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06:36 AM · Nov 15 ,2025
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數據分析家 - 學習筆記-Matlab算法篇-方程求解_matlab exp(-j)

MATLAB實現牧羊人算法，整合路徑規劃、動態編隊控制和多智能體協同 一、算法架構設計 二、核心模塊實現 1. 環境建模與角色分配 %% 參數設置 numAgents = 10; % 總智能體數量 dt = 0.1; % 時間步長 T = 50; % 總時間 steps = T/dt; % 隨機初始化位置 pos = 1

參數設置 , 碰撞檢測 , 後端開發 , 路徑規劃 , Python

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晨曦微露s - 雙閉環直流調速系統matlab/simulink仿真

一、系統架構設計 %% 參數定義（m函數參數輸入） function [sys,x0,str,ts] = BLDCM_Sim(t,x,u,flag) persistent params if isempty(params) params.R = 3; % 定子電阻 (Ω) params.L = 0.04; % 電感 (H)

參數設置 , MySQL , 控制系統 , 數據庫 , 系統架構設計

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mob64ca12e36a1d - llamaFactory lora訓練GLM4參數設置為多少

llamaFactory lora訓練GLM4參數設置為多少 在當今的機器學習和自然語言處理領域，LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型因其強大的表現成為熱議的焦點。近期，“llamaFactory lora訓練GLM4參數設置為多少”的問題引發了不少關注，本文將深度探討如何對此進行參數設置，解析新舊版本的差異，並提供遷移指南、兼容性處理、實戰案例

參數設置 , System , aigc , ci

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u_16213370 頭像

mob64ca12e1c36d - 基於Stable Diffusion擴散底層策略任務生成和自優化模型

在討論“基於Stable Diffusion擴散底層策略任務生成和自優化模型”時，我們首先要理解這個系統在處理怎樣的任務。在實際應用中，我們常常會面臨各種挑戰，比如生成效果不理想、模型訓練不充分等。為了更好地解決這些問題，我們的目的是在深挖問題背景的基礎上，逐步找到根本原因與解決方案。 用户場景還原 我們在一個公司中應用Stable Diffusion模型，主要用於生成高質量的圖

參數設置 , 數據 , aigc , 解決方案

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u_15444 頭像

gulaotou - VFD和VSD變頻器的區別

雙工位印刷塗布機主要用於BOPP、PVC、PET紙等材料製作膠帶、反光膜、保護膜及塗色、塗藥水之用，分A型機主要用於塗布BOP P、PVC、PET及紙張，受熱後不會延伸的材料，和B型機用於PE等受熱後會延伸的材料。雙工位印刷機採用台達變頻調速器控制速度，台達PLC系統進行自動張力控制技術，採用綱線輥塗布或三輥逆轉計量刮刀塗布等方式，上膠均勻，上膠量可調，

參數設置 , 變頻器 , 控制系統 , VFD和VSD變頻器的區別 , 人工智能 , 計算機視覺 , 台達變頻器vfb—d參數表

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mob64ca140a1f7c - 電調

我們來詳細解析AM32中 Minimum duty cycle, Percent（最小佔空比，百分比） 這個參數。這是一個非常基礎且關鍵的參數，它直接決定了電機能否順利啓動和低速平穩運行。 一、 核心概念：它是什麼？ 最小佔空比 定義了電調能夠輸出給電機的最低有效驅動功率。可以把它想象成發動機的怠速。 技術原理：電調通過PWM

參數設置 , 熱啓動 , 滑塊 , Css , 前端開發 , HTML

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mob649e815c3b9e - 在Ollama中訓練模型

在Ollama中訓練模型是一項令人興奮的任務，它讓我們能在本地環境中進行模型訓練，進而改善自然語言處理的能力。在這篇博文中，我將詳細講解如何解決“在Ollama中訓練模型”問題的過程，從背景定位到最佳實踐，確保你能順利完成訓練過程。 背景定位 在當前的技術環境中，自然語言處理變得日益重要。使用Ollama訓練模型，可以靈活地自定義語言模型以滿足特定需求，但在實踐中，用户可能面臨訓

參數設置 , 初始化 , 默認值 , aigc

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mob64ca12e20c7d - stable diffusion pulid

在近期的項目中，我遇到了“stable diffusion pulid”的問題。這一問題關係到使用“Stable Diffusion”生成模型進行圖像處理時的質量和穩定性。本文將詳細探討問題的背景、現象、根因分析、解決方案等，旨在為對此類問題的處理提供清晰的思路。 問題背景 在我們的用户場景中，某公司希望利用“Stable Diffusion”模型生成高質量圖像，用於在線藝術創作

參數設置 , 傳參數 , aigc , 解決方案

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u_16213360 頭像

mob64ca12df5e97 - ollama windows系統參數設置

在使用“ollama”這一工具在Windows系統上設置參數時，許多人常常會遇到各種問題。這篇文章將逐步解析如何成功進行“ollama windows系統參數設置”，包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南和最佳實踐等內容。 背景定位 在開發和運行“ollama”工具時，Windows系統的參數設置對其性能影響極大。如果參數設置不當，可能會導致應用運行緩慢或無響應，給

參數設置 , 排錯 , aigc , ci

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mob64ca12ed4084 - 如何訓練stable diffusion python

在這篇博文中，我將詳細描述如何訓練Stable Diffusion Python模型的過程，解決過程中遇到的問題，分析根因並提出有效的解決方案，最後進行驗證測試和優化建議。這一系列的步驟將確保模型訓練的順利進行。 問題背景 在進行Stable Diffusion模型訓練的過程中，我遇到了多個技術性挑戰。具體來説，模型訓練效率低下，內存佔用過高，並且在GPU利用率方面表現不佳。這些

參數設置 , aigc , 解決方案 , CUDA

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mob64ca1404ed65 - 【雷達】基於Matlab模擬海洋監視雷達檢測仿真_MATLAB仿真博客的技術博客

MATLAB雷達定位系統仿真是一個涉及信號處理、目標檢測與跟蹤的複雜過程。 雷達定位仿真的核心步驟 一個典型的雷達定位仿真通常包含以下環節，其核心流程可歸納為： 雷達系統參數設置與目標建模 仿真的第一步是定義雷達系統自身的工作參數和需要探測的目標特性。 雷達關鍵參數設置： 載波頻率：如77GHz（毫米波雷達常用） 帶寬

參數設置 , 雲計算 , OpenStack , 信號處理 , ci

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