摘要: 想象一下你要和一群来自不同国家的人开会,他们每个人都说不同的语言:英语、中文、法语、西班牙语...这会非常混乱,对吧?你需要为每种语言请一个翻译,否则会议根本无法进行。Shimmy 就是这个“翻译官”。1. 首先,理解“语言”是什么在强化学习(RL)的世界里,“语言”就是 **API(应用程序编程接 阅读全文
posted @ 2025-09-17 22:56 ycfenxi 阅读(131) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在体制内公文写作中,各类题材往往有各自不同的要求,无论是结构、表达还是格式方面。在不同单位、岗位或具体场景下,还可能存在特定的修改需求,而这类“专业术语”或习惯表达,通常难以被普通校对工具识别。一些并不算错误但不符惯例的表达,仍需要大家自己逐一审校,无形中增加了我们的工作负担,拖慢了公文写作效率。而 阅读全文
posted @ 2025-09-17 22:17 ycfenxi 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导,欢迎高校老师/学生代理交流合作✌。技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、小程序、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容:免费功能设计、开题报告、任务书、 阅读全文
posted @ 2025-09-17 21:59 ycfenxi 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)
摘要: UDP发送端1、创建套接字socket函数:是用于创建网络套接字(socket)的系统调用,它是进行网络通信的基础。通过 socket() 函数,程序可以创建一个网络套接字,用于后续的数据发送和接收操作。这个函数通常用于客户端和服务器程序中,在数据交换前需要先创建一个套接字。 int socket( 阅读全文
posted @ 2025-09-17 21:43 ycfenxi 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最小二乘法简介最小二乘法是一种数学优化技术,用于凭借最小化误差平方和来拟合内容与模型之间的关系。广泛应用于回归分析、曲线拟合和参数估计等领域。数学原理假设有数据点 $(x_i, y_i)$($i=1,2,...,n$),目标是找到函数 $f(x)$ 的参数,使得残差平方和最小:$$ S = \sum 阅读全文
posted @ 2025-09-17 20:49 ycfenxi 阅读(154) 评论(0) 推荐(0)
摘要: z-index 的作用范围受“层叠上下文(stacking context)”影响。 1. z-index 的基本作用控制元素在 同一个层叠上下文(stacking context) 内的堆叠顺序。值越大,显示层级越靠上。 2. 什么是层叠上下文(stacking context)层叠上下文是浏览器 阅读全文
posted @ 2025-09-17 20:03 ycfenxi 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 【二开】CRMEB开源版按钮权限控制使用方法 v-unique_auth="'order-refund'" 立即退款 或者 满足其中一个即可 v-unique_auth="['order-delete','order-dels']" 通过管理端权限维护按钮即可1. 存储权限template/admi 阅读全文
posted @ 2025-09-17 19:29 ycfenxi 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 将探针水平的表达矩阵转换为基因水平的表达矩阵是芯片数据分析中关键的一步,因为多个探针可能对应同一个基因,应该整合为一个值。以下是主要的转换方法和步骤。方法 基本原理 特点/常用函数 主要考虑保留最大值 对同一基因的多个探针,保留表达量(行和或行均值最大)的探针。 能代表该基因最高表达活性。 可能忽略 阅读全文
posted @ 2025-09-17 17:29 ycfenxi 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)
摘要: C++ std::list 和 std::vector 的增长机制在 C++ 中,std::list 和 std::vector 的增长机制完全不同。让我详细解释:1. std::list 的增长机制std::list 是双向链表,每次添加元素都是独立分配内存。cpp #include #inclu 阅读全文
posted @ 2025-09-17 17:16 ycfenxi 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 接上文:1.Django框架配置概述 Django的配置系统允许开发者⾃定义框架的⾏为。所有配置都定义在项⽬的 settings.py ⽂件中,这是⼀个包含Python变量的模块。Django的配置遵循以下原则:所有配置都是Python代码,可以动态设置配置按模块组织,便于管理⽀持不同环境(开发、测 阅读全文
posted @ 2025-09-17 16:50 ycfenxi 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
