竞拍系统源码 java 频谱拍卖测试套件 (SATS) SATS 是一个通用的“频谱拍卖测试套件”。 SATS 包含七个用于频谱拍卖的价值模型(有些是程式化的,有些是现实的)。 SATS 软件为每个价值模型提供拍卖实例生成器,即,它允许用户为任何频谱价值模型生成任意数量的拍卖实例。 对于其中的四个模型,SATS 还包含一个用于确定获胜者问题的 MIP 公式,它使用户能够快速找到拍卖的有效分配(并且不受 CATS [Leyton-Brown等,2000])。 有关SATS 以及将SATS 作为Web 服务运行的能力的更多信息,请访问SATS 网页。 引文 SATS 是在 和 之间开发的。 该系统在以下论文中有详细描述: SATS:通用频谱拍卖测试套件Michael Weiss、Benjamin Lubin 和 Sven Seuken。 2017 年 5 月在巴西圣保罗举行的第 16 届自治代理和多代理系统国际会议 (AAMAS) 的论文集。 [] 如果您将此软件用于学术目的,请在您的工作中引用上述内容。 本次参考的Bibtex如下: @inproceedings{weiss2017sat
2026-01-26 13:12:08 2.99MB 系统开源
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在中国科学技术大学的计算机考研复试中,学生们需要全面准备面试和笔试两个部分。由于初试的高分并不能直接决定复试的成败,因此复试对于最终能否被录取起着至关重要的作用。 考生需要准备个人陈述(README.md),这部分内容需要详细介绍个人的学术背景、科研经历、实习经历以及为何选择中国科学技术大学的计算机专业。个人陈述需要突出自己的优势和特长,以及对应届生来说,为何选择这个专业作为自己的研究生方向。 接着,why-ustc.md 文件中应该包含对中国科学技术大学的计算机专业的了解和认识。这部分内容应包括学校的历史、计算机专业的特色、优势学科、师资力量、科研条件和未来的发展方向等。这不仅展示了学生对学校的热情和敬仰,还能够体现出考生对目标专业深入的了解和长远的规划。 面试经验则是一个非常宝贵的文件,它通常记录了前辈们在面试过程中的经历和心得。例如面试时的提问类型、面试官的态度、时间分配、压力下如何应对等。这些经验对后来者在准备面试时非常有帮助,能够帮助考生减少焦虑感,更加自信地面对面试。 笔试历年真题是另一个重要的文件,它包含了过去几年中国科学技术大学计算机专业考研复试的笔试题目。通过分析这些真题,考生可以了解考试的题型、难度和出题规律,有针对性地进行复习和练习。通过对历年的真题进行深入研究,考生可以有效地提高自己的解题速度和准确性,确保在真正的考试中能够发挥出最佳水平。 机试历年真题是考生必须重视的部分,尤其是对于那些打算报考计算机专业研究生的学生。机试主要考察学生的编程能力,通过解决实际问题来体现其逻辑思维和编程技巧。因此,考生需要通过历年的机试真题来熟悉考试的环境、题型和难度,进行针对性的编程练习,提高自己在短时间内解决问题的能力。 以上文件的内容相互补充,共同构成了中国科学技术大学计算机考研复试的全面准备资料。考生需要结合这些文件进行系统的学习和准备,不断加强自身的理论知识和实践能力,以便在复试中展现出色的表现。
2026-01-26 13:05:07 317KB
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本文深入探讨了电力知识图谱与大模型的结合及其在电力行业的应用。首先介绍了电力知识图谱的构建过程,包括数据获取与处理、图谱构建等步骤,强调了从无序数据到结构化知识的转化。其次,分析了大模型如何赋能知识图谱,提升其智能分析和预测能力,实现知识与智能的深度融合。最后,通过设备全生命周期管理、电网调度优化、智能客服等实际案例,展示了这一结合在电力行业中的广泛应用。文章指出,电力知识图谱与大模型的结合是行业技术发展的新里程碑,未来将进一步推动电力行业向智慧化、自动化迈进。 在电力行业,知识图谱与大模型的结合为技术发展提供了新的方向,尤其是在实现智慧化、自动化管理方面。知识图谱的构建是一个将无序数据转化为结构化知识的过程,它需要进行数据获取与处理、图谱构建等步骤。在构建电力知识图谱时,首先要收集相关的数据,这包括但不限于电力系统的历史运行数据、电网结构、用户信息以及设备参数等。这些数据往往来自不同的来源,如传感器、数据库、文本记录等,且格式各异,因此需要经过清洗、转换和融合处理,形成可以用于构建知识图谱的标准化数据。 构建知识图谱的过程中,关键的一步是定义图谱的实体和关系。在电力知识图谱中,实体可能涉及各种电力设备、发电厂、变电站、供电区域等,而关系则描述了它们之间的逻辑连接,例如供电网络的连接关系、设备的维修关系、电网的调度关系等。实体和关系的定义需要结合行业知识和实际业务需求,以确保图谱能够准确反映电力系统的运行状况和管理需求。 大模型在这里的作用主要体现在提升知识图谱的智能分析和预测能力。通过训练大数据背景下的机器学习模型,大模型可以实现对复杂电力数据的深入理解。将这些模型应用于知识图谱中,可以挖掘出隐藏在数据背后的深层次知识,比如电力需求预测、故障诊断、风险评估等。