内容概要：本文详细介绍了高维Kriging代理模型的理论背景及其代码实现。首先解释了Kriging作为一种统计插值方法的基本概念，强调其在处理多维数据方面的优势。接着，文章逐步引导读者准备必要的Python环境并展示了如何利用现有库（如scikit-learn）或自定义库构建高维Kriging模型的具体步骤。文中还讨论了关键的技术要点，如核函数的选择与配置、避免过拟合的方法以及提高模型可靠性的措施。最后，提供了几个实用的小贴士，帮助开发者优化他们的模型性能。 适合人群：对统计学、机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望通过编程实现高级数据分析的人群。 使用场景及目标：适用于需要对复杂、多维的数据集进行高效插值和预测的应用场合，如地理信息系统(GIS)、金融风险评估等领域。目的是让读者掌握从零开始搭建高维Kriging模型的能力，从而应用于实际项目中。 其他说明：为了使读者更容易上手，文中附有详细的代码片段和操作指南，鼓励动手实践。同时提醒读者关注数据质量和模型参数调节的重要性，以确保最终得到的模型既有效又稳定。

易语言检测代理IP源码，源码调用了鱼刺模块和精易模块。

易语言验证检测代理IP是否有效源码

本文详细介绍了如何在Python中使用DrissionPage库设置代理IP，适用于爬虫和网络请求场景。DrissionPage是一个基于Playwright和Requests的高效网页抓取工具，简化了Web自动化和数据抓取任务。文章首先解释了代理IP的用途，包括匿名性、突破网络限制、提高安全性和负载均衡等。接着介绍了代理IP的类型，如正向代理、反向代理、透明代理、匿名代理和高匿名代理。随后，文章提供了使用DrissionPage初始化浏览器并设置代理的代码示例，以及如何测试代理是否生效的方法。最后，总结了DrissionPage在代理IP设置中的简单性和实用性，并鼓励读者遵守相关法规和服务条款。

功能强大 通用 易上手 易扩展改造 模版界面友好 亲 你需要的我都想到了 快来拿护甲吧 *这次福利例程完美通用于代理注册(只要是代理注册基本都可以直接套用此模版) *适合于新手(代码很容易看懂和修改扩展) *稳定多线程(鱼刺线程池 你值得拥有) *代理智能提取(代理快用完自动智能提取补充 工作不暂停极大提升效率) *界面设计合理可扩展(*支持运行中修改配置参数 *暂停/继续 *中途停止 *日志输出和保存到本地) -------------------------------------------- Config_Bints.ini 配置说明 触发补充阀值  ： 当前剩余代理小于这个数值会触发自动提取并验证补充代理(0=自动(本次提取数量\4且>=10)) 提取地址      ： 用于提取代理的API地址 提取分隔符    :  提取的代理的分隔符 默认=\\r\\n（换行符） 是否正则分割  ： 是否使用正则匹配 真=使用正则匹配（正则必须包含两个子匹配项1为地址2为端口） 假=使用分割文本匹配 提取间隔      ： 两次提取最小间隔(毫秒) 为了防止提取API接口限制提取频繁冻结 验证地址      ： 用于验证代理是否有效的url 比如IP138 又比如百度  |如果想不验证提取的代理直接使用 请设置为：不验证 是否UTF8解码  ： 验证代理返回的网页内容是否进行UTF8解码 验证特征      ： 验证代理URL返回的内容里存在这个特征既是有效(比如验证地址是(百度) 特征可以是'百度一下') 尝试验证次数  ： 尝试验证次数 默认1次 代理生命值    ： 提取的代理能被获取几次 比如采集东西的时候就可以设置10-50次 访问组件模式  ： 提取和验证使用的访问组件 0=WinHttpRequest(默认=0) 1=WinHttpApi x3.9 增加在配置设置'验证地址=不验证'时来支持提取的代理不需要验证直接使用 修正一处问题 会在特殊情况下照成正在验证数异常 鱼刺

