python调用大模型的openia
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14_List转Map工具类(Java企业级代码)
一个开箱即用的 Java List 转 Map 工具类 ListToMapUtils,基于 JDK17 Stream 实现、无第三方依赖。提供三种常用转换:按键分组为 Map<K,List>、按键分组并抽取属性为 Map<K,List>、按键映射单值为 Map<K,V>;统一使用 LinkedHashMap 收集以保持原始遍历顺序,单值映射支持自定义重复键合并策略,入参为 null 时返回不可变空 Map 避免空指针。代码采用 final 类加私有构造、泛型通配符、完整 JavaDoc,对标阿里巴巴 Java 开发手册,Spring Boot 3.x 项目直接可用。
功能测试清单-下载即用.zip
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/535e5fbfa05d 对功能测试点进行归纳总结,有助于冒烟测试的有效实施。 这对测试初学者而言尤其具有指导意义,能够为其提供明确的测试指引方向。 通过阅读此内容,读者将不会感到遗憾。
10_随机字符串生成工具类(Java企业级代码)
一个开箱即用的 Java 随机字符串生成工具类 RandomStringUtils,基于 JDK17、无第三方依赖。底层使用加密安全的 SecureRandom(全局单例、线程安全),默认字符集为大小写字母加数字共 62 个字符,支持生成指定位数随机串、纯数字随机串以及自定义字符集,长度非法或字符集为空时抛出明确异常,适合验证码、盐值、随机口令、token 等场景。代码采用 final 类加私有构造、StringBuilder 预分配容量、完整 JavaDoc,对标阿里巴巴 Java 开发手册,Spring Boot 3.x 直接可用。
DeskcommCRM
开源 AI 销售操作系统 — 自托管 CRM,内置原生 AI 智能体 + WhatsApp (WAHA)。面向任何通过聊天销售的企业,提供 Kommo、Octadesk 与 Intercom 的开源替代方案。支持 MCP,多租户,LGPD。
社区养老管理信息系统源码 SpringBoot+MyBatis-Plus+Vue(毕业设计/课程设计)
基于 Spring Boot 2.2 + MyBatis-Plus + Vue2/Element UI 的社区养老管理信息系统:管理员发布养老服务(上门助洁、助浴护理、健康监测、陪诊代办、精神慰藉等)并审批用户申请、核验老人建档资料、维护社区公告;老年用户注册建档、浏览服务、在线申请并跟踪审批结论。Token 会话鉴权 + 字典表驱动枚举,9 张表带演示数据,一个 jar 同时承载前后台,java -jar 一键启动。附 db.sql 一键建库与图文部署说明。
基于深度学习的蛋白质二级结构预测与功能位点识别.zip
蛋白质是生命活动的主要执行者,功能取决于三维空间结构。二级结构作为连接序列与三维结构的桥梁,准确预测对理解折叠机制、预测三维结构、分析功能很重要。功能位点(催化残基、配体结合位点等)识别是功能注释和药物靶点发现的关键。实验方法成本高、耗时,无法满足海量序列分析需求。深度学习已取得突破(如AlphaFold2),但现有预测多为单任务框架,未利用与功能位点的内在关联;长序列的长程依赖仍是挑战。本文围绕这两个任务展开研究。主要工作:第一,设计多模态特征提取框架,融合多序列比对进化特征(PSSM、HMM谱)、二级结构谱和氨基酸理化特征(疏水性、电荷、分子量等),消融实验表明多模态融合显著提升性能,进化特征贡献最大;第二,构建基于Transformer的二级结构预测模型,多头自注意力捕捉长程依赖,引入相对位置编码和残差连接。CB513上Q8=76.2%、Q3=83.5%,CASP12/13上Q8=74.1%/73.8%,优于PSIPRED、DeepCNF、SPOT-1D;第三,提出多任务联合学习框架,共享底层Transformer层,任务特定输出层分别做二级结构分类和功能位点二分类,动态权重平衡训练。催化残基和配体结合位点识别相比单任务分别提升3.2%和2.8% F1,注意力分析表明模型自动学习功能位点周围结构模式;第四,建立全面实验评估体系,在多个标准数据集上进行预测性能、消融、超参数敏感性、长序列分析及方法对比,并开发可视化工具(注意力热图、结构标注图)。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
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基于QEG-RKRBMO的复杂三维战场无人机路径规划(Matlab代码实现)
