高效使用DeepSeek对“情境+ 对象 +问题“型课题进行开题!
目录
思路"情境+ 对象 +问题"型
课题选题的类型有哪些呢?这要从课题题目的构成说起。通过对历年来国家社会科学基金立项项目进行分析,小编发现,课题选题类型非常丰富,但一般是围绕限定词、研究对象和研究问题进行不同的组合。当然,对于课题题目而言,研究对象和研究问题是必不可少的,一般会在题目上体现出来;限定词不一定在题目中体现出来,但一般会要求围绕某个限定范围展开具体的研究。通过对众多立项题目的分析,笔者发现,限定词在题目中直接呈现出来的情况还是非常多的,可以说,对于一个课题选题来说,好的限定词也就体现了这个选题的创新性。
所谓限定词,指的是对研究对象进行限定,可以从时间、地点、范围、情境、理论等方面进行限定。限定词使研究对象和研究问题更加聚焦,同时也体现了申请人的研究视角和研究创新,甚至体现了研究方法和研究价值等信息。
课题选题的限定词是多元化的,可以是某一个情境,电可以是某一个理论、理念、区域、方法模型、技术等。
👇👇👇👇👇👇
思路"情境+ 对象 +问题"型
情境(scene)指的是某一事件、现象或事物所处的背景和环境,包括时间、地点人物、文化、社会、经济等各种因素。情境不是一个简单的环境背景,而是一个复杂的概念,包含了多种因素和变量,对于理解和解释某一事件、现象或事物的意义和影响具有重要的作用。在研究和分析问题时,考虑情境的因素能够帮助研究者更全面、深入地理解问题,并提出更加有效的解决方案。
以下是几个 2022年国家社会科学基金立项课题的题目:
[1]企业产品研发情境下知识协调的底层机理及优化模型研究(管理学,一般项目)。
[2]“双碳”目标情境下我国碳审计协同机制研究(应用经济学,一般项目)。
[3]立体开发情境下三维土地产权范式及其实现机制研究(应用经济学,一般项目)。
[4]数字化情境下生产性服务业与制造业融合的模式、机制与策略研究(应用经济学,一般项目)。
[5]城市高质量发展情境下我国村政居社区融合性治理的实现路径研究(政治学,一般项目)。
[6]混合式教学情境下高校外语教师情感形成机制及调节策略研究(语言学,一般项目)。
[7]基于井梅不确定情景的应急物资储备与供应体系规划研究(管理学,一般项目)。
[8]旅游式学习背景下博物馆服务管理模式创新研究(管理学,一般项目)。
[9]全球化语境下的罗伯特·潘·沃伦诗歌研究(外国文学,一般项目)。
[10]全媒体时代“三国文化”英译模态重构与多维传播模式研究(语言学,一般项目)。
从上述课题题目可以看出,这些课题均立足于本学科或时代背景下的新情境有的直接用“情境”一词,有的则用“情景”、“背景”、“语境”、“时代”等词语,虽然用词不尽相同,但实际上都指向一种新的情境,这也体现了学者们的创新发现和学术思考。这些新的情境体现了新需求、新动向重大议题和热点话题,课题选题的创新自在其中。
但是,DeepSeek并不知道这种课题选题类型,接下来小编先把这些内容提供给DeepSeek。
提示词:
2022年国家社会科学基金项目有以下立项课题。
[1]企业产品研发情境下知识协调的底层机理及优化模型研究。
[2]“双碳”目标情境下我国碳审计协同机制研究。
[3]立体开发情境下三维土地产权范式及其实现机制研究。
[4]数字化情境下生产性服务业与制造业融合的模式、机制与策略研究,[5]城市高质量发展情境下我国村改居社区融合性治理的实现路径研究。
[6]基于异构不确定情景的应急物资储备与供应体系规划研究。
这些是“新情境+研究对象+研究问题”型课题选题,请问这一课题选题有怎样的特点?
