SaxuePower多语言企业网站管理系统是一套多语言企业网站解决方案。系统基于PHP+MySQL开发，采用B/S架构，模板与程序分离，源码开放。 系统特性： 1、跨平台。支持Linux/Unix/Windows服务器，支持Apache/IIS等 2、跨浏览器。基于最新Web标准构建，在各主流浏览器(IE/FireFox/Opera等)上运行良好 已发布模块： 单页模块、文章模块、产品模块、招聘模块、留言反馈、WAP 已发布功能： 自定义URL规则、URLRewrite伪静态、区块缓存、页面缓存、编译缓存、远程附件、数据库备份恢复、多语言设置、多语言二级域名访问、自定义模板风格、后台管理角色定义、网站Banner设置、自定义语言包...

了解ChatGPT的实际工作原理! 这个字节大小的课程将让您了解大型语言模型（LLM），包括提示设计、微调和这项激动人心的技术的未来等主题! 课程概述 本课程由对话式人工智能工程师讲授，将教你如何使用大型语言模型（LLM），如ChatGPT，用于你自己的目的。你将学习所有关于提示设计和微调的知识，使用从Reddit刮来的数据或使用你自己的数据集。 你会学到什么 充分了解最流行和最好的公开语言模型的能力和限制： ChatGPT ChatGPT和其他大型语言模型（LLM）的当前和潜在用例 学习如何有效地使用ChatGPT来完成你的任务 了解新兴的提示设计学科，以及它如何适用于基于文本的LLM和图像生成器 ChatGPT是否是真正的人工通用智能(AGI)

大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型 或大型语言模型 ，是一种 由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文 本进行训练。自 2018 年以来，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布 了包括 BERT[1]，GPT[6] 等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2019 年 大模型呈现爆发式的增长，特别是 2022 年 11 月 ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer） 发布后，更是引起了全世界的广泛关注。用户可以使用自然语言与系统交互，从而实现包括问答、 分类、摘要、翻译、聊天等从理解到生成的各种任务。大型语言模型展现出了强大的对世界知识 掌握和对语言的理解。

按照后期进行数据分析的需求，对数据进行预处理。 -描述性统计：选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计，并对分析结果进行图形化的展示（使用ggplot2或者lattice包）。 -推断性统计：选择合适的假设检验方法，分析属性间的相关性、两组数据间是否具有显著性差异，分析结果并给出结论及必要的图形展示。 - 数据挖掘 根据数据特征及需求，利用分类、聚类或时间序列方法挖掘蕴含在数据中的模式及必要的图形展示，用回归模型预测走势 注意：对聚类结果分析聚簇特征   对分类结果计算准确性。   使用时间序列分析方法可判断数据是否存在趋势、周期性等特征，或对数据进行预测。 （分类、聚类、时间序列，回归模型至少使用2种方法）

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这个一个用c语言写的工业数据分析系统，其中包括数据集，数据处理，可视化，数据统计等功能的实现

