海思平台CANN软件包是针对人工智能领域，特别是海思硬件平台进行AI开发的重要工具集。这个软件包的核心功能集中在ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换和海思平台的AI应用开发上，旨在帮助开发者高效地利用海思芯片的计算能力，实现高性能的AI模型部署。 1. ATC模型转换： ATC是海思CANN软件包中的关键组件，它负责将预训练的深度学习模型（如TensorFlow、PyTorch或MindSpore等框架下的模型）转换为海思 Ascend AI处理器能够执行的格式。这一过程通常包括以下步骤： - 模型解析：ATC首先读取并解析输入模型的定义文件，理解模型的结构和参数。 - 计算图优化：在转换过程中，ATC会进行一系列的计算图优化，如删除冗余操作、融合运算节点、减少数据传输等，以提升模型的运行效率。 - 硬件适配：ATC会根据海思芯片的硬件特性，对模型进行定制化编译，确保模型在硬件上的高效执行。 - 代码生成：ATC会生成对应的C++源代码和配置文件，这些代码可以直接在海思设备上运行。 2. 海思平台AI开发： 海思平台提供了丰富的AI开发工具和资源，包括开发环境设置、API接口、样例代码、文档教程等，使得开发者能够快速上手并进行模型的部署与优化。 - 开发环境：开发者需要安装CANN SDK，这是一个包含了驱动程序、运行库、开发工具等的完整开发环境，用于构建和运行AI应用程序。 - API接口：海思CANN提供了一套基于C++的API，开发者可以通过这些接口来调用硬件加速的功能，实现模型的推理。 - 样例代码：为了方便开发者理解和学习，CANN软件包通常会包含多个示例项目，涵盖了常见的AI应用场景，如图像识别、语音处理等。 - 性能调优：除了基本的模型部署，CANN还支持性能分析和调优工具，帮助开发者找出性能瓶颈，优化模型运行速度。 在实际应用中，开发者可以根据需求选择合适的模型进行转换，并结合海思提供的开发工具，完成AI应用的开发、测试和部署。海思平台的优势在于其硬件专为AI计算设计，能够提供高能效比的计算能力，对于需要在边缘设备上运行AI任务的场景尤为适用。 NNN_PC可能是该压缩包中的一个子文件或目录，可能包含了特定平台（如PC）的开发工具、库文件或其他相关资源。在使用时，开发者应根据文档指示，正确配置和使用这些资源，以充分利用海思平台的优势，实现高效、可靠的AI解决方案。

随着互联网技术的不断发展，小程序作为一种新型的应用形式，因其便捷性和高效性逐渐成为企业营销推广的重要工具。本套毕业设计源码——多商家营销活动平台V1.3.9，旨在为多商家提供一个集活动策划、发布、管理与数据分析于一体的完整解决方案。源码采用前后端分离的开发模式，前端采用微信小程序平台，后端则支持php和java语言，为开发者提供了灵活的选择空间。 该营销活动平台的核心功能包括但不限于：商家注册与登录、活动创建与编辑、商品管理、订单处理、用户互动、数据分析等。商家通过该平台可以快速发布促销活动，吸引用户参与，同时平台还能帮助商家管理促销活动的各个流程，确保活动的顺利进行和效果的监控。 对于开发者而言，本套源码采用开源模式，解密了小程序的开发细节，使得开发者可以深入理解小程序的工作原理。通过解密源码，开发者可以更直观地学习小程序的前后端架构，掌握小程序的开发流程，从而提高开发效率和质量。 在技术实现上，后端采用了流行的php和java语言进行开发。PHP语言以其易于学习和开发速度快的优势，在中小型网站和应用开发中广泛使用；而Java语言则以其强大的跨平台能力和良好的安全性，在大型企业级应用中占据重要地位。开发者可以根据自身的技术栈和项目需求，选择合适的后端语言进行开发。 源码结构清晰，功能模块划分合理，包括但不限于用户模块、商家模块、活动模块、商品模块、订单模块和数据统计模块等。每一模块均包含了详细的数据处理逻辑，为保证平台的稳定性和安全性，源码中还嵌入了相应的安全策略和异常处理机制。 此外，本套源码还提供了完整的前后端交互接口文档，为开发者进行接口对接提供了便利。接口文档详细说明了各个接口的请求方式、参数要求、返回结果以及错误处理等，帮助开发者快速上手，实现前后端的无缝对接。 本套多商家营销活动平台V1.3.9源码，不仅为商家提供了一个高效便捷的营销工具，同时也为开发者提供了学习和实践的机会，是一套具有较高实用价值和学习价值的商业源码。

