多算法模型（BI_LSTM GRU Mamba ekan xgboost）实现功率预测。包括数据处理、特征工程、模型训练、模型推理和结果输出，最终结果以 JSON 格式返回。可灵活替换模块和数据集。实现轻松上手，快速训练快速推理。项目代码如下 data/ │ ├── data_process1.py # 数据预处理代码 ├── data_process.csv # 预处理数据文件 └── 91-Site_1A-Trina_10W.csv # 原始数据文件 inference/ │ ├── myprocessor.py # 推理主代码入口 ├── logs/ # 日志文件路径 │ └── logging.log # 推理日志文件 ├── config/ # 配置文件路径 │ └── config.yaml # 推理配置文件 ├── output/ # 推理输出路径 │ └── ...

内容概要 本资源提供了一个完整的 Flappy Bird 游戏开发项目，并结合强化学习算法（Q-Learning）实现了一个自动玩 Flappy Bird 的 AI。项目包括以下内容： 游戏开发：基于 Pygame 的 Flappy Bird 游戏实现，包含小鸟、管道、背景、音效等元素。 强化学习算法：使用 Q-Learning 算法训练 AI，使其能够自动玩 Flappy Bird。 代码与资源：完整的 Python 代码、游戏图片、音效资源。 适用人群 游戏开发爱好者：对 Pygame 游戏开发感兴趣的开发者。 强化学习初学者：希望学习并实践 Q-Learning 算法的学生或开发者。 AI 爱好者：对游戏 AI 实现感兴趣的开发者。 使用场景及目标 学习 Pygame 游戏开发：通过本项目，可以学习如何使用 Pygame 开发一个简单的 2D 游戏。 实践强化学习算法：通过实现 Q-Learning 算法，理解强化学习的基本原理和应用。 训练游戏 AI：通过训练 AI，使其能够自动玩 Flappy Bird，并不断提升其表现。

Deepseek从入门到精通-清华大学版PDF文件完整版 《DeepSeek从入门到精通》是由清华大学元宇宙实验室出品的一份全面指南，深入解析了DeepSeek的技术特点、应用场景和使用方法。 【提供完整PDF】 该PDF文档还提供了实用的提示语设计技巧，帮助用户从零基础快速进阶为DeepSeek使用专家。 目前，DeepSeek的官方网站日访问量已超过谷歌的Gemini和Character.AI，显示了其在全球范围内的受欢迎程度。

内容概要：本文详细介绍了清华大学双聘教授张家铖关于DeepSeek及其AI幻觉的研究成果，涵盖了AI幻觉的概念与成因，如何评估和缓解幻觉的风险，以及幻觉的潜在创造性应用。具体而言，文中首先解释了什么是AI幻觉，探讨了它为何发生，特别是模型训练中的数据偏差、泛化困难等问题。其次，对DeepSeek和类似模型在多种情境下进行幻觉评测，并给出了详细的幻觉率统计数据。接着讨论了幻觉在金融、医疗等领域造成的问题，并提出了减轻这些负面影响的方法，比如联网搜索、双AI验证、提示词工程等。最后强调了幻觉在艺术创造和技术突破方面的积极意义。 适合人群：对于希望深入了解人工智能技术尤其是大型语言模型行为特征的专业人士来说是非常有价值的参考资料；对于关注AI发展和社会影响的一般公众也能提供重要见解。 使用场景及目标：该研究不仅揭示了现有AI系统的潜在风险，还鼓励开发者采用更好的方法来评估和改进他们的系统；同时也展示了幻觉在创造性领域的潜力，如艺术创作和技术革新等方面的应用前景。 其他说明：文档中提供了若干具体的应用案例，比如金融机构利用DeepSeek提升服务质量的例子，还有关于如何有效防范AI产生幻觉的实践经验分享。此外，还提及了一些新兴的应用趋势，例如通过幻觉促进科学研究的新模式。

