软件基本功能： 1.历史数据获取 2.随机库生成 3.三级选号过滤 4.生成预测结果 5.模拟结果测试

该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

易语言大六壬排盘模块是一款专为易语言平台设计的程序开发组件，主要用于实现大六壬占卜的计算和展示。大六壬是中国传统术数文化中的一个重要分支，是一种古老的预测学，与奇门遁甲、太乙神数并称为“三式”。此模块的开发，旨在为学习和研究易语言以及对大六壬有兴趣的用户提供便利。 模块的核心功能包括： 1. **大六壬算法实现**：大六壬排盘涉及复杂的天文历法知识和独特的占卜规则。该模块通过编程实现了这些算法，用户可以通过输入特定条件（如时间），得到对应的大六壬盘面。 2. **四柱设定**：四柱是大六壬中重要的基础元素，由年柱、月柱、日柱和时柱组成，代表了出生的年、月、日、时。模块能根据农历日期自动设定四柱，并转换成相应的天干地支。 3. **取星期功能**：在大六壬排盘中，星期有时会作为参考因素。模块能够根据输入日期计算出对应的星期，这在某些特定的占卜规则中可能需要用到。 4. **设四柱和将**：在大六壬中，除了四柱外，还有“将”这一概念，即六壬的十二神将，它们与四柱共同决定了盘面的构成。模块提供了设置四柱和选择将的功能，以生成完整的排盘。 5. **源码开放**：此模块开源，意味着用户可以深入理解其内部工作原理，根据自己的需求进行修改或扩展，对于易语言的开发者来说，这是一份宝贵的参考资料。 通过使用这个模块，用户可以快速构建起大六壬的占卜系统，而无需从头编写所有计算逻辑。同时，对于易语言的学习者，这也是一个实践和学习程序设计的好案例，可以加深对易语言的理解，提升编程技能。源码的开放性也鼓励了社区间的交流和协作，推动了易语言生态的繁荣发展。 易语言大六壬排盘模块是对中国传统术数文化的现代数字化呈现，它结合了古老的占卜智慧与现代编程技术，为易语言的使用者提供了一个探索和应用传统文化的新途径。无论是为了学术研究，还是为了实际应用，这个模块都是值得深入学习和探讨的宝贵资源。

大屏管理软件，管理软件方便，多屏切换，多屏显示，屏幕控制

该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

【大白鲨VIP免杀远控】是一款功能强大的远程控制软件，其特色在于具备免杀功能，能够避开常见的安全软件如360、金山、江民和瑞星的主动防御系统，这使得它在一定程度上可以绕过这些安全软件的检测，从而在目标计算机上隐蔽运行。 免杀技术是黑客或网络安全研究人员为了逃避反病毒软件检测的一种手段。在这个案例中，大白鲨VIP免杀远控通过优化和隐藏其执行代码，使其不易被安全软件识别为恶意程序。这种技术可能包括代码混淆、动态加载、加密通信等多种策略，以降低被发现的风险。 远控（Remote Control）软件允许用户远程操控另一台计算机，实现文件传输、桌面监控、键盘记录等多种功能。大白鲨远控2010免杀版本.exe应该是该远控软件的主执行文件，其中可能包含了核心的控制和通信模块。DBS_DATA.ini可能是配置文件，存储了软件的一些设置和参数。IPDATA.DAT可能包含了与网络连接相关的信息，比如服务器地址或者已控制的设备列表。 "大白鲨功能.txt"和"软件说明.txt"很可能是关于该远控软件的详细功能介绍和使用指南，可能包含如何安装、配置以及如何进行远程控制的操作步骤。屏幕图片可能是一些软件界面截图，帮助用户理解软件的使用方式。"插件"目录可能包含了可扩展的功能组件，而"Sound"和"DATA"目录可能分别存储了软件的声音资源和额外的数据文件。 值得注意的是，尽管大白鲨VIP免杀远控有其技术上的优势，但使用此类工具必须遵守法律法规，不得用于非法目的。任何未经授权的远程控制行为都可能触犯法律，侵犯他人隐私。因此，在探索和学习这类技术时，我们应该保持合法和道德的底线，将技术应用于正途，保护网络环境的安全。

大学生期末大作业《SpringBoot+Thymeleaf美食文化后台管理》是一个基于SpringBoot和Thymeleaf的美食文化后台系统。该系统采用MySQL作为数据库，实现了分类挂管理、标签管理、美食文章发布等功能。 通过该系统，用户可以方便地管理美食文化相关的内容。首先，分类挂管理功能允许用户对美食进行分类，如川菜、粤菜、湘菜等，方便用户对美食进行整理和查找。其次，标签管理功能可以帮助用户对美食进行标记，如辣、酸、甜等，以便用户更好地了解美食的特点。最后，美食文章发布功能允许用户发布美食 技术栈： 本次后端用到的技术呢： 主要就几个，JDK8+SpringBoot + Thymeleaf + MySQL 前端的技术用到的技术： HTML+JS+CSS前端三剑客，集成bootstrap框架 特别说明：本项目于2021年开发的，技术相对现在肯定不那么新，适合JavaWeb初学者学习，有需要的话可以联系我拿效果图，或者演示视频，因为服务器放不下项目了 版权声明：本文为CSDN博主「全栈小袁」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM

