锥度量空间中球形邻域的一个注记，葛洵，，本文给出了锥度量空间中球形邻域和它们闭包之间的一些关系.特别地,对于锥度量空间$(X,d)$,本文给出了一个反例说明$overline{{yin X:d(x,y)lld

时间序列数据集

内容概要 集成了langchain、千问72b、chroma、m3e-large、LCEL等AI技术，通过爬取马斯克的公开信息，实现了虚拟马斯克对话机器人 适用人群 小白也能看懂的实现过程 能学到什么： 1.使用langchain 2.使用langchain调用本地llm模型、embedding模型、数据库 3.使用langchain的LCEL 4.Retrieval-Augmented Generation，简称RAG的实现方式 5.文档分割、拆分 6.高级prompt的实现方法 7.从搭建知识库到高级检索在到形成chain链最后输出的全流程 其他说明 易于集成：设计简洁的集成流程，轻松集成到现有系统中。 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使应用程序能够： 1.具有上下文感知能力：将语言模型与上下文源（提示说明、少量镜头示例、基于其响应的内容等）联系起来。 2.原因：依靠语言模型进行推理（关于如何根据提供的上下文回答，采取什么行动等）

标题中的“ADMM动态规划求解微电网调度问题”指的是应用交替方向乘子法(ADMM，Alternating Direction Method of Multipliers)来解决微电网的调度优化问题。微电网是一种小型电力系统，它能集成可再生能源、储能装置以及传统电源，以实现高效、可靠和经济的电力供应。在微电网调度中，目标通常是优化能源分配，降低成本，同时满足供需平衡、设备限制和电力质量等要求。 动态规划是解决这类优化问题的一种数学方法，它通过构建一个模型来表示问题的各个状态和状态之间的转移，从而找到最优策略。在微电网调度中，动态规划可以用来决定在不同时间点如何分配和存储能量，以最小化运行成本或最大化效率。 描述中的“数据集+论文复现”表明这个压缩包包含了用于复现研究结果的数据集和相关代码。复现论文结果是科学研究中的重要步骤，确保了研究的可验证性和可靠性。这里的数据集可能包括了微电网的运行数据，如负荷需求、发电能力、储能设备状态等；而代码（如operation_2.m和operationwithoutsess_1.m）则可能是实现ADMM算法的MATLAB脚本，用于处理这些数据并得出调度决策。 标签中的“动态规划”强调了这种方法在微电网调度中的核心地位；“数据集”意味着包含实际或模拟的微电网运行数据；“毕业设计”则提示这可能是一个学术项目，适合学生作为毕业论文的研究主题。 压缩包内的文件名暗示了不同的数据和结果。例如，“ESPEdata.mat”和其变体可能是微电网的仿真数据集；“result_05.mat”和“result_05_load07.mat”可能存储了特定条件下的调度结果；“energylvl.mat”可能涉及的是能量水平信息；而“ Copy_of_”和“_1”这样的后缀可能是不同版本或备份。 这个压缩包提供的内容涵盖了微电网调度的建模、算法实现和结果分析，为研究者提供了一个完整的框架来理解和复现使用ADMM解决微电网调度问题的工作。通过深入研究这些文件，可以学习到动态规划在能源管理系统中的应用，以及如何利用ADMM算法优化微电网的运行。此外，对于学生来说，这也是一个很好的实践案例，能够提升他们对复杂优化问题解决能力的理解。

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）目标检测系列的一个最新版本，它在前代的基础上进行了优化，提高了目标检测的速度和准确性。这个压缩包包含的是YOLOv8的源代码以及预训练模型文件，使得即使在无法访问外部网络的情况下，用户也能进行目标检测的实践和研究。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，其核心思想是通过单个神经网络同时预测图像中的边界框和类别概率。自YOLOv1发布以来，该系列已经经历了多次迭代，每次更新都带来了性能的提升和新特性的引入。 YOLOv8源码提供了整个模型的实现，包括网络结构的设计、损失函数的定义、训练过程的控制等。开发者可以通过阅读和理解源码来学习目标检测算法的细节，以及如何使用深度学习框架（如PyTorch）构建这样的复杂模型。源码中可能包含了模型的训练脚本、数据预处理模块、评估指标计算等功能，这为用户提供了定制化和扩展的基础。 `yolov8n`和`s.pt`文件是预训练模型的表示。`yolov8n`可能是YOLOv8的一个轻量级版本，可能针对小规模硬件或者速度有更高要求的场景。`s.pt`文件则是模型的权重，表示模型在大量数据上训练后的学习结果。用户可以直接加载这些预训练模型，对新的图像进行目标检测，而无需从头开始训练模型，大大节省了时间和计算资源。 `ultralytics-8.1.0`这个文件可能是指Ultralytics团队的YOLOv8版本，Ultralytics是一家专注于计算机视觉技术的公司，他们维护着YOLO系列的开源实现，并且持续进行优化。这个版本可能包含了训练数据集、模型配置文件、模型评估工具等，用户可以借此进一步了解和评估YOLOv8的性能。 在实际应用中，用户可以利用这些资源进行以下操作： 1. 学习和研究YOLOv8的网络架构和训练策略。 2. 针对特定任务调整和微调预训练模型。 3. 在本地环境下进行目标检测，避免因网络限制无法使用云服务的问题。 4. 评估YOLOv8与其他目标检测模型的性能差异。 5. 将YOLOv8集成到自己的项目或产品中，实现快速的目标检测功能。 这个压缩包为无法访问外网的用户提供了一个完整的YOLOv8解决方案，包括了模型的源代码和预训练权重，使得用户能够在本地环境中进行目标检测的研究和应用开发。

