C++程序设计语言.第4部分 标准库.原书第4版

开发平台Visual C++6.0英文版，电脑是i7-2670Q四核8G内存1G独显的笔记本，装的win10 64位，因此VC6兼容不是太好，有些小毛病，不过不影响编写。 基本功能： 1.自动寻找串口，并自动添加到下拉框中共选择； 2.有波特率、数据位、停止位、校验位的选择设置； 3.串口打开控制按钮； 4.发送、清除按钮； 5.接收是自动实现的； 6.有定时自动发送功能； 7.有传送文件功能； 8.有状态栏显示，指示串口状态，设置参数和发送接收显示。

在当前科技快速发展的背景下，人工智能（AI）技术的融合应用成为推动社会发展的重要力量。2025 AI原生多模态数据智能解决方案白皮书详细探讨了人工智能技术在处理和分析多模态数据方面的前沿进展和实际应用问题。白皮书强调，随着类人脑计算能力的崛起，非结构化数据的价值正在被逐渐挖掘，但企业在落地实施时仍面临诸多困境。 文档指出，人工智能在处理复杂问题时表现出色，尤其在数学和科学领域，这使得AI具备了解决多模态数据的潜力。多模态数据指的是同时涉及文本、图像、音频和视频等多种类型的数据形式。白皮书中提及，AI原生的解决方案强调与传统方法的区别，在处理数据时更加高效和精确，能够同时处理多种数据类型并提供综合的分析结果。 在GenAI时代，数据挑战主要体现在数据处理的规模和复杂性上。数据的种类繁多，来源广泛，且包含大量的非结构化信息，这对数据分析技术提出了更高的要求。白皮书提出，多模态数据智能解决方案能够针对不同行业的特定需求，提供定制化的数据处理和分析服务。例如，金融机构可能需要使用多模态数据分析来识别风险和欺诈行为；而医疗领域则可能运用此技术来分析病例图像和患者历史记录，以提高疾病诊断的准确性。 文档中还讨论了AI在典型行业场景落地时遇到的难题。在医疗领域，AI解决方案可以协助医生进行更准确的诊断和治疗规划，但这需要大量的高质量数据作为支撑，同时也要克服隐私和安全上的挑战。在教育领域，AI能够提供个性化的学习计划，但需要考虑到教育内容的多样性和学习者个体差异。此外，在娱乐和媒体行业，AI技术被用于内容推荐和创作辅助，但其内容创造的深度和质量仍是一个挑战。 白皮书还强调，AI技术的应用需要跨越语言和文化差异，以实现在全球范围内的推广。这包括对多种语言的理解和处理能力，以及对不同文化背景下的数据的适应能力。此外，AI技术还应考虑到数据的隐私保护和合规性问题，确保在推动技术进步的同时，也能够保护用户的隐私权益。 文档最终提出了实现AI原生多模态数据智能解决方案的关键要素：强大的计算能力、高效的算法、多样化的数据处理能力和不断进步的AI学习能力。这些能力的结合，将有助于推动AI技术的进一步发展和应用，为社会带来更多的便利和进步。

NOIP2004-2017初赛试题合集，精选整理，希望对大家有用

简介： 玩家点击某个押注物品则在该物品上下注。点击开始则游戏开始，如果没有下注则不能开始游戏。 游戏中的物品有八中，分别为：苹果、西瓜、柠檬、橙子、铃铛、77、双星、BAR。 在放行游戏区左右方为押注区，每种物品下方有加减号按钮，每次点 击加号增加一个筹码注金，反之减号就减少一个筹码注金 开始： 开始键 奖励：GOOD LUCK 由于这个时低配版的，我就没有按照原版的写进去，就是中了GOOD LUCK直接获得15分。 出于好耍，本人想起了小时候玩过的水果机，js也学了一会儿了，就想用它写一个简单的水果机玩玩，废话不多说，直接上代码，只有js有注释，html和css就没有注释了。 这是样式图

