前端开发作为互联网行业的关键技术之一，随着技术的迭代发展，不断涌现出新的工具和框架以提高开发效率和用户体验。Vue.js作为当下流行的前端JavaScript框架，其简洁的语法和灵活的组件系统使得它成为许多开发者学习和使用前端技术的首选。特别是Vue2和Vue3两个版本的出现，更是推动了前端开发领域的变革。 Vue2作为早期的版本，已经拥有了大量的使用者和成熟的社区支持。它以其轻量级、双向数据绑定、组件化等特点，让开发者可以快速构建用户界面。而Vue3则是Vue2的一个重大升级，它引入了Composition API、更好的TypeScript支持、改进的渲染机制等新特性，使得Vue的可维护性和性能都得到了极大的提升。 在学习Vue的过程中，理论知识的学习是基础，而通过实战项目来将理论应用于实践则是提升技能的关键。黑马程序员提供的这套Vue基础入门到实战项目全套教程，正是为了帮助初学者和有一定基础的开发者从零开始，一步步深入学习Vue的方方面面。 教程内容涵盖了Vue的基本语法、数据绑定、事件处理、条件渲染、列表渲染等基础知识，同时也详细介绍了Vue的高级特性，如组件设计、路由管理、状态管理等。通过这些教程的学习，开发者不仅能够掌握Vue的核心概念，还能够理解如何在实际项目中运用Vue框架来构建功能丰富的应用。 在教程中，特别包含了“大事件项目”的实战案例。这个项目模拟了一个真实的业务场景，让学习者在解决问题的过程中，能够更加深入地理解Vue的应用实践。通过实际操作，学习者将能够掌握如何使用Vue创建单页面应用（SPA），如何使用Vue Router进行页面路由管理，以及如何利用Vuex进行状态管理等。 此外，教程还可能涉及Vue的周边技术，比如使用Webpack进行模块打包、使用ESLint进行代码质量检查、使用Axios进行HTTP请求等，这些都是前端开发中不可或缺的技能点。通过全面而系统的教程学习，开发者将能够构建出一个完整的前端项目，并对前端开发的整个流程有深刻的认识和实践经验。 随着前端技术的不断进步，掌握Vue框架已成为前端开发者的必备技能之一。这套教程通过从基础到高级的全面覆盖，不仅适用于初学者入门，也适用于已经有一定基础的开发者进行知识的巩固和提升。通过学习这套教程，相信每个开发者都能够在这套课程中获得宝贵的知识和实战经验。

大功率LED是一种新型半导体光源,寿命长,节能环保。该文简要介绍了LED的特点和电学特性,分析了现有驱动电路的优缺点,设计并实现了一种用普通开关电源专用芯片UC3843为控制电路的大功率LED恒流驱动电路,并对其外围电路进行优化设计,实现了大功率LED的PWM调光控制。 在现代照明技术中，大功率LED以其长寿命、节能环保的特性成为了半导体光源发展的重要方向。随着技术的进步，人们对大功率LED的亮度、稳定性及效率等性能要求越来越高，驱动电路作为LED应用中不可或缺的一环，其设计对LED的性能表现有着直接影响。本文将深入探讨一种大功率LED驱动电路的设计与实现，特别是利用普通开关电源专用芯片UC3843实现高效稳定的恒流驱动及PWM调光控制。 LED（发光二极管）作为一种半导体光源，其电学特性与传统光源有显著不同，尤其是对于电流的敏感性较高。大功率LED在工作时，需要保持恒定的电流以保证亮度稳定和防止由于过热带来的损坏。因此，恒流驱动成为设计大功率LED驱动电路的关键所在。传统的电阻限流方法虽然简单，但在电压波动面前显得无能为力，且效率低下。相比而言，使用专用的驱动芯片虽然效果显著，却往往伴随着较高的成本。针对这一问题，本文提出了一种成本效益较高的解决方案。 UC3843是一款广泛应用于开关电源控制的专用芯片，其内部集成有振荡器、误差放大器、电流取样比较器等多种功能模块，能够精确控制输出脉冲的占空比，以稳定LED工作电流。