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扑克中的黑桃A
论文精读（五）：面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述 知识图谱表示学习是链接预测的核心技术，通过将实体和关系转换为向量，实现了知识的可计算性。知识表示形式：从二元关系到多元关系再到超关系，演进趋势是更精准地刻画复杂知识，保留更多语义关联。建模方法：平移距离模型基于空间平移，张量分解模型基于矩阵分解，传统神经网络模型基于特征提取，图神经网络模型基于信息传播，四类模型各有优劣，图神经网络在复杂场景中表现最佳。实验结果表明，超关系表示形式结合图神经网络模型能取得最优预测效果，但模型的可解释性和可扩展性仍需提升。

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kkchenjj
化工安全分析软件：PHAST二次开发_（17）.自定义模型开发 自定义模型是指用户根据特定的工艺条件、设备特点或安全需求，自行开发并集成到PHAST中的模型。这些模型可以是新的泄漏模型、火灾模型、爆炸模型等。需求分析：确定要解决的具体问题和模型的输入输出参数。模型设计：选择合适的算法和数学模型。代码实现：编写模型的代码，并确保其与PHAST的接口兼容。测试验证：对自定义模型进行测试，确保其正确性和可靠性。集成部署：将自定义模型集成到PHAST中，并进行实际应用。通过自定义模型开发，我们可以在PHAST软件中实现更加精确和适用的安全评估模型。

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IF'Maxue
【数学建模】数学建模 + 算法实战：精细网格搜索破解烟幕遮蔽时间优化难题 本文介绍了精细网格搜索算法的核心思想及其在烟幕遮蔽效果评估中的应用。算法采用"先粗扫、后精修"策略，通过网格化参数组合快速定位最优解附近区域，再进行精细化调整。文章推导了基于朗伯-比尔定律的有效遮蔽时间数学模型，该公式综合考量几何遮蔽（视线穿过烟幕球体）和光学遮蔽（满足透射率阈值）双重条件。关键参数分析表明：消光系数、初始浓度和烟幕半径与遮蔽效果正相关，而下沉速度和持续时间则呈负相关。该模型为烟幕干扰效果的量化评估提供了理论依据。

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轨迹数据压缩的Douglas-Peucker算法（附代码及原始数据） 轨迹数据压缩的Douglas-Peucker算法（附代码及原始数据）

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俩毛豆
一本书的故事《搜索架构之道：App中的搜索系统设计与优化实践》-微信读书中的热门划线（第十一章） 《搜索架构之道》书籍在微信读书平台获得读者推荐，作者整理了书中第11章关于App级复用的热门划线内容。本章主要探讨如何通过解耦设计降低App复用成本，包括控制反转思想、最小接口公开原则等核心概念，并举例说明功能裁剪与修改时的实现要点。作者指出模块间应避免网状依赖关系，才能实现灵活复用。文章还提供了该书在京东、当当的购买链接，并说明其他章节划线内容可在微信读书查阅。

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不知名数学家小P
25年华为杯研赛数学建模E题最新代码思路！ 基于海量运营数据构建的深度学习模型，能够实现更高精度的故障识别、更强的工况适应性和更高效的实时诊断能力。然而，在实际应用场景中，受复杂运行环境与多变工况的影响，传感器采集的原始振动信号易受到背景噪声、干扰源响应等诸多成分影响，这不仅削弱了故障特征的显著性，也直接制约了深度学习模型的识别准确率。在任务2设计的诊断模型基础上，充分考虑源域与目标域的共性与差异特征，设计合适的迁移学习方法，构建目标域诊断模型，对目标域未知标签的数据进行分类和标定，给出迁移结果的可视化展示和分析，并给出数据对应的标签。