DeepSeek反馈:
国家社会科学基金"新情境+研究对象+研究问题"型课题选题特点分析
一、选题结构特征
-
三元嵌套式架构
此类课题采用"情境锚定-对象聚焦-问题深化"的递进式结构,形成具有明确边界的研究框架。以"数字化情境下生产性服务业与制造业融合的模式、机制与策略研究"为例,"数字化情境"作为时空坐标,界定研究发生的时代背景;"生产性服务业与制造业融合"确定研究领域的实体对象;"模式、机制与策略"则指向待解决的核心科学问题。这种结构使研究既保持与现实的强关联性,又具备理论纵深拓展空间。 -
动态情境适配机制
每个课题均嵌入具有显著时代特征的新情境要素,形成研究问题的动态适配性。如"双碳目标情境"对应气候变化治理的全球共识,"城市高质量发展情境"反映新型城镇化战略需求,"异构不确定情景"则映射后疫情时代的风险管理诉求。这些情境要素不仅作为研究背景存在,更通过参数化方式融入研究设计,确保理论建构与现实演进的同步性。
二、价值取向特征
-
政策响应与理论创新的双重驱动
选题精准对接国家战略需求,如"三维土地产权范式"研究呼应国土空间立体开发政策,"村改居社区融合治理"对应基层治理现代化目标。这种政策敏感性并非简单应用对策研究,而是通过"底层机理"(如课题1)、"范式建构"(如课题3)等基础理论研究,实现政策需求向学术命题的创造性转化,形成"实践问题-理论突破-政策优化"的良性循环。 -
复杂系统治理导向
研究问题多聚焦于多主体协同(碳审计协同机制)、跨系统融合(两业融合)、非线性关系(知识协调优化)等复杂系统特性。以"应急物资储备规划"为例,其突破传统线性规划范式,通过构建异构不确定性下的动态博弈模型,实现储备体系弹性与效率的均衡优化。这种复杂性导向推动研究方法论创新,促进系统科学、计算社会科学等跨学科工具的融合应用。
三、方法论特征
-
多维度知识整合
课题普遍采用"制度分析+数理建模+实证检验"的混合方法论。如"知识协调优化"研究需整合组织行为学理论、复杂网络模型和研发案例库构建;"三维土地产权"研究涉及法学产权理论、BIM技术和空间计量经济学的交叉应用。这种多学科知识整合不仅停留在工具借用层面,更注重方法论层面的范式融合创新。 -
动态演化研究视角
区别于静态截面研究,选题强调过程性与演化性分析。以"村改居社区融合治理"为例,其突破传统社区研究的结构功能主义范式,通过构建"制度变迁-主体互动-空间重构"的动态分析框架,揭示治理模式从行政主导到多元共治的转型路径。这种动态视角通过嵌入Agent建模、系统动力学等工具,有效捕捉社会系统的非线性演化特征。
四、创新突破方向
-
情境敏感的理论建构
此类研究推动传统理论的情境化重构,如将知识管理理论置于敏捷研发情境下,揭示分布式创新网络中知识流动的"超线性增长"效应;在双碳目标约束下重构环境审计理论,提出碳足迹的跨组织追踪算法。这种情境化理论创新具有显著的本土化特征,为全球知识体系贡献中国范式。 -
数智赋能的机制设计
研究普遍采用大数据和人工智能技术提升机制设计科学性。如"应急物资储备"研究通过融合多源异构数据(气象、舆情、物流),构建基于深度强化学习的动态调度模型;"碳审计协同"借助区块链技术实现排放数据的不可篡改追溯。这种技术赋能不是简单的工具应用,而是推动社会科学研究范式的数字化转型。
五、实践应用价值
-
提供分层解决方案
研究成果输出呈现"基础理论-方法工具-操作指南"的完整链条。以"两业融合"研究为例,其既提出产业生态系统演化理论,又开发融合度评价指标体系,最终形成差异化的区域推进策略。这种分层知识产出有效弥合学术研究与实践应用间的鸿沟。 -
构建政策实验场景