利用该芯片构建的大功率LED驱动电路，不但可以保证较高的转换效率，而且能够通过简单的电路设计实现复杂的功能控制。 在驱动电路的设计实现过程中，BUCK型峰值电流控制模式因其效率高、成本低而被广泛采用。电路主要由UC3843控制芯片、MOSFET开关管、电感、串联LED及电流检测电阻等元件构成。电路中的电阻电容网络用于调节PWM频率，而电流检测反馈机制则通过比较电压基准与电流检测信号，调整PWM占空比，从而有效限制LED电流峰值。通过调整PWM调光脉冲的占空比，可以控制LED的亮度，且避免了模拟调光可能导致的色坐标偏移问题。 斜坡补偿电路的设计是本文讨论的重点之一，它对于消除次谐波振荡、确保系统稳定性至关重要。斜坡补偿通过增加负斜率的斜坡信号来调整电流上升和下降斜率的比例，维持系统的稳定运行。补偿网络通常由晶体管、电阻和电容组成，通过交流耦合的方式实现，有效隔离了直流分量，保障了电路的稳定性和可靠性。 本设计通过优化外围电路的设计，不仅提高了大功率LED驱动电路的性能，还通过实现PWM调光控制，为LED的智能照明应用提供了新的可能性。这一方案在保持低成本、高效率的同时，提升了LED驱动电路的性能，非常适合大功率LED的高效、安全照明应用。该设计方案的应用推动了LED照明技术的发展，为行业带来了一种新的选择，具有重要的实践意义和应用前景。 本文介绍的大功率LED驱动电路设计与实现，通过创新的电路设计和控制策略，成功解决了传统方法存在的问题，提升了整个驱动电路的性能。利用UC3843芯片实现的恒流驱动及PWM调光控制，不仅确保了LED光源的稳定性和长寿命，还实现了高效节能和智能调光，为LED照明的未来发展指明了一条光明的道路。随着技术的不断进步和应用的广泛展开，大功率LED驱动电路的设计和优化将继续是研究和产业发展的热点，为人类的照明需求提供更佳的解决方案。

在当今信息技术迅速发展的背景下，Web应用开发变得日益复杂，JavaEE作为企业级应用开发的主流技术之一，其在教育和实际开发中均占有重要地位。本次实验报告将详细介绍一个基于JavaEE技术栈，特别是使用MyBatis持久层框架和Spring Boot框架，结合Vue 3前端技术构建的简易留言本应用的设计与实现过程。 项目构建基于JavaEE技术中的Spring Boot框架，这是一个简化了的Spring应用开发框架，能够快速搭建并运行一个独立的、产品级别的Spring应用。Spring Boot集成了众多的Spring模块和其他第三方库，极大地简化了项目的配置和部署流程。通过其自动配置和起步依赖的特性，开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。 MyBatis是项目中选用的持久层框架，与传统的JDBC相比，MyBatis提供了更加灵活的SQL语句管理方式，通过其特有的映射文件，可以实现SQL语句与Java对象之间的映射，从而简化了数据库操作的复杂性。在本留言本项目中，MyBatis用于管理留言数据的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，保证数据持久化逻辑的清晰和高效。 Vue 3作为前端技术栈的核心，为用户提供了一个动态且响应式的用户界面。Vue.js是一个构建用户界面的渐进式JavaScript框架，它允许开发者通过组件化的方式构建复杂的单页应用。Vue 3相较于之前的版本引入了Composition API，使得组件逻辑复用更加方便，并且优化了渲染性能。前端通过HTTP请求与后端的Spring Boot应用进行交互，实现了留言数据的展示、提交和管理等功能。 整个项目中，开发者需要遵循Git的版本控制流程，使用.gitignore文件来忽略版本控制系统中不需要跟踪的文件。.gitattributes文件用于配置Git的行为，如定义文件的换行符策略等。