本文提出了一种基于三维（3D）几何的随机模型（GBSM），用于捕获矩形隧道中1.8 GHz的无线电信道的非平稳性。 推导时变（TV）复信道增益以获取时域，频域和空间域的统计属性，例如时变自相关函数（TV-ACF），时变多普勒功率谱密度（ TV-DPSD）和时变空间互相关函数（TV-CCF）。 然后，对电视散射环境下不同时间点的电视频道统计特性进行了提取，并提出了造成电视频道不稳定的特点。 此外，设置了三种方法，包括“接近”，“到达”和“离开”，以便对DPSD在发射器和接收器之间的相对位置下的行为进行全面研究。 在相关函数方面，通过与测量结果的良好一致性突出了所提出的3D GBSM的可靠性。

**标题解析：** "libecw 3.3 完整源码" 是一个软件库的源代码版本，其中“libecw”是ERDAS公司开发的核心库，专门用于处理ECW（ERDAS Compressed Wavelets）图像格式。ECW是一种高效的数据压缩技术，常用于地理信息系统（GIS）和卫星遥感数据处理。版本号3.3表示这是该库的一个特定迭代，可能包含了性能优化、新功能或错误修复。 **描述详解：** 描述中提到，libecw主要服务于GIS（Geographic Information System）和卫星遥感领域。这表明它在处理大型地理空间数据时具有重要作用，因为这些领域经常涉及处理海量的高分辨率图像。 1. **ERDAS公司出品**：ERDAS是一家在地理空间软件和服务方面有深厚背景的公司，其产品广泛应用于地球观测、地图制作、环境分析等领域。 2. **ECW与JPEG2000支持**：ECW格式能够高效地压缩遥感和GIS图像，同时保持高质量的图像还原。JPEG2000是另一种高级图像压缩标准，支持多分辨率和无损压缩，这两种格式都在libecw的支持范围内，说明它能处理多种类型的大文件图像。 3. **图像的金字塔格式存储**：这是一种分层存储方法，允许快速访问不同分辨率的图像，对于大图像的浏览和处理非常有用。通过金字塔结构，用户可以快速加载低分辨率的预览，然后逐级细化到需要的细节水平。 4. **图像大小无限制**：这意味着libecw设计上能够处理任意大小的图像文件，不受硬件或软件上的限制，对于处理高分辨率的遥感数据至关重要。 **标签关联：** 1. **erdas**：标签指明了libecw与ERDAS公司的关系，表明这是ERDAS产品线的一部分。 2. **ecw**：强调了libecw的核心功能，即处理ECW格式的图像。 3. **金字塔**：反映了libecw支持高效的图像金字塔存储方式。 4. **遥感**：指出libecw在遥感数据分析中的应用。 **压缩包子文件的文件名称列表：** 虽然未提供具体的文件列表，但"libecwj2-3.3"很可能包含libecw库的源代码文件，可能包括C++或其他编程语言的头文件、源文件、构建脚本、示例程序、文档等。这些文件将有助于开发者理解和使用libecw来处理ECW和JPEG2000图像，或者为自己的项目集成这个库。 libecw 3.3是ERDAS公司提供的一个关键组件，专为GIS和遥感应用设计，能够高效处理和读写ECW和JPEG2000格式的超大图像。其支持的金字塔存储和无限制的图像大小处理能力，使其在处理复杂地球观测数据时表现出色。通过其源代码，开发者可以深入了解其工作原理，并进行定制化开发，以满足特定的应用需求。