内容概要：本文介绍了2025年第二十二届五一数学建模竞赛的C题，主题为社交媒体平台用户分析问题。文章详细描述了用户与博主之间的互动行为，如观看、点赞、评论和关注，并提供了两份附件的数据，涵盖2024年7月11日至7月22日的用户行为记录。竞赛要求参赛者基于这些数据建立数学模型，解决四个具体问题：1）预测2024年7月21日各博主新增关注数，并列出新增关注数最多的前五名博主；2）预测2024年7月22日用户的新增关注行为；3）预测指定用户在2024年7月21日是否在线及其可能与博主产生的互动关系；4）预测指定用户在2024年7月23日的在线情况及其在不同时间段内的互动数，并推荐互动数最高的三位博主。通过这些问题的解决，旨在优化平台的内容推荐机制，提升用户体验和博主影响力。 适合人群：对数学建模感兴趣的学生、研究人员以及从事数据分析和社交媒体平台优化的专业人士。 使用场景及目标：①通过历史数据建立数学模型，预测用户行为，优化内容推荐；②帮助平台更好地理解用户与博主之间的互动关系，提升平台的运营效率和用户体验。 阅读建议：本文涉及大量数据分析和建模任务，建议读者具备一定的数学建模基础和数据分析能力。在阅读过程中，应重点关注如何利用提供的数据建立有效的预测模型，并结合实际应用场景进行思考和实践。

基于大数据技术构建的地铁客流智能分析系统——高效管理与决策支持平台,项目21：基于大数据技术的地铁客流量分析系统 简介: 本项目旨在利用Hadoop和Spark大数据技术，对海量地铁客流量数据进行高效管理和深入分析。 通过构建数据仓库，实现用户登录注册功能，并提供地铁站点数量、站点人数、闸机总客流量等实时查询服务。 项目将进行站点乘客数量漏斗分析，以识别客流流失环节；同时，分析不同站点及线路的流量峰值和占比，为地铁运营提供决策支持。 最终，通过可视化技术展示统计分析结果，为管理者提供直观、易懂的数据展现形式，助力提升地铁运营效率和服务质量。 hadoop+spark+mysql+mybatis+springboot+vue+echarts+hmtl+css ,基于所给信息，提取的核心关键词为： 大数据技术; 地铁客流量分析; Hadoop; Spark; 数据仓库; 实时查询服务; 站点乘客数量漏斗分析; 流量峰值分析; 决策支持; 可视化技术。 关键词以分号分隔为：大数据技术; 地铁客流量分析; Hadoop; Spark; 数据仓库; 实时查询服务; 站点乘客数量漏斗分析;

