2025年11月5日
摘要：
Transformer时序预测模型在止损算法中的应用相较于传统LSTM具有显著优势，首要体现在以下六个核心维度：一、长程依赖捕捉能力1. 全局注意力机制技术特性：Transformer通过自注意力机制计算序列中任意两个时间步的关联权重，突破LSTM最大有效记忆长度的理论限制（ 阅读全文
posted @ 2025-11-05 15:44
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摘要：
目录一、引言二、BERT模型核心算法原理（一）Transformer编码器结构（二）自注意力机制（三）输入表示方法（四）预训练任务设计1.掩码语言模型（MLM）2.下一句预测（NSP）三、BERT模型的完整实现（一）导入必要模块（二）文本数据预处理 第1步：create_mlm_mask函数实现步骤 阅读全文
posted @ 2025-11-05 15:33
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摘要：
效率提升：资源优化与流程加速传统病房运营中存在三大核心效率瓶颈，直接制约医疗资源利用率与服务响应速度。床位调度滞后表现为患者出院后清洁消杀流程冗长（耗时＞1 小时），导致床位空置期延长；护理路径冗余使护士日均跨区行走距离超过 5 公里，大量时间消耗在非临床移动中；物流等待时间长则因 AGV 电梯等待 阅读全文
posted @ 2025-11-05 14:55
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摘要：
目录一、为什么选择东方财富网？二、爬取前的准备工作1. 安装必要库2. 模拟浏览器访问三、基础爬取：静态页面解析1. 获取网页内容2. 解析HTML表格3. 保存为CSV文件四、进阶技巧：应对动态加载与反爬虫1. 处理动态加载内容2. 反爬虫应对策略（1）IP封禁解决方案（2）请求频率控制（3）随机 阅读全文
posted @ 2025-11-05 14:37
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摘要：
Trae Solo+豆包Version1.6+Seedream4.0打造"AI识菜通"摘要在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型正以前所未有的深度与广度渗透进日常生活的各个场景。从智能客服到内容创作，从代码生成到图像理解，AI 正在重塑人与信息、人与服务之间的交互方式。而在餐饮这一高频、高感知的领域， 阅读全文
posted @ 2025-11-05 13:58
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摘要：
基于蝴蝶算法优化卷积神经网络结合长短期记忆网络与注意力机制(CNN-LSTM-Attention)的风电场发电功率预测文章目录基于蝴蝶算法优化卷积神经网络结合长短期记忆网络与注意力机制(CNN-LSTM-Attention)的风电场发电功率预测1.CNN原理2.LSTM原理3.注意力机制4.CNN- 阅读全文
posted @ 2025-11-05 13:24
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摘要：
今天说说Verilog的程序框架先说说个人感受。 觉得Verilog的模块化很强，和C++面向对象有一拼，记得之前写C#，每一个方法、变量都需要封装进class里，相当的模块……Verilog也是以模块（module）为基础进行搭建的。先给大家看一段代码，用按键点亮led： module led( 阅读全文
posted @ 2025-11-05 13:05
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摘要：
Deep Residual Learning for Image Recognition，由Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren和Jian Sun于2016年发表在CVPR上1512.03385 (arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/ 阅读全文
posted @ 2025-11-05 12:27
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机器视觉的工业镜头有哪些？能做什么？机器视觉 8 类工业镜头大盘点：定焦 / 变焦 / 远心各有妙用，看完就懂怎么选一、先明确：工业镜头的 “3 大核心作用”，直接决定检测成败二、机器视觉 8 类工业镜头：特性 + 场景 + 落地效果1. 定焦镜头：最基础、性价比最高，适配 “固定场景”2. 变焦镜 阅读全文
posted @ 2025-11-05 11:56
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摘要：
目录 六、Maven 坐标groupId 是什么？artifactId 是什么？version 是什么？七、通过 Maven 坐标快速引入第三方依赖1.在 Maven 中央仓库查找依赖2. 将依赖添加到 pom.xml3. Maven 的依赖下载流程八、创建一个基于 Maven 的 Web 项目1. 阅读全文
posted @ 2025-11-05 11:04
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