《操作系统原理》是针对计算机科学技术专业三年级本科生开设的一门专业基础课程。本课程着重学生系统观的培养，通过重点讲述操作系统的内部结构、工作原理及典型技术的实现，使学生建立起对操作系统的整体及各个功能模块的认识，从而系统掌握计算机的专业知识，进一步提升学生的软件开发能力乃至系统软件开发能力。这份讲义涉及了本书的重要知识点。

这是一本探讨精神内耗与事业发展的实用指南 全书高能量、干货满满，共15万字，旨在帮助读者剖析内心的挣扎，并对供应这些挑战的有效策略。 提升认知思维 事业发展建议 心灵疗愈修行 读它！ 如果你渴望自我提升、减少内耗、并在事业上取得更大的成功，这本书将成为你的实用指南！ 一本精神内耗和事业指南，全程高能纯干货！

演示网站： : 人人社交媒体完整项目 基于社交媒体应用程序的 MERN 堆栈项目。 这是完全可行的项目。 它的完全响应式应用程序。 MongoDB Express React Redux NodeJs 是这个项目的用户。 本项目包含的功能： 用户特点： 注册和登录用户。 可以使用相机或文件系统上传帖子图像。 每页分页。 黑暗模式。 复制帖子链接。 报告垃圾邮件帖子。 按用户名搜索其他用户。 用户建议菜单。 将任何帖子保存到收藏夹。 保存的帖子页面。 删除帖子和评论。 包括管理面板。 探索页面以查看随机用户的其他帖子。 通知页面。 个人资料页。 编辑个人资料页面用户数据。 密码以加盐加密格式存储在数据库中。 创建和编辑帖子。 喜欢，评论，分享和编辑帖子。 帖子包括文本（标题）和图像。 对帖子发表评论。 回复评论。 像彗星。 清除通知选项。

【Qt通讯录管理系统全文件】是一个基于Qt框架开发的实用应用程序，主要用于管理和组织个人或企业的联系人信息。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，由Qt Company提供，支持Windows、Linux、macOS、Android以及iOS等多个操作系统。这个系统利用Qt的强大功能，提供了用户友好的界面和高效的数据库管理功能。 在Qt通讯录管理系统中，开发者可能采用了Qt的QWidgets库来构建GUI（图形用户界面），这包括各种按钮、输入框、列表视图等组件，使得用户可以方便地添加、编辑和删除联系人信息。系统可能使用了QTableView或QListView来显示联系人列表，通过这些组件，用户可以轻松浏览和筛选联系人。 数据库管理方面，Qt提供QSqlDatabase模块，它支持多种关系型数据库，如SQLite、MySQL、PostgreSQL等。在这个通讯录系统中，很可能使用了SQLite，因为SQLite轻量级且易于集成，适合桌面应用。开发者可能创建了一个包含姓名、电话、邮箱、地址等字段的联系人表，并使用QSQLQuery类执行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 系统设计时，为了实现数据持久化，开发者可能会使用模型-视图-控制器（MVC）架构模式。模型负责处理数据逻辑，视图用于展示数据，而控制器则协调两者交互。QAbstractItemModel是Qt中的基础模型类，可以被继承并实现自定义的数据模型。 在编码过程中，Qt Creator作为集成开发环境（IDE）被使用，它提供了代码编辑、调试和项目管理等功能。同时，Qt的信号和槽机制是事件驱动编程的核心，通过连接信号和槽，可以在特定事件发生时执行相应的函数。 此外，系统可能还包括搜索功能，使用QLineEdit的文本变化信号与搜索函数关联，实现即时查询。为了提升用户体验，可能还使用了对话框（QDialog）来处理添加和编辑联系人的细节，以及QMessageBox来显示提示信息。 为了保证代码的可维护性和扩展性，开发者可能遵循了良好的编程实践，如模块化设计、注释清晰、错误处理和异常处理。系统可能还包含了资源文件（如图标、样式表等），使用Qt的资源系统（.qrc文件）进行管理。 "Qt通讯录管理系统全文件"是一个综合运用Qt框架的实例，展示了如何利用Qt组件构建用户界面，处理数据库操作，以及设计高效的应用程序结构。对于想要学习Qt开发或者了解桌面应用构建流程的人来说，这是一个非常有价值的参考资料。

运用FLAC3D数值分析方法口孜东矿11-2煤巷围岩进行开挖与支护模拟,采用摩尔—库伦弹塑性计算模型,巷道围岩与支护结构之间采用接触单元,计算得出在锚喷支护条件下,巷道开挖段的顶板下沉、帮部水平收敛大小以及塑性区范围,为工程设计与施工提供参考。

