django+vue使用deepseek
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于Python与Django后端结合Vue3与Vite现代化前端构建的智能合同风险审查与可视化定位分析系统_通过集成DeepSeek-R1大型语言模型实现对用户上传的DOCDO.zip
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Python自动化脚本合集_ad02c415案例大全
Python自动化脚本合集_ad02c415,内容包含源码/脚本与使用说明文档,结构清晰、注释完整,适合学习参考与二次开发,下载解压即可查看。
基于DeepSeek+Vue3的AI聊天系统开发[项目源码]
本文详细介绍了如何使用DeepSeek和Vue3构建一个功能完善的AI对话聊天系统。项目涵盖用户注册与登录、实时对话、上下文理解、多轮对话、对话历史记录以及内容导出与分享等功能。技术选型方面,前端采用Vue3框架结合Pinia状态管理与Element Plus组件库,后端使用Django与DRF构建RESTful API,并集成DeepSeek AI模型实现智能对话能力。文章还涉及环境搭建、API服务创建、前后端交互设计、功能扩展及优化策略,并通过Docker完成部署流程。最后对项目进行了总结,并展望了未来可能的功能拓展方向,如语音输入输出、第三方平台集成等。
DeepSeek:基于深度学习的智能搜索项目基础教程
在当今数字化时代,数据量呈爆炸式增长,如何从海量数据中快速、准确地获取所需信息成为了一个关键问题。`DeepSeek`项目旨在利用深度学习技术构建一个智能搜索引擎,通过自然语言处理(NLP)和深度学习模型,实现对用户查询的精准理解和高效检索。
MaxKb+Ollama构建RAG知识库[源码]
MaxKb是一款基于LLM大语言模型的知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。它支持直接上传文档、自动爬取在线文档,支持文本自动拆分、向量化,智能问答交互体验好。MaxKb支持对接主流的大模型,包括Ollama本地私有大模型、通义千问、OpenAI等。RAG(检索增强生成)是一种结合了信息检索和语言模型的技术,通过从大规模的知识库中检索相关信息,并利用这些信息来指导语言模型生成更准确和深入的答案。MaxKb与Ollama结合使用,可以快速搭建本地AI知识库,解决通用大模型存在的知识局限性、幻觉问题和隐私数据安全等问题。
本项目是一个基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术的开源知识库问答系统,旨在提供智能客服、企业内部知识库、学术研究和教育等场景的解决方案
本项目是一个基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术的开源知识库问答系统,旨在提供智能客服、企业内部知识库、学术研究和教育等场景的解决方案。项目具备以下特点: 开箱即用:支持直接上传文档或自动爬取在线文档,具备自动文本分割、向量化和 RAG 功能,有效减少大模型的幻觉问题,提供优质的智能问答体验。 灵活编排:内置强大的工作流引擎和函数库,支持复杂业务场景的 AI 流程编排。 无缝集成:支持零代码快速集成到第三方业务系统,快速为现有系统添加智能问答功能。 模型无关:支持多种大模型,包括私有模型(如 DeepSeek、Llama、Qwen 等)和公共模型(如 OpenAI、Claude、Gemini 等)。 项目技术栈包括 Vue.js 前端、Python/Django 后端、LangChain 框架以及 PostgreSQL + pgvector 数据库。通过 Docker 容器化部署,用户可以快速启动 MaxKB 服务,并通过 Web 界面进行管理。项目遵循 GPLv3 开源协议,适合需要智能问答功能的各类应用场景。
Awesome LLM Apps开源 AI 智能体、智能体技能与 RAG 应用
集结了采用 RAG 技术的杰出大型语言模型应用,涵盖 OpenAI、Anthropic、Gemini 以及开源模型。
基于电流闭环带宽约束的电压源换流器功率解耦特性与动态响应机理分析(Simulink仿真实现)