大数据，这个术语被广泛应用于描述在短时间内产生并需要特定技术进行处理和分析的大量数据集合。随着信息技术和互联网的快速发展，数据的产生和积累速度远远超过了传统数据处理工具的能力范围。在大数据时代，数据来源和形式变得多样化，例如通过移动通信、个人计算机、数码相机、互联网应用等产生的数据，涵盖网络日志、传感器网络、社会网络等多种类型。 数据挖掘则是从大数据中提取有价值信息的过程。它涉及开发和应用一系列的算法与模型，以识别数据中的模式和关联。数据挖掘的定义是应用统计学、机器学习等领域的知识和技能，从大量数据中提取有价值的信息和知识。数据挖掘的发展与演进，从最初的数据库分析，到现在的机器学习和深度学习，已经逐渐成熟并被广泛应用于商业决策、市场分析、医疗诊断等领域。 在数据处理的基础层面，统计学、Linux系统管理、SQL语言和数据库知识是大数据分析与处理不可或缺的基础。统计学为我们提供了数据分析的方法论，Linux系统管理则是大多数大数据解决方案的底层操作系统，SQL语言是用于管理和操作关系型数据库的主要编程语言，而数据库管理则是数据存储和检索的核心技术。 对于大数据的处理，传统机器学习算法如关联分析、回归算法、分类算法和聚类算法仍然是处理数据、发现知识的重要工具。而深度学习，作为机器学习的一个分支，通过模拟人脑的神经网络结构，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了革命性的进展。 在工具应用方面，Python作为一种编程语言，在数据科学领域得到了广泛应用。Python拥有丰富的库，可以帮助数据科学家实现数据的快速处理、分析和可视化。Apache Spark和Hadoop是大数据处理和存储的常用框架，它们能够处理PB级别的数据集，并支持复杂的数据分析任务。Apache Spark以其高效的内存计算能力而闻名，而Hadoop则因其能够处理大量非结构化数据而受到重视。 案例学习篇则展示了大数据技术在实际中的应用，如应用系统负载分析与磁盘容量预测、基于基站定位数据的商圈分析以及无线大数据与5G技术的结合。这些案例说明了大数据技术在实际行业中的应用价值，包括在无线通信、地理信息分析、网络安全监控等多个方面的应用。 大数据的战略意义在于专业化处理含价值的数据，并通过“加工”实现数据的“增值”。在更高层次的大数据产业中，将数据信息产生的价值应用到具体行业，发挥行业价值，实现数据信息价值的倍增，这是大数据价值的真正所在。因此，大数据不仅是一种技术现象，更是一种商业模式的创新。 在大数据的发展趋势方面，如IBM提出的5V特征：大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）和真实性（Veracity）。这些特征描绘了大数据的本质，也指导了大数据技术的发展方向和应用模式。 大数据的研究和应用聚焦于技术层面和商业模式层面两大方向。技术层面包括模型、算法和处理工具的开发；商业模式层面则聚焦于大数据的商业模型、盈利模式和产业发展。而在应用层面，大数据技术的实践在于通过各种工具和方法对数据进行深入分析，从而提炼出有价值的商业洞察和决策支持。随着技术的不断发展和行业应用的深化，大数据将继续拓展其在各领域的应用，为社会创造更大的价值。

