001 政务服务大数据可视化监管平台 002 水质情况实时监测预警系统 003 酷炫智能大屏数据中心 004 政务大数据共享交换平台 005 可视化监控管理 006 全国疫情实时监控 ...... 030 全国图书零售检测中心 ...... 102 人口增长对经济影响可视化分析 ... 110 崇明观测站

线程池是Java多线程编程中的重要概念，它是一种管理线程的机制，通过池化技术有效地管理和控制线程的生命周期，以提高系统资源的利用率和系统性能。本篇文章将深入探讨线程池的七大核心参数、工作原理、创建方式、拒绝策略以及如何合理分配线程池的大小。 一、线程池七大核心参数 1. corePoolSize：核心线程数，表示线程池中始终存在的最小线程数量，即使在空闲时也不会被销毁。 2. maximumPoolSize：最大线程数，线程池可以同时运行的最大线程数量。 3. keepAliveTime：非核心线程的空闲存活时间，当线程池中的线程数超过corePoolSize时，超出部分的线程在空闲超过此时间后会被终止。 4. unit：keepAliveTime的时间单位，如毫秒、秒、分钟等。 5. workQueue：任务队列，用于存储等待执行的任务，有无界队列和有界队列两种类型。 6. threadFactory：线程工厂，用于创建新线程，可以自定义线程的命名、优先级等属性。 7. handler：拒绝策略，当线程池和任务队列都满时，新提交的任务的处理方式，常见的拒绝策略有AbortPolicy、CallerRunsPolicy、DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy。 二、线程池工作原理 1. 当提交一个新任务时，如果当前线程池中的线程数量少于corePoolSize，会直接创建新线程来执行任务。 2. 如果线程池已达到corePoolSize，但任务队列未满，新任务会放入任务队列中等待。 3. 当线程池中的线程数大于等于corePoolSize，且任务队列已满，会尝试创建新线程，直到达到maximumPoolSize。 4. 当线程池和任务队列都满，且线程数量已达maximumPoolSize，将根据拒绝策略处理新任务。 三、线程池的创建方式 Java中使用ExecutorService接口和Executors类来创建线程池。常见创建方式有： 1. newFixedThreadPool：固定大小的线程池，核心线程数与最大线程数相同。 2. newSingleThreadExecutor：单线程线程池，保证所有任务按顺序执行。 3. newCachedThreadPool：缓存线程池，无核心线程，最大线程数为Integer.MAX_VALUE，空闲线程存活时间为60秒。 4. newScheduledThreadPool：定时线程池，可以实现定时或周期性任务。 四、线程池的拒绝策略 1. AbortPolicy：默认策略，抛出RejectedExecutionException异常，终止执行。 2. CallerRunsPolicy：调用者运行，主线程直接执行被拒绝的任务。 3. DiscardPolicy：丢弃策略，默默丢弃被拒绝的任务，不做任何处理。 4. DiscardOldestPolicy：丢弃最旧的任务，为新任务腾出空间。 五、如何合理分配线程池大小 线程池大小的合理分配要考虑以下因素： 1. CPU密集型任务：线程池大小接近CPU核心数，充分利用多核优势。 2. I/O密集型任务：线程池大小可稍大于CPU核心数，因为I/O操作时线程可以切换执行其他任务。 3. 任务特性：根据任务执行时间、并发量等因素综合评估。 4. 系统资源：考虑内存、磁盘等资源限制。 总结，线程池的高效利用对于优化系统性能至关重要。理解并掌握线程池的核心参数、工作原理、创建方式和拒绝策略，以及如何根据实际需求合理分配线程池大小，能帮助开发者编写出更高效、稳定的多线程程序。通过持续学习和实践，我们可以更好地驾驭线程池，提升系统的并发处理能力和响应速度。

大模型备案中的评估测试题集主要是根据TC260的要求定制的，不同类型不同功能的大模型测试题均不一样，本文档主要是针对文本生成类通用大模型。 测试题集内容包括：违反社会主义核心价值观的内容、包含歧视性内容、商业违法违规内容、侵犯他人合法权益内容、无法满足特定服务类型的安全需求等五大类别，五大类别下有31小类需划分明确。并对模型生成内容做合格率判定。 从应拒答测试题库中抽取300道题目，要求模型拒答率要求不低于95% 从非拒答题库抽取300题，要求模型拒答率不高于5% 人工抽检生成内容测试题库1000道，要求模型合格率不低于90%