【复旦大学896大气科学综合专业课笔记】涵盖了动力气象和天气学原理，尤其对中国天气有深入探讨。这份笔记是为准备复旦大学考研的学生精心编写的，旨在帮助他们理解和掌握大气科学的核心概念、理论与应用。手写笔记的形式使得内容更为直观和易于理解，同时体现出学习者在整理知识时的深度思考。 动力气象是大气科学的一个重要分支，主要研究地球大气中的动力过程，包括风、气压系统、大气环流以及各种天气现象的动力学机制。这部分笔记可能会涉及以下知识点： 1. **大气动力学基础**：介绍大气运动的基本原理，如科里奥利力、地转偏向力等对大气运动的影响。 2. **大气环流模式**：包括全球尺度的三圈环流模型、季风系统和西风带的形成与演变。 3. **涡旋理论**：台风、气旋和反气旋的形成、发展和移动规律。 4. **波动力学**：罗斯贝波、重力波和惯性波在大气中的传播及其对天气系统的影响。 天气学原理部分则侧重于实际天气现象的分析和预报，可能包含： 1. **大气热力学**：讲解大气温度、湿度、露点、降水等基本气象要素的变化规律。 2. **天气系统的形成与发展**：如锋面理论，冷暖锋的特征、相互作用及对天气的影响。 3. **云和降水过程**：包括云的分类、成云机制、降水的物理过程，以及冰雹、雷暴等极端天气现象的形成条件。 4. **气象观测与分析方法**：学习如何解读气象图，如等压线图、卫星云图、雷达图等，以识别和预测天气系统。 针对中国天气的独特性，笔记可能还会涉及： 1. **中国气候特征**：不同地区的气候类型，如季风气候、高原气候等。 2. **中国特殊天气现象**：如梅雨、沙尘暴、雾霾等在中国特定季节和地区出现的天气现象。 3. **中国气象灾害预警**：如何识别和应对洪水、干旱、台风等常见气象灾害。 4. **中国气象预报技术**：国内的气象预报模型和技术发展，以及预报准确性的评估。 这份笔记不仅是复习资料，也是实践操作的指南，可以帮助考生构建全面的大气科学知识框架，提高解题和分析问题的能力。通过深入学习这些知识点，考生将具备扎实的理论基础和实际应用能力，以应对复旦大学896大气科学综合科目的考试挑战。

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强化学习是机器学习的一个重要分支，它关注于如何基于环境反馈来做出决策，从而达到某种长期最优目标。强化学习的关键点在于学习如何在不确定的环境中，通过与环境的交互过程，发现一系列的行动规则，即策略，使代理人在特定的任务中得到最大的累积奖励。强化学习算法通常可以分为基于模型的和无模型的方法。基于模型的方法，如动态规划，通过构建环境模型（包括状态转移概率和奖励函数）来预测未来的状态并做出决策。而无模型的方法，如Q-learning和SARSA，不需要构建环境模型，而是直接从交互中学习最优策略，通常通过试错的方式来优化策略。 时间差分(TD)学习是一种结合蒙特卡洛方法和动态规划优点的强化学习算法。它在每次更新时都结合了即时奖励和估计值来更新当前状态的值，可以在线学习，无需等待回合的结束。在时间差分学习中，值更新规则是用来更新状态值函数或动作值函数的，例如Q学习中会使用到Q值的更新公式。 在马尔可夫决策过程中，贝尔曼方程是强化学习中非常重要的概念。它提供了一种计算状态值或动作值的递归方法。贝尔曼最优方程是贝尔曼方程的一种特殊情况，它用于找到最优状态值函数或最优动作值函数。贝尔曼最优方程会考虑所有可能行动中的最大值，从而得到最佳的状态值。 值迭代和策略迭代是解决马尔可夫决策过程中的两种主要方法。值迭代是通过不断地评估和更新状态值函数来逼近最优策略，其收敛条件通常是指状态值函数的更新量小于某个阈值。策略迭代则包括策略评估和策略改进两个步骤，其中策略评估是通过迭代计算每个状态的值来更新策略，而策略改进是根据当前的值函数生成一个更好的策略。在策略迭代中，策略评估的过程会影响值函数的收敛性，因为只有准确评估策略后才能进行有效的策略改进。 在强化学习的具体应用中，SARSA和Q-learning是两种常用的无模型方法。SARSA是on-policy的学习算法，意味着它在学习当前执行策略的同时，也考虑后续行动的策略。而Q-learning是off-policy的学习算法，它不直接考虑当前的行动策略，而是关注在最优策略下，状态转移后的动作价值。在相同的更新参数下，SARSA依赖于当前策略，而Q-learning则关注最大可能的未来价值。 在进行强化学习的学习和应用时，需要熟练掌握上述算法原理及其应用，这样才能在面对不同的问题和环境时，选择合适的方法，并成功地训练出能完成指定任务的智能体。强化学习作为人工智能领域的一个重要方向，不仅在理论研究上有着深远的影响，而且在实际应用中，如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域都有着广泛的应用前景。

