AI应用概述在人工智能领域，有许多实用性较强的AI应用。以下是一些具有代表性的分类：一、自然语言处理（NLP）大型语言模型（LLM）：如GPT系列、BERT等，广泛应用于文本生成、情感分析、机器翻译、问答系统等场景。智能聊天机器人：通过对话理解和生成技术，为用户提供智能问答和交流功能。文本摘要和生成：基于AI技术自动提炼关键信息，生成简洁易懂的摘要或全新内容。二、计算机视觉（CV）AI绘画：通过神经网络生成艺术作品，如DeepArt、DALL-E等，将AI应用于绘画、设计等领域。图像识别：使用AI技术对图像进行分析，如物体检测、人脸识别等。视频处理：AI技术在视频剪辑、特效制作、内容审核等方面

01坐标系与轴心点1.全局/局部2.法向3.万向4.视图5.创建坐标系6.游标7.原点7.1把原点拆出去7.2变换轴心点选择变换坐标系：1.全局/局部默认在全局坐标下时移动物体时：g+y→物体在全局坐标下沿y轴运动；g+y+y→物体在局部坐标下沿y运动；[显示坐标轴线]：物体属性→视图显示→轴向2.法向编辑模式下选择平面模式，坐标系改为法向，（辅助开起来）操作沿该平面相对的方向移动。3.万向旋转轴、转向轴（固定这两个轴）让第三个轴发生旋转；旋转轴和转向轴相互垂直，第三个轴方向可变eg：物体属性→变换→模式→让旋转轴（x）在中间，转向轴（z）在最后4.视图方便以当前观察者的视角移动物体5.创建坐

1问题描述在硕士毕业论文中需要按照GB7714-87的参考文献引用标准对会议论文进行参考文献格式规范GB7714-87中的要求如图：（因为我们文中引用的论文一般不会是论文集，而是论文集合中析出的一篇文章，so这个格式非常复杂，原本下载的outputstyle中没有现成的格式，所以需要手动修正）2解决方案对于中文论文，里边有涉及到“见”“”“编译”对于英文论文，里边有涉及到“in”“ed”因此做了编辑outputstyle->bibiography->templates，如下图1）conferencepaper修正好对中文论文，虽然里边没有出现编译俩字，可以在写translatedAuthor中

招标投标法1. 必须进行招标1.1. 大型基础设施、公用事业等关系社会公共利益、公众安全的项目1.2. 全部或者部分使用国有资金投资或者国家融资的项目1.3. 使用国际组织或者外国政府贷款、援助资金的项目1.4. 依法必须进行招标的项目，其招标投标活动不受地区或者部门的限制1.5. 任何单位和个人不得违法限制或者排斥本地区、本系统以外的法人或者其他组织参加投标，不得以任何方式非法干涉招标投标活动2. 涉及国家安全、国家秘密、抢险救灾或者属于利用扶贫资金实行以工代赈、需要使用农民工等特殊情况，不适宜进行招标的项目，按照国家有关规定可以不进行招标3. 分为3.1. 公开招标3.1.1. 邀请不特定

版权声明本文原创作者：谷哥的小弟作者博客地址：http://blog.csdn.net/lfdfhl一、填空题___在20世纪80年代被美国国家标准学会和国际标准化组织定义为关系型数据库语言的标准。数据模型所描述的内容包括3个部分，分别是数据结构、数据操作、___。概念数据模型中实体与实体之间的联系，有___、___、___多对多三种情况。MySQL服务默认占用___端口。MySQL安装目录下___目录用于放置一些可执行文件。二、判断题数据库中的数据只包括普通意义上的数字和文字。（）关系模型的数据结构是二维表。（）关系模型结构简单明了并且有逻辑计算、数学计算等数学理论做基础。（）数据库系统阶段

01背包问题01背包问题可以用dp或者dfs的方法来做dfs的好处在于：它可以找出所有的选择方案，如果题目需要找方案的个数或者输出所有方案，就只能够选择dfs，而如果是用来输出最值，那么还是dp好点dp的好处在于：dp是用来找出最优的方案，dp在每个1~V的体积总能找出当前体积下的最优方案（贪心），那么到最后他显然是输出的最优的方案，而如果要找出方案的个数，dp就显得无能为力了 1.无优化版dp 原问题：从前N个物品中选择，且体积不超过V的最大价值子问题：从前i个物品中选择，且体积不超过j的最大价值状态定义：dp[i][j]  集合：所有从前i个物品中选择，且提及不超过j的所有方案属性：max

本篇关键词：TLFS、内存池、malloc、free内存管理相关篇为:v31.02鸿蒙内核源码分析(内存规则)|内存管理到底在管什么v32.04鸿蒙内核源码分析(物理内存)|真实的可不一定精彩v33.04鸿蒙内核源码分析(虚拟内存)|虚拟的也是真实的v34.03鸿蒙内核源码分析(虚实映射)|映射是伟大的发明v35.02鸿蒙内核源码分析(页表管理)|映射关系保存在哪v36.03鸿蒙内核源码分析(静态分配)|很简单的一位小朋友v37.01鸿蒙内核源码分析(T

完全背包是什么呢？如果大家了解过01背包那么完全背包也是可以理解的。完全背包也是求一个固定容量的背包，能够装入物品的最大价值是多少，也就是说该背包最多能装多少价值？和01背包不同的是，完全背包里所能装的各个物品给定是无限的，也就是说同一个物品我们可以取很多次。这就是它们的题目区别，这一点区别对于遍历顺序来说影响巨大，我们这次用一维数组来解决完全背包的问题。关于一维数组解决思路如果有不明白的地方，可以去看我以前发过的01背包的一维数组解决思路。完全背包一维数组解决的动规五部曲中，dp数组的含义，递推公式，dp数组的初始化与01背包的一维数组解决思路前三步完全相同，这里不再做过多描述。我们重点讲解

目录前言&背包问题的历史 01背包 1、题目2、暴力解01背包 Ⅰ、代码3、动态规划解01背包Ⅰ、二维dp数组解01背包1）dp数组的含义 2）递推公式 3）dp数组的初始化 4）遍历顺序的讨论 5、代码 Ⅱ、一维数组解01背包 1）一维数组|滚动数组 2）一维数组的含义及递推公式 3）一维数组的初始化 4）遍历一维数组5）遍历顺序的讨论 6）代码 完全背包1、题目 2、思路 3、遍历顺序的讨论 4、代码题目推荐前言&背包问题的历史背包问题(Knapsackproblem)是一种组合优化的NP完全问题（NP完全问题，是世界七大数学难题之一。NP的英文全称是Non-deterministicPo

   因为最近自己想着要整一个手机端应用来玩玩，先是使用了Uni-APP开发但是发现不怎么好使，开发了几天后浪费了大量时间结果在打包后操作HTMLDocument的时候没有这个属性，好吧或许是因为我没仔细看Uni-App文档它并不支持打包后在APP和小程序中支持Document，这是没仔细看文档的后果，谨记。   然后呢就找了很多可以将Vue混合到Android的框架或者什么什么的，然后就注意到了微软的MAUI，别说还行挺好使的前提条件，我的开发环境是，visualstudio2022+.net6，其他的应该也可以，但是net版本注意最好是net5,net6,net7注意！！！项目路径不能有中