这份报告深入探讨了工业大模型在推动工业智能化发展中的关键作用，分析了大模型与小模型在工业领域的共存现状，并提出了三种主要的构建模式。报告还详细描述了大模型在工业全链条中的应用探索，包括研发设计、生产制造、经营管理以及产品和服务智能化。最后，报告指出了工业大模型面临的数据质量、安全性、可靠性和成本等挑战，并展望了技术进步如何进一步加速大模型在工业中的应用。 ### 工业大模型应用报告知识点总结 #### 1. 大模型为工业智能化发展带来新机遇 **1.1. 大模型开启人工智能应用新时代** 随着近年来人工智能技术的飞速发展，大模型逐渐成为推动各行各业智能化进程的关键力量。在工业领域，大模型通过其强大的数据处理能力和学习能力，能够解决传统小模型难以应对的复杂问题，从而开启了人工智能在工业应用中的新时代。 **1.2. 大模型有望成为驱动工业智能化的引擎** 大模型不仅能够提高工业流程的效率，还能提升产品的质量和创新能力。通过对大量工业数据进行深度学习，大模型能够发现隐藏的规律和模式，帮助企业在研发设计、生产制造等多个环节实现智能化升级。例如，在研发设计阶段，大模型可以通过模拟仿真来优化设计方案，缩短产品开发周期；在生产制造过程中，大模型能够实时监控生产线状态，提前预警潜在故障，减少停机时间。 **1.3. 大模型应用落地需要深度适配工业场景** 尽管大模型在理论上拥有巨大潜力，但要将其成功应用于实际工业场景中仍然面临诸多挑战。这需要对特定行业的专业知识有深刻理解，并结合具体应用场景进行定制化开发。因此，大模型的应用往往需要与领域专家紧密合作，通过不断迭代优化来确保模型的有效性和实用性。 #### 2. 大模型和小模型在工业领域将长期并存且分别呈现 U 型和倒 U 型分布态势 **2.1. 以判别式 AI 为主的小模型应用呈现倒 U 型分布** 在工业领域，小模型通常用于处理特定任务或特定类型的决策问题，如设备故障检测等。这类模型因其计算效率高、易于部署的特点，在某些场景下依然占据主导地位。随着时间推移，随着大模型技术的进步和成本的降低，小模型的应用范围可能会逐渐缩小，但不会完全消失，而是会在某些特定领域继续发挥重要作用。 **2.2. 以生成式 AI 为主的大模型应用呈现 U 型分布** 与小模型相比，大模型能够处理更复杂的问题，提供更加全面的解决方案。它们通常被用于需要高度创新性和灵活性的任务中，比如智能设计、预测性维护等。随着时间的发展，预计大模型的应用将会逐渐增加，特别是在那些对智能化要求较高的工业领域。然而，考虑到实施成本和技术门槛等因素，大模型的应用初期可能会相对较少，但未来随着技术的进步，其应用范围将会显著扩大。 **2.3. 大模型与小模型将长期共存并相互融合** 大模型和小模型各有优势，两者之间不是简单的替代关系，而是互补关系。在未来很长一段时间内，它们将在不同场景下共存，并可能通过某种方式相互融合，共同推动工业智能化的发展。 #### 3. 工业大模型应用的三种构建模式 **3.1. 模式一：预训练工业大模型** 预训练是一种有效的模型初始化方法，它通过在大规模通用数据集上预先训练模型，然后再针对具体任务进行微调。在工业领域，这种方法可以显著提高模型的泛化能力和适应性，尤其是在数据量有限的情况下。 **3.2. 模式二：微调** 微调是指在预训练模型的基础上，根据特定任务的需求进行调整和优化的过程。这种方法充分利用了预训练模型的通用特征提取能力，同时又可以根据具体的工业场景进行个性化定制，提高模型的针对性和实用性。 **3.3. 模式三：检索增强生成** 对于某些需要高度创造性的任务，如产品设计、工艺优化等，仅依赖传统的机器学习方法可能无法满足需求。检索增强生成技术结合了检索技术和生成式模型的优点，能够在一定程度上模拟人类的创造性思维过程，为复杂问题提供创新性的解决方案。 **3.4. 三种模式综合应用推动工业大模型落地** 在实际应用中，往往需要结合以上三种模式的特点，根据不同的工业场景灵活选择合适的构建策略。例如，在产品设计阶段，可以先利用预训练模型快速获取通用的设计理念，再通过微调来适应特定的产品特性；在生产过程中，则可以采用检索增强生成的方法来提高工艺流程的创新性和效率。 #### 4. 大模型应用探索覆盖工业全链条 **4.1. 大模型通过优化设计过程提高研发效率** 在产品研发阶段，大模型能够通过模拟仿真等多种手段，帮助工程师快速筛选出最优设计方案，有效缩短产品从概念到市场的周期。此外，通过集成多学科知识和跨领域经验，大模型还能促进技术创新，提高产品的市场竞争力。 **4.2. 大模型在生产制造中的应用** 在生产制造环节，大模型可以实现对生产线的智能化管理，通过实时监测和数据分析，及时发现并解决潜在的质量问题和生产瓶颈。此外，大模型还能通过预测性维护技术减少设备故障率，提高整体生产效率。 **4.3. 大模型支持经营管理决策** 除了生产层面外，大模型还可以应用于企业的经营管理决策中。通过对市场趋势、客户需求等外部环境的精准分析，帮助企业制定更加科学合理的经营战略，提高市场响应速度和竞争力。 **4.4. 产品和服务智能化** 大模型还能帮助企业实现产品和服务的智能化升级。通过整合用户反馈和市场数据，大模型能够不断优化产品功能和服务体验，满足用户的个性化需求，增强客户忠诚度。 #### 结论 大模型在推动工业智能化发展中扮演着至关重要的角色。无论是从技术角度还是应用层面来看，大模型都有着不可替代的优势。然而，要想充分发挥其潜力，还需要克服数据质量、安全性、可靠性和成本等方面的挑战。随着技术的不断进步和完善，相信大模型将在未来的工业智能化进程中发挥越来越重要的作用。