在AI科研绘图领域，矢量素材库是至关重要的资源，尤其对于科研人员和设计师来说，它们能够提供高质量、可编辑的图形元素，用于创建专业且精确的科研图表和插图。这个名为“AI科研绘图矢量素材库”的合集，原价9999元，显然包含了丰富的科研绘图资源，旨在满足不同领域的研究需求。 素材库中的“小鼠大鼠”部分，可能包含了各种实验鼠模型的矢量图，如C57BL/6小鼠、BALB/c小鼠等，这些是生物医学研究中常用的实验动物模型。科研人员可以利用这些素材来可视化实验设计，展示疾病模型或药物作用机制。 “细胞分子通路”部分则涵盖了生物学中的关键过程，如信号传导途径、代谢通路等。这些矢量图可以帮助研究人员清晰地描绘出复杂的生物网络，如Wnt信号通路、MAPK信号通路等，便于理解和交流科研成果。 “各种细胞细菌病毒”部分，提供了微生物学和免疫学研究的重要素材。可能包括了不同类型的细胞结构、细菌形态、病毒颗粒等，这些素材在解释感染机制、细胞免疫反应等方面有着广泛的应用。 “人体组织”部分，可能包含不同器官、组织的矢量图，如心脏、大脑、肺部等，对于解剖学、生理学以及临床研究的示意图制作非常有用。 “蛋白受体配体”部分，聚焦于分子生物学的核心概念，比如受体与配体的相互作用，这对于药理学研究尤其关键，可以用来展示药物如何与靶点结合并发挥作用。 “化学”部分可能涵盖化学结构、反应方程式等，对于化学教育和科研报告中的可视化表达提供了便利。 “医疗设备”部分则可能包括各种医疗仪器的矢量图像，如MRI机器、显微镜、注射器等，这些素材在医疗技术或医疗器械相关的研究报告中不可或缺。 这个AI科研绘图矢量素材库是一个全面且专业的资源集合，覆盖了生物医学、分子生物学、化学和医学设备等多个科研领域。通过这些矢量素材，科研人员和设计师可以更高效、准确地制作科研图表，提高研究成果的呈现质量，促进科研交流与合作。

内容概要：本文详细介绍了一款名为DeepSeek的人工智能工具及其广泛应用场景，旨在帮助普通大众在日常工作、学习和生活中更好地利用AI来提高效率和解决问题。DeepSeek是一款由中国科技公司推出的通用人工智能平台，尤其擅长推理分析、多语言理解和多模态处理等高级功能。它不仅能帮助企业快速生成所需文档，还能为用户提供从学习辅导、职业规划到人际关系等方方面面的支持，通过强大的语义理解和对话系统让用户轻松应对各种挑战。文中列举了多个实际应用场景，展示了DeepSeek是如何帮助人们解决具体困难，比如快速编写长篇文章、处理职场沟通障碍或是应急处置突发的家庭危机。 适合人群：广大上班族、学生群体及其他希望通过先进技术改善自身生活质量的所有人士，尤其是那些处于快节奏生活方式之下，渴望获得更多时间管理灵活性和个人成长机会的朋友。 使用场景及目标：①帮助用户在极短的时间内起草或优化重要文档；②助力新入职员工快速掌握所在行业和技术领域的关键信息，加速岗位融入；③协助客服团队迅速回应客户咨询，提高服务质量；④指导用户解决学业上遇到的知识盲点或程序编写障碍；⑤支援个人解决生活中遇到的实际困境，包括但不限于社交互动难题以及应急事件的处置。 其他说明：文章中强调了提示词策略的重要性，对于充分发挥DeepSeek的作用至关重要。有效的提示可以激发模型深层次的推理能力，从而生成更为精准的答案。此外，面对来自AI的结果，还需要使用者拥有良好的评判能力和逻辑思维能力，这样才能选出最适合实际情况的最佳方案，真正做到让技术服务于人。同时，随着DeepSeek不断更新迭代，更多实用功能将会解锁，持续为人们的日常带来惊喜变革。

Linear Algebra and Its Applications - 5th Edition - David C. Lay《线性代数及其应用》 能复制。英文版本。

这是一套关于unity游戏开发中人工智能的教程，主要有群组行为，有限状态机，以及寻路（A*算法）的教程。 该资源来源于互联网，仅供学习

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