目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6 递归函数 5 1.3 动态存储分配 9 1.3.1 操作符new 9 1.3.2 一维数组 9 1.3.3 异常处理 10 1.3.4 操作符delete 10 1.3.5 二维数组 10 1.4 类 13 1.4.1 类Currency 13 1.4.2 使用不同的描述方法 18 1.4.3 操作符重载 20 1.4.4 引发异常 22 1.4.5 友元和保护类成员 23 1.4.6 增加#ifndef, #define和#endif语句 24 1.5 测试与调试 24 1.5.1 什么是测试 24 1.5.2 设计测试数据 26 1.5.3 调试 28 1.6 参考及推荐读物 29 第2章 程序性能 30 2.1 引言 30 2.2 空间复杂性 31 2.2.1 空间复杂性的组成 31 2.2.2 举例 35 2.3 时间复杂性 37 2.3.1 时间复杂性的组成 37 2.3.2 操作计数 37 2.3.3 执行步数 44 2.4 渐进符号（O、 健?、 o） 55 2.4.1 大写O符号 56 2.4.2 椒?58 2.4.3 符号 59 2.4.4 小写o符号 60 2.4.5 特性 60 2.4.6 复杂性分析举例 61 2.5 实际复杂性 66 2.6 性能测量 68 2.6.1 选择实例的大小 69 2.6.2 设计测试数据 69 2.6.3 进行实验 69 2.7 参考及推荐读物 74 第二部分 数据结构 第3章 数据描述 75 3.1 引言 75 3.2 线性表 76 3.3 公式化描述 77 3.3.1 基本概念 77 3.3.2 异常类NoMem 79 3.3.3 操作 79 3.3.4 评价 83 3.4 链表描述 86 3.4.1 类ChainNode 和Chain 86 3.4.2 操作 88 3.4.3 扩充类Chain 91 3.4.4 链表遍历器类 92 3.4.5 循环链表 93 3.4.6 与公式化描述方法的比较 94 3.4.7 双向链表 95 3.4.8 小结 96 3.5 间接寻址 99 3.5.1 基本概念 99 3.5.2 操作 100 3.6 模拟指针 102 3.6.1 SimSpace的操作 103 3.6.2 采用模拟指针的链表 106 3.7 描述方法的比较 110 3.8 应用 111 3.8.1 箱子排序 111 3.8.2 基数排序 116 3.8.3 等价类 117 3.8.4 凸包 122 3.9 参考及推荐读物 127 第4章 数组和矩阵 128 4.1 数组 128 4.1.1 抽象数据类型 128 4.1.2 C++数组 129 4.1.3 行主映射和列主映射 129 4.1.4 类Array1D 131 4.1.5 类Array2D 133 4.2 矩阵 137 4.2.1 定义和操作 137 4.2.2 类Matrix 138 4.3 特殊矩阵 141 4.3.1 定义和应用 141 4.3.2 对角矩阵 143 4.3.3 三对角矩阵 144 4.3.4 三角矩阵 145 4.3.5 对称矩阵 146 4.4 稀疏矩阵 149 4.4.1 基本概念 149 4.4.2 数组描述 149 4.4.3 链表描述 154 第5章 堆栈 161 5.1 抽象数据类型 161 5.2 派生类和继承 162 5.3 公式化描述 163 5.3.1 Stack的效率 164 5.3.2 自定义Stack 164 5.4 链表描述 166 5.5 应用 169 5.5.1 括号匹配 169 5.5.2 汉诺塔 170 5.5.3 火车车厢重排 172 5.5.4 开关盒布线 176 5.5.5 离线等价类问题 178 5.5.6 迷宫老鼠 180 5.6 参考及推荐读物 188 第6章 队列 189 6.1 抽象数据类型 189 6.2 公式化描述 190 6.3 链表描述 194 6.4 应用 197 6.4.1 火车车厢重排 197 6.4.2 电路布线 201 6.4.3 识别图元 204 6.4.4 工厂仿真 206 6.5 参考及推荐读物 217 第7章 跳表和散列 218 7.1 字典 218 7.2 线性表描述 219 7.3 跳表描述 222 7.3.1 理想情况 222 7.3.2 插入和删除 223 7.3.3 级的分配 224 7.3.4 类SkipNode 224 7.3.5 类SkipList 225 7.3.6 复杂性 229 7.4 散列表描述 229 7.4.1 理想散列 229 7.4.2 线性开型寻址散列 230 7.4.3 链表散列 234 7.5 应用——文本压缩 238 7.5.1 LZW压缩 239 7.5.2 LZW压缩的实现 239 7.5.3 LZW解压缩 243 7.5.4 LZW解压缩的实现 243 7.6 参考及推荐读物 247 第8章 二叉树和其他树 248 8.1 树 248 8.2 二叉树 251 8.3 二叉树的特性 252 8.4 二叉树描述 253 8.4.1 公式化描述 253 8.4.2 链表描述 254 8.5 二叉树常用操作 256 8.6 二叉树遍历 256 8.7 抽象数据类型BinaryTree 259 8.8 类BinaryTree 260 8.9 抽象数据类型及类的扩充 263 8.9.1 输出 263 8.9.2 删除 264 8.9.3 计算高度 264 8.9.4 统计节点数 265 8.10 应用 265 8.10.1 设置信号放大器 265 8.10.2 在线等价类 268 8.11 参考及推荐读物 275 第9章 优先队列 276 9.1 引言 276 9.2 线性表 277 9.3 堆 278 9.3.1 定义 278 9.3.2 最大堆的插入 279 9.3.3 最大堆的删除 279 9.3.4 最大堆的初始化 280 9.3.5 类MaxHeap 281 9.4 左高树 285 9.4.1 高度与宽度优先的最大及最小 左高树 285 9.4.2 最大HBLT的插入 287 9.4.3 最大HBLT的删除 287 9.4.4 合并两棵最大HBLT 287 9.4.5 初始化最大HBLT 289 9.4.6 类MaxHBLT 289 9.5 应用 293 9.5.1 堆排序 293 9.5.2 机器调度 294 9.5.3 霍夫曼编码 297 9.6 参考及推荐读物 302 第10章 竞?303 10.1 引言 303 10.2 抽象数据类型WinnerTree 306 10.3 类WinnerTree 307 10.3.1 定义 307 10.3.2 