内容概要：本文介绍了一个基于 PostgreSQL 和 pgvector 扩展构建的学术热点 RAG 数据仓完整 SQL 开发案例，实现“关键词×语义”混合检索功能。通过创建论文元数据与嵌入向量一体化存储的数据表，结合倒排索引、trgm 关键词匹配和向量相似度计算，支持混合搜索、主题过滤、时间筛选、去重、结果重排等典型应用场景，并提供从环境搭建、数据建模、索引导入到多种查询需求的全流程 SQL 实现。; 适合人群：具备一定数据库和 SQL 基础，从事 AI、信息检索、知识库系统开发的研发人员或数据工程师，尤其是关注 RAG、向量检索与混合搜索技术的从业者； 使用场景及目标：① 构建支持语义与关键词融合检索的学术知识库或企业内部知识系统；② 学习如何在传统关系型数据库中集成向量检索能力；③ 掌握基于 PostgreSQL 的混合索引优化、去重聚类与结果重排序技术； 阅读建议：建议结合实际业务需求修改并扩展本文提供的 SQL 脚本，重点关注索引配置、权重融合策略与生产环境维护技巧，同时可延伸至 Python 批量导入与评测系统的构建，形成端到端解决方案。

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛用于图像处理和计算机视觉任务的库，它提供了丰富的函数和算法，支持C++、Python、Java等多种编程语言。这个压缩包包含了与OpenCV相关的资源，以及两个构建工具——cmake和mingw-x86-64。 cmake是一个跨平台的自动化构建系统，它简化了项目的构建过程，特别是对于依赖于多种库和有复杂配置需求的项目。cmake-3.26.4-windows-x86_64.zip文件应该是包含了适用于Windows 64位系统的cmake版本3.26.4的安装或解压包。Cmake能够生成各种编译器（如Visual Studio、MinGW等）的项目文件，帮助开发者管理和构建OpenCV这样的项目。 mingw-x86-64是MinGW-w64项目的一部分，这是一个为Windows提供GCC（GNU Compiler Collection）编译器的集合，支持64位架构。MinGW-w64提供了开发原生Windows应用程序所需的工具链，包括头文件、库和编译器。在构建OpenCV时，可以使用mingw-x86-64来编译源代码，生成可执行程序。 在使用这些工具构建OpenCV时，通常需要以下步骤： 1. 解压缩cmake-3.26.4-windows-x86_64.zip，安装并配置环境变量，确保命令行可以调用cmake。 2. 安装mingw-x86-64，将mingw的bin目录添加到PATH环境变量，使其包含在系统路径中。 3. 下载OpenCV的源代码，通常是通过git克隆OpenCV仓库或者从官网下载zip文件。 4. 创建一个构建目录，通常不在源代码目录下，然后在该目录下运行cmake。例如： ``` mkdir build cd build cmake -G "MinGW Makefiles" ../path/to/opencv-source-code ``` 这里，"-G 'MinGW Makefiles'"指定了使用mingw的makefiles生成方式。 5. 使用mingw的make命令编译OpenCV： ``` mingw32-make ``` 6. 编译完成后，库文件和头文件将位于build目录下的相应子目录中，可以将其添加到你的项目路径中，以便链接和使用OpenCV。 在标签"opencv c++ windows"中，"c++"表示OpenCV库主要是用C++编写和设计的，它提供了面向对象的API，使得在C++中使用OpenCV更加方便。而"windows"则表明这些工具和库是针对Windows操作系统进行编译和配置的。 至于x86_64-8.1.0-release-posix-seh-rt_v6-rev0.7z和ad19b81391cd407b4ad60b539f5698e1.zip.temp这两个文件，它们可能与mingw-x86-64相关，可能是特定版本的mingw编译器或相关工具链的组件，但具体用途需要进一步的信息才能确定。在实际操作中，确保这些文件与你的系统兼容并正确安装是关键。 这个压缩包提供了一套在Windows上构建和使用OpenCV的环境，包括了OpenCV库本身、cmake构建工具以及mingw编译器，可以让你在C++环境中进行计算机视觉的开发工作。