通过这种深度结合,知识图谱不再是静态的数据存储库,而是一个能够提供动态分析和实时决策支持的智能系统。 在实际应用中,电力知识图谱与大模型的结合被用于多个方面。例如,在设备全生命周期管理中,通过分析设备的历史运行数据和故障记录,可以预测设备的维护周期,实现设备故障的预防性维护,从而提高电力系统的运行可靠性。在电网调度优化方面,基于知识图谱和大模型的系统能够实时响应电网运行状况,优化发电计划和负荷分配,提高能源利用效率。智能客服的应用则通过理解客户的查询内容,提供更为精准的服务和信息。 由此可见,电力知识图谱与大模型的结合不仅能够提高电力行业的智能化水平,还能够促进自动化管理的实现,对于电力系统的稳定运行和能源管理具有重要的实际意义。未来,随着技术的不断进步和应用的深入,这一结合有望在电力行业得到更广泛的应用,并持续推动行业的创新发展。
2026-01-26 13:01:26 7KB 软件开发 源码
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软件介绍: 这是一款车管所使用的扫描枪监控测试程序,测试工具,主要用于扫描枪设置,能够监控已经连接到电脑的条码扫描仪等设备。支持HHP/Denso/NewLand/Symbol/Metrologic等品牌的条码扫描仪,使用前要设置串口通讯参数。
2026-01-26 12:59:08 631KB 其他资源
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3DQQ_v1.0.5_SW2008_Setup_.exe
2026-01-26 12:54:42 3.41MB
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2026-01-26 12:53:21 5.69MB ads2011
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《Windows Server 2008 R2 x64与KB4474419更新详解》 Windows Server 2008 R2是一款由微软公司推出的基于x64架构的服务器操作系统,它在企业环境中广泛应用,提供了稳定、高效的服务支持。这款系统包含了丰富的服务器角色和服务,如Active Directory域服务、Hyper-V虚拟化技术、网络访问保护等,为企业的IT基础设施奠定了坚实的基础。 然而,随着技术的发展,安全漏洞和兼容性问题逐渐显现,这就需要定期更新和维护以确保系统的安全性和稳定性。"KB4474419"便是这样一款重要的更新补丁,它针对Windows Server 2008 R2 x64进行了关键的安全修复和性能优化。 KB4474419是微软发布的累积更新,旨在解决操作系统中的已知问题,增强系统安全性和整体性能。这个更新包括对系统核心组件的改进,如内核、网络栈和安全服务,以及对应用程序兼容性的优化。对于描述中提到的VMware Tools安装问题,KB4474419可能提供了解决方案,因为它往往能够修复系统中可能导致安装失败的潜在冲突或错误。 VMware Tools是 VMware 虚拟化平台的关键组件,它增强了虚拟机与宿主机之间的交互,提供了更好的性能和管理功能。当VMware Tools无法安装时,可能是由于系统环境不兼容、缺少必要的更新或者存在其他软件冲突。KB4474419更新可能包含了解决此类问题的修复程序,从而使得VMware Tools能够在Windows Server 2008 R2 x64环境中顺利安装和运行。 安装KB4474419更新的过程通常很简单,用户可以通过Windows Update服务自动获取并安装,或者手动下载msu格式的更新文件进行离线安装。在“控制面板”的“系统和安全”中,选择“Windows Update”,然后检查更新并安装。对于手动安装,用户需要找到压缩包内的“windows6.1-kb4474419-v3-x64.msu”文件,使用“wusa.exe”命令行工具进行安装,例如:“wusa windows6.1-kb4474419-v3-x64.msu /quiet /norestart”,这将在后台安静地安装更新,并且不会立即重启系统。 Windows Server 2008 R2 x64通过KB4474419这样的更新保持了其在现代IT环境中的生命力。这个更新不仅解决了安全问题,还可能修复了一些导致VMware Tools安装失败的特定问题,从而提高了系统的可靠性和用户体验。因此,对于使用Windows Server 2008 R2 x64的用户来说,定期检查并安装这些关键更新是至关重要的。
2026-01-26 12:43:53 53.27MB windows
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本人在北美刚刚毕业,目前面试的几家大厂包括小公司在面试中都频繁的问道kafka这个技术,作为大数据开发或者java全栈的开发者来说,2020年很有必要系统的学习一下kafka. 1.[全面][Kafka2.11][jdk1.8][ZooKeeper3.4.6]Kafka完美入门+原理剖析及实战演练_12课带工具+PPT(分辨率1440.900). 2.[基础][Kafka2.11]Hadoop生态重要成员Kafka入门学习_5讲(分辨率1280.720)_902M 4Kafka核心技术与实战(更新完毕) 46-Kafka核心技术与实战 Kafka并不难学 Kafka从入门到精通 Kafka核心