大型语言模型（LLM）是深度学习领域的重要组成部分，专门设计用于处理自然语言处理（NLP）任务。这些模型基于深度神经网络，尤其是转换器架构，能够理解和生成文本，涵盖了从简单的语言识别到复杂的语义理解等多个方面。在本文中，我们将深入探讨LLM的定义、工作原理、训练过程及其广泛应用。 大型语言模型是通过海量数据训练出的超大规模深度学习模型。它们使用多层的转换器模型，这些模型由编码器和解码器构成，具备自注意力机制，能捕捉到文本中的上下文信息和词汇关系。与传统的循环神经网络（RNN）不同，转换器可以并行处理输入序列，提高了训练效率，尤其在利用GPU加速时效果显著。 LLM的运作依赖于单词的向量化表示，即单词嵌入，使得具有相似意义或上下文关系的单词在高维空间中靠近，便于模型理解。在训练阶段，模型通过无监督学习，学习词汇的意义和上下文，然后通过微调适应特定任务，如翻译、问答等。微调和提示调优是两种策略，前者针对特定任务优化模型性能，后者则可能在无样本或少量样本的情况下让模型理解任务指令。 训练大型语言模型通常涉及两个主要阶段：训练和推理。训练时，模型会经历前向传播和反向传播，以更新权重和偏差；而在推理阶段，仅进行前向传播以生成预测。模型的参数数量巨大，代表了模型学习到的知识库，这使得它们能够在医疗、金融、娱乐等领域实现多种NLP应用，如翻译、聊天机器人、AI助手等。 训练大型语言模型通常需要庞大的文本数据集，如维基百科或GitHub上的内容，包含数以万亿计的单词。这些数据的质量直接影响模型的性能。训练过程中，模型会自我学习，理解词汇的含义和语境，例如学会区分“right”作为“正确”和“右”的含义。微调阶段，模型会针对特定任务（如情感分析）进行调整，通过示例或无示例的提示来教会模型执行任务。 总结来说，大型语言模型是深度学习在自然语言处理领域的革命性成果，它们通过大规模训练和微调，能够理解并生成复杂的文本，为众多应用场景提供了强大的支持。随着技术的发展，我们可以期待未来LLM在更多领域展现出更智能的表现。

BES2600全系列的datasheet, BES资料挺不好找的, 辛苦搬运, 非常不错的资料, 对该芯片型号感兴趣的朋友可以研究研究. 包含BES2600Z/Y, BES2600YA/YP, BES2600IUC

智能微电网（Smart Microgrid, SMG）是现代电力系统中的一个重要组成部分，它结合了分布式能源（Distributed Energy Resources, DERs）、储能装置、负荷管理以及先进的控制策略，旨在提高能源效率，提升供电可靠性，同时减少对环境的影响。在智能微电网的运行优化中，粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种常用且有效的计算方法。 粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法模拟自然界中鸟群或鱼群的集体行为，通过每个个体（粒子）在搜索空间中的随机游动来寻找最优解。每个粒子都有一个速度和位置，随着迭代过程，粒子根据其当前最佳位置和全局最佳位置调整自己的速度和方向，从而逐渐逼近全局最优解。 在智能微电网中，PSO算法常用于以下几类问题的优化： 1. **发电计划优化**：智能微电网中的能源来源多样，包括太阳能、风能、柴油发电机等。PSO可以优化这些能源的调度，以最小化运行成本或最大化可再生能源的利用率。 2. **储能系统控制**：储能装置如电池储能系统在微电网中起着平衡供需、平滑输出的关键作用。PSO可用于确定储能系统的充放电策略，以达到最大效率和最长使用寿命。 3. **负荷管理**：通过预测和实时调整负荷，PSO可以帮助微电网在满足用户需求的同时，降低运营成本和对主电网的依赖。 4. **经济调度**：在考虑多种约束条件下，如设备容量限制、电力市场价格波动等，PSO可实现微电网的经济调度，确保其经济效益。 5. **故障恢复策略**：当主电网发生故障时，智能微电网需要快速脱离并进行孤岛运行。PSO可用于制定有效的故障恢复策略，确保微电网的稳定运行。 6. **网络重构**：微电网的拓扑结构可以根据系统状态动态调整，以改善性能。PSO可以找到最优的网络配置，降低线路损耗，提高供电质量。 在实际应用中，PSO可能面临收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。为解决这些问题，研究人员通常会对其基本形式进行改进，如引入惯性权重、学习因子调整、混沌、遗传等机制，以提高算法的性能和适应性。 在“3智能微电网PSO优化算法，比较全，推荐下载”这个压缩包文件中，可能包含多篇关于智能微电网中PSO优化算法的研究论文、代码示例或案例分析。这些资源可以帮助读者深入理解PSO在智能微电网中的应用，并为相关领域的研究和实践提供参考。通过学习和应用这些材料，不仅可以提升对微电网优化的理解，也能掌握PSO算法在实际问题中的实施技巧。

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数据为全国33万多小区基础数据，sql脚本，直接导入即可。数据信息包括：小区名(name)、省份(province)、城市(city)、区域(area)、地址(address)、纬度(latitude)、经度(longitude)、纬度(GPS)(latitude_gps)、经度(GPS)(longitude_gps)、物业类型(type)、物业费(management_fee)、总建面积(size)、总户数、建造年代、停车位、容积率、绿化率、开发商(producer)、物业公司(management)、相关学校(school)、小区介绍(info) excel表格：https://download.csdn.net/download/wangyue23com/21455651