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.30-06Springfield

决策树（Decision tree）算法详解（ID3、C4.5、CART）决策树是一种树形结构的监督学习算法，通过特征条件判断实现分类。其构建包括特征选择、树生成和剪枝优化三个步骤。ID3决策树以信息增益为特征选择标准，信息增益计算公式为g(D,A)=H(D)-H(D|A)，表示特征A对数据集分类不确定性的减少程度。文章以社交活动决策和贷款申请分类为例，详细演示了决策树构建过程，包括经验熵、条件熵的计算和Python可视化实现。案例表明，"有房子"特征在贷款决策中信息增益最大，应优先作为分裂节点。决策树结构直观易解释，适用于分类问题。

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翻滚吧键盘

live server插件vscode的配置本文详细介绍了如何在VS Code中配置和使用Live Server插件。主要内容包括：1）安装步骤；2）两种启动服务器的方法；3）个性化配置详解（端口、根目录、浏览器选择等）；4）常见故障排查方法。重点讲解了通过修改settings.json文件来定制服务器参数，并提供了常用配置示例。该指南帮助用户快速掌握Live Server的核心功能，实现高效的前端开发热重载体验。

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【seismic unix数据处理--suvcat】摘要：Seismic Unix（SU）是开源地震数据处理软件包，suvcat是其垂直拼接SEG-Y数据的工具。该命令合并具有相同采样间隔的多文件，语法简单（如suvcat file1.su file2.su > merged.su），要求输入数据格式一致。示例显示合并后数据道数增加，采样长度延长。需注意头段信息保留首个文件的参数，适用于分块数据整合。

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读Vista 摘要本文提出Vista，一种具备跨域泛化能力、高保真预测性能和多样化动作可控性的自动驾驶世界模型。针对现有驾驶世界模型在泛化性、预测保真度和控制灵活性方面的不足，我们提出三项关键技术：1）通过潜变量替换策略注入动态先验，支持连贯的长期预测；2）设计两种新型损失函数（动态增强损失和结构保持损失）提升关键区域运动建模和结构细节保留；3）开发统一接口实现从高层意图到低层操作的多模态动作控制。实验表明，Vista在多个数据集上显著优于现有方法（FID提升55%，FVD提升27%），并能作为通用奖励函数评估动作可行

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摸鱼也很难

java JNDI高版本绕过 && 工具介绍 && 自动化bypass 第二个就是本地的JNDI链接这个需要配合spring 或者 tomcat，Groovy(这个是java动态脚本的运行依赖)所有总结一下就是远程利用不了就是利用本地第三方组件的链或者是反序列化链进行利用。第三个就是本地的反序列化链实际上这个就是看对方的jdk的包内的依赖进行利用。没有结果这个说明当前的利用环境必须是有第三方依赖项目进行支持的。或者是使用RMi的序列化这个需要相应的链条对方需要有。这个的其实就是上面的本地reference利用。本地的项目的cb是1.83的。

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毕设小助手

基于STM32的土豆种植自动化灌溉系统设计与实现随着农业现代化发展及水资源短缺问题日益突出，传统土豆种植方式在浇灌效率与用水科学性方面暴露出诸多问题。本文基于STM32F103C8T6微控制器，设计并实现了一种智能化的土豆种植自动灌溉系统，集成多种环境传感器（温湿度、土壤湿度、光照）、控制设备（水泵、舵机）、交互模块（OLED、按键、语音控制）与WiFi远程通信技术，旨在实现精准、节水、自动的土豆种植灌溉方案。本系统围绕农业节水与种植自动化两个核心目标，成功实现了一个具有完整功能、低功耗、强扩展能力的智能灌溉方案。

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【seismic unix数据生成-unif2】 Seismic Unix（SU）分层模型构建示例摘要核心功能： SU工具包中的unif2命令用于将分层速度模型转换为二维均匀采样网格，支持线性、三次样条等插值方法。关键参数： ninf：地层界面数（不含地表）； nx/nz：网格维度； x0/z0/v00：定义各层速度控制点； method：选择插值算法（如线性、Akima）。输入文件格式：需提供ASCII文件，每层以1.0 -99999分隔，

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阿部多瑞 ABU

智能学号抽取系统 V3.7.5 —— 一个基于 Vue.js 的交互式网页应用在教学和课堂管理中，公平、随机地抽取学生是教师常见的需求。为了满足这一场景，我开发了一款功能强大、界面美观、操作简便的智能学号抽取系统（版本 V3.7.5），该系统使用 HTML + CSS + Vue.js 构建，支持多种抽取模式、概率权重设置以及历史记录等功能。本系统采用Vue.js 3 Composition API进行状态管理与页面渲染，结合现代 CSS 技术（如 Flexbox、Grid、CSS 变量、过渡动画等），实现了良好的可维护性与扩展性。前端资源引入如下：用户可以输入起始与结

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python自动化工具

自动化Docker容器化安装与配置工具介绍 Docker 容器化是一种轻量级的虚拟化技术，通过将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的容器中，实现了跨环境一致性和高效部署。Docker 容器共享宿主机的内核，相比传统虚拟机技术，具有资源占用更少、启动速度更快、部署更加灵活的优势。Docker Compose 是一个用于定义和运行多个 Docker 容器的工具。通过一个 YAML 文件（docker-compose.yml），可以配置应用程序的各个服务、网络、卷等。