主要是关于人工智能、大语言模型、ChatGPT、Deepseek等各类AI学习的相关资料、文档。

在当前信息时代背景下，大数据可视化在运维管理领域扮演着日益重要的角色。随着企业IT基础设施的不断扩展与复杂化，传统的运维方式已经不能满足现代企业的需求。统一运维大数据可视化平台的建设，旨在整合运维资源，提高运维效率，实现对IT系统的实时监控、分析和管理。以下是从文件内容中提炼出的关键知识点： 1. 运维痛点：文件开头通过一个真实的故事描述了运维人员小李在面对告警风暴时的困惑和无措，反映出当前运维工作中的几个痛点：IT设备规模大且分散，管理困难；IT环境异构，业务系统繁多；运维人员能力层次不齐，服务范围广泛；缺少可视化管理和自动化手段；无法快速适应复杂环境；缺少规范的自动化流程化管理。 2. 运维可视化的重要性：可视化是将数据和概念转化为图形，利用人类视觉的带宽优势，使复杂信息能快速被受众消化和理解。在运维管理中，可视化能够提升管理效率，帮助运维人员更好地进行业务保障、信息展现和降低系统风险。 3. 运维管理的期望：统一运维大数据可视化平台的建设，期望通过智能化手段来实现IT设备的集中监控，业务系统的自动巡检，网络和应用的拓扑展现，以及应用性能监控等。同时，它还应提供运维即时协同、远程桌面协助、运维知识库、运维大数据分析等功能，以提升运维团队的工作效率和质量。 4. 运维平台技术架构：统一运维大数据可视化平台应当具备自动化巡检平台、统一访问门户、统一用户管理、统一配置管理、统一权限管理和大屏展示系统等技术组件。此外，还应包括三维仿真业务巡检、应用性能监控模块、机器数据分析、运维管理自动化盲检等高级功能。 5. 运维平台的运维门户：运维门户是用户与系统交互的界面，需要提供实时数据分析、自动化的工作流、智能的决策支持和个性化的用户体验。平台应包括告警通知框架、问题管理、巡检报告、统计分析报表和配置管理等核心功能。 6. IT基础设施监控：为了全面监控IT基础设施，平台需要包含操作系统监控、数据库监控、存储设备监控、网络设备监控、应用中间件监控等模块，以及相关数据采集策略和分析框架。 7. 运维效果的智能化：平台应致力于智能化的运维管理，例如实现应用性能预测、用户体验分析、代码级监控、安全合规、业务分析、事件管理以及自动化工单管理等。 通过构建这样的统一运维大数据可视化平台，可以有效解决传统运维工作中存在的各种问题，显著提升运维效率和质量，确保IT系统的稳定运行，满足业务对IT支撑的高依赖性和对稳定性的高要求。在技术快速演进的背景下，对运维团队提出了更高的要求，而统一运维大数据可视化平台正是应对这些要求的有效工具。

本文介绍了一个基于SpringBoot和Vue的法律咨询系统（律师在线服务平台）的技术路线和功能架构。后端采用SpringBoot 2.7，前端使用Vue 3和ElementPlus，数据库为MySQL 8.0，缓存使用Redis，实时通信通过WebSocket实现，安全框架为SpringSecurity和JWT，文件存储采用阿里云OSS。开发工具为IntelliJ IDEA和VSCode。系统功能分为用户端、律师端和管理员端三大模块，涵盖用户认证、法律咨询、知识服务、个人中心、工作台、案件管理、个人资料、系统管理、内容管理、数据统计和系统监控等多个子模块，旨在提供全面的在线法律咨询和管理服务。

SWaT数据集是一个从安全水处理（Secure Water Treatment）测试平台收集的传感器和执行器测量数据集，广泛应用于工业控制系统（ICS）安全研究领域。它包含正常运行数据和网络攻击场景数据，模拟真实世界工业控制系统入侵，为研究提供对比样本。 该数据集是时间序列数据，记录了水处理过程中传感器和执行器在不同时间点的状态变化。传感器测量水流量、压力等参数，执行器控制阀门开闭、泵运行等操作。这些数据随时间变化，能反映设备运行情况，帮助分析和检测异常。 SWaT数据集作为基准数据集，为研究人员提供统一标准，方便比较不同方法和模型在处理工业控制系统安全问题时的效果。它适用于异常检测、入侵检测、时间序列分类和ICS故障检测等任务。例如，可基于正常和攻击数据训练分类模型，将新数据分类为正常或攻击状态，提前发现潜在安全威胁。 总之，SWaT数据集为工业控制系统安全研究提供了宝贵资源，助力开发和测试检测算法，提升关键基础设施安全防护能力。

文件名：Corgi Engine - 2D 2.5D Platformer v9.0.unitypackage Corgi Engine 是一款功能强大的 Unity 插件，专门为开发 2D 和 2.5D 平台游戏设计。它提供了大量的现成功能和工具，帮助开发者更高效地构建平台游戏，无论是横向卷轴、垂直卷轴，还是复杂的 2.5D 视角。以下是该插件的一些主要特点和功能： 主要特点： 跨平台支持： Corgi Engine 支持多个平台，包括 PC、Mac、iOS、Android、WebGL 等，能够让开发者轻松实现跨平台发布。 预制组件和角色控制器： 提供了多种平台游戏常见的角色控制器（例如跑步、跳跃、爬墙、滑行等），并且这些控制器可以根据需要进行修改和扩展。 物理与动画： Corgi Engine 提供了高效的物理引擎支持，能够精确模拟角色与环境的交互。还内置了完善的动画系统，支持动画过渡、状态机、以及特效。 2D/2.5D 支持： 除了常见的 2D 平台游戏模式，Corgi Engine 还特别支持 2.5D 视角的游戏开发，让开发者能够轻松创建具有深度感的侧视平台游戏。