这篇论文探讨了深度学习在股票价格预测方面的应用。股票市场受多种因素的影响，准确地预测股票价格对于市场经济和投资者来说至关重要。然而，传统的统计学方法在处理股票价格数据时存在一些困难，因此研究者们转向了深度学习模型，这些模型具有强大的数据表示和学习能力。 为了实现股票价格预测，研究者们采用了基于数据和基于文本的方法，并结合了各种深度神经网络模型进行分析。文章详细介绍了Informer方案的架构和模型构建过程。Informer方案是一种基于Transformer架构的深度学习模型，它能够有效地捕捉股票市场中的复杂模式和关联性。 通过采用深度学习方法，股票预测的准确性和效果有望得到提高，为投资决策提供更可靠的支持。深度学习模型能够自动学习数据中的特征，并从大量的历史数据中发现潜在的模式和趋势。这使得投资者能够更好地理解市场动态，做出更明智的决策。 总之，深度学习在股票价格预测中的应用具有巨大的潜力。这项研究为改进股票预测方法提供了有益的思路，并为投资者提供了一种新的工具，帮助他们更好地理解和应对股票市场的挑战

内容概要：本文档是郑州大学《数据库系统原理》课程的实验报告，详细记录了学生在各个实验阶段的学习成果。通过一系列的实验，学生能够深入理解数据库管理系统（DBMS）的基本概念、SQL操作、事务与并发控制、数据库安全性控制、视图操作、以及备份与恢复等内容。每个实验都包含了详细的实验目的、内容、遇到的问题及解决方法，并附有实验截图和代码示例，旨在帮助学生掌握数据库的实际操作技能。 适用人群：计算机类专业的本科生和研究生，特别是正在进行《数据库系统原理》课程学习的学生。 使用场景及目标：①巩固理论知识，提高实际操作能力；②掌握DBMS的安装、配置和管理；③熟悉SQL语句的使用，进行数据的增删改查操作；④理解事务处理、并发控制、安全性和备份恢复等高级数据库管理技术；⑤培养解决实际问题的能力，为后续课程和开发实践打下坚实基础。 其他说明：本文档的内容涵盖了一个学期的实验，通过多个实验项目，全面展示了数据库管理系统的各个方面。每个实验都有详细的步骤指引，帮助学生系统地学习数据库的各项技术和工具。

近年来，随着互联网技术的迅猛发展，各类在线投票系统开始广泛应用于会议选举、民意调查、评选活动等领域。本文档集包含了一整套的投票系统开发资料，涵盖了后端开发、数据库设计、前端界面制作以及相关的文档撰写等环节，为开发者和研究人员提供了一个完整的项目案例。 文档集的标题为“(springboot+mysql) 投票系统 包含数据库mysql+前端页面vue 毕业论文以及开题报告+答辩PPT”，明确指出了本项目采用的技术栈为Spring Boot和MySQL，前端使用Vue框架。Spring Boot是一种基于Java的轻量级框架，能够快速搭建并运行独立的、生产级别的Spring应用。它简化了基于Spring的应用开发，使开发者能够更加专注于业务逻辑的开发。MySQL作为一款流行的开源数据库管理系统，广泛应用于各种网站和应用程序的后端存储，其稳定性和高性能被开发者所青睐。 本项目的数据库使用MySQL来存储投票数据，包括用户信息、投票选项、投票结果等关键数据。数据库设计的合理性直接影响到整个系统的性能和扩展性，因此数据库设计是一个重要的环节。前端页面则采用了Vue.js框架来构建，Vue.js是一种渐进式JavaScript框架，专注于视图层，易于上手，且与现代前端工具链及各种库都能良好配合。 文档集还包括了毕业论文、开题报告和答辩PPT，这些都是学术研究和项目开发过程中必不可少的组成部分。毕业论文是对整个项目的研究、设计、实现和测试的详细记录，它不仅包括技术实现的细节，还涉及到项目背景、目标、研究方法、结果分析等。开题报告则是在项目开发之前，对项目的研究目的、意义、研究内容、研究方法和研究计划进行的预设性陈述。答辩PPT则是为了在答辩会上向评审老师展示项目的核心内容和亮点，以便于评审老师对项目有一个直观和清晰的认识。 本项目文档集提供了投票系统从开发到交付的全套资料，对想要深入学习Java后端开发、前端开发以及数据库设计的学生和开发者而言，是一份极具参考价值的学习材料。