pom.xml则是Maven项目管理工具的核心配置文件，它定义了项目的构建过程、依赖关系以及其他构建设置。mvnw和mvnw.cmd是Maven的包装器脚本，用于在没有安装Maven的环境中执行项目构建。 在项目的目录结构中，src文件夹包含源代码文件，其中通常会有main和test两个子目录，分别存放主程序代码和测试代码。readme.txt则用于描述项目的相关说明信息，是项目文档的重要组成部分。 通过本次实验报告的撰写，可以深入理解JavaEE中的Spring Boot和MyBatis框架的应用，掌握前后端分离架构下的项目开发流程，学习如何有效地使用Vue.js等现代前端技术构建交互式的Web应用。此外，也能够加深对Git版本控制工具的理解和运用，提高软件开发的效率和质量。

在深入探究大语言模型PPT的相关技术内容时，首先需要了解自然语言处理（NLP）的基础，其中涵盖了文本表示和核心任务。文本表示在NLP中是将符号转化为向量的过程，目的是让计算机能够更好地理解和处理语言信息。文本表示技术的关键在于核心特点、优势和局限性的平衡。例如，向量空间模型（VSM）利用TF/TF-IDF为词语赋予权重，虽然简单直观且适用于基础文本分析，但其高维稀疏性导致无法准确捕捉词序和上下文信息。而3-gram模型则通过前N-1个词预测当前词，能够实现简单的基础任务效果稳定，但当N增大时，数据的稀疏性问题同样凸显。 为了改善这一状况，低维密集向量技术如Word2Vec应运而生。Word2Vec使用CBOW和Skip-Gram两种方式学习词向量，从而能够捕捉词语的语义关系，但仍然存在一定的局限性，如无法处理一词多义的问题。为此，ELMo利用双向LSTM预训练模型，支持多义性词语的理解，并能够捕捉复杂的上下文信息。ELMo通过动态调整向量来适应不同的上下文，从而更好地捕捉语义的多样性。 Transformer架构是NLP领域的又一重大突破，它采用了注意力机制来支持并行计算，有效地捕获长距离序列中的依赖关系。Transformer的核心机制包括注意力机制，这是通过query、key和value计算权重，从而对上下文进行加权求和的过程。注意力机制的本质是通过相似度计算来分配注意力权重，以此聚焦于关键信息。 在大语言模型的应用上，能够看到NLP基础任务的实践，如文本分类、实体识别、关系抽取、文本摘要、机器翻译和自动问答等。这些任务是通过上述提到的技术手段来实现的，例如使用中文分词、词性标注、子词切分等方法来拆解和理解人类语言。文本分类和实体识别依赖于机器学习算法对文本进行分类和提取关键信息。关系抽取和文本摘要则是对文本内容进行更深层次的理解和信息提炼。机器翻译和自动问答则是在理解语句含义的基础上，实现跨语言的信息转换和问题解答。 大语言模型PPT涉及了自然语言处理的核心技术，包括文本表示、核心任务以及各种模型算法的详细介绍和应用实例。这些技术和模型构成了现代NLP的基石，使得机器能够更加深入和准确地理解和处理人类语言。

《人工智能概论期末大作业报告》是南京邮电大学针对人工智能概论课程的一份重要学习成果展示，旨在考察学生对人工智能基本概念、理论和技术的掌握程度。这份报告涵盖了多个方面的内容，包括机器学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉等关键领域的基础理论和实际应用。 人工智能概论主要探讨的是人脑智能与机器智能的对比，以及如何通过算法和计算能力模拟人类智能。在报告中，学生可能需要深入解释人工智能的定义，以及它在现代社会中的重要性。这涉及到人工智能的分类，如弱人工智能和强人工智能，以及它们各自的应用场景。 机器学习是人工智能的核心组成部分，它是让计算机通过数据自我学习和改进的方法。报告中可能会详细讨论监督学习、无监督学习和强化学习三种主要的学习方式，以及各自的优势和应用场景。