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基于MATLAB编制的锂离子电池伪二维模型基于MATLAB编制的锂离子电池伪二维模型LIONSIMBA-master/.gitignore , 16LIONSIMBA-master/LICENSE , 1095LIONSIMBA-master/Parameters_init.m , 21652LIONSIMBA-master/README.md , 5753LIONSIMBA-master/User's Manual.pdf , 1329858LIONSIMBA-master/battery_model_files/P2D_equati

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ABB CH-3185 3 bhl 000986 p 1006 ab ability 800 xa自动化系统 AC800M控制器系统安全操作指南摘要：控制器需避免强电气干扰、静电损坏和阳光直射，环境应无腐蚀性。硬件操作时不可随意断电，电缆间距需保持10厘米以上，电源维护须由专业人员执行。软件变更前需检查系统监控设施。模块处理需遵循静电防护规范，涉及摩托罗拉、伍德沃等多品牌工业组件。所有操作须符合技术规范，确保人员和设备安全。（149字）

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AI大模型如何重塑软件开发流程？从自动化革命到人机共生范式当GitHub Copilot为程序员自动补全第一行代码时，当GPT-4将模糊的自然语言需求转化为精确的架构设计时，当TestGPT在秒级内生成数千条测试用例时——软件开发这一延续半个多世纪的人类智力密集型活动，正在经历一场由AI大模型驱动的范式重构。这场重塑不仅是工具的升级，更是开发哲学的根本转向——从“人驱动机器”到“人定义价值，机器创造实现”的范式迁移。未来十年，掌握“AI协同开发”能力的企业将重新定义软件行业的权力版图，而那些把大模型仅视为高级补全工具的组织，终将在效率革命的洪流中黯然退场。

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Deepoc 大模型在无人机行业应用效果的方法在无人机行业中，提升Deepoc大模型应用效果需从三方面着手。一是优化数据收集与处理，通过采集激光雷达点云、气象等多源数据，建立严格标准的高质量数据集，并利用边缘计算实现实时数据预处理与反馈，为模型提供全面信息并提升决策时效性。二是强化模型训练与调优，构建多模态融合训练体系，引入分层强化学习分解任务，借助数字孪生体集成ROS与Gazebo平台进行极端场景测试，增强模型对复杂环境的适应与决策能力。三是推进技术集成与协同，将模型与知识图谱、因果推理技术融合，在无人机集群中采用联邦学习+边缘计算架构，结合空天地一

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Python Invoke 详解：自动化任务执行利器在项目根目录创建tasks.py@task"""清理构建文件"""print("清理完成！")@task"""构建项目"""# tasks.py@taskc . env } .py") print(f"当前环境： {c . config . ENV } ") print(f"数据库地址： {c . env } .py") print(f"当前环境： {c . config . ENV } ") print(f"数据库地址： {.py")

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生僻字写入oracle后被转为？？ 2、代码写入的时候进行转换，转成unicode，不用拼接\u；1、将数据库字段类型改为NVARCHAR2；3、sql插入的时候用，使用函数进行转换。生僻字写入oracle后被转为？

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番茄小能手

【全网唯一】自动化编辑器 Windows版纯本地离线文字识别插件自动化编辑器开发插件还是相当困难的，主要需要借助Microsoft Visual Studio来编写c++代码，并编译成dll文件，供自动化编辑器来调用，以上就是所有的教程。

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设计模式 - 组合思维_Unix 设计哲学三大原则 Unix哲学源于20世纪60年代的操作系统设计经验，其核心思想可归纳为三大原则：简单清晰性、组合理念和数据驱动思维。首先强调"一个程序只做一件事"，通过减少硬编码、谨慎技术选型和统一规范来降低复杂度。其次倡导模块化组合设计，通过标准接口实现组件可替换性，避免定制化驱动的烂设计。最后提出数据驱动编程，将数据结构与算法分离，注重数据兼容性设计。这些原则不仅影响了早期软件开发，至今仍对构建可维护、可扩展的系统具有重要指导意义，体现了聚焦实效、挑战权威的思考方法。

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利用 Claude Opus 4 自动化 GitHub 工作流：从安装到实战详解 Claude Opus 4 是 Anthropic 迄今为止最先进、最强大的 AI 模型，为编程、推理和长时任务设立了新的标杆。它能够自主处理复杂的、持续数小时的任务，在数千个步骤中保持专注并交付卓越成果。在本教程中，我们将学习如何使用 Claude Opus 4 自动化 GitHub 工作流，包括解决 GitHub 问题、执行代码审查以及管理拉取请求（PR）。我们将介绍如何在 GitHub 仓库中设置 Claude 应用，并通过评论直接调用它。

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微机综合保护

小型水电站综合自动化系统的介绍其核心目标是在保障安全、可靠运行的前提下，通过经济实用、易于维护的技术方案，实现“少人值守”或“无人值班”，从而显著降低运行成本，提高效率和安全性。上级集中控制层与下级现地控制层的联系是通过PLC，PLC将采集的机组运行状态以及各数据参数传递给上位机，并将上级控制层的各种命令传递给LCU，进而实现对机组的控制，例如各模块配置的调速、调压等功能。最后，它可以实时监测和采集水电站的各种数据，提供给管理者更加全面和准确的运行数据和管理决策支持，从而优化水电站的管理模式和运行效率。

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