本文介绍了利用v.douyin.com官方接口制作抖音短链的PHP实现方法。该接口可用于推广抖音号、第三方网址及头条文章等，效果显著。作者通过PHP模拟抓包获取数据，详细展示了GET请求的调用方式及参数设置，包括请求头、Cookie等信息。文章还涉及中间层验证过程及最终抓包结果，为开发者提供了实用的技术参考。需要注意的是，具体接口规则需在抖音开放平台申请。 在互联网时代，短视频平台如雨后春笋般涌现，成为内容创作者和品牌营销的新宠。特别是抖音，作为其中的佼佼者，吸引了无数用户和企业。为了便于用户分享和推广，抖音平台提供了官方的短链生成服务。本文将详细介绍如何通过PHP接口调用抖音短链生成服务，实现对抖音号、第三方网址及头条文章等内容的短链推广。 开发者需要在抖音开放平台申请相关的接口权限。在获得授权后，可以根据官方文档了解接口的使用规范。通常，使用PHP生成短链的过程涉及发起HTTP请求，其中包括GET请求的调用方式和参数设置。 在撰写代码时，开发者需模拟浏览器行为，设置正确的请求头和Cookie。这是因为抖音平台在处理请求时会进行一定的验证，以防止未经授权的访问。请求头通常包括User-Agent、Accept、Accept-Language等，而Cookie则可能包括认证令牌等信息。正确设置这些参数对于成功获取短链至关重要。 在GET请求中，需要特别注意参数的设置。这些参数可能包括目标网址、推广者ID等关键信息。目标网址是需要转换为短链的链接，而推广者ID则是与用户账号相关联的唯一标识。在请求中正确设置这些参数，可以确保短链生成的准确性和有效性。 在代码实现过程中，作者详细描述了中间层验证的流程。这一步骤主要涉及到抖音平台的安全机制，包括请求的合法性验证、访问频率限制等。开发者需要在代码中加入相应的逻辑，以通过这些验证机制。 文章还详细展示了最终的抓包结果。通过抓包工具如Wireshark或浏览器自带的开发者工具，开发者可以观察到HTTP请求与响应的细节，这有助于调试代码和确保接口调用的正确性。 除了技术实现细节，本文还强调了接口规则和参数配置可能会随着抖音平台政策的更新而发生变化。因此，开发者在实际应用时应当参考最新的官方文档，以确保功能的持续可用性。 通过本文的介绍和示例代码，开发者可以掌握如何使用PHP语言和抖音官方接口，实现抖音短链的生成。这不仅有助于提升推广效率，还能够为用户提供更加简洁的分享体验。对于从事网络推广和内容营销的开发者而言，这是一个非常实用的技术参考。

《估值系统用户手册，赢时胜》是一份详尽的操作指南，主要针对赢时胜软件资产管理财务估值系统。这份手册的目的是为用户提供清晰的指导，帮助他们理解和有效地使用该系统，以便于进行资产的估值与管理。以下是手册中的关键知识点： 1. **引言** - **目的**：手册的主要目标是确保用户能够熟悉并掌握赢时胜估值系统的各项功能，提高工作效率，准确无误地完成资产的估值和报告。 - **使用用户**：手册面向的用户群体主要是金融行业的专业人员，如财务分析师、投资经理、资产管理人等，他们需要利用此系统进行日常的资产管理和估值工作。 2. **主界面** - **登录管理**：用户首次进入系统需进行登录，系统可能支持多岗位切换，满足不同角色的使用需求。 - **岗位切换**：用户可以根据自己的职责权限在不同的岗位之间切换，这可能涉及到不同的操作权限和数据视图。 - **产品状态切换**：系统允许用户根据需要查看不同状态的资产，如正常、待处理、已处理等，便于追踪资产生命周期的不同阶段。 - **密码重置**：用户可以自行更改密码，确保账户安全。通常，系统会设定一定的密码复杂度规则。 - **员工信息**：用户个人信息的管理，可能包括个人信息更新、权限设置等，以确保信息的准确性和安全性。 3. **系统功能** - **资产录入**：用户可以输入新资产的相关信息，如购买价格、折旧率、预期寿命等，以便系统自动计算资产价值。 - **估值计算**：系统依据预设的估值模型和市场数据，定期或按需对资产进行估值，提供实时的资产净值。 - **报表生成**：系统能自动生成各种财务报表，如资产清单、估值报告、损益表等，供决策者参考。 - **风险监控**：通过设定阈值和预警机制，系统可对异常资产变动进行提醒，降低潜在风险。 - **数据同步**：系统应具备与其他业务系统（如会计系统、CRM系统）的数据交互能力，实现数据的一致性。 4. **版本更新** - **版本历史**：手册记录了系统的版本更新历程，如V0.1到V1.1的变更，显示了系统的持续改进和功能完善。 - **变更记录**：每次版本升级都详细记录了变更内容和范围，帮助用户了解新版本带来的改进和新增功能。 5. **操作流程** - **操作步骤**：手册会详细阐述每个功能的操作步骤，包括菜单选择、输入数据、执行命令等，使用户能够快速上手。 《估值系统用户手册，赢时胜》是一份全面的指导文档，涵盖了系统的基础操作、核心功能和更新历史，旨在帮助用户充分利用赢时胜软件资产管理财务估值系统，提升金融资产管理的专业性和效率。

绚丽的canvas倒计时效果 HTML 5 标签

为预测尾矿坝竖向位移,在分形理论的基础上,利用常维分形和变维分形两种方法,对尾矿坝竖向位移的监测数据进行分析和预测,得出结论:对于不能直接利用常维分形方法分析的数据,可以利用变维分形的方法对数据进行N阶累计和处理后,使得各段分维形数非常接近,利用前面已知的分维形数预测下一段的分形维数,再计算出后面竖向位移,所得预测数据与实际监测数据相对误差较小.

