无截断空间齐次~Boltzmann 方程在软位势与温和及临界奇异情形的~Gevrey 正则性,张腾飞,殷朝阳,本文研究了无截断的空间齐次~Boltzmann 方程于软位势下的~Gevrey 正则性, 考虑了温和奇异性~$s<1/2$ 与临界奇异性~$s=1/2$ 的情形. 我们得到了�
2025-10-26 21:44:48 577KB 首发论文
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https://blog.csdn.net/lidashent/article/details/134058091?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22134058091%22%2C%22source%22%3A%22lidashent%22%7D和这个相匹配,使用方式是在推理py中测试效果
2025-10-04 18:02:44 293.53MB pytroch fastrcnn
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对带有v / f控制信号的永磁同步电动机(PMSM)的非线性动力学进行了深入研究。 首先,通过分析分析确定系统的平衡和稳态特性。 然后,通过改变系统参数的值来研究其一些基本动力学特性,例如特征特征值,李雅普诺夫指数和相轨迹。 发现当系统参数的值较小时,无论控制增益的值是多少,PMSM都在稳定的域中运行。 随着参数值的增加,出现不稳定,并且PMSM陷入混乱运行。 此外,通过仿真验证了复杂的动态行为。
2025-09-03 13:33:13 1.15MB chaos; largest Lyapunov
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大型语言模型是一类通过深度学习技术训练得到的能够处理自然语言任务的复杂神经网络模型。这些模型能够理解、生成或转换自然语言文本,为各种应用提供了强大的支持。Jay Alammar和Maarten Grootendorst在他们的著作《动手学大语言模型》中,提供了对这一领域深入浅出的介绍和实践指南。这本书对于行业内的实际应用有着非常重要的指导意义,书中采用了高度视觉化的介绍方式,覆盖了语言模型在生成、表示和检索等应用方面,这使得读者能够迅速地理解和掌握这些模型的使用与优化。 本书得到业界的广泛赞誉。例如,Nils Reimers(Cohere机器学习总监兼sentence-transformers的创造者)认为这本书是理解语言模型实用技术的一个宝贵资源。Andrew Ng(深度学习AI的创始人)也对此书给予了高度评价,认为它包含着插图和代码等元素,使得复杂主题变得易于理解。Josh Starmer(StatQuest的创始人)表示,在这本书的每一页上,他都能学到在当前语言模型时代取得成功所必需的知识。Luis Serrano(Serrano Academy的创始人兼CEO)则强调了这本书在算法进化、理论严格性和实用指导方面的结合,使之成为对任何对生成式人工智能感兴趣的读者来说必不可少的读物。 《动手学大语言模型》不仅提供了深入浅出的理论知识,还通过丰富的实例和全面的代码实验室,带领读者深入了解转换器模型、标记器、语义搜索、RAG等尖端技术的工作原理。读者通过阅读这本书,将能够从语言模型的历史和最新进展中迅速成长,成为一名专家。此外,书中内容涵盖了文本和视觉嵌入的融合,这为想要提升在生成式AI领域的知识水平的读者提供了丰富的案例研究和解决方案。 本书强调了大型语言模型的实践应用和重要性,随着人工智能技术的快速发展,掌握这些知识变得日益重要。无论读者是学生、研究者还是行业专业人士,这本书都能为其提供所需的实用知识和使用案例,帮助他们更有效地使用和提升对生成式AI的理解。
2025-08-29 09:59:27 21.37MB Large Language Models Transformers
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包含完整的客户端和服务器端,绝不像某些人分开上传多赚分数。本人认为极具参考价值。
2025-08-21 17:15:53 11KB Socket SocketAsyncEventArgs 异步Socket
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我们报告了中微子和反中微子在氩气上对带电电流单电荷介子产生的首次横截面测量。 使用暴露于Fermilab的NuMI光束的ArgoNeuT检测器进行此分析。 测量结果表示为μ子动量,μ子角,介子角以及μ子与介子之间的夹角的函数。 在平均能量为9.6 GeV和8.4±0.9(stat)-0.8 + 1.0(syst)的情况下,中微子的通量平均横截面测量为2.7±0.5(stat)±0.5(syst)×10-37 cm2 / Ar )×10-38 cm2 / Ar(中微子),平均能量为3.6 GeV,带电的离子动量高于100 MeV / c。 将结果与几个模型预测进行比较。
2025-08-11 11:24:46 1.36MB Open Access