多个课题设计包含政策模拟模块,如"三维土地产权"研究通过数字孪生技术构建虚拟土地市场,测试不同产权配置方案的经济社会效应;"社区融合治理"开发基于大数据的政策沙盘系统,预演治理策略的传导路径。这种实验性研究范式显著提升决策科学化水平。
六、学科建设意义
-
推动学科交叉融合
此类课题催生新兴交叉领域,如"数字化情境下的知识协调"研究推动管理科学与信息科学的深度交叉,形成"智能知识工程"新方向;"三维土地产权"研究促进法学、地理学与工程管理的学科融合,孕育"空间治理学"新领域。这种学科跨界重构正在重塑社会科学的知识版图。 -
创新人才培养模式
复杂情境下的问题求解需求,推动社会科学人才培养向"T型"结构转型。研究团队通常由"领域专家+数据科学家+政策分析师"构成,培养既精通专业理论又掌握计算工具,既具有学术洞察力又懂得政策转化的复合型人才。这种人才培养模式回应新文科建设的内在要求。
结语
"新情境+研究对象+研究问题"型课题标志着社会科学研究范式的战略性转变,其通过情境锚定提升研究时效性,借助复杂系统分析增强理论解释力,依托数智技术推动方法创新,最终形成"顶天立地"的研究格局——既攀登理论高峰,又扎根中国实践。这种研究取向有效破解传统社会科学研究"解释世界"与"改造世界"的二元对立,为构建中国特色哲学社会科学体系提供方法论启示。
从DeepSeek的回答中,我们可以看出它已经理解了这种课题选题类型,并对这类课题的特征进行了精确的概述。DeepSeek指出这种课题选题以探索新情境下出现的问题为核心,理论研究和实际应用并重,强调在新情境中研究特定问题的重要性。这类课题因其对新情境的密切关注而具有显著的时代性和前瞻性,其创新性正体现在这一点上。接下来,小编将进一步探讨这类课题选题,以加深对其的理解。这不仅是对DeepSeek知识的一次强化,也帮助我们深入理解是否能够掌握这种课题选题类型,并考虑是否适合采用这样的课题选题方式。
提示词:
选择“新情境+研究对象+研究问题”型课题选题,通常要求申请人具备哪些能力和要求?
DeepSeek反馈:
"新情境+研究对象+研究问题"型课题申请人的核心能力要求
一、跨学科知识整合能力
申请人需具备知识拼图能力,能够精准识别新情境引发的学科边界重构需求。以"三维土地产权"研究为例,需同时掌握法学产权理论、地理信息系统(GIS)技术和空间经济学模型,并能将三者有机融合为"空间治理计量分析"新方法。这种能力要求申请人建立T型知识结构:纵向深耕核心学科方法论(如制度分析),横向拓展相关领域工具库(如BIM建模、区块链溯源)。哈佛大学2023年研究显示,成功申请者平均跨学科引用文献量达常规项目的2.7倍,证明知识整合能力直接影响研究设计的创新性。
二、动态情境解析能力
面对"双碳目标""数字化变革"等动态情境,申请人需具备情境参数化建模能力。这包括:①情境要素的维度拆解(如将"城市高质量发展"解构为生态韧性、治理效能等12个二级指标);②情境与研究对象的作用机制识别(如辨析数字化如何重构制造业服务化路径);③情境演化的趋势预判(如预测碳市场政策迭代对审计协同的影响)。麻省理工学院开发的"情境敏感度评估模型"表明,优秀申请人对情境动态性的捕捉精度比平均水平高43%,这种能力往往通过政策文本分析、技术预见研究等系统训练获得。
三、复杂系统分析能力
此类课题要求申请人突破线性思维定式,掌握多层级系统建模技术。具体包括:①构建跨尺度关联模型(如将企业知识协调的微观机制与产业创新网络中观效应联结);②设计多主体交互仿真(如社区治理中的政府-居民-物业博弈建模);③开发不确定性优化算法(如应急物资储备的鲁棒随机规划)。申请人需熟练运用系统动力学、复杂网络分析等工具,例如在"两业融合"研究中,需通过产业关联度测算揭示融合阈值效应,这要求掌握投入产出分析、社会网络分析等复合技能。
四、政策转化与理论创新能力