摘要: <摘要> 原型模式是一种创建型设计模式,通过克隆已有对象来创建新对象,避免了直接使用构造函数带来的性能开销和复杂性。本文从背景概念、设计意图、应用场景、代码实现等维度全面解析该模式,重点探讨了C++中深拷贝与浅拷贝的核心问题,通过文档编辑、游戏开发、配置模板三个典型案例展示实际应用,并提供完整的代码 阅读全文
posted @ 2025-09-17 16:21 ycfenxi 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 电阻的本质是材料对电荷流动的定向阻碍与能量转换装置,其“按需消耗电势”的特性源于电路的动态需求与材料微观结构的相互作用,而“电势能转化为热能”则是能量守恒定律在电学中的直接体现。以下从微观机制、宏观规律、能量转换逻辑、应用场景四个维度深入解析这一命题:1. 微观机制:电子-晶格碰撞的“按需”耗能自由 阅读全文
posted @ 2025-09-17 15:57 ycfenxi 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 混合专家模型(Mixture of Experts,MoE)是大模型时代提升计算效率与模型能力的核心技术之一。其核心思想是将繁琐任务分解为多个子任务,通过动态路由机制激活特定专家网络处理输入数据,从而在保持模型容量的同时大幅降低计算成本。以下是技术细节与实际应用的深度解析:一、技术架构与核心机制Mo 阅读全文
posted @ 2025-09-17 15:29 ycfenxi 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 作者:计算机毕业设计小途个人简介:曾长期从事计算机专业培训教学,本人也热爱上课教学,语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等,构建项目包括大信息、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化创建、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧 阅读全文
posted @ 2025-09-17 14:30 ycfenxi 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前言随机森林的出现,是为了解决决策树对训练数据过拟合的问题而出现的。决策树在训练的工程中,可以让每一个叶子节点的不确定性降为0(即熵或者基尼指数为0),这样做可能把训练数据中的偶然性、异常值或噪声也当成了“规 律”去学习了对于复杂高维的数据,随机森林的算法可以更好的泛化能力开始探索scikit-le 阅读全文
posted @ 2025-09-17 12:46 ycfenxi 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 东方仙盟前端数据库:字段规范设计与安全操控实战​​在东方仙盟前端业务体系中,数据库字段的规范性与管理安全性直接影响业务稳定性。本文以 “应用排序表” 为例,详细讲解前端数据库核心字段的设计逻辑、敏感信息脱敏方式,以及通过 SQL 构建字段自动化生成的安全流程,为前端数据库执行提供可复用的实践方案。​ 阅读全文
posted @ 2025-09-17 11:52 ycfenxi 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 流式细胞技术(Flow CytoMetry,FCM),是依托流式细胞仪,融合单克隆抗体、免疫细胞化学、激光及电子计算机科学等成果,开展单细胞定量分析与分选的技能 。其原理是在细胞分子层面,借单克隆抗体对单个细胞 / 生物粒子,做多参数、快速定量剖析,能秒分析数万细胞,还可同时测单个细胞多个参数,凭速 阅读全文
posted @ 2025-09-17 11:22 ycfenxi 阅读(201) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 看到 kernel32.dll丢失 或 kernel32.dll文件损坏 的报错弹窗?别担心,虽然这个核心系统文件问题确实可能引发程序闪退和蓝屏,但搞定它比你想象的便捷。接下来介绍的几种方法,从点两下鼠标的软件修复到框架级操作,都能奏效应对你的 kernel32.dll 故障。一.kernel32. 阅读全文
posted @ 2025-09-17 10:42 ycfenxi 阅读(185) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、回顾 线性回归的目的是找到最佳的拟合线,而这个最佳是由损失函数定义的,优化这个过程就是最小化损失函数,优化损失函数的方法有正规方程法和梯度下降法,随着模型越来越复杂,一般都是使用梯度下降。而梯度下降也有实现方式——自动微分,就是pytorch框架在梯度下降的一种实现方式。也就是说,PyTorch 阅读全文
posted @ 2025-09-17 10:06 ycfenxi 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 分块矩阵乘法示例分块矩阵乘法是分块计算的一个重要应用,其原理如下:对于两个大矩阵 ( A ) (形状 ( m \times n )) 和 ( B ) (形状 ( n \times p )),若将它们分别分块为:A=[A11A12⋯A21A22⋯⋮⋮⋱],B=[B11B12⋯B21B22⋯⋮⋮⋱] A 阅读全文
posted @ 2025-09-17 09:51 ycfenxi 阅读(39) 评论(0) 推荐(0)