内容概要:本文围绕基于混沌系统与DNA编码的彩色图像加密技术展开研究,构建了融合混沌序列伪随机置乱与DNA编码高维扩散特性的复合加密体系,实现了对彩色图像RGB三通道的多层次加密与精确解密。研究系统分析了该加密算法的安全性与鲁棒性,通过高斯噪声、椒盐噪声及不同面积、位置的裁剪攻击测试,验证了算法在多种干扰条件下的容错能力和信息恢复性能,表明其在面对图像传输过程中的常见噪声与恶意攻击时具备优良的抗干扰能力与实用性。; 适合人群:具备信号处理、信息安全或图像处理等相关基础知识的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①为高安全性、高鲁棒性的图像加密技术研究提供理论依据与方法支持;②适用于军事通信、远程医疗、数字版权保护等对图像安全性和可靠性要求较高的实际应用场景;③为后续优化加密效率、增强抗复杂攻击能力的研究奠定坚实基础。; 阅读建议:建议结合Matlab代码实现,复现文中所述加密解密流程与抗干扰测试实验,重点关注混沌系统参数的敏感性、DNA编码规则的设计逻辑以及局部数据缺失下的信息冗余恢复机制,以深入理解算法内在的鲁棒性原理与安全特性。
基于输入并联输出串联结构的双三相LLC变换器宽增益谐振参数优化与启动冲击电流抑制方法研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文针对基于输入并联输出串联结构的双三相LLC谐振变换器,系统研究了其在宽增益运行条件下的谐振参数优化与启动冲击电流抑制方法,并通过Simulink平台实现全面仿真验证。研究聚焦于变频控制策略下变换器的全范围软开关边界、模式切换动态特性及系统稳定性问题,提出通过优化谐振元件参数以拓宽电压增益范围,并设计相应的控制策略有效抑制启动瞬间的电流冲击,从而提升系统效率与运行可靠性。研究内容涵盖多物理场建模、动态响应分析、谐振参数敏感性研究及控制算法设计,构建了从理论建模、参数优化到仿真验证的完整技术路线,为高增益、高功率密度电源系统的工程实现提供了理论依据和技术支撑。; 适合人群:具备电力电子与电力系统基础知识,从事新能源发电、电动汽车充电、航空航天电源等领域变换器研发的工程师及电气工程、自动化等相关专业的研究生。; 使用场景及目标:①掌握双三相LLC变换器在宽增益应用中的谐振参数设计与优化方法;②理解并实现全范围软开关控制策略与启动冲击电流的抑制技术;③应用于新能源发电系统、电动汽车车载充电机、数据中心高压直流供电及航空航天特种电源等对效率、功率密度和可靠性要求严苛的高阶电源系统设计与仿真。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型进行同步学习与调试,重点关注谐振参数(如励磁电感、谐振电感、谐振电容)对增益特性与软开关范围的影响机制,以及启动控制策略的实现细节。应在熟练掌握LLC谐振变换器基本工作原理的基础上深入研读,以促进从理论认知到工程实践的有效转化。
基于多频段与转速偏差型电力系统稳定器协同作用的三机九节点系统暂态功角稳定仿真验证研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文研究了多频段与转速偏差型电力系统稳定器(PSS)在三机九节点系统中的协同作用,旨在验证其对系统暂态功角稳定的改善效果,并采用Simulink进行建模仿真。研究构建了融合多频段阻尼控制与传统转速偏差信号的复合型PSS模型,系统分析其在母线发生三相短路等大扰动下的动态响应特性,重点评估系统在恒阻抗负荷模型及不同扰动条件下的暂态稳定性能,揭示协同控制下抑制低频振荡的机理,为提升复杂电力系统的稳定性提供理论依据与仿真支持。; 适合人群:从事电力系统分析、控制与仿真的科研人员及电气工程专业的研究生。; 使用场景及目标:①研究多频段PSS与转速偏差型PSS的协同设计方法及其对功角稳定的影响;②掌握利用Simulink搭建三机九节点系统并进行暂态稳定仿真分析的技能;③评估不同PSS配置方案在应对短路扰动时的性能优劣。; 阅读建议:读者应具备电力系统稳定分析和Simulink仿真的基础知识,建议结合文中提到的仿真模型与参数设置,动手复现仿真过程,以深入理解协同作用的机理和效果。
