tag 建模

標籤
貢獻37
87
06:44 PM · Nov 07 ,2025
u_15690955 頭像 u_13778063 頭像 u_13357275 頭像 lu952450497 頭像 u_16099355 頭像 u_14499 頭像 u_56701 頭像 u_14402 頭像 u_16099295 頭像 u_16099200 頭像 u_13446 頭像 u_16077014 頭像

@建模 / 博客 RSS 訂閱

u_13778063 頭像

u_13778063 - UModel 數據治理：運維世界模型構建實踐

作者：元乙 點擊此處，觀看視頻解讀！ 從可觀測再出發 回顧數十年可觀測的演進歷程，本質上反映了我們對複雜系統認知方式的變化。 最初，我們面向單一數據類型構建監控體系——CPU、內存、磁盤，一個個孤立的指標告訴我們“什麼地方出了問題”。隨着系統複雜度提升，我們開始收集多類數據——日誌、指標、鏈路並行發展，試圖從不同維度觀察同一個系統。 進一步，我們意識

建模 , 數據 , 雲計算 , 運維 , 雲服務

收藏 評論

u_56701 頭像

hackernew - matlab 控制小車,小車倒立擺PID，極點配置，LQR控制的MATLAB仿真

一、系統建模與參數設置 1. 狀態空間模型 1. 狀態空間模型 其中狀態變量 其中狀態變量 2. 參數定義 % 物理參數 M = 1.096; % 小車質量 (kg) m = 0.109; % 擺杆質量 (kg) l = 0.25; % 擺長 (m) g = 9.8; % 重力加速度 (m

建模 , 狀態空間 , 權重 , 前端開發 , Javascript

收藏 評論

u_14402 頭像

Aceryt - 汽車線性二自由度動力學模型-simulink仿真_二自由度車輛模型simulink

一、模型架構設計 二、核心動力學建模 1. 運動方程推導 狀態變量：側向速度vy、縱向速度vx、橫擺角速度ω 輸入變量：前輪轉角δ、縱向加速度a 2. Simulink模塊組成 模塊名稱

建模 , 反饋控制 , 後端開發 , Cf , Python

收藏 評論

u_16099295 頭像

IT劍客行 - 人工智能每日論文速遞[02.08]

基本信息 標題：RiskNet: interaction-aware risk forecasting for autonomous driving in long-tail scenarios 「RiskNet：長尾場景下自動駕駛的交互感知風險預測」 作者：Qichao Liu, Heye Huang, Shiyue Zhao, Lei

建模 , 自動駕駛 , 前端開發 , 結構化 , Javascript

收藏 評論

u_16099200 頭像

數據探索者 - UML序列圖表示異步消息

序列圖主要用於按照交互發生的一系列順序，顯示對象之間的這些交互。很象類圖，開發者一般認為序列圖只對他們有意義。然而，一個組織的業務人員會發現，序列圖顯示不同的業務對象如何交互，對於交流當前業務如何進行很有用。除記錄組織的當前事件外，一個業務級的序列圖能被當作一個需求文件使用，為實現一個未來系統傳遞需求。在項目的需求階段，分析師能通過提供一個更加正式層次的

序列圖 , UML序列圖表示異步消息 , 建模 , 雲計算 , UML , 雲原生

收藏 評論

u_14172 頭像

archangle - 測試大語言模型編程能力的問題

一、測試與正確性論證 　　a) 程序測試是指對一個完成了全部或部分功能、模塊的計算機程序在正式使用前的檢測，以確保程序能按預定的方式正確運行。測試用例由測試數據和預期結果構成，高效的測試應用盡量少的測試用例發現軟件儘可能多的錯誤。但程序測試只能發現錯誤，測試用例全部通過仍不能證明程序的正確性，窮舉測試（窮舉所有情況）幾乎是不可能的，同時將耗費大量時間和精力。 　　b)

測試用例 , 建模 , 測試大語言模型編程能力的問題 , NLP , jsf , 人工智能

收藏 評論

lu952450497 頭像

lu952450497 - 數據建模中不同模型的區別與適用場景的討論

數據建模是數據開發體系中的核心環節，它直接決定數據資產質量、可維護性、複用能力，以及最終對業務價值的支撐能力。建模不是單純字段命名與表結構設計，而是一套體系化的抽象方法論。此文將從模型體系説明開始，逐一拆解建模方式區別、典型適配場景與落地難點。 1. 為什麼需要數據建模 數據建模目標並非“定義表結構”，而是實現： 指標口徑統一 跨主題數據複用

大數據 , 建模 , 數據 , 數據倉庫 , 複用

收藏 評論

u_12929 頭像

話不是這麼説的 - 2022mathorcup數學建模大數據競賽選題建議及初步思路來啦！

賽道 A：基於計算機視覺的集裝箱智能破損檢測 賽道 B：物流理賠風險識別及服務升級問題 咱們先把這兩個賽道的核心區別拎清楚——賽道A是純純“看圖片幹活”，專門找集裝箱上的破損；賽道B是“扒表格算賬”，琢磨物流理賠的風險，倆方向完全不搭邊，咱們逐個賽道、逐個問題掰開揉碎了説，都用大白話，不整那些生僻術語。 先看賽道A，集裝箱破損檢測這塊，適合的學生得是玩過圖片識別

