大数据测试用例模板下载

山东大学软件学院计算机网络期末复习资料，包括往年题及答案、复习笔记等。这门课对软件工程专业的重要性不言而喻，是一门集背诵、理解、计算于一体的王炸课程，最后学到跟同学放言要在考场上自创网络体系...... 必须要说的是，特别感谢学长学姐们和我的学习搭子积累与分享给我的资料，所以我也想着尽力帮助以后的学弟学妹们，希望大家能渡过这一难关，预祝大家考试顺利！

厦门大学deepseek大模型概念、技术与应用实践（140页PPT读懂大模型） 在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，大模型如同一颗璀璨新星，强势崛起并迅速成为科技领域的焦 点。从最初的理论探索到如今在各个行业的广泛应用，大模型正以惊人的速度重塑着我们的生 活与工作模式。它不仅是人工智能技术发展的重大突破，更是推动经济增长、提升社会治理效 能、促进科技创新的关键力量。本报告《大模型概念、技术与应用实践》将深入剖析大模型的 核心概念、原理特点以及丰富多元的应用实践案例，旨在让大家全面了解大模型这一前沿技术， 明晰其在当下及未来发展中的重要地位与深远影响 ，共同探索如何借助大模型的力量推动社 会各项事业迈向新的高度。

WiFi典900M的大字典

液滴模拟与多松弛伪势模型代码,格子玻尔兹曼模拟（LBM）: MRT多松弛伪势模型下的液滴蒸发、冷凝与沸腾现象研究——大密度比模型与能量方程的Matlab代码实现,格子玻尔兹曼模拟 LBM代码 MRT 多松弛伪势模型 大密度比模型 能量方程 matlab代码 液滴蒸发 液滴冷凝 沸腾 ,格子玻尔兹曼模拟; LBM代码; MRT多松弛; 伪势模型; 大密度比模型; 能量方程; Matlab代码; 液滴蒸发; 液滴冷凝; 沸腾。,格子玻尔兹曼模拟LBM-MRT多松弛伪势模型能量方程与液滴相变MATLAB代码

《拦截关键词列表》是大模型备案重要材料，旨在过滤有害信息。其需涵盖政治敏感、暴力恐怖、色情低俗等 17 类安全风险，总规模不少于 1 万个，不同地区要求有差异，例如北京地区大模型备案要求提供 20 - 50 万个拦截关键词。其中，《生成式人工智能服务安全基本要求》A.1 里每类风险关键词不少于 200 个，A.2 中每类不少于 100 个。

标题中的"Frida安装大冒险：离线版"暗示了我们即将探讨的是关于Frida工具的离线安装过程，而“附全套资源”则意味着包含了一切所需组件，使得用户能够在没有网络的情况下完成安装。Frida是一个动态代码插桩工具，常用于逆向工程、调试和自动化任务，它允许你对运行时的进程注入JavaScript代码，以便于分析和修改应用的行为。 `frida-14.2.18-py3.8-win-amd64.egg`是Frida的Python扩展包，适用于Python 3.8及64位Windows系统。这个文件是Python的egg格式，它是一个打包好的Python库，可以直接用Python的`easy_install`命令进行安装。 接着，`python-3.8.4-amd64.exe`是Python 3.8.4的64位版本安装程序。Frida通常需要Python环境来运行，因此确保你已经安装了对应版本的Python是非常重要的。 `frida-tools-9.2.5.tar.gz`是Frida的命令行工具包，包含了诸如`frida-server`、`frida-ps`等实用工具。这些工具可以帮助我们在终端上与Frida交互，如查看已连接的设备、启动服务器等。这个文件是tar.gz格式，需要先解压，然后根据解压后的文档指示进行安装。 `Pygments-2.16.1-py3-none-any.whl`是Pygments库的Python wheels包，它是一个强大的代码高亮库，可能会在某些使用Frida进行代码展示的场景中用到。 `prompt_toolkit-3.0.41-py3-none-any.whl`是prompt_toolkit库的Python wheels包，这是一款强大的命令行界面库，用于构建交互式应用程序。虽然Frida自身并不直接依赖这个库，但在编写与Frida交互的命令行工具时，它可能非常有用。 `wcwidth-0.2.10-py2.py3-none-any.whl`是wcwidth库的Python wheels包，它处理Unicode字符宽度问题，对于正确显示不同语言字符的命令行应用很重要。 `colorama-0.4.6-py2.py3-none-any.whl`是colorama库的Python wheels包，它使得在Windows平台上可以方便地使用ANSI颜色转义序列，这对于增强命令行输出的可读性很有帮助。 在离线安装Frida时，你需要按照以下步骤操作： 1. 安装Python 3.8.4：运行`python-3.8.4-amd64.exe`安装程序。 2. 安装Frida Python扩展：使用Python的`easy_install`命令安装`frida-14.2.18-py3.8-win-amd64.egg`。 3. 解压并安装Frida命令行工具：将`frida-tools-9.2.5.tar.gz`解压后，根据文档指示安装到Python的PATH中。 4. 对于其他非必需的Python库（如Pygments、prompt_toolkit、wcwidth和colorama），如果你的项目需要它们，可以使用`pip`进行安装。 确保所有依赖项都正确安装后，你就可以在离线环境中愉快地使用Frida了。记住，离线安装的关键在于提前准备所有必要的文件，并按照正确的顺序和方式安装。

