测试工程师的AI扫盲指南：一文搞懂人工智能核心术语
本文面向测试工程师，系统介绍AI核心概念（如ML、DL、LLM、CV、NLP等）、关键技术术语及实战应用（如视觉验证、日志异常识别、RAG、Prompt工程），并提供学习路径与工具实践建议，助力高效开展AI赋能的智能测试。
基于哈里斯鹰算法HHO优化图像模糊集增强附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
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🔥 内容介绍
一、开篇：被模糊图像逼疯？HHO 算法来救场！
1.1 图像模糊集增强的 “老大难” 问题
家人们，我最近在处理图像的时候，真的被模糊图像折磨得不行！每次想把那些模糊的图片变得清晰、好看，都要花费超多时间和精力。就拿我上次帮朋友处理旅行照片来说，本来那些风景照特别美，可因为拍
【飞机】单自由度 多自由度飞行器纵向动力学仿真，模拟和分析纵向小型无人机的俯仰平面动力学，计算升降舵偏转和推力附matlab代码
🔥 内容介绍
一、引言：解锁小型无人机俯仰平面的 “飞行密码”
1.1 纵向动力学仿真的核心价值
在当今无人机广泛应用的时代，小型无人机凭借其灵活、便捷等优势，活跃于测绘、巡检、物流配送等多个领域。无论是精准的地形测绘，还是高效的电力巡检，亦或是 “最后一公里” 的快递配送，小型无人机要想出色完成任务，稳定且精准的飞行控制至关重要。而这其中，俯仰平面动力学便是关键中的关键，它直接决定了无人机的姿态稳定、高度控制以及速度调节，是无人机实现各种复杂飞行任务的核心要素。
在纵向动力学仿真领域，单自由度与多自由度模型有着各自独特的价值与意义。单自由度模型聚焦于无人机最基础的俯仰响应，它忽略了
TCN-BiLSTM回归+特征贡献SHAP分析+新数据预测+多输出附MATLAB代码
🔥 内容介绍
一、核心升级：TCN-BiLSTM 的优势与适配场景
1.1 为什么用 BiLSTM 替代 LSTM？
普通 LSTM 仅能单向捕捉时序依赖（从过去到现在），而 BiLSTM 通过前向 LSTM（捕捉过去→现在）和后向 LSTM（捕捉现在→过去）的双向融合，能：
•
更全面提取时序特征（比如机器人运动的 “历史惯性”+“未来趋势预判”）；
•
缓解长序列依赖的信息衰减（尤其时间窗长度＞30 时效果更明显）；
•
不泄露未来信息（双向仅作用于输入时间窗内部，预测第 31 帧时仅用前 30 帧双向建模）。
1.2 升级后方案的核心价值
保持 “TCN 特征提取→
分解+降维+物理信息神经网络！EEMD-KPCA-PINN多变量时序光伏功率预测附MATLAB代码
🔥 内容介绍
一、引言：光伏功率预测的痛点与破局思路
1.1 多变量时序光伏功率预测的现实困境
在全球积极推进清洁能源转型的大背景下，光伏发电凭借其清洁、可再生等显著优势，在能源结构中的占比持续攀升。然而，光伏功率的输出并非稳定不变，而是呈现出复杂的多变量时序特性。其受到诸多因素的综合影响，其中辐照度和温度是最为关键的两个因素。当天空云层快速移动时，辐照度会在短时间内发生剧烈变化，直接导致光伏功率的大幅波动；而温度的变化不仅会影响光伏电池的转换效率，还会与辐照度相互作用，进一步加剧功率输出的不稳定性。此外，大气透明度、湿度等气象因素，以及光伏组件的老化程度、灰尘积累情况等设备自身因素，也
【图像识别】基于卷积神经网络实现垃圾分类附Matlab代码
🔥 内容介绍
一、引言：环保需求下，CNN 赋能智能垃圾分类
1.1 垃圾分类的痛点与技术解决方案
传统垃圾分类依赖人工识别，存在效率低、准确率差、成本高等问题：
垃圾类别多（可回收、厨余、有害、其他等细分 10 + 类）；
相似垃圾难区分（如纸类 vs cardboard、塑料瓶 vs 玻璃瓶）；
环境干扰大（污渍、遮挡、光照变化影响识别）。
而卷积神经网络（CNN）作为图像识别的核心算法，具有自动提取特征的优势，无需手动设计纹理、颜色特征，能通过层级网络捕捉垃圾图像的 “局部细节→全局特征”，完美适配垃圾分类的复杂场景。
1.2 CNN 用于垃圾分类的核心优势
相比传统机