業務邏輯 , 建模 , 數據 , 後端開發 , 1024程序員節 , Python

收藏 評論

u_16213725 頭像

mob64ca141a683a - 用Enterprise Architect從源碼自動生成類圖（附圖+工具）(轉)

在現代軟件開發與系統工程項目中，規範化的項目文檔是確保項目質量、促進團隊協作和滿足合規要求的重要保障。Sparx Systems Enterprise Architect作為一款基於UML標準的全生命週期建模平台，其內置的報告生成器功能通過自動化的文檔生成流程，幫助企業快速創建符合行業標準的高質量項目文檔。 一、自動化文檔生成工作流程 EA的

建模 , Sparx EA , 建模工具 , UML , Css , 自動化文檔 , 前端開發 , HTML

收藏 評論

u_14444 頭像

lgmyxbjfu - 管網數據生成3DTiles

3D渲染管線也稱為渲染流水線，通俗的講可以理解為一個流程，就是我們準備一些數據，讓GPU按照我們的要求，對這些數據進行處理，最後得到一張二維圖像。渲染流程主要包括以下幾個大的階段：數據準備階段、頂點處理階段、光柵化操作階段、像素着色階段。 一、數據準備階段 這個階段主要是根據用户提供的頂點及索引信息，構建多邊形，主要有點、線段和三角形 。數據

投影變換 , 建模 , 數據 , 管網數據生成3DTiles , 架構 , 後端開發

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI大模型知識圖譜：給AI裝“邏輯大腦”，讓智能有跡可循

傳統AI像“只會背答案的學霸”，能快速找出現成信息，卻看不懂知識間的關聯——比如知道“喝茶能提神”，卻講不清“茶裏的咖啡因如何刺激神經”。而AI大模型知識圖譜的出現，就像給AI裝上了“邏輯大腦”，用技術把分散的知識織成網，讓智能不僅能“找答案”，還能“懂邏輯、會推理”。 這個“邏輯大腦”的核心技術，是“知識建模+AI推理”的雙向賦能。首先得把雜亂的信息“拆解開、連起來”：工程師用“實

建模 , NLP , 自動補全 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_17266593 頭像

思茂信息 - 從功能到應用：Abaqus 結構力學仿真軟件全面介紹

在現代工程設計中，結構力學仿真軟件是降本增效的關鍵利器 —— 以數字化建模精準模擬結構力學響應，大幅減少物理試驗成本，助力工程師快速優化產品結構性能。Abaqus 作為行業公認的標杆仿真軟件，憑藉全功能覆蓋與超強求解實力，橫掃航空航天、汽車、土木等眾多領域工程難題。本文將先拆解結構力學仿真軟件的核心能力，再深度解讀 Abaqus 的技術優勢與落地價值，為企業選型提供專業參考。

軟件研發 , 建模 , yyds乾貨盤點 , 結構力學 , Abaqus , 仿真

收藏 評論

u_15690955 頭像

出手吧Glen - AI一鍵生成無限流視頻，無敵！

大家好，我是立志替大家出手的AI區UP主格倫Glen。 你們是否會遇到以下情況，做短視頻缺乏吸睛亮點？想搞數字人短視頻又怕技術複雜？ 今天直接給大家挖到寶 ——FramePackLoop，這款開源神器，直接把“無限循環視頻生成”捲到新高度，連數字人短視頻都能一鍵拿捏，手殘黨也能秒變創作大神！ 一、FramePackLoop到底有多牛？

機器學習 , AI 視頻 , 數字人 , 建模 , 上傳 , 易用性 , 人工智能

收藏 評論

u_16213564 頭像

網絡安全衞士 - C 數據類型總結_weixin

SystemC 專用數據類型是為適配硬件建模需求設計的，支持多值邏輯、靈活位寬控制、定點運算等硬件特有特性，主要集中在書中第三章 “Data Types”，同時與端口、信號等組件的類型聲明緊密關聯，以下按類型分類梳理核心內容： 一、邏輯向量類型（Logic Vector Types） 此類類型用於建模硬件中的位信號，分為2 值邏輯（僅 0、1

system C , 數據類型 , 建模 , 定點數 , c++ , 後端開發 , Python

收藏 評論

u_16099323 頭像

架構魔法師 - 區域迴歸網絡

摘要：憑藉對雙向上下文進行建模的能力，與基於自迴歸語言建模的預訓練方法相比，基於BERT的基於自動編碼的預訓練實現了更好的性能。然而，依賴於對輸入使用掩碼，BERT忽略了屏蔽位置之間的依賴性，並且受到預訓練 - 微調差異的影響。根據這些優點和缺點，我們提出了XLNet，一種廣義自迴歸預訓練方法，它（1）通過最大化分解階的所有排列的預期

機器學習 , 預訓練 , 建模 , 區域迴歸網絡 , XLNET , 人工智能 , BERT

收藏 評論

eryar 頭像

eryar - PlantAssistant-隱藏焊點

在PlantAssistant中增加隱藏焊點選項，方便在不關注焊點細節時通過配置來提升軟件性能。 PlantAssistant-隱藏焊點 引言 通過解析SP3D的VUE文件發現，SP3D設計軟件建的管道模型還是很細緻的，管道焊點、焊接加強補板等都會建模： 模型細節的豐富在顯示和轉換過程中也有些代價，如要對

軟件性能 , 建模 , 前端開發 , ide , Javascript

收藏 評論