2026-01-26 12:38:22 434B kafka 消息队列 MQ Java
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:“中科大计算机机试题”涉及到的编程知识点涵盖了数据结构、算法、程序设计基础等多个方面。这些题目是为中国科学技术大学计算机专业复试准备的,旨在测试考生在C语言编程方面的掌握程度和问题解决能力。 :“中国科学技术大学计算机复试机试题,C语言代码”说明了试题的主要编程语言是C语言,这是计算机科学中一种基础且重要的编程语言,它以简洁高效著称,广泛用于系统编程、嵌入式开发以及各种算法实现。 :“复试题”表明这些是考试题目,通常会包含对基本概念的理解、逻辑推理和实际编程能力的综合考察。 【文件名称列表】中的各项任务,具体知识点如下: 1. **矩阵转置**:这个任务涉及到二维数组的操作和矩阵运算,考生需要理解矩阵的行与列互换的过程,实现一个函数来完成转置操作。 2. **m进制转换n进制**:此题考察数字系统和进制转换,需要掌握不同进制间的转换算法,如基数转换,从m进制到n进制的计算。 3. **进制转换**:这是进制转换的通用版本,可能包括从任意进制到任意进制的转换,需要对位运算有深入理解。 4. **建立二叉排序树**:二叉排序树是一种特殊的二叉树,每个节点的左子树只包含小于当前节点的元素,右子树包含大于当前节点的元素。这需要对二叉树的插入操作有清晰的理解。 5. **最大组合数**:可能涉及到动态规划或回溯法,寻找某种条件下的最优组合,如求解最大子序列和、最长公共子序列等问题。 6. **矩阵转置后相加**:结合了矩阵转置和基本的矩阵加法,需要熟悉矩阵运算的规则。 7. **矩阵相乘后输出**:这是线性代数的基础操作,涉及矩阵乘法的定义和算法实现,矩阵乘法不是普通的元素相乘,而是按行和列对应元素相乘再求和。 8. **连通矩阵**:可能是图论中的连通分量问题,需要理解图的表示和遍历算法,如深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)。 9. **闰年**:这是一个日期处理问题,需要知道闰年的判断标准,即能被4整除但不能被100整除,或者能被400整除。 10. **模式匹配**:可能涉及到字符串处理和KMP算法、Boyer-Moore算法等,用于在一个文本串中查找指定模式串的出现位置。 以上各点都是计算机科学的基础知识,对于参加中国科学技术大学计算机专业复试的学生来说,熟练掌握并能够灵活运用这些知识至关重要。
2026-01-26 12:37:55 6.17MB
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在IT领域,文件管理是日常工作中不可或缺的一部分,尤其是在处理大量文件时,手动重命名往往效率低下且容易出错。"超小超实用文件批量重命名工具"正是一款针对这一需求设计的小巧软件,旨在帮助用户快速、高效地完成批量文件重命名的任务。这款工具的体积小巧,仅为3M,意味着它不会占用大量的硬盘空间,对于那些对系统资源有限制的用户来说是个不错的选择。 批量重命名功能在很多场景下都非常有用,比如整理照片、归档文档或者整理音乐库等。传统的重命名方法需要用户逐个文件进行操作,而批量重命名则可以一次性更改多个文件的名称,极大地提高了工作效率。此工具的界面简洁,操作流程通常包括选择文件、设置命名规则以及预览和执行重命名操作。 命名规则的设置是批量重命名工具的核心功能。用户可以根据自己的需求设定各种规则,如数字序列、日期时间、添加前缀或后缀、替换字符串等。例如,你可以将所有图片的名称改为按拍摄日期的格式,或者在所有文档名前加上一个统一的项目标识。这样,文件的命名将更加有序,便于管理和检索。 对于Windows 10用户需要注意的是,虽然这款软件安装后可以移动文件夹,但在win10系统下移动可能会导致程序出现异常。这可能是因为软件在安装时写入了系统注册表或者有特定的路径依赖。为避免这种情况,建议用户在首次安装后不要轻易移动软件文件夹,如果确实需要移动,应当先卸载再重新安装到新位置。 为了确保软件的安全性,"超小超实用文件批量重命名工具"被设计为绿色软件,这意味着它不需要安装,不写入系统注册表,不会在用户计算机上留下冗余文件,因此可以放心使用。绿色软件通常更易于维护,也降低了潜在的系统风险。 "超小超实用文件批量重命名工具v1.0"是一个适用于个人和企业用户的实用工具,它以小巧的体积、强大的功能和用户友好的界面,满足了批量重命名文件的需求,提升了文件管理的效率。在日常工作中,合理利用这样的工具,无疑可以让我们在处理文件时更加得心应手。
2026-01-26 12:18:22 2.57MB 批量,重命名
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