比如，监督学习中的支持向量机（SVM）和决策树，无监督学习中的聚类算法，如K-means，以及强化学习中的Q-learning算法。 再者，神经网络是模仿人脑神经元结构的复杂模型，用于解决非线性问题。报告中会介绍神经网络的基本架构，如前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并可能涉及到深度学习的概念，如深度信念网络（DBN）和深度卷积网络（DCN）。 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，关注如何让计算机理解和生成人类语言。报告中可能包含词法分析、句法分析、语义理解等内容，以及相关的NLP技术，如词嵌入（Word2Vec）、情感分析和机器翻译。 计算机视觉是让机器“看”世界并理解图像信息的学科。报告中会涉及图像分类、目标检测、图像识别等任务，可能会讨论到经典算法如SIFT和HOG，以及现代深度学习模型，如YOLO和Mask R-CNN。 Python作为人工智能的主流编程语言，会在项目实践中起到至关重要的作用。"pythonProject1"可能是一个使用Python实现的人工智能项目，例如基于机器学习的预测模型，或使用深度学习进行图像识别的系统。通过这个项目，学生可以将理论知识转化为实际操作，加深对人工智能技术的理解。 这份期末大作业报告全面覆盖了人工智能的基础理论和实践应用，是对学生学习成果的综合评价，也是他们展示自己在人工智能领域知识和技能的平台。通过这样的学习过程，学生不仅能掌握理论知识，更能具备解决实际问题的能力，为未来在这个快速发展的领域中持续探索打下坚实的基础。

本项目是一个基于Java SSM框架与Vue移动端技术实现的校园请假系统。该系统旨在为高校师生提供一个便捷、高效的请假管理平台。通过该系统，学生可以在线提交请假申请，包括请假原因、时间、地点等信息，而教师和学校管理者则能够方便地审批这些申请，实现请假流程的电子化和自动化。 在框架方面，后端采用SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架，确保系统的稳定性和可扩展性；前端则使用Vue.js进行开发，提升用户体验和界面交互性。此外，系统还支持移动端访问，满足师生随时随地处理请假事务的需求。 项目不仅实现了基本的请假功能，还融入了诸多细节设计，如审批流程的灵活配置、请假记录的查询与统计等，以更好地满足实际校园管理场景。项目为完整毕设源码，先看项目演示，希望对需要的同学有帮助。

本书系统讲解大语言模型（LLM）从理论到生产的全流程，涵盖模型原理、训练、微调、部署与应用开发。通过动手实践，读者将掌握使用PyTorch和Hugging Face等工具构建真实LLM产品的核心技能，并深入了解提示工程、RAG、边缘部署等关键技术。特别适合希望将LLM落地为实际产品的工程师与开发者。 本书作为一本系统性的指南，深入探讨了构建大型语言模型（LLM）应用的整个过程，从理论基础到实际生产部署。它详细阐述了语言模型的基本原理，展示了如何通过动手实践来训练和微调这些模型。在此基础上，书中进一步指导读者如何将这些模型部署到生产环境中，并介绍了利用现代工具如PyTorch和Hugging Face进行应用开发的实际操作。本书特别强调了提示工程、Retrieval-Augmented Generation（RAG）以及边缘部署等关键技术的运用，这些内容对于希望将LLM技术应用到具体产品中的工程师和开发者尤为重要。 书中不仅包含了理论知识的讲解，更强调了将理论转化为实际操作的技巧。作者通过实例和代码示例，手把手地引导读者理解并实践语言模型的构建和优化。