功能强大 通用 易上手 易扩展改造 模版界面友好 亲 你需要的我都想到了 快来拿护甲吧 *这次福利例程完美通用于代理注册(只要是代理注册基本都可以直接套用此模版) *适合于新手(代码很容易看懂和修改扩展) *稳定多线程(鱼刺线程池 你值得拥有) *代理智能提取(代理快用完自动智能提取补充 工作不暂停极大提升效率) *界面设计合理可扩展(*支持运行中修改配置参数 *暂停/继续 *中途停止 *日志输出和保存到本地) -------------------------------------------- Config_Bints.ini 配置说明 触发补充阀值  ： 当前剩余代理小于这个数值会触发自动提取并验证补充代理(0=自动(本次提取数量\4且>=10)) 提取地址      ： 用于提取代理的API地址 提取间隔      ： 两次提取最小间隔(毫秒) 为了防止提取API接口限制提取频繁冻结 验证地址      ： 用于验证代理是否有效的url 比如IP138 又比如百度 是否UTF8解码  ： 验证代理返回的网页内容是否进行UTF8解码 验证特征      ： 验证代理URL返回的内容里存在这个特征既是有效(比如验证地址是(百度) 特征可以是'百度一下') 尝试验证次数  ： 尝试验证次数 默认1次 代理生命值    ： 提取的代理能被获取几次 比如采集东西的时候就可以设置10-50次 访问组件模式  ： 提取和验证使用的访问组件 0=WinHttpRequest(默认=0) 1=WinHttpApi 鱼刺

中国联合网络通信有限公司渭南市分公司与乙公司签订了集团通信业务代理协议，主要内容涵盖了合作双方的法律关系、代理业务范围、代理区域、代理事项、代理资质与权利义务、保证金及佣金条款等。 代理合同中，甲方即中国联合网络通信有限公司渭南市分公司，是一个合法经营电信业务的公司，拥有相应的法律手续和资质，负责运营电信网络。乙方为另一家具备代理业务能力与资质的公司，双方依据中国法律法规和电信行业管理规定，本着互惠互利原则，就乙方代理甲方电信业务达成协议。 协议规定，乙方作为甲方的代理商，负责推广集团固定通信业务和集团移动通信业务，业务代理区域限定在渭南市全区。乙方需按照甲方的要求使用其VI，并保证店面装修或网站页面建设符合甲方规范。同时，乙方须自备必要的营业设备如计算机、打印机等，且承诺满足代理业务的营业条件。 在合作中，甲方负责制定业务制度、服务规章等规范性要求，并保留自主修正的权利。甲方根据乙方的业务推广情况支付渠道拓展服务费，并有权根据国家政策及市场情况调整佣金标准，调整内容通过业务通知告知乙方。若乙方将代理事项转委托给第三方，甲方有权单方面解除协议。 此外，合同还规定了保证金及代理佣金条款。乙方需支付保证金，并且不得将保证金费用转嫁给客户。甲方有权根据业务范围变化等因素调整保证金，并在乙方违规时扣除保证金。协议到期或解除后，甲方扣除乙方所欠款项和违约金后，将剩余的渠道拓展服务费支付给乙方。 综合来看，这份代理合同涉及了电信行业的相关法规、代理业务的运营规范、财务结算方式等多方面内容，反映了双方在合作过程中的权利和义务划分，同时也体现了合作的规范性和法律约束力。通过这些条款，双方可以在法律框架下开展合作，共同推动通信业务的发展。