内容概要:本文提出了一种基于QEG-RKRBMO算法的复杂三维战场环境下无人机路径规划方法,旨在解决多约束、高动态战场环境中无人机安全、高效飞行路径的生成问题。研究构建了包含地形障碍、敌方威胁、燃料消耗及飞行动力学等多维约束的数学模型,并融合量子进化算法(QEA)与基于RK递归贝叶斯优化(RKRBMO)的混合优化策略,实现了全局探索能力与局部精细调优的协同优化。文中详细阐述了航迹表示方式、适应度函数设计、约束处理机制以及算法收敛性分析,通过MATLAB仿真验证了该方法在复杂三维场景下的有效性。结果表明,相较于传统的GWO、WOA等智能优化算法,所提算法在路径安全性、平滑性、计算效率和多目标优化性能方面具有更优表现。; 适合人群:具备一定算法理论基础和MATLAB编程能力的研究生、科研人员,以及从事无人机自主导航、智能优化算法研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于军事侦察、应急救援等复杂三维环境下的无人机自主航迹规划任务;②为多目标、多约束条件下的路径优化问题提供新型混合智能算法设计思路;③支持对高维非线性优化问题的求解性能提升与算法对比研究。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码进行仿真实践,重点关注算法参数设置、约束处理策略、适应度函数构建及性能对比实验部分,深入理解QEG-RKRBMO算法的设计原理与优化机制,并可通过替换地图场景或调整权重因子进一步拓展应用场景。
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2026 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C 题 微网与外部电网电力调控策略(数学建模,代码,论文免费分享)
内容概要:本文围绕2026年高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题“SEM广告投放策略”展开,基于某公司142万元的搜索引擎营销(SEM)投放数据,系统构建了从诊断、分类到优化决策的完整建模框架。研究首先通过构建多维度评价指标体系与对数线性假日效应模型,揭示投放效益的时间规律与结构性问题;继而提出成本—效益二维归一化分类框架,结合中位数分割与K-means聚类,将关键词科学划分为黄金词、重点词、潜力词、问题词和无效词五类;在此基础上,建立以预期注册量最大化为目标、日预算与总预算双重约束的0-1整数规划模型,并设计贪心选词与拉格朗日对偶定价相结合的两阶段算法求解最优投放策略;最后,为应对竞价与用户行为的不确定性,引入CVaR鲁棒优化框架,提升策略在波动环境下的稳健性。实证结果显示,优化后单位注册成本显著下降,预算结构更趋合理,投放效益大幅提升。; 适合人群:具备一定数据分析和数学建模基础,对市场营销、运筹优化或金融风险管理感兴趣的高校学生、研究生及从业者。; 使用场景及目标:①学习如何将复杂的商业问题(如广告投放)转化为系统的数学建模问题;②掌握从数据诊断、分类到优化决策的完整分析流程,特别是预算约束和不确定性环境下的优化策略;③应用于实际的数字营销、资源配置或风险管理场景,以实现效益最大化。; 阅读建议:此资源不仅提供了详细的建模过程和算法实现,还包含了完整的代码与论文资料,建议读者结合提供的数据和代码进行复现与实践,深入理解模型背后的经济学含义和算法设计思想,并尝试将其方法论迁移到其他类似的优化问题中。
截断矩问题中最大熵方法与Pearson系统的性能对比研究:从单峰到多峰分布的尾部估计精度分析(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕搜索引擎营销(SEM)广告投放策略开展系统性研究,基于2025年全年真实投放数据,构建了涵盖策略诊断、关键词分类、预算优化及不确定环境下鲁棒决策的完整闭环模型体系。研究首先通过多维度指标体系评估投放合理性,揭示出消费集中、展位质量分层、时间效率差异与假日效应分化等问题;进而提出基于中位数分割与聚类校验的五类关键词划分模型,实现对黄金词、重点词、潜力词、问题词和无效词的精准识别;在此基础上,建立以注册量最大化为目标、多约束条件下的0-1整数规划模型,并设计两阶段求解算法生成最优投放策略;最后,针对竞价与用户行为的不确定性,构建基于条件风险价值(CVaR)的鲁棒优化模型,提升策略在极端情景下的稳定性与抗风险能力。; 适合人群:具备一定数据分析与运筹优化基础,从事数字营销、广告算法、商业分析等相关工作的从业者及高校研究生。; 使用场景及目标:①用于企业SEM投放策略的诊断与优化,提升广告效益与预算使用效率;②为广告投放中的关键词管理、出价策略、预算分配及风险控制提供量化决策支持;③作为教学案例应用于数据驱动营销、优化建模与不确定性决策等课程。; 阅读建议:本文兼具理论深度与实践价值,建议读者结合文中提供的符号体系与模型公式,复现关键分析步骤,尤其关注分类规则的设计逻辑、两阶段算法的实现细节以及鲁棒优化的情景生成方法,以深入掌握其建模思想与应用技巧。
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谷歌驱动与浏览器版本对应关系表
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 谷歌浏览器版本与charmedriver版本之间的对应关系列表,倘若在运用谷歌浏览器执行自动化测试时遭遇错误,应当首先核实驱动的版本号与浏览器版本号是否一致
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