同时，书中也着重于提示工程的实践，即如何有效地利用外部信息来增强模型的表现，以及如何通过RAG技术整合检索数据与生成模型，实现知识的动态检索与应用。此外，边缘部署技术也被纳入讨论，使读者能够了解到如何在资源有限的环境下高效部署大型语言模型。 该书的写作意图明确，面向的读者群体是那些希望将LLM技术应用于现实世界问题的工程师和开发者。对于这部分读者来说，本书不仅提供了一个学习和参考的完整路径，也是一本实际操作的实用手册。在学习本书的过程中，读者将逐步掌握构建和部署大型语言模型应用的核心技能，从而能够更自信地将这些前沿技术应用到自己的项目和工作中。 在当前的技术背景下，大型语言模型因其在自然语言处理（NLP）领域的突出表现而变得越来越重要。从聊天机器人、智能助手到复杂的数据分析应用，LLM都有着广泛的应用前景。通过本书，读者将能深刻理解LLM的工作原理及其背后的复杂性，并能够通过实际操作来解决在训练、微调、部署和应用开发过程中可能遇到的各种问题。最终，读者将能够更好地将这些技术应用到实际项目中，推动产品创新和业务发展。 本书不仅提供了一个全面的学习路径，还对相关技术进行了深入的讨论，使读者能够获得在行业内部实践和应用大型语言模型所需的全面知识。这对于那些希望在快速发展的技术领域保持竞争力的专业人士来说，是一本不可多得的参考资料。 本书的出版也体现了出版界对于技术书籍的重视，反映了出版商对专业性和实用性的追求。通过这种方式，出版商不仅为读者提供了学习的机会，也为整个行业的知识传播和技术进步做出了贡献。 此外，书中还特别强调了环保意识，在出版物的制作过程中尽可能使用了环保材料，展示了对环境保护的负责任态度。这种做法值得在整个出版行业内推广，鼓励更多的出版商和作者在推动知识传播的同时，也注重环境保护。 本书最终的目的，是为读者提供一个从零开始构建和应用大型语言模型的完整框架，帮助他们在技术的浪潮中乘风破浪，不断进步，最终实现将理论应用于实践，将创意转化为现实的宏伟目标。

易语言是一种专为初学者设计的编程语言，它采用了贴近自然语言的语法，使得编程变得更加简单易懂。在这个“易语言小图拼大图”项目中，我们可以学习到如何使用易语言来处理图像数据，尤其是将多个小图像拼接成一个大图像的技术。 我们需要了解的是“小图拼大图”的概念。在计算机图形学中，这通常涉及到图像的合成与处理。小图拼大图意味着将一系列的小图像按照特定的排列方式组合成一个大的完整图像。这种技术常用于全景图制作、图像拼接或是在有限的显示空间内展示多张图片。 在源码中，“载入小图片”是关键步骤，它涉及读取图像文件，这可能使用了易语言的内置图像处理库或第三方图形库。易语言提供了读取、解析和加载图像文件的函数，比如可能是“打开文件”和“读取文件”等命令，然后将这些数据转换为程序可以处理的图像对象。 接着，“创建小图片目录文件”可能是指在硬盘上创建一个包含所有小图像文件的文件夹，以便程序能够按顺序访问这些图片。这一步可能使用了易语言的文件操作命令，如“新建文件夹”和“复制文件”。 “统计小图片的特征亮度”是一个图像处理的过程，它可能涉及到对每个小图像的像素进行分析，计算其亮度值。这是为了确保在拼接过程中，不同图片之间能有平滑过渡，避免出现明显的边界。易语言中可能使用了循环结构遍历每个像素，并进行亮度计算。 “开始拼图”是整个过程的核心，它可能包括计算每个小图像在大图中的位置，以及如何无缝地将它们连接起来。这可能涉及到图像裁剪、缩放、重采样等技术，易语言可能提供了相关的图像处理函数。 “SetCursor”和“LoadCursor”是与鼠标光标有关的操作。在拼图过程中，用户可能需要通过拖动来调整小图像的位置，这时就需要改变鼠标的形状或行为，提供更友好的交互体验。 这个易语言项目涵盖了图像处理的基本流程，包括图像读取、特征分析、图像拼接以及用户交互。通过学习这个源码，不仅可以掌握易语言的编程技巧，还能深入了解图像处理的原理和方法。这对于想要深入学习图像处理和计算机视觉领域的初学者来说，是一次宝贵的实践机会。