YOLO26算法工业车间脚轮状态目标检测+训练好的模型+442张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[存在(Exist), 不存在(Nonexist), 正常(OK)] · 训练集:386 张 · 验证集:28 张 · 测试集:28 张 · 总计:442 张 该数据集聚焦工业车间设备脚轮状态监控,精准识别脚轮存在性与运行状态,为设备维护提供实时数据支持,有效提升生产线的稳定性和安全性。数据集包含训练集386张、验证集28张及测试集28张,分布比例科学合理,训练集规模充足保障模型学习深度,验证集与测试集数量适中确保评估结果的可靠性与泛化能力。标注工作严格遵循规范,每个目标边界框精准定位,类别标签准确无误,充分体现了标注的高精度与专业性,为模型训练奠定坚实... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9941** mAP50-95 | 0.9348 Precision | 0.9294 Recall | 0.9796 train/box_loss | 0.3913 train/cls_loss | 0.4331 val/box_loss | 0.3221 val/cls_loss | 0.3534 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 达到 0.9941,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
基于频率扫描的两端 HVDC 换流器黑盒建模及其小信号稳定性评估(Matlab、PSCAD实现)
基于频率扫描的两端 HVDC 换流器黑盒建模及其小信号稳定性评估(Matlab、PSCAD实现)内容概要:本文围绕基于频率扫描的两端HVDC换流器黑盒建模及其小信号稳定性评估展开研究,提出了一种在不依赖内部结构参数的前提下,通过外部频率响应数据实现换流器等效导纳模型构建的方法。研究采用频率扫描技术获取换流器端口在不同频率下的阻抗特性,并基于此建立黑盒导纳模型,进而结合广义奈奎斯特判据对其在弱电网或多变换器交互场景下的小信号稳定性进行分析。文中详细阐述了频率扫描的实施步骤、数据处理方法、模型拟合策略以及稳定性判据的应用流程,同时在Matlab和PSCAD平台上实现了完整的建模与仿真验证,确保了理论分析与工程实践的紧密结合。该方法为电力电子主导的新型电力系统稳定性研究提供了有效的工具。; 适合人群:具备电力系统分析、电力电子技术基础,熟悉Matlab/PSCAD仿真软件的研究生、科研人员及从事高压直流输电系统设计与运维的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例电力电子设备的电网小信号稳定性分析;②用于HVDC换流器、构网型逆变器等复杂装置的黑盒建模与交互影响研究;③为系统规划与控制器参数设计提供稳定性评估依据。; 阅读建议:学习者应结合文中提供的Matlab与PSCAD实现代码,动手复现频率扫描过程与稳定性分析案例,重点关注频率响应数据的准确获取与模型拟合技巧,并深入理解广义奈奎斯特判据在多变量系统中的应用逻辑。
基于降频软启动与电压电流双闭环的双三相LLC谐振变换器宽输入范围运行特性研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文围绕双三相LLC谐振变换器在宽输入电压范围下的运行特性展开深入研究,提出了一种结合降频软启动与电压电流双闭环控制的协同策略。通过Simulink仿真平台对系统进行全面建模与仿真分析,系统考察了变换器在不同输入电压条件下的动态响应特性、启动冲击抑制能力以及全范围软开关实现效果。研究重点在于优化控制策略以提升系统在宽输入范围内的稳定性、效率与可靠性,尤其关注启动过程中的电流冲击问题与负载突变时的电压调节能力,验证了所提方法在改善系统综合性能方面的有效性,为高效率、高功率密度电源系统的工程设计与优化提供了理论依据和技术支撑。; 适合人群:具备电力电子与电力系统基础知识,从事新能源发电、电力电子变换器设计、工业电源开发及相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①掌握LLC谐振变换器在宽输入范围下的控制难点与系统级解决方案;②学习降频软启动与电压电流双闭环控制策略的设计原理及其在Simulink中的建模与仿真实现方法;③为实际电源系统开发中提升变换器的动态性能、抗扰能力和运行稳定性提供可复现的技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink模型同步操作,重点关注控制策略的实现逻辑、参数整定过程及仿真结果的动态响应分析,深入理解各控制环节对系统性能的影响机制,宜在具备一定电力电子电路与仿真基础的前提下进行学习与复现。