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Plutext-Enterprise-3.3.0.6.zip是一个罕见的软件压缩包,其中包含的是Plutext Enterprise 3.3.0.6版本的组件。Plutext Enterprise是一款专注于文档处理的软件,尤其在处理docx4j、Word(docx)、Excel(xlsx)等Microsoft Office格式文件的合并和转换方面表现出色。这个版本可能是特定用户或开发者群体中的特殊需求版本,因此在全网可能不易找到。 docx4j是一款Java库,专门用于处理Microsoft Office Open XML (OOXML) 文件格式,如.docx和.xlsx。它提供了创建、读取、修改以及转换这些文件的能力,使得开发者可以方便地在Java应用程序中集成Office文档操作。在Plutext Enterprise中,docx4j可能被用来执行高级的文档操作,比如内容的提取、替换、合并,或者格式的转换。 Plutext Enterprise的标签还提到了“word excel marge”,这暗示了该软件的核心功能之一是文档的合并。在企业环境中,这可能是非常有用的功能,例如,当需要将多个报告、表格或幻灯片整合到一个单一文档时。通过Plutext Enterprise,用户或者开发者可以高效地实现这一操作,而无需手动进行繁琐的复制粘贴工作。 在压缩包中,有一个名为“Plutext-Enterprise-3.3.0.6.jar”的文件,这很可能是Plutext Enterprise的可执行Java档案。Java应用通常以JAR文件的形式分发,它们包含了所有必要的类和资源,可以在Java运行环境上直接运行。开发者可以使用这个JAR文件在他们的项目中集成Plutext Enterprise的功能,或者直接通过命令行来调用其服务。 此外,还有一个名为"use.txt"的文本文件,这很可能是关于如何使用Plutext Enterprise的指南或说明。文件中可能包含了如何配置和调用Plutext-Enterprise-3.3.0.6.jar的Maven方法,因为Maven是Java开发中广泛使用的项目管理和依赖管理工具。通过Maven,开发者可以轻松地在他们的项目中添加和管理Plutext Enterprise的依赖,确保构建过程的顺畅。 Plutext-Enterprise-3.3.0.6.zip提供了一个强大且专业的文档处理解决方案,特别是对于那些需要处理大量Microsoft Office格式文件的开发者和企业。它利用docx4j的强大功能,结合易用的Maven集成,使文档操作变得简单高效。对于那些需要合并、转换或处理Office文档的人来说,这款软件无疑是一个宝贵的工具。
2025-08-08 23:40:39 280KB docx4j word excel marge
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根据给定文件的信息,我们可以提炼出以下相关的IT与统计学知识点: ### 1. 大样本理论基础(Elementsof Large-Sample Theory) #### 标题解析 - **E.L. Lehmann**:作者埃德温·莱曼是20世纪最著名的统计学家之一,在大样本理论领域有着卓越贡献。 - **Elements of Large-Sample Theory**:本书主要讨论了统计学中的大样本理论基础,即当样本容量趋向于无穷大时,统计量的行为和性质。 #### 描述解析 - **E.L. Lehmann**:再次强调了作者的身份。 - **Elements of Large-Sample Theory**:重申书名,表明此书的内容将围绕大样本理论的基础展开。 ### 2. 标签解读 - “book” - **Book**:指明这是一本关于大样本理论的专业书籍,适合学术研究和高级统计学课程使用。 ### 3. 内容部分解析 #### 出版信息 - **Springer**:国际知名的科学出版社,专注于出版高质量的学术著作。 - **Springer Texts in Statistics**:Springer出版社下的一系列统计学教材,涵盖了从入门到高级的各种主题。 #### 系列作品简介 - **Advisors**:列出了系列顾问的名字,包括George Casella、Stephen Fienberg和Ingram Olkin等知名统计学家。 - **Books in the Series**:列举了一系列与统计学相关的书籍,这些书籍覆盖了概率论、多变量统计分析、时间序列分析等多个方向,反映了Springer在统计学领域的广泛覆盖和深度。 ### 4. 《大样本理论基础》内容概述 #### 主要内容 - **概率理论**:基础的概率理论是理解大样本行为的关键,包括概率分布、期望值、方差等概念。 - **大样本极限定理**:如中心极限定理、大数定律等,这些都是统计推断和假设检验的重要基础。 - **估计理论**:介绍如何基于大样本数据进行参数估计,包括矩估计法、极大似然估计法等。 - **假设检验**:阐述如何利用大样本理论来进行假设检验,以及如何构造相应的检验统计量。 - **非参数方法**:探讨在不知道或无法假设总体分布的情况下,如何利用大样本进行统计推断的方法。 #### 实际应用 - **实证研究**:在经济学、社会学等社会科学领域,大样本理论被广泛应用于实证研究中。 - **数据分析**:在计算机科学、信息技术等领域,利用大样本理论可以处理大规模数据集,进行有效的数据挖掘和分析。 #### 教育价值 - **统计学教育**:对于学习统计学的学生而言,《大样本理论基础》是一本非常有价值的参考书,有助于深入理解和掌握大样本理论的相关知识。 - **科研工作**:对于从事科研工作的学者来说,这本书提供了强大的理论工具,帮助他们在实际研究中更好地运用统计方法。 《大样本理论基础》是一本全面介绍了大样本理论及其应用的经典之作,不仅适合统计学专业的学生作为教科书使用,也适用于从事相关领域研究工作的专业人士参考。
2025-08-08 12:31:09 2.67MB book
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可与PotPlayer结合使用,先生成有声字幕,再转换为中文,更新了语言包,可以从日、韩、英译中,日、韩译英。已经测试可用,翻译速度比较快,比CTranslate2+m2m100快了1倍不止。欢迎体验
2025-07-27 10:34:29 157.01MB 翻译工具 srt字幕
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zzzbge-large-zh-v1.5_model
2025-06-05 23:07:12 746.76MB
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