2025低空经济产业发展报告.pdf

DeepSeek行业应用实践报告深入探讨了DeepSeek这一智能推理引擎在多个领域的应用潜力和实践成效。报告详细介绍了DeepSeek-R1模型的研发背景、技术特点、市场表现、用户下载数据以及与其他模型的横向对比。 DeepSeek-R1由幻方量化旗下的AI公司深度求索（DeepSeek）研发，是一款基于大规模强化学习技术的全能推理引擎。该模型在数学和技术特点上具备显著优势，能够在只有少量标注数据的情况下通过后训练显著提升性能。此外，DeepSeek-R1通过构建智能训练场动态生成题目和实时验证解题过程来进一步增强推理能力。 在市场表现方面，DeepSeek-R1自发布以来，上线仅20天，日活跃用户数突破2000万大关，其增长速度超过了同类产品ChatGPT。下载数据显示，自1月26日首次登上苹果App Store全球下载排行榜榜首以来，DeepSeek在140个国家的苹果App Store下载排行榜中始终保持第一的位置。仅发布前18天内的下载量就达到1600万次，印度市场为下载贡献了15.6%。 众多云厂商，包括微软Azure、英伟达、阿里云、华为云、腾讯云和百度云等，已宣布上线DeepSeek-R1，并提供了“零代码”和“超低价”等优惠活动。此外，DeepSeek-R1在多个基准测试中成绩优异，例如在Arena排名中位列全类别大模型第三，与OpenAI的GPT系列并列第一。 DeepSeek-R1的开源许可协议采用MIT许可协议，极大地降低了AI应用的门槛并促进了开源社区的发展。API服务定价具有竞争力，而开源模型的使用使得研究人员可以快速探索不同的算法实现并进行性能评估。 DeepSeek-R1系列模型包括多个不同参数量的版本，从DeepSeek-R1（1.5B-671B）到DeepSeek-V3、DeepSeek-Janus系列、DeepSeek-Coder和DeepSeek-Coder-V2、DeepSeek-VL等。这些模型支持多模态因果推理、复杂系统优化、知识密集创造、实时动态决策、跨模态对齐、超大规模组合优化、海量知识索引等高级功能。 在行业应用层面，DeepSeek-R1具备多源信息整合与跟踪的能力，能够从新闻、社交媒体、市场报告等多来源收集信息并整合为可操作的洞察。它还能够持续跟踪关键指标变化，发现潜在风险并发出预警。其在对话与互动、代码开发与调试、算法设计与优化、数据分析与建模等方面的应用潜力巨大。 在AI自动化领域，DeepSeek-R1的自动化水平已经能够达到AI自动化L1至L5阶段的渐进提升。它在辅助自动化、部分自动化、条件自动化、高级自动化以及完全自动化等多个维度上，与Sam Altman提出的AGI五阶段存在异同。 DeepSeek行业应用实践报告展示了DeepSeek-R1这款全能推理引擎在市场中的强劲表现、技术优势以及在各行各业中的广泛应用前景。通过对比分析，报告也展现了DeepSeek-R1相对于其他模型的竞争优势，以及其在AI自动化与行业智能化进程中的重要地位。

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《湖南科技大学2023hnust湖科大软件测试技术实验报告》 本实验报告主要围绕软件测试技术展开，特别是白盒测试方法的应用。实验旨在加深学生对控制流白盒测试的理解，通过实际操作和案例分析，提升测试用例设计与分析的能力。以下是实验的关键知识点： 1. **白盒测试**：白盒测试是一种结构驱动的测试方法，它关注程序的内部逻辑结构，而非其功能表现。在本实验中，通过分析和理解程序源代码来设计测试用例。 2. **控制流图**：控制流图是表示程序逻辑的一种图形表示，它展示了程序中的每一步和它们之间的控制流程。在实验中，绘制控制流图有助于理解和设计测试用例。 3. **测试覆盖率**：包括语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定条件覆盖和条件组合覆盖等。这些覆盖率指标衡量了测试用例对程序逻辑的覆盖程度。 - **语句覆盖**：确保程序中的每条语句至少被执行一次。 - **判定覆盖**：确保每个逻辑判断的每个分支至少被执行一次。 - **条件覆盖**：每个判定中的每个条件至少满足一次。 - **判定条件覆盖**：每个条件的取值至少满足一次，且每个判定分支至少执行一次。 - **条件组合覆盖**：确保所有条件组合至少执行一次。 4. **程序代码分析**：以提供的`getNmb`函数为例，该函数根据输入的`x`和`y`计算返回值。在设计测试用例时，要考虑到边界条件、异常情况以及不同逻辑路径的执行。 5. **测试用例设计**：实验中给出了不同覆盖方法下的具体测试用例，如当输入满足不同条件时，观察程序执行的不同路径，以达到指定的覆盖率标准。 6. **实验评价**：实验报告还包括指导教师的评价、成绩和等级，强调了严谨和系统的测试精神，以及对静态测试工具的掌握。 通过这个实验，学生可以学习如何有效地运用各种测试策略和工具，提升软件质量保证的能力。这不仅锻炼了学生的编程技能，也强化了他们的问题解决和分析能力，为未来在软件开发和维护工作中进行高质量的测试奠定了基础。

Linux文件与目录的基本操作-实验报告.docx

Hadoop集群测试报告

基于LabVIEW的电能质量综合监测系统设计与实现：包含多模块分析报告,基于LabVIEW的电能质量综合监测系统设计与实现：多模块分析报告,电能质量检测 基于LabVIEW的电能质量监测系统软件设计，附设 计报告 可 包含：电压偏差测量模块、频率偏差测量模块、电网谐波分析监测模块、三相不平衡度分析检测模块、电压闪变和波动检测模块 晚上23点后无法回复消息，见谅 以下是部分截图 ,电能质量检测; LabVIEW软件设计; 电压偏差测量模块; 频率偏差测量模块; 电网谐波分析监测模块; 三相不平衡度分析检测模块; 电压闪变和波动检测模块; 截图信息。,电能质量监测系统软件设计报告：基于LabVIEW的多模块实现