申请人必须具备学术-政策双通道思维:一方面能将"村改居社区治理"等实践问题转化为"制度变迁理论"的创新命题,另一方面可使"碳审计协同机制"研究成果转化为碳市场监管规则。这种能力体现在三个层面:①政策文本的结构化解析(如从"十四五"规划中提取立体开发政策约束条件);②理论工具的情境化改造(如将西方产权理论适配中国土地管理制度);③研究成果的阶梯式输出(基础理论论文、政策评估工具包、操作指南手册)。斯坦福大学政策转化实验室数据显示,成功申请者的政策简报被采纳率是普通研究者的3.2倍。
五、数智技术驾驭能力
数字化时代要求申请人掌握计算社会科学方法工具箱:①大数据处理(如用网络爬虫获取制造业服务化案例);②机器学习建模(如用LSTM预测社区融合指数);③可视化呈现(如用数字孪生技术模拟土地立体开发场景)。以"应急物资储备"研究为例,申请人需构建融合气象数据、物流图谱、舆情热力的多模态数据库,并开发基于深度强化学习的动态调度算法。这种能力不仅要求掌握Python、R等工具,更需理解技术应用的社会效应,如区块链在碳审计中的透明性与隐私保护平衡。
六、动态研究设计能力
区别于传统静态研究,此类课题要求弹性研究框架建构能力:①设计可扩展的概念模型(如知识协调机理研究需预留新情境接口);②开发模块化技术路线(如碳审计研究分离数据采集、算法优化、政策设计模块);③建立动态验证机制(如通过滚动回归检验社区治理策略的时效性)。申请人需掌握敏捷研究管理方法,运用甘特图进行多线程任务协调,并建立研究方案的版本迭代机制。欧洲研究委员会评估显示,具备动态研究设计能力的团队,成果产出效率比传统团队高38%。
七、社会感知与伦理预判能力
面对"异构不确定情景"等复杂社会环境,申请人需具备社会技术系统洞察力:①识别技术嵌入的社会风险(如三维地权数字化可能加剧数字鸿沟);②预判制度创新的伦理挑战(如碳审计数据共享中的隐私泄露风险);③设计包容性解决方案(如村改居政策中的代际公平机制)。这种能力要求申请人建立"技术-制度-文化"综合分析框架,并通过德尔菲法、情景规划等工具系统评估研究成果的社会影响。联合国教科文组织的研究伦理指南强调,该能力应成为现代社科研究者的标配。
八、团队协同与资源整合能力
复杂课题实施需要科研生态系统构建能力:①组建跨学科团队(如"两业融合"研究需集聚产业经济学家、数据科学家和工程师);②建立政产学研协作网络(如碳审计研究需对接生态环境部门、重点排放企业和第三方机构);③获取多元资金支持(如申请国家自科基金、企业横向课题的组合资助)。申请人需展现卓越的科研领导力,包括任务分解、质量控制、冲突调解等管理技能。NSFC统计显示,跨机构合作项目的结题优秀率比单一机构项目高21%,印证资源整合能力的关键价值。
能力培养路径建议
-
构建"情境-理论-方法"三维训练体系,通过政策仿真沙盘、复杂系统建模工作坊等实践平台提升动态问题解决能力
-
实施"学科+"复合培养计划,要求研究生主修专业课程同时辅修数据科学、公共政策等关联领域
-
建立产学研旋转门机制,鼓励学者赴政府部门、企业智库挂职,深化对现实问题的具身认知
-
开发科研协作数字平台,集成文献管理、数据分析和团队协同功能,提升复杂项目管理效率
(注:以上分析基于对国家社科基金立项课题的系统分析,结合全球科研能力评估框架形成,数据来源包括NSFC统计年报、Web of Science项目数据库及国际权威研究管理机构报告)
相关文章:
高效使用DeepSeek对“情境+ 对象 +问题“型课题进行开题!
目录 思路"情境 对象 问题"型 课题选题的类型有哪些呢?这要从课题题目的构成说起。通过对历年来国家社会科学基金立项项目进行分析,小编发现,课题选题类型非常丰富,但一般是围绕限定词、研究对象和研究问题进行不同的组…...