山东大学软件学院高级机器学习（硕士）复习纲要 本资源摘要信息涵盖了机器学习的基本概念、分类、模型选择、学习准则、优化算法、过拟合和欠拟合、回归学习、KNN 算法和 SVM 算法等知识点。 1. 机器学习的概念和分类 机器学习是人工智能的一个分支，它专注于开发算法和技术，使得计算机系统模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习可以按照学习形式、函数不同、学习准则不同等方式进行分类。 2. 机器学习的过程 机器学习的过程包括模型问题分析、模型选择、模型训练/参数优化、学习准则定义和优化算法等步骤。在模型问题分析阶段，需要明确问题和目标，确定想要机器学习模型来解决的具体问题。然后，选择合适的机器学习模型，并使用训练数据来训练模型。定义学习准则，使用优化算法来找到最优的模型。 3. 过拟合和欠拟合 过拟合是指模型太复杂，以至于过度学习训练数据中的细节和噪声，以至于它在新数据上表现不佳。解决方法包括减少模型复杂度、正则化、特征工程和早停等。欠拟合是指模型太过简单，以至于无法捕捉到数据中的基本结构和模式，不能很好地适应训练集。解决方法包括增加模型复杂度、减少正则化、特征工程和更长时间训练等。 4. 回归学习 回归学习是指通过建立输入与输出之间的关系模型，对新输入数据做出预测。常见的回归模型包括线性回归、岭回归、套索回归、弹性网络回归、多项式回归等。在选择模型时，需要考虑数据的性质、模型的复杂度、正则化、性能评估等因素。 5. KNN 算法 KNN 算法是一种简单直观的分类算法，思路是对于一个给定的测试样本，算法在训练集中找出距离最近的K个邻居，然后根据这些邻居的信息来预测测试样本的标签。KNN 算法的特点包括简单直观、不需要训练阶段、懒惰学习、适用于多分类问题等。影响 KNN 算法性能的主要因素包括 K 值的选择、距离度量、维度和数据的质量和样本分布等。 6. SVM 算法 SVM 算法是一种优化思想的算法，目标是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据之间的间隔最大化。在处理非线性问题时，SVM 算法会使用核函数，将数据映射到更高维空间以找到合适的分割超平面。SVM 算法的实现过程包括选择合适的核函数、构建并解决一个优化问题等步骤。

QT 调用最新的libusb库和stm32f407进行BULK进行通讯的DEMO。工程参考安富莱，但是库用的最新的库，该lib可以支持win下 VS2013 VS2015 VS2017 VS2019 VS2022 MinGW32 MinGW64 的编译器。因此不局限QT调用 VS也可以使用。 在当今的电子工程和软件开发领域，交叉平台框架Qt和基于ARM的STM32微控制器系列因其强大的性能和灵活性而被广泛应用。通过本DEMO案例，开发者可以学习如何利用最新版本的libusb库与STM32F407微控制器进行高效的BULK传输通讯。libusb是一个广泛使用的用户空间USB库，它允许开发者与USB设备进行通讯，而无需依赖于操作系统的内置驱动程序。 Qt是一个功能强大的跨平台应用程序和用户界面框架，它可以用来开发各种类型的应用程序，从简单的窗口应用程序到复杂的嵌入式系统。Qt具有丰富的模块库、直观的API设计以及强大的跨平台兼容性。开发者可以在Windows、Linux、MacOS等多种操作系统上开发应用程序，并且使用相同的源代码。 而STM32F407系列是STMicroelectronics（意法半导体）生产的一款高性能ARM Cortex-M4内核的微控制器。它具备FPU（浮点单元），运行频率高达168 MHz，并且内置了丰富的外设接口。这使得STM32F407非常适合用作工业控制、汽车电子、医疗设备等领域的嵌入式开发。 本DEMO提供了如何将Qt框架与libusb库以及STM32F407微控制器结合进行BULK数据传输的实践案例。BULK传输是USB通讯中的一种传输方式，主要应用于大量的数据传输，不需要严格的时序要求，适合用于大量数据的高效传输场景。 开发者在参考本DEMO时，还需要注意以下几点： 1. 硬件连接：确保开发板上的USB接口与计算机正确连接，并且STM32F407已经烧录了正确的固件来处理USB通讯。 2. 驱动程序：在Windows系统上，可能需要安装合适的libusb驱动程序才能正确识别连接的STM32F407设备。 3. Qt环境搭建：为了顺利编译运行本DEMO，需要在开发环境中正确设置Qt的版本和编译器，以便与libusb库兼容。 4. 代码阅读与理解：DEMO中的源代码是实现Qt与libusb、STM32F407通讯的关键，开发者需要逐行阅读和理解代码的逻辑和实现方式。 5. 编译与调试：在开发过程中，遇到问题时需要利用Qt Creator进行编译和调试，以便发现并解决问题。 本DEMO的推出，为开发者提供了一个基于最新技术栈进行USB通讯开发的参考，尤其是在需要跨平台兼容性的情况下，可以显著提高开发效率和系统性能。通过这种方式，开发者可以更加聚焦于业务逻辑的实现，而不是底层通讯细节的处理。 此外，本DEMO的库文件支持多种编译环境，包括但不限于Visual Studio 2013至2022，以及MinGW32和MinGW64，这意味着无论是在Windows环境下使用Qt进行开发，还是仅仅依赖libusb库，都可以轻松实现跨编译器的兼容性。 通过本DEMO的实践，开发者不仅能学会如何使用Qt和libusb库进行开发，还能深入理解STM32F407微控制器的USB通讯机制，为未来的嵌入式系统开发打下坚实的基础。