Axure是一款专业的原型设计工具，广泛应用于前端设计和用户体验设计领域。它提供了丰富的元件库，使得设计师能够快速搭建出具有交互性的原型。元件库是Axure中的重要组成部分，它预置了大量的设计元素，包括按钮、图标、表单元素、图表等，大大提高了设计效率和质量。 本文将深入介绍Axure元件库在不同设计领域中的应用，包括Web设计、移动端设计以及大屏设计。Web设计是互联网早期就存在的设计领域，Axure元件库提供了丰富的Web设计元素，如导航栏、按钮、输入框、表单验证提示等，这些元素能够帮助设计师高效完成页面布局和交互流程的设计。 移动端设计是随着智能手机和平板电脑的普及而兴起的一个设计领域，移动端元件库包括了适合触屏操作的按钮、图标、菜单、轮播图等。利用这些组件，设计师可以快速构建出适配不同屏幕尺寸的原型设计，确保良好的用户体验。 大屏设计则是面向会议室、展厅等大屏幕显示设备的设计需求，它的特点在于展示信息丰富、视觉冲击力强。数据可视化是大屏设计中的重要组成部分，通过使用Axure的大屏数据可视化看板原型，设计师能够创建出动态展示数据的界面，例如图表、地图、仪表盘等，以满足企业数据展示和决策支持的需求。 在Axure元件库中，还包括了一些特定的图标库，比如Material Design Icon Library，这类图标库提供了符合Material设计语言的图标集合，能够帮助设计师创建符合现代审美趋势的界面设计。图标是界面设计中传递信息的重要元素，它们具有语言之外的直观表达能力，能够提升用户体验。 除了上述基础元件库，Axure还提供了更为专业的元件库，如Axure数据可视化图表组件库、Axure数据图表元件库等，这些库专注于数据表达，使得数据的视觉呈现更加直观和易懂。设计者可以通过这些库快速搭建起复杂的数据交互原型，有效地展示和分析数据。 在实际项目中，设计师往往需要根据具体需求进行定制化的元件库创建，或者将现有元件库进行整合。Axure的.rplib文件格式允许设计师导入和导出元件库，便于团队协作和资源共享。设计者可以将自己设计的、或者团队常用的元件集合保存成.rplib文件，方便在不同的项目中重复使用，提高工作效率。 Axure元件库是Web设计、移动端设计、大屏设计等多领域设计工作中不可或缺的工具，它不仅极大地提升了设计师的工作效率，还保证了设计质量。通过理解和掌握Axure元件库的使用，设计师能够更加灵活地应对各种设计挑战，创造出具有创新性和实用性的设计作品。

基于大数据技术识别围标串标行为的几点建议.docx

数据可视化是将复杂的数据集转化为易于理解的图形或图像的过程，它在IT行业中扮演着至关重要的角色，尤其在大数据分析、商业智能以及监控系统等领域。"99套数据可视化大屏（源代码）" 提供的是一系列用于展示数据的可视化模板，这些模板通常包含了丰富的图表类型和交互功能，帮助企业或个人快速构建出吸引眼球的大数据分析展示。 这些大屏设计通常由多个组件组成，如折线图、柱状图、饼图、散点图、热力图等，用以展示不同维度的数据关系。例如，折线图常用来展示时间序列数据的变化趋势，柱状图则适合比较各类别之间的数值差异，而饼图则能直观展示各部分占整体的比例。 源代码的提供意味着用户可以深入理解并自定义这些可视化效果，适应特定的业务需求。这涉及到编程语言，如JavaScript（常用于前端开发）、Python（用于数据处理和后端接口），以及相关的数据可视化库，如D3.js、Echarts、Highcharts、Tableau等。通过修改源代码，你可以调整颜色方案、动画效果、交互行为，甚至实现新的数据接口对接，以确保数据的实时性和准确性。 在"viewdata-master"这个文件中，很可能是包含了一个数据可视化项目的主目录。通常，这样的项目会包括HTML文件（用于页面结构）、CSS文件（负责样式设计）、JavaScript文件（处理数据和交互逻辑），以及可能的数据文件或API接口文件。用户可以逐个研究这些文件，学习如何将数据与可视化元素结合，以及如何利用JavaScript库创建动态和交互式的大屏展示。 此外，"说明文档.txt"可能提供了关于如何使用这些源代码的指南，包括安装步骤、依赖库、配置参数等关键信息。遵循这份文档，初学者可以快速上手，而有经验的开发者则可以借鉴其中的设计思路和实现技巧。 "99套数据可视化大屏（源代码）" 是一个宝贵的资源，无论是对于想要提升数据可视化技能的开发者，还是需要快速搭建数据展示平台的企业，都能从中受益。通过深入学习和实践，你可以掌握数据可视化的核心技术，创造出更具洞察力的数据故事，驱动决策并提升工作效率。