分布鲁棒基于Wasserstein距离的两阶段分布鲁棒简易模型对偶转化线性决策(Matlab代码实现)
内容概要:本文详细介绍了基于Wasserstein距离的两阶段分布鲁棒优化模型,重点围绕其对偶转化方法与线性决策规则的理论推导及Matlab代码实现展开,旨在解决不确定性环境下的复杂优化问题。文中系统阐述了模型的数学建模过程、对偶问题的转化机制以及线性决策规则的设计逻辑,并通过具体算例进行仿真验证,充分展示了该方法在处理不确定参数时所具备的强鲁棒性与有效性。此外,资源还整合了电力系统、图像加密、路径规划等多个领域的Matlab/Simulink仿真案例,为科研工作者提供了丰富的技术参考与复现支持,有助于深入理解分布鲁棒优化的核心思想及其工程应用价值。; 适合人群:具备扎实的数学建模与优化理论基础,熟练掌握Matlab编程语言,从事运筹学、电力系统优化、自动化控制、能源系统调度及相关领域研究的硕士、博士研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入学习分布鲁棒优化的基本建模框架及其对偶转化技巧;②掌握线性决策规则在两阶段鲁棒优化中的设计与应用机制;③利用所提供的Matlab代码实现算法复现,服务于科研论文的实验验证或实际工程项目中的不确定性优化问题求解;④拓展至电-气综合能源系统规划、新能源并网调度、图像安全传输等复杂场景中的鲁棒性建模与优化分析。; 阅读建议:建议读者结合文中的理论推导与Matlab代码逐行调试运行,深入理解模型构建与求解的全流程,重点关注对偶转化的数学细节与线性决策规则的实现方式,同时参考其他领域的仿真案例以拓宽技术视野,提升跨领域综合应用与实践能力。
Delphi 13.2控件之u-regdtree.7z
u_regdtree.7z
大鼠矢状面行走模拟的优化Matlab代计算了运动学构型的被动张力.rar
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【二维稳态热传导偏微分方程、用于求解具有指定边界温度的方形壁中各个节点的温度值】采用高斯-塞德尔迭代法计算节点温度研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了基于高斯-塞德尔迭代法求解二维稳态热传导偏微分方程的Matlab实现方法,旨在计算具有指定边界温度的方形壁内各节点的温度分布。通过将导热偏微分方程在空间上离散化,构建有限差分模型,并采用高斯-塞德尔迭代法对内部节点温度进行逐次更新,直至满足收敛精度要求,从而获得稳定的温度场分布。文中系统阐述了数学建模过程、边界条件的离散处理方法、迭代算法的设计与收敛性判断准则,并通过Matlab编程实现数值仿真,直观展示了温度场的分布规律,验证了该数值方法的准确性与有效性。; 适合人群:具备传热学基础知识和Matlab编程能力的理工科本科生、研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于解决工程中常见的稳态导热问题,如建筑保温、电子器件散热等场景下的温度场分析与设计;②作为数值传热学的教学案例,帮助学生深入理解有限差分法的基本原理、迭代求解过程及其编程实现;③为更复杂的非稳态或非线性热传导问题的数值模拟提供基础算法参考与实践基础。; 阅读建议:读者在学习过程中应重点关注差分方程的推导过程与边界节点的处理技巧,结合Matlab代码深入理解高斯-塞德尔迭代算法的具体实现逻辑,并可通过调整网格划分密度、边界温度值或松弛因子等参数进行仿真对比,以探究数值解的精度、收敛速度与稳定性的相互关系。
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