类定义 307 10.3.3 构造函数、析构函数及Winner 函数 308 10.3.4 初始化赢者树 308 10.3.5 重新组织比赛 310 10.4 输者树 311 10.5 应用 312 10.5.1 用最先匹配法求解箱子装载 问题 312 10.5.2 用相邻匹配法求解箱子装载 问题 316 第11章 搜索树 319 11.1 二叉搜索树 320 11.1.1 基本概念 320 11.1.2 抽象数据类型BSTree和 IndexedBSTree 321 11.1.3 类BSTree 322 11.1.4 搜索 322 11.1.5 插入 323 11.1.6 删除 324 11.1.7 类DBSTree 326 11.1.8 二叉搜索树的高度 327 11.2 AVL树 328 11.2.1 基本概念 328 11.2.2 AVL树的高度 328 11.2.3 AVL树的描述 329 11.2.4 AVL搜索树的搜索 329 11.2.5 AVL搜索树的插入 329 11.2.6 AVL搜索树的删除 332 11.3 红－黑树 334 11.3.1 基本概念 334 11.3.2 红－黑树的描述 336 11.3.3 红－黑树的搜索 336 11.3.4 红－黑树的插入 336 11.3.5 红－黑树的删除 339 11.3.6 实现细节的考虑及复杂性分析 343 11.4 B－树 344 11.4.1 索引顺序访问方法 344 11.4.2 m 叉搜索树 345 11.4.3 m 序B－树 346 11.4.4 B－树的高度 347 11.4.5 B－树的搜索 348 11.4.6 B－树的插入 348 11.4.7 B－树的删除 350 11.4.8 节点结构 353 11.5 应用 354 11.5.1 直方图 354 11.5.2 用最优匹配法求解箱子装载 问题 357 11.5.3 交叉分布 359 11.6 参考及推荐读物 363 第12章 图 365 12.1 基本概念 365 12.2 应用 366 12.3 特性 368 12.4 抽象数据类型Graph和Digraph 370 12.5 无向图和有向图的描述 371 12.5.1 邻接矩阵 371 12.5.2 邻接压缩表 373 12.5.3 邻接链表 374 12.6 网络描述 375 12.7 类定义 376 12.7.1 不同的类 376 12.7.2 邻接矩阵类 377 12.7.3 扩充Chain类 380 12.7.4 类LinkedBase 381 12.7.5 链接类 382 12.8 图的遍历 386 12.8.1 基本概念 386 12.8.2 邻接矩阵的遍历函数 387 12.8.3 邻接链表的遍历函数 388 12.9 语言特性 389 12.9.1 虚函数和多态性 389 12.9.2 纯虚函数和抽象类 391 12.9.3 虚基类 391 12.9.4 抽象类和抽象数据类型 393 12.10 图的搜索算法 394 12.10.1 宽度优先搜索 394 12.10.2 类Network 395 12.10.3 BFS的实现 395 12.10.4 BFS的复杂性分析 396 12.10.5 深度优先搜索 397 12.11 应用 399 12.11.1 寻找路径 399 12.11.2 连通图及其构件 400 12.11.3 生成树 402 第三部分 算法设计方法 第13章 贪婪算法 405 13.1 最优化问题 405 13.2 算法思想 406 13.3 应用 409 13.3.1 货箱装船 409 13.3.2 0/1背包问题 410 13.3.3 拓扑排序 412 13.3.4 二分覆盖 415 13.3.5 单源最短路径 421 13.3.6 最小耗费生成树 424 13.4 参考及推荐读物 433 第14章 分而治之算法 434 14.1 算法思想 434 14.2 应用 440 14.2.1 残缺棋盘 440 14.2.2 归并排序 443 14.2.3 快速排序 447 14.2.4 选择 452 14.2.5 距离最近的点对 454 14.3 解递归方程 462 14.4 复杂性的下限 463 14.4.1 最小最大问题的下限 464 14.4.2 排序算法的下限 465 第15章 动态规划 467 15.1 算法思想 467 15.2 应用 469 15.2.1 0/1背包问题 469 15.2.2 图像压缩 471 15.2.3 矩阵乘法链 476 15.2.4 最短路径 480 15.2.5 网络的无交叉子集 483 15.2.6 元件折叠 486 15.3 参考及推荐读物 491 第16章 回溯 492 16.1 算法思想 492 16.2 应用 496 16.2.1 货箱装船 496 16.2.2 0/1背包问题 503 16.2.3 最大完备子图 506 16.2.4 旅行商问题 508 16.2.5 电路板排列 510 第17章 分枝定界 516 17.1 算法思想 516 17.2 应用 519 17.2.1 货箱装船 519 17.2.2 0/1背包问题 526 17.2.3 最大完备子图 528 17.2.4 旅行商问题 529 17.2.5 电路板排列 532

Steam4j Steam4j是用于Java语言的Steam API绑定库。 版本 1.0 程式码范例 获取Steam客户端 首先，必须获取Steam客户端才能使用steam4j。 可以通过生成Api密钥。 String apiKey = " XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX " ; SteamConfiguration configuration = new SteamConfiguration (apiKey); SteamClient steamClient = SteamFactory . getInstance(configuration) . getClient();

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RStudio是一款R语言的IDE，R自带的环境操作起来可能不是方便，而Rstudio很好地解决了这个问题，而且它还具有调试、可视化等功能，支持纯R脚本、Rmarkdown (脚本文档混排)、Bookdown (脚本文档混排成书)、Shiny (交互式网络应用)等。 R是RStudio的基础，必须先安装R，再安装RStudio。 即使只使用RStudio，还是需要事先为计算机安装好R。 RStudio只是辅助你使用R进行编辑的工具，因为它自身并不附带R程序。