【标题】2024最新商业视频打赏系统源码是一个专门为商业视频平台设计的解决方案，它包含了多套模板和代理后台功能，并且已经完成了支付系统的对接。这意味着该系统不仅提供了一个用户友好的界面，还支持不同的样式选择，以适应不同商业需求。同时，它具备了管理代理的能力，允许多级分销或合作伙伴模式，从而扩大业务覆盖范围。支付系统的整合使得用户可以方便快捷地进行打赏操作，提升用户体验，同时也增加了平台的收入流。 【描述】提供的资源包括核心源代码、数据库脚本、支付配置文件以及一些文档和依赖库。源码是系统的核心部分，通常由PHP或其他服务器端语言编写，用于处理用户请求、管理数据、执行业务逻辑以及与前端交互。多套模板的实现可能涉及到HTML、CSS和JavaScript，这些文件负责展示内容和用户界面。代理后台可能是独立的管理界面，用于监控、管理代理账户和统计收益。 【标签】"软件/插件"表明这是一个软件产品，可能包含一些可扩展的功能模块，如插件。在视频打赏系统中，插件可能用于增加特殊效果、社交分享、数据分析等功能，以增强系统的灵活性和实用性。 【压缩包文件名称列表】揭示了系统的一些组成部分： - `composer.json`：这是PHP项目中常见的配置文件，用于管理项目的依赖关系，通过Composer这个包管理工具，开发者可以轻松地安装和更新第三方库。 - `MySQL.sql`：这是一个数据库脚本文件，可能包含了创建数据库表结构和初始数据的SQL命令，用于快速设置系统数据库。 - `pay1.txt`、`payshang.txt`：这些可能是支付接口的配置文件，可能包含API密钥、商户ID等信息，用于系统与支付网关的通信。 - `免责声明.txt`：通常包含法律条款和使用限制，保护开发者免受潜在的法律责任。 - `README.txt`：这是项目的基本说明文件，通常包含安装指南、使用说明和常见问题解答。 - `app`、`route`、`public`、`vendor`：这些是常见的目录结构，`app`可能包含应用程序的主体代码，`route`存储路由定义，`public`通常是对外公开的静态资源目录，`vendor`则包含第三方库和依赖。 这个商业视频打赏系统源码是一个全面的解决方案，包含了前端和后端的完整实现，支持多样的支付方式，并且具有代理管理功能，对于想要搭建视频打赏平台的企业或开发者来说，是一个极具价值的资源。安装和部署时，需要遵循`README.txt`中的步骤，确保所有依赖项都已正确安装，并根据实际需求配置支付和代理后台。同时，了解和遵守`免责声明.txt`中的规定，确保合法合规使用。

源码基于后端（ThinkPHP6+ easyadmin）前端（vue+node.js）企业级技术进行开发，更先进更稳定确保您的项目快速、安全稳定运营。 企业生产级别的协程框架，性能远超所有传统PHP-FPM框架。原生协程，超高性能，原生协程能力支持，性能强悍。 全新的数据统计方式、总销售额、访问量、支付笔数等自动帮你计算对比上周、昨日推广情况，清晰明了AI智能统计。 全新统计元素关于用户搜索关键词的统计、您可以根据统计到的数据优化您的视频片库上传用户喜好的视频大大提升转化率视频质

【Go开发工程师全新版】前后端源码是一个全面的电商系统项目，旨在帮助Go开发工程师深入理解并实践Web开发和微服务架构。这个项目涵盖了从基础到高级的Go语言知识，以及分布式系统的开发细节，是提升Go编程技能和实践经验的理想资源。 让我们详细了解一下Go语言的基础知识。Go，也被称为Golang，是由Google开发的一种静态类型的编译型语言。它以简洁、高效和并发性为主要特点，特别适合构建高性能的网络服务器和分布式系统。在Go语言中，我们有结构体、接口、通道（channel）和goroutine等核心概念。结构体用于定义自定义数据类型，接口提供了一种多态性，而通道和goroutine则支持并发编程，使得Go语言在处理高并发场景时表现出色。 微服务架构是该项目的重要组成部分。在微服务架构中，大型应用被分解为一系列小型、独立的服务，每个服务都有自己的业务功能，可以独立部署和扩展。这种架构模式提高了系统的可伸缩性和可维护性。在Go中实现微服务，我们可以利用其轻量级的HTTP服务器和强大的包管理工具，如Go modules，来管理依赖关系。 电商系统是实际业务中的一个复杂应用，它涉及到用户管理、商品展示、购物车、订单处理等多个模块。在本项目中，你将学习如何设计和实现这些模块，理解如何使用Go进行数据库操作，如SQL查询和ORM（对象关系映射）框架，例如Gorm或Sqlx。此外，你还将接触身份验证和授权机制，如JWT（JSON Web Tokens）的使用，以及如何实现RESTful API设计原则。 分布式开发细节是另一个关键点。在分布式系统中，你需要了解服务发现、负载均衡、容错和通信协议等概念。例如，你可以使用Consul或Etcd作为服务发现工具，Nginx或Envoy进行负载均衡，以及gRPC或HTTP/2进行高效的服务间通信。 项目实战部分，01 mxshop 文件可能包含了项目的初始模块或第一个阶段的代码，这将帮助你逐步理解项目的结构和代码组织方式。通过实际操作和调试代码，你将加深对Go语言特性和开发流程的理解。 总结来说，【Go开发工程师全新版】前后端源码项目是一次宝贵的学习机会，它不仅覆盖了Go语言的基础和高级特性，还让你深入实践微服务架构和分布式系统开发。通过这个项目，你将拓宽技术视野，提高解决实际问题的能力，对于想要从事Go语言开发，特别是电商系统或微服务领域的工程师来说，这是一个不容错过的资源。