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卓瞻大模型备案拦截关键词-地域歧视 卓瞻大模型备案中的一项关键功能是能够有效地拦截地域歧视相关的关键词。地域歧视，即基于人们出生地或居住地的不同而产生的歧视行为，它在历史上对社会和谐与人际关系产生了深远的负面影响。在当下社会，随着信息技术的发展和交流的便利化，地域歧视的问题并没有完全消失，反而在网络空间中以新的形式出现，例如通过带有地域攻击性的言论或词条。 为应对这一问题，卓瞻大模型备案进行了针对性的设计。该模型的核心在于通过自然语言处理技术，对大量文本数据进行分析，从而识别和拦截含有地域歧视倾向的关键词。这种技术的应用不仅能够减少网络空间中负面信息的传播，还能够帮助营造一个更加健康和友好的网络环境。在实际操作中，大模型备案通过不断地学习和更新，能够适应新的语境和变化，持续提高拦截的准确性和效率。 大模型备案在非拒答测试题库中的表现也值得肯定。非拒答测试题库的设计初衷是为了检验模型在面对有潜在风险的输入时的应对策略。在这个题库中，模型需要做出恰当的反应，即使面对那些可能引起争议或不适的内容。通过这样的测试，研发者能够评估和改进模型的性能，确保模型在实际应用中的可靠性和安全性。 从技术角度来看，构建一个能够拦截地域歧视关键词的系统是一项复杂的任务。它涉及算法的优化、模型训练、以及大数据处理等多个方面。卓瞻大模型通过精心设计的算法，能够对语言中的细微差别进行识别，这样不仅地域歧视的直接表述会被识别出来，即使是那些隐晦或变体的歧视性言论也能被有效地过滤掉。 此外，卓瞻大模型备案不仅仅局限于地域歧视关键词的拦截，它还包含了其他方面的测试与防护措施。例如，它能够识别和拦截涉及性别歧视、种族歧视和各种形式的网络暴力的关键词。这些措施共同构成了一个全面的文本内容过滤系统，旨在保护用户免受有害信息的影响。 卓瞻大模型备案的技术优势与特点，使其在教育培训、网络安全等多个领域具有广泛的应用前景。在教育领域，它可以用来辅助教师和学生创建一个更为安全和友好的学习环境；在网络空间中，它有助于提升平台内容的质量，减少不良信息对用户的伤害。 卓瞻大模型备案拦截地域歧视关键词的功能，是其综合语言处理能力的一个体现。这一功能不仅提高了网络内容的质量，同时也推动了社会对于地域歧视问题的重视和解决。随着技术的不断进步，未来该模型有可能在更多的领域发挥作用，为建设一个和谐、公正的社会环境贡献力量。