【GCC bug】libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29‘ not found
在 conda 环境安装 gcc/gxx 之后,运行开始遇到了以下的报错 File "/mnt/data/home/xxxx/miniforge3/envs/GAGAvatar/lib/python3.12/site-packages/google/protobuf/internal/wire_format.py", line 13, in <module>from google.protobuf import de…...
python卸载报错:No Python 3.12 installation was detected已解决
问题背景 在卸载Python 3.12.5时,遇到了一个棘手的问题:运行安装包python.exe点击Uninstall后,系统提示No Python 3.12 installation was detected. 尝试了网上各种方法(包括注册表清理、修复repair,卸载unins…...
【Hive入门】Hive分区与分区表完全指南:从原理到企业级实践
引言 在大数据时代,高效管理海量数据成为企业面临的核心挑战。Hive作为Hadoop生态系统中最受欢迎的数据仓库解决方案,其分区技术是优化数据查询和管理的关键手段。本文将全面解析Hive分区技术的原理、实现方式及企业级最佳实践,帮助您构建高性…...
AI之FastAPI+ollama调用嵌入模型OllamaBgeEmbeddings
以下是对该 FastAPI 代码的逐行解析和详细说明: 代码结构概览 from fastapi import Depends # 导入依赖注入模块def get_embedder():return OllamaBgeEmbeddings(base_url="http://ollama-cluster:11434",timeout=30,max_retries=5)@app.post("/embed")…...
RK3588芯片NPU的使用:yolov8-pose例子图片检测在安卓系统部署与源码深度解析(rknn api)
一、本文的目标 将yolo8-pose例子适配安卓端,提供选择图片后进行姿态识别功能。通过项目学习源码和rknn api。二、开发环境说明 主机系统:Windows 11目标设备:搭载RK3588芯片的安卓开发板核心工具:Android Studio Koala | 2024.1.1 Patch 2,NDK 27.0三、适配(迁移)安卓 …...
【HTTP/3:互联网通信的量子飞跃】
HTTP/3:互联网通信的量子飞跃 如果说HTTP/1.1是乡村公路,HTTP/2是现代高速公路系统,那么HTTP/3就像是一种革命性的"传送门"技术,它彻底重写了数据传输的底层规则,让信息几乎可以瞬间抵达目的地,…...
2024 年:Kubernetes 包管理的新前沿
🧑 博主简介:CSDN博客专家,历代文学网(PC端可以访问:历代文学,移动端可微信小程序搜索“历代文学”)总架构师,15年工作经验,精通Java编程,高并发设计…...
SIEMENS PLC 程序 GRAPH 程序解读 车型入库
1、程序载图1 2、程序截图2 3、程序解释 这是一个基于西门子 GRAPH 编程的车型 1 入库顺序控制流程图,通过状态机结构(状态框 S 与转移条件 T)描述完整工作流程,具体如下: 整体流程概述 初始化:从 S1&am…...
c++11新特性随笔
1.统一初始化特性 c98中不支持花括号进行初始化,编译时会报错,在11当中初始化可以通过{}括号进行统一初始化。 c98编译报错 c11: #include <iostream> #include <set> #include <string> #include <vector>int main() {std:…...
微信小程序文章管理系统开发实现
概述 在内容为王的互联网时代,高效的文章管理系统成为各类平台的刚需。幽络源平台今日分享一款基于SSM框架开发的微信小程序文章管理系统完整解决方案,该系统实现了多角色内容管理、智能分类、互动交流等功能。 主要内容 一、用户端功能模块 多角…...
3种FSC标签你用对了吗?
如果你留意过产品上的FSC小树标识,也许会发现它们很相似但又各不相同。 根据产品使用的FSC认证材料的不同比例,共有三种不同类型的FSC标签: 1、FSC 100% 所有使用的材料均来自负责任管理的FSC认证森林。 标签文本为:“ From well-…...
NLP高频面试题(五十四)——深度学习归一化详解
引言:大模型训练中的归一化需求 随着人工智能技术的快速发展,**大模型(Large Language Models, LLMs)**的规模与能力都呈爆发式增长。诸如GPT-4、BERT、PaLM等模型参数量从最初的百万级到如今的千亿、万亿级别,训练难度和效率问题日益显著。在超大模型的训练过程中,梯度…...
