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2024-08-22 07:49:23 523KB python 数学建模 word
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内容概要 集成了langchain、千问72b、chroma、m3e-large、LCEL等AI技术,通过爬取马斯克的公开信息,实现了虚拟马斯克对话机器人 适用人群 小白也能看懂的实现过程 能学到什么: 1.使用langchain 2.使用langchain调用本地llm模型、embedding模型、数据库 3.使用langchain的LCEL 4.Retrieval-Augmented Generation,简称RAG的实现方式 5.文档分割、拆分 6.高级prompt的实现方法 7.从搭建知识库到高级检索在到形成chain链最后输出的全流程 其他说明 易于集成:设计简洁的集成流程,轻松集成到现有系统中。 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使应用程序能够: 1.具有上下文感知能力:将语言模型与上下文源(提示说明、少量镜头示例、基于其响应的内容等)联系起来。 2.原因:依靠语言模型进行推理(关于如何根据提供的上下文回答,采取什么行动等)
2024-07-05 20:33:34 2KB python
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为了设计最优的级间耦合变压器以最大化多级放大器的增益,提出了一种N:1片上变压器的版图设计方法,建立了基于物理的变压器集约等效电路模型。对于5 GHz下工作的变压器耦合两级放大器,利用该设计方法找到了最优的变压器结构参数。将三维全波电磁场仿真软件HFSS对该结构模拟所得的参数模块与应用物理模型建立的变压器等效电路分别代入两级放大器进行电路模拟,两者模拟结果相互符合。
2024-04-24 08:42:25 408KB 自然科学 论文
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采用窄相关技术和双△相关技术,对BPSK(1)信号和BOC(1,1)信号在不同预相关带宽和不同相关器间隔时的平均加权多径误差包络进行了仿真,提取了多径误差典型值。结果表明,随着相关器间隔的减小,多径误差逐渐减小,但当相关器间隔为0.1个码片时,多径误差的减小已不明显;多径误差并不是随着预相关带宽的增大一直减小,而是有一个最小值。
2024-04-11 14:33:37 264KB 工程技术 论文
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华为杯-全国研究生数学建模竞赛C题-区域双碳路径规划研究-国三:构建了粒子群优化算法(PSO)来训练径向基函数(RBF)神经网络预测模型,通过PSO算法对径向基中心参数进行优化,以此达到对整个RBF神经网络的优化,提高预测精度。以2030年达到碳达峰,2060年达到碳中和为确定时间节点,设计了雄心、基本和自然三种不同的情景,改进kaya模型,引入技术、政策、能源消费架构、环保意识因素,以此为基础,利用问题二中建立的碳排放量预测模型对不同情景下进行碳排放预测。提出率先碳达峰与碳中和、按时达到碳达峰与碳中和和没有人为干预下的碳达峰碳中和情况下的碳减排措施。
2024-03-25 10:48:08 21KB
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通过问答的形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述,以帮助自己及有需要的读者 227计算图的导数计算图解?37 228线性判别分析(LDA)思想总结
2024-03-12 16:10:51 21.45MB 机器学习
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Oracle常用傻瓜问题1000问 Oracle常用傻瓜问题1000问 Oracle常用傻瓜问题1000问
2023-12-23 23:31:21 68KB Oracle常用傻瓜问题1000问
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雅各比迭代matlab代码汉·雅各比 快速(以秒为单位)求解Hamilton-Jacobi PDE以梯度限制2D或3D中定义的标量场。 求解器的输入以列优先顺序打包,z是变化最快的维度。 编译 此代码旨在使用混合。 在MATLAB中输入以下命令: mex CXXFLAGS =“ $ CXXFLAGS -std = c ++ 11” FastHJ.cpp 注意:您可能必须从终端(在类似Linux的操作系统上)启动MATLAB,如下所示: LD_PRELOAD = / usr / lib / x86_64-linux-gnu / libstdc ++。so.6 matlab ...但是首先尝试不使用MATLAB。 用法 通过更改以下代码的适当部分,从MATLAB中操作该代码。 dims = [nrows ncols nz]; % note: nz MUST be 1 for 2D fields. elen = % size of grid cell dfdx = % decimal fraction representing smoothness itmax = % maximum num
2023-12-04 16:12:54 3.06MB 系统开源
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2023-10-26 15:05:21 159.76MB 机器学习 深度学习
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Borland C++Builder 入门教程(CHM)与《基础入门》100问(DOC)。非常精彩的2篇入门文档。
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