MATLAB中异构代理新凯恩斯（HANK）模型的复制_Replication of Heterogeneous Agent New Keynesian (HANK) model in MATLAB.zip 在经济学领域，新凯恩斯主义模型一直占据着重要的地位，它通过引入价格粘性和名义工资粘性来解释经济中的一些现象。HANK模型，即异构代理新凯恩斯模型，是近年来发展起来的，其主要特点是引入了不同类型的经济主体，能够更加贴近现实地模拟经济动态。在MATLAB这个强大的数学软件平台上复制HANK模型，为研究者提供了一个强有力的研究工具。 MATLAB是一种广泛应用于数值计算、数据分析和算法开发的编程语言。在经济学领域，MATLAB的应用范围极其广泛，它提供了多种工具箱，能够帮助研究者快速实现复杂的数值模拟和经济模型的建立。对于HANK模型而言，MATLAB不仅能够实现模型的基本构建，还能够利用其强大的数值计算功能进行模型的求解与模拟。 复制HANK模型在MATLAB中主要涉及以下几个方面：首先是模型的设定，这包括经济环境的搭建、各个经济主体的行为规则的确定等。在异构代理新凯恩斯模型中，经济主体可以包括不同的家庭、企业等，它们在偏好、生产技术、市场结构等方面可能会有差异。需要在MATLAB中设定模型的动态方程和约束条件。这一步骤需要研究者具备扎实的理论基础和对MATLAB编程的熟练掌握，因为模型的动态方程和约束条件往往是高度非线性的，需要通过迭代算法进行求解。再次，模型参数的校准和校验是模型复制中非常重要的环节。参数的准确度直接关系到模拟结果的真实性，因此研究者通常需要根据现实世界的经济数据对模型参数进行仔细的校准。模型的模拟与分析则是研究者通过编写MATLAB程序来完成模型的运行和预测结果的输出。 在进行HANK模型的复制时，研究者可以利用MATLAB提供的多种工具箱，例如优化工具箱、统计工具箱等，以方便地实现模型的构建和求解。此外，为了提高模型运行的效率和准确性，MATLAB还允许研究者在编写代码时对各种数值计算方法进行优化。 值得注意的是，在复制HANK模型的过程中，研究者还应当关注模型的可扩展性和健壮性。这意味着所构建的模型不仅能够对现实经济进行有效的解释，还应当能够适应不同的情景模拟和政策分析。MATLAB平台上的HANK模型能够方便地进行这类扩展性研究，为政策制定者提供有力的理论支持。 在实际应用中，HANK模型在MATLAB中的复制和使用，对于理解经济波动、评估宏观经济政策、研究财富分配不均等问题具有重要的意义。HANK模型的引入，使得宏观经济模型能够更加细腻地捕捉到个体层面的异质性，有助于深入研究经济现象背后的微观机制。 此外，MATLAB社区也提供了丰富的资源和经验分享，使得更多的研究者可以学习和交流HANK模型的复制经验。社区中的讨论和代码共享，极大地促进了HANK模型在宏观经济研究中的应用和推广。 MATLAB中异构代理新凯恩斯模型的复制，不仅为学术界提供了研究工具，也为政策制定者提供了决策支持。通过这一平台，研究者能够更加深入地理解经济行为，为解决现实世界中的复杂经济问题提供科学依据。

内容概要：本书《Agentic Design Patterns》系统介绍了构建智能AI代理系统的核心设计模式，涵盖提示链、路由、并行化、反思、工具使用、规划、多代理协作、记忆管理、异常处理、人机协同、知识检索（RAG）、代理间通信等关键技术。通过结合Google ADK等实际代码示例，深入讲解了如何构建具备自主决策、动态适应与容错能力的智能体系统，并强调了在金融、医疗等高风险领域中责任、透明度与可信度的重要性。书中还探讨了大模型作为推理引擎的内在机制及其在代理系统中的核心作用。; 适合人群：具备一定AI和编程基础的研发人员、系统架构师、技术负责人，尤其是从事智能系统、自动化流程或AI产品开发的1-3年经验从业者；对AI代理、多智能体系统感兴趣的进阶学习者也适用。; 使用场景及目标：① 掌握如何设计高效、可靠、可扩展的AI代理系统；② 学习在复杂任务中应用并行执行、错误恢复、人机协同等关键模式；③ 理解大语言模型作为“思维引擎”的工作原理及其在智能体中的角色；④ 构建适用于金融、客服、自动化运维等现实场景的鲁棒AI系统。; 阅读建议：本书以实践为导向，建议读者结合代码示例动手实操，尤其关注ADK框架下的代理构建方式。学习过程中应注重理解设计模式背后的原则而非仅复制代码，并思考如何将这些模式应用于自身业务场景中，同时重视系统安全性、伦理规范与工程稳健性。

WPF概念： WPF即Windows Presentation Foundation，翻译为中文“Windows呈现基础”，是微软推出的基于Windows Vista的用户界面框架，属于.NET Framework 3.0的一部分。它提供了统一的编程模型、语言和框架，真正做到了分离界面设计人员与开发人员的工作；同时它提供了全新的多媒体交互用户图形界面。 WPF特点 1、统一的编程模型 WPF提供的编程模型统一普通控件、语音、视频、文档3D等技术，这些媒体类型能够统一协调工作，降低了我们的学习成本。 2、与分辨率无关 WPF是基于矢量绘图的，因此它产生的图形界面能够支持各种分辨率的显示设备，而不会像WinForm等在高分辨率的现实设备上产生锯齿。 3、硬件加速技术 WPF是基于Direct3D创建。在WPF应用程序中无论是2D还是3D的图形或者文字内容都会被转换为3D三角形、材质和其他Direct3D对象，并由硬件负责渲染，因此它能够更好的利用系统的图像处理单元GPU，从硬件加速中获得好处。 4、声明式编程 WPF引入一种新的XAML语言（Extensible Application