matlab simulink二阶线性自抗扰控制器（LADRC）仿真模型，已经封装完成，响应速度快，抗扰能力相较于传统pi更优秀。 采用线性ADRC相较于非线性ADRC大大减少了调参难度，已成功用于电机速度环替代传统pi。 在现代控制理论与实践应用中，线性自抗扰控制器（LADRC）是一种创新的控制策略，它的设计宗旨在于简化控制器设计过程同时提升系统对于扰动的抵抗能力。Matlab Simulink作为一个广泛使用的工程仿真和模型设计工具，为LADRC提供了一个强大的开发平台。仿真模型的封装完成意味着用户可以直接利用模型进行仿真测试，而无需深入了解其内部的复杂算法，从而加快了控制系统的开发与验证过程。 LADRC的核心优势在于其简化的设计流程和优化的抗扰性能。与传统的比例积分微分（PID）控制器相比，LADRC在保持快速响应的同时，能够更加有效地抑制各种干扰，提高了系统的稳定性和鲁棒性。特别是对于电机等快速动态系统，LADRC的表现尤为出色。通过封装好的仿真模型，工程师能够更加便捷地对LADRC进行测试和评估，加速了控制器的优化和应用。 在实际应用中，LADRC尤其适用于电机速度环的控制。电机作为工业领域不可或缺的执行元件，其控制性能直接影响整个系统的效率和质量。LADRC的引入，不仅可以替代传统的PID控制器，还能够在保持控制精度的同时，提高系统的抗扰动能力和动态响应速度。这对于提高电机控制系统的性能具有重要意义。 线性ADRC相较于非线性ADRC来说，在调参方面具有明显的优势。非线性ADRC虽然在理论上具有更强大的适应能力，但参数调整的复杂度往往较高，不利于工程实践。而线性ADRC的设计简化了参数调整过程，使得控制系统的设计和调试更加方便快捷，这也正是其在实际应用中受到青睐的原因之一。 文档中提到的标题相关的二阶线性自抗扰控制器仿真模型，以及伴随的文件，如技术分析文档，都为理解和应用LADRC提供了丰富的资源。技术文档不仅涵盖了仿真模型的使用说明，还可能包括理论分析、设计指南以及案例研究等内容。这些资源对于深入研究LADRC的原理和实现细节，以及在特定应用领域的定制化开发具有重要的参考价值。 图片文件，尽管没有直接的文字描述，但通常在技术文档中作为插图，用于直观展示仿真模型的界面、控制流程或实验结果，帮助用户更好地理解LADRC模型的结构和性能。 LADRC作为一种新兴的控制策略，在简化控制器设计的同时，显著提升了系统的抗扰能力和动态性能。Matlab Simulink的仿真模型封装简化了工程应用的难度，为电机控制等领域的技术进步提供了有力支持。通过封装好的仿真模型，工程师可以更加高效地进行系统仿真和性能评估，加速创新控制技术的应用转化。

开关电源是一种将交流电或高压直流电转换为低压直流电的电力转换装置，广泛应用于各种电子设备中。在本主题中，重点是介绍一款能够处理4-60V输入电压范围，具有大电流和高功率特性的开关电源控制器。这款控制器能够实现高效能的能源转换，确保在宽输入电压范围内稳定工作。 描述中提到的"Current Mode, Synchronous Step-Down Controller"是指电流模式同步降压控制器。这种类型的控制器采用电流模式控制技术，通过监控输出电流来调整开关元件的占空比，从而精确控制输出电压。同步降压则意味着该控制器使用两个开关管（一个开关MOSFET用于导通，另一个用于关断），以减少开关损耗，提高效率，并支持更高的输出电流。 "4-60V输入"表明该控制器设计用于处理广泛的输入电压，这使得它适合应用在各种电源环境中，包括汽车、工业和家用设备等，这些场景中的电源电压可能有很大波动。 "大电流"和"高功率"特性表明该控制器能够处理大负载，提供高功率输出。这对于驱动大功率设备，如LED照明、电池充电器或者高性能计算模块来说至关重要。高功率开关电源需要高效的热管理，以防止过热并确保长期可靠性。 压缩包中的文件名称列表中，我们看到几个PDF文档，如MP2918.pdf、mpq2918.pdf、MPQ2908A.pdf、MP2908A.pdf和EV9928.pdf，这些都是可能与该开关电源控制器相关的数据手册或应用笔记。这些文件通常会包含以下内容： 1. MP2918/MPQ2918/MP2908A系列：这些可能是具体的控制器型号，每个PDF可能包含了这些器件的详细规格、电气特性、封装信息、引脚配置、电路图、工作原理、推荐的应用电路以及性能测试结果。 2. EV9928：这个可能是评估板的资料，包含评估板的硬件设计、连接指南、测试程序和性能评估数据，帮助用户快速理解和验证控制器在实际系统中的表现。 通过深入研究这些文档，工程师可以学习如何正确地使用这些控制器设计开关电源，包括如何选择合适的元器件、如何优化布局以降低电磁干扰（EMI）、如何进行热设计以及如何进行调试和故障排查。同时，这些资料也会提供必要的软件工具和固件信息，以便于进行闭环控制和保护功能的设置。 这一系列开关电源控制器设计用于处理宽输入电压、大电流和高功率应用，结合提供的PDF文档，为设计人员提供了全面的技术支持，以构建高效、可靠的电源解决方案。