数据采集与清洗是大数据技术与应用中至关重要的环节，它涉及从各种数据源中收集信息，并对数据进行必要的预处理，以便于后续的数据分析和挖掘。本章节将对数据采集的历史、方法、工具以及应用进行详细阐述。 数据采集拥有悠久的历史，其起源可以追溯到远古时期的结绳记事，而在19世纪末，霍尔曼·霍尔瑞斯发明的电动读卡机极大提高了数据处理的效率。人工采集方法历史悠久，普查是最古老的一种方式，具有两千多年的历史。抽样调查方法则在19世纪末被提出，并在后续几十年中得到完善，成为一种经济有效的数据采集方法。随着时代的发展，数据采集的重要性日益凸显，例如罗斯福总统在1930年代开展的数据收集计划，为社会保障法的实施提供了数据支持。进入21世纪，数据采集进一步发展，印度建立的身份识别系统就是一个典型的例子。 在应用层面，数据采集在各行各业都有广泛的应用。在旅游行业，通过收集信息优化出行策略；在电子商务领域，通过分析商品信息构建比价系统；在银行和金融领域，通过个人交易数据进行征信和贷款评级；而在舆情分析领域，数据采集则有助于了解公众意见和情绪。 大数据采集不仅限于传统方式，还可以通过网络爬虫等方式实现。网络爬虫主要针对网站内容进行自动化数据收集，包括新闻、社交、购物等网站的数据，以及一些API提供的流型数据。 数据采集的方法多种多样，包括系统日志采集、网络数据采集和数据库采集。系统日志采集主要是收集业务日志数据供后续分析使用，而网络数据采集依赖于互联网搜索引擎技术，针对性地抓取和归类数据。数据库采集则是将实时产生的数据直接写入数据库中，便于处理和分析。 在数据采集工具方面，目前常用的开源日志采集平台有Fluentd、Logstash、Chukwa、Scribe以及Splunk Forwarder。数据库方面，常见的有MySQL、Oracle、Redis、MongoDB等。这些工具在不同的采集场景中扮演着重要的角色。 数据清洗是数据采集过程中的重要环节，涉及去除重复数据、纠正错误、填补缺失值等操作。清洗的目的是保证数据质量，使数据更加准确、一致、完整，为后续的数据分析和决策提供更可靠的依据。数据清洗的方法包括识别异常值、处理缺失数据、合并或拆分数据等。 数据采集与清洗是大数据技术的基础，是确保数据质量的关键步骤。随着数据采集技术的不断进步和应用领域的不断拓展，数据采集与清洗技术将继续在大数据时代发挥其不可替代的作用。

内容概要：本报告系统阐述了大模型技术驱动下金融风险决策的智能化新范式，全面梳理了从传统风控向AI赋能的感知智能、认知智能到决策智能的演进路径。报告重点解析了以大模型为核心，融合多模态数据集成、知识图谱、RAG、智能Agent等技术的风险态势感知体系，并通过“AI挖掘实验室”“智能交互”“动态调优”等实践案例，展示了AI在风险画像、规则生成、策略优化、排查提效等方面的应用。同时，报告也深入探讨了模型可解释性、数据安全、响应时效等现实挑战，并提出“MaaS”（模型即服务）等协同解决路径，最终展望了以数据为基、AI为引擎、业务价值为导向的未来智能风控生态。; 适合人群：金融机构风控、科技部门从业者，AI技术产品与解决方案负责人，以及关注金融科技前沿发展的研究人员和决策管理者。; 使用场景及目标：①理解大模型如何重构金融风控的技术架构与业务流程；②学习多模态数据、知识图谱与大模型协同驱动的智能风控实践方法；③探索AI在规则挖掘、策略生成、动态监控等场景中的落地模式与效能提升路径；④洞察智能风控面临的核心挑战与未来发展趋势。; 阅读建议：此报告兼具战略高度与技术深度，建议结合自身业务场景，重点关注“AI挖掘实验室”“智能交互”“挑战与突围”等章节，思考如何将报告中的技术框架与实践路径应用于实际风控体系的智能化升级。