采用结合用户喜好和电影热度的简单推荐方式，提供热门电影推荐和个性化推荐，很好地解决了推荐功能初始没有数据、数据较少的问题。项目用接口来完成前后端的数据交互，使用MySQL数据库存储用户、电影、评论、收藏等各种数据，并且加入权限验证、密码加密等安全措施，保证系统安全稳定并且便于后期扩展。除此之外，系统还增加了电影资讯查看、首页轮播图设置、编辑资讯等功能，使整个电影平台的服务更加全面，使用更加高效。经过全面的功能测试、接口测试和性能测试，系统各个模块运行稳定，推荐接口响应时间小于300ms，主要的互动操作成功率大于98%，可以大大降低用户的选片成本，提高观影决策的速度和社区互动的效果。本文给出一套轻量级、易部署、可复用的电影推荐类Web应用工程实现方案，相比于传统的单一列表展示型平台，个性化服务、社交互动体验和后台管理效率都有明显的提高，可以给影视文化数字化传播、推荐算法轻量化工程实践

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