"原胞自动机与晶粒长大模拟：二维三维Python源代码详解，Numba加速，高效运行，新手入门必备",原胞自动机，晶粒长大二维三维都可以，python源代码，已使用numba加速，运行速度很快。 新手入门必备。 可控制晶粒初始个数，盒子大小，与生长速度。 ,原胞自动机; 晶粒长大; 二维三维; Python源代码; Numba加速; 运行速度快; 控制参数。,原胞自动机晶粒长大模拟软件——二维三维通用Python源代码，高效运行、支持控制生长参数 在计算机科学和数学领域中，原胞自动机（Cellular Automaton，简称CA）是一种离散模型，由一系列在时间和空间上分布的单元组成，单元的状态依照某种确定性的规则随时间演化。这种模型的代表性例子是“生命游戏”，其能够模拟出复杂的动态系统行为。原胞自动机在材料科学、生态学、化学和物理学等领域有着广泛的应用，特别是在晶粒长大模拟方面，它能够提供一种直观且具有一般性的模拟方法。 晶粒长大的模拟对于理解材料在不同条件下的微观结构演变至关重要。晶粒的形状、大小及其分布对材料的力学性能、磁性能等具有决定性的影响。通过模拟晶粒的生长过程，研究者可以在无需进行复杂实验的情况下探索材料的性质。原胞自动机的引入为这种模拟提供了一种有效的工具，尤其是在对二维和三维晶粒系统的研究中，能够展现更加接近真实世界的现象。 Python作为一门广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言，因其简洁明了的语法和强大的库支持，成为实现原胞自动机模拟的首选语言之一。Python的库如Numba是一个开源的即时编译器，它可以将Python代码编译为机器码，从而加速数值计算，使原胞自动机的运行更加高效。 本文所涉及的源代码提供了二维和三维的晶粒生长模拟。用户可以根据需要设定晶粒的初始个数、盒子的大小以及生长速度等参数。通过修改这些参数，可以模拟在不同条件下的晶粒生长过程，观察晶粒结构随时间的变化。这种方法在材料科学领域尤其有价值，因为实际材料的晶粒结构往往受到加工条件的影响。 文章的文件列表中包含了相关的文档和图片资源。文档部分提供了详细的源代码说明，包括如何引入必要的库、初始化参数、以及模拟运行的过程。同时，也提供了HTML格式的文章，这可能是一个详细的教程或者使用说明，帮助用户理解整个模拟的过程以及如何使用源代码。图片资源则可能是用来展示模拟结果的示例图形，辅助说明晶粒长大的状态变化。 压缩包中的文件名还表明，源代码的设计考虑了二维和三维模型的通用性，即该代码可以在两种不同的模拟环境下运行，为研究者提供更广泛的适用范围。文件名中包含“实现”、“引言”、“模型”、“二维三维”等关键词，反映了源代码的结构和核心内容，以及其在不同维度上的应用。 整体而言，本压缩包中的内容对于那些希望使用Python进行晶粒生长模拟，并且希望利用Numba库优化代码性能的新手来说，是一个非常有价值的资源。通过这些详细的源代码和相关文档，用户可以快速入门并进行自己的模拟实验，从而深入理解原胞自动机在材料科学中的应用。

2025-山东大学软件学院-软件测试技术-期末复习要点原文件和一些历年资源