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Undoom
体系化AI开发方案：豆包新模型矩阵与PromptPilot自动化调优平台深度解析 豆包模型矩阵，通过差异化的模型组合，为开发者提供了兼顾深度、速度和广度的灵活选择，满足了不同场景下对资源和性能的精细化要求。，则直面AI应用开发中最棘手的“最后一公里”问题——如何高效、持续地优化模型在真实业务中的表现。它通过将人工反馈、自动化迭代和知识库深度融合，为Prompt工程提供了一套科学、高效的解决方案。总体而言，火山引擎发布的这套“组合拳”，展现了其从技术提供者向应用赋能者转变的清晰思路。

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AI天才研究院
数学领域的数学建模团队协作 数学建模是将现实世界中的实际问题抽象为数学问题，通过建立数学模型来解决问题的过程。数学建模团队协作的目的在于整合团队成员的专业知识和技能，发挥各自优势，更高效、准确地完成数学建模任务。本文章的范围涵盖了数学建模团队协作的各个方面，包括团队组建、协作流程、核心算法、数学模型、项目实战、实际应用场景以及相关的工具和资源等。旨在为从事数学建模的团队和个人提供全面的指导和参考。核心概念与联系：介绍数学建模团队协作的核心概念，如团队角色、沟通机制等，并给出相应的原理和架构示意图。

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navyum
太牛了！TaskMatrix Pro任务管理神器 - 谷歌、火狐浏览器插件，四象限矩阵让效率翻倍 - 免费开源 TaskMatrix Pro是一款基于艾森豪威尔矩阵的智能任务管理插件，适用于Chrome和Firefox浏览器。该工具通过四象限分类法（重要/紧急程度）帮助用户高效管理任务，提供可视化界面、自动提醒、数据统计等功能。支持本地存储和跨平台使用，适用于个人和项目管理。插件具有简洁直观的UI设计，能够提升任务优先级决策效率，并提供数据报告分析工作模式。未来还将扩展自动分类、团队协作等新功能。目前可在Chrome Web Store和Firefox Add-ons免费获取。

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Python爬虫项目
2025年数学建模国赛高教社杯A题、B题、C题、D题、E题详细思路和代码 模型||动态规划 问题可分解为多个阶段：有明显的步骤或时间顺序。需要做出一系列决策：每个阶段都有多个选择。要求最优解：而非近似解。子问题重叠：不同的决策路径可能导致相同的子问题局面。问题规模较大，但状态空间可被接受：状态变量不能太多（通常1-3维），否则状态数爆炸，无法计算。动态规划是数学建模竞赛中解决优化问题的强大工具。掌握它，意味着你能系统地、高效地解决一大类重要问题。其核心在于“状态”和“状态转移”。通过本文的三个经典案例（背包问题、LCS、Floyd算法），我们可以看到动态规划思想的统一性和模型的多样性。

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被ldy取笑
Java矩阵包：从基础到高级操作的JAMA库教程 JAMA库，即Java Matrix Package，是Java语言中的一个开源数学矩阵库。它提供了一套用于矩阵运算的类和方法，包括但不限于矩阵的创建、基本运算、转置、求逆、特征值分解等。JAMA的设计目标是为科学和工程领域提供一个标准和可靠的矩阵运算实现，其API清晰、易于理解和使用，特别适合于那些需要在Java程序中处理矩阵运算的开发者。JAMA库采用了面向对象的设计思想，通过创建不同的类来封装不同类型的矩阵操作，它不仅能够处理浮点数矩阵，也支持复数矩阵。

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Ps.729
基于节点导纳矩阵的三相配电系统建模(Matlab实现） 本文的主要是适用于 Z-Bus 潮流的三相配电系统建模。提供了星形和三角形恒功率、恒电流和恒阻抗负载的详细模型。布置了构建总线导纳矩阵 (Y-Bus) 的传输线、步进电压调节器和变压器的模型。然后审查 Z-Bus 负载流，并严格讨论在某些变压器连接情况下 Y-Bus 的奇异性。基于现实假设和常规修改，证明了 Y-Bus 的可逆性。最后但同样重要的是，提供了对 IEEE 37 节点、IEEE 123 节点、8500 节点馈线和欧洲 906 总线低压馈线组件进行建模的，在MATLAB 上运行。

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天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
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