Python3安装步骤详解（附环境变量配置与验证方法）
Python3是专为Windows设计的Python 3官方安装包，支持数据分析、爬虫、自动化等开发。安装时务必勾选“Add Python to PATH”，推荐以管理员身份运行。安装后通过cmd输入`python --version`验证，并可用IDLE或`.py`文件快速上手编程。（239字）
LLM推理时计算技术详解：四种提升大模型推理能力的方法
2025年LLM发展新趋势：不卷训练，专攻推理！本文详解四大推理时计算技术——Chain-of-Thought（深度）、Self-Consistency（宽度）、Tree-of-Thoughts（搜索）、Reflexion/Self-Refine（迭代），配可运行代码与实战对比，助你在不重训模型前提下显著提升性能。
基于霜冰优化算法RIME改进Kmeans聚类附Matlab代码
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一、核心痛点：传统 Kmeans 聚类的两大关键困境
Kmeans 作为最经典的划分式聚类算法，凭借 “原理简单、计算高效、易于实现” 的优势，在数据挖掘、图像分割、用户画像等场景中广泛应用。但传统 Kmeans 存在两个致命短板，直接制约聚类精度与稳定性：
聚类数量 K 需
【无人机任务分配】三维山地地形生成+随机任务点采样+K-means 任务聚类 +任务点排序的无人机航迹规划附Matlab代码
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一、核心痛点：山地环境无人机任务分配与航迹规划的挑战
无人机在山地场景（如测绘、巡检、搜救）中执行多任务点作业时，面临四大核心挑战：
地形复杂性：山地海拔起伏剧烈、坡度变化大，需避免撞山，同时保证飞行稳定性；
任务点分散：多任务点随机分布在三维空间，直接按顺序航行导致航迹冗长
基于手肘法的kmeans聚类数的精确识别【K-means聚类】Matlab代码
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一、先搞懂核心：为什么需要 “精确识别聚类数”？
K-means 聚类的核心是将数据划分为 K 个 “相似度高、差异度大” 的簇，但 K 值的选择一直是算法应用的痛点 —— 选小了会导致簇内差异过大，选大了会出现过度聚类（簇间边界模糊），甚至失去实际业务意义。比如分析用户画像时
风光及负荷多场景随机生成与缩减Matlab代码
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交直流混合微电网接入高渗透率可再生能源及其特殊的网架结构,对交直流混合微电网的经济运行构成挑战.针对这一问题,提出一种融合多场景分析的交直流混合微电网多时间尺度随机优化调度策略.在日前调度阶段,在综合考虑市场分时电价,微电网内各分布式单元和双向AC/DC功率变换器的运行成本及特性
智能体来了｜领航员引路，开启智创未来新篇章
技术浪潮成败关键不在技术本身，而在如何将其引入现实。智能体带来“效率冲击”，却未必提升确定性与判断力——这恰是“缺少引路”的症候。领航员不追求速度，而专注“该不该做”“长期影响如何”，构建人机协同新逻辑：算法支持但不替代决策，自动化中坚守人工校验，快慢有度、稳慎并重。引路，是接住技术红利的务实功夫。（239字）
