【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

ExtJS 是一个强大的JavaScript应用程序框架，专为构建富互联网应用（RIA）而设计。这个“ExtJs 最新最全中文API帮助文档 CHM版”包含了关于ExtJS 3.0版本的所有API信息，使得开发者无需在线查找，即可在本地进行离线查阅。CHM（Compiled Help Manual）格式是一种常见的Windows帮助文件格式，它将所有文档内容编译成一个单一的可搜索文件，方便用户快速查找和学习。 1. **ExtJS基础** - **组件模型**：ExtJS的核心是组件化，它提供了一套丰富的UI组件，如面板、表格、树、表单、按钮等，这些组件可以组合构建复杂的用户界面。 - **布局管理器**：布局管理器用于控制容器内部组件的排列和尺寸调整，例如Fit布局、Table布局、Border布局等。 2. **数据绑定** - **Model**：定义数据结构，用于存储和处理业务数据。 - **Store**：数据存储，负责加载、存储和管理一组Model实例。 - **Proxy**：数据访问代理，提供与服务器端通信的接口，支持Ajax和Direct两种方式。 3. **视图(View)和数据绑定** - **View**：展示数据的UI组件，通过Data Binding与Store关联，实现数据变化时视图自动更新。 - **Templates**：模板引擎用于动态生成HTML，可以使用XTemplates或XHTML Templates。 4. **表单组件与表单处理** - **FormPanel**：包含一组表单字段和操作按钮的组件，支持数据验证和提交。 - **Fields**：各种表单字段，如文本框、密码框、选择框等，都有相应的验证规则和事件处理。 5. **数据网格(Grid)** - **GridPanel**：显示二维数据集的组件，支持排序、分页、编辑等功能。 - **ColumnModel**：定义网格列的配置，包括列宽、显示文本、排序等。 - **Cell Editing**：单元格编辑，允许用户直接在网格内编辑数据。 6. **树形组件(Tree)** - **TreePanel**：用于展示层级数据的组件，支持拖放操作、节点展开/折叠等。 - **TreeStore**：存储树结构数据，与TreePanel进行数据绑定。 7. **图表(Charts)** - ExtJS 3.0虽然不包含内置的图表库，但提供了基础的绘图功能，可以用于创建自定义的图表组件。 8. **Ajax和Direct** - **Ajax请求**：通过AjaxProxy发送异步请求，获取服务器端数据。 - **Ext.Direct**：提供与服务器端的RPC风格通信，简化远程方法调用。 9. **事件系统** - **Listeners**：组件间的事件监听和触发，实现组件间的交互和联动。 - **Event Bus**：事件总线，用于全局事件的发布和订阅。 10. **国际化(Internationalization, i18n)** - 支持多语言切换，通过更换语言包文件，实现应用的本地化。 11. **工具类(Utilities)** - 提供大量实用函数，如数组操作、字符串处理、日期时间格式化等。 这个CHM文档涵盖了ExtJS 3.0的方方面面，是开发过程中不可或缺的参考资源。通过深入学习和理解这些知识点，开发者能够高效地利用ExtJS构建功能丰富的Web应用。

较新的银行卡Bin码。用于校验是否是银行卡BIN码

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