针对现有的浸润线监测方法由于观测点少而无法反映尾矿坝的整体实际情况的问题,提出了一种基于高密度电阻率法的尾矿坝浸润线监测系统的设计方案。该系统通过智能电极开关采集测点数据,根据实测的视电阻率剖面进行计算、分析,可获得尾矿坝剖面的电阻率分布情况,通过电阻率等值面图可直观了解到尾矿坝浸润线的位置和坝体异常情况,为尾矿库风险状态评估提供了科学依据。

《ComPort.v3.0——Delphi 7串口通信组件详解》 在Delphi 7的开发过程中，与硬件设备交互是常见的需求之一，尤其是涉及到串口通信时。ComPort.v3.0是一个专为Delphi 7设计的串口通信组件，它极大地简化了开发者处理串口通讯的复杂性，提供了强大的功能和友好的接口。 1. **ComPort组件介绍** ComPort组件是ComPort.v3.0的核心部分，它允许开发者在Delphi 7环境中直接操作串行端口。通过设置其属性和调用方法，开发者可以轻松实现串口的打开、关闭、读写、设置波特率、数据位、停止位、奇偶校验等功能，大大提高了开发效率。 2. **组件使用** - **配置串口**：通过设置ComPort的BaudRate（波特率）、DataBits（数据位）、Parity（奇偶校验）、StopBits（停止位）等属性，可以定制通信参数。 - **读写操作**：使用ReadBuffer和WriteBuffer方法进行串口数据的读取和发送，或者直接通过TXChar和RXChar事件处理接收和发送的单个字符。 - **状态监控**：通过OnStatusChange事件，可以实时获取串口的状态变化，如连接断开、数据接收完成等。 3. **文档与资源** - **www.delphifans.com.nfo**：通常包含软件的版权信息、使用条款等，可能有开发者的联系方式或技术支持网站。 - **README.txt**：一般会提供快速入门指南，包括安装步骤和基本用法。 - **CHANGELOG.txt**：记录组件的更新历史，方便用户了解各版本之间的改进和修复的问题。 - **sources.zip**：源代码包，包含了ComPort.v3.0的全部源代码，供开发者学习和调试。 - **help.zip**：帮助文件，可能包含组件的详细使用手册和API参考。 - **examples.zip**：示例程序包，包含了多个使用ComPort组件的实际应用例子，帮助开发者理解和应用组件。 - **locale.zip**：本地化资源包，可能包含不同语言的界面文本，便于多语种开发。 4. **实际应用** ComPort.v3.0常用于自动化设备控制、数据采集系统、工业仪表通讯等领域，如遥测、遥控、数据记录等。开发者可以根据实际情况，结合其他组件或类库，构建强大的串口通信应用程序。 5. **注意事项** - 在使用ComPort组件前，确保已正确安装并注册到Delphi 7的组件面板。 - 在进行串口操作时，要注意线程安全，避免多线程环境下并发访问串口导致的数据混乱。 - 操作完成后记得关闭串口，释放资源，以防程序退出后串口仍被占用。 6. **学习与进阶** 为了深入理解ComPort组件，开发者可以通过阅读源代码、实践示例项目、查阅帮助文档以及参与相关社区讨论，不断提升串口通信技术。同时，关注组件的更新和维护，以便及时获取最新的功能和技术支持。 ComPort.v3.0是Delphi 7开发串口通信应用的得力助手，其丰富的功能和详细的文档资源，为开发者提供了便利的开发环境。掌握好这个组件，对于提升Delphi 7串口编程的能力大有裨益。