本项目是一个基于Java的SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架与Vue前端技术结合的企业人力资源管理系统。该系统旨在为企业提供一个全面、高效的人力资源管理解决方案。通过该系统，企业能够方便地进行员工信息管理、岗位管理、薪酬管理、考勤管理以及招聘流程管理等核心人力资源工作。 项目采用前后端分离的开发模式，后端使用SSM框架进行业务逻辑处理和数据持久化，前端则利用Vue框架构建用户界面，实现数据的动态交互与展示。系统设计注重用户体验和操作便捷性，同时保证数据的安全性和完整性。 开发此项目的目的是为了提升企业人力资源管理的效率，降低管理成本，帮助企业更好地进行人力资源规划和配置。项目为完整毕设源码，先看项目演示，希望对需要的同学有帮助。

内容概要：本资源包含一套大模型备案安全评估测试题以及一份拦截关键词列表。测试题从多维度对大模型的安全性进行评估，如数据安全、隐私保护、内容合规等方面，助力全面检测模型在各类安全场景下的表现。拦截关键词列表则涵盖政治敏感、色情暴力、虚假信息等不良内容相关词汇，用于辅助模型构建有效的内容过滤机制。​ 适合人群：大模型开发者、运维人员以及对模型安全评估有需求，具备一定人工智能和网络安全基础知识的专业人士。​ 能学到什么：①如何运用科学合理的测试题对大模型进行全方位安全评估，准确识别模型在数据处理、内容生成等环节可能存在的安全隐患；②依据拦截关键词列表优化模型的内容过滤策略，增强模型对不良信息的识别与拦截能力，保障模型输出内容的安全性与合规性。​ 阅读建议：在使用测试题时，需严格按照规定流程和场景进行评估操作，详细记录模型反馈，以便深入分析。对于拦截关键词列表，要结合模型实际应用场景，灵活调整和完善过滤规则，同时在实践中不断检验和优化，使其更好地服务于模型内容安全管理。

在当今信息技术飞速发展的时代，大模型备案安全评估测试题与拦截词/关键词的研究与应用已经成为保障数据安全和信息流通的重要环节。大模型备案主要指的是对大规模机器学习模型进行登记注册的过程，旨在确保这些模型在设计、开发和应用过程中遵循特定的安全标准和法规要求。备案流程的合理设计能够帮助监管机构有效追踪模型的使用情况，预防潜在的风险，并且在必要时能够及时采取措施。 备案流程本身涉及到多个环节，包括模型的基本信息登记、功能描述、使用范围以及可能产生的影响评估等。这些信息的详细记录有助于建立模型的透明度，提升用户和监管机构的信任度。在备案的过程中，对于生成内容的测试题设计尤为重要，它直接关系到模型的运行效果和潜在风险的识别。生成内容测试题通常包括生成内容测试题、应拒答测试题和非拒答题。其中，生成内容测试题用于评估模型在给定提示或指令下的生成能力；应拒答测试题则是为了检测模型在遇到不适内容或敏感信息时能否按照既定规则拒绝回答；非拒答题则用于评估模型的普适性和应对各种普通问题的能力。 在备案流程中，拦截关键词的设置是一项关键技术措施，它能够帮助大模型有效地识别并阻拦不恰当、违规或有害的内容。拦截关键词的设置数量往往很大，可能达到上万条，涵盖了从网络用语到专业术语，再到法律法规禁止的内容。这些关键词的收集与更新是大模型安全测试中的重要组成部分，需要持续不断地进行维护和优化。TC260是技术委员会的编号，可能指的是与信息安全相关的技术委员会，而A1-A5则可能是该技术委员会发布的关于大模型备案相关的标准或指南的编号。 在大模型备案的过程中，安全评估是不可或缺的一个环节。通过对模型进行严格的安全测试，可以确保其在各种情况下都能遵循既定的安全规则和法律法规，从而减少信息泄露、误用、滥用等风险。同时，安全评估也能帮助发现模型潜在的漏洞，促进模型的持续改进和优化。 大模型备案安全评估测试题以及拦截词/关键词的研究与应用，是维护网络安全、保护用户隐私、确保合规经营的重要手段。随着技术的进步和监管政策的完善，这一领域将会持续发展，以适应不断变化的技术环境和安全挑战。