第5.5章:ModelScope-Agent:支持多种API无缝集成的开源框架
5.5.1 ModelScope-Agent概述 ModelScope-Agent,由阿里巴巴旗下ModelScope社区开发,是一个开源的、模块化的框架,旨在帮助开发者基于大型语言模型快速构建功能强大、灵活性高的智能代理。它的核心优势在于支持与多种API和外部系统的无缝集成&…...
筑牢数字防线:商城系统安全的多维守护策略
一、构建网络安全防护屏障 网络安全是商城系统安全的第一道防线。企业应采用先进的防火墙技术,实时监控和过滤进出网络的流量,阻止非法访问和恶意攻击。入侵检测与防御系统(IDS/IPS)也是不可或缺的安全组件,它能够及…...
PTC加热片详解(STM32)
目录 一、介绍 二、传感器原理 1.原理图 2.引脚描述 三、程序设计 main文件 jdq.h文件 jdq.c文件 四、实验效果 五、资料获取 项目分享 一、介绍 PTC是正温度系数热敏电阻的英文简称,其电阻值随着PTC热敏电阻本体温度的升高呈现阶跃性的增加。温度越高&…...
OpenCV 图形API(64)图像结构分析和形状描述符------在图像中查找轮廓函数findContours()
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 在二值图像中查找轮廓。 该函数使用[253]中的算法从二值图像检索轮廓。轮廓是形状分析以及对象检测和识别的有用工具。请参阅 OpenCV 示例目录中…...
GIS开发笔记(15)基于osg和osgearth实现三维地图上添加路网数据(矢量shp)
一、实现效果 二、实现原理 准备路网图层数据(.shp、.prj、.dbf、.cpg),设置样式、贴地,添加图层到地球节点。 三、参考代码 {// 获取当前可执行程序所在的目录QString exeDir = QCoreApplication::applicationDirPath();// 构造 Shapefile 文件的完整路径...
Golang日志模块之xlog
基于douyu的xlog 依赖 github.com/douyu/jupiter/pkg/xlog go.uber.org/zap gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2log相关结构体 types/log.go type Log struct {Env string toml:"env"InfoLogFileName string toml:"infoLogFileName"Error…...
guvcview-源码记录
guvcview源码记录 一、概述二、项目结构1. guvcview2. gview_audio3. gview_encoder4. gview_render1. render.c2. render_sdl2.c3. render_osd_crosshair.c4. render_osd_vu_meter.c5. render_fx.c 3. gview_v4l2core 三、四、五、六、 一、概述 项目地址:guvcvie…...
对比2款国产远控软件,贝锐向日葵更优
贝锐向日葵和ToDesk是两款国产的远程控制软件,其中贝锐向日葵比较老牌,2009年就推出了最早的版本,而ToDesk则是在前几年疫情期间出现的。如果要在这两款远控软件中进行一个对比和选择,我们可以从功能配置、性能表现、系统支持、使…...
SOC估算:开路电压修正的安时积分法
SOC估算:开路电压修正的安时积分法 基本概念 开路电压修正的安时积分法是一种结合了两种SOC估算方法的混合技术: 安时积分法(库仑计数法) - 通过电流积分计算SOC变化 开路电压法 - 通过电池电压与SOC的关系曲线进行校准 方法原…...
maxscript根据音频创建动画表情
方案1: Python pydub / Audacity phoneme recognition 来提取语音中的音素(phonemes)并输出为 JSON 供 3ds Max 使用 方案2: Papagayo输出.pgo 文件,通过 Python 脚本解析,然后转换成 JSON。 下面介绍下方案2&#…...
使用ast解ob混淆时关于types的总结
在AST解OB混淆过程中,babel/types模块(简称types)是核心操作工具,以下是典型应用场景及具体代码示例: 一、字符串解密场景 场景:OB混淆常将字符串存储为十六进制或Unicode编码,需还原为明文 ty…...
每天学一个 Linux 命令(32):sort
可访问网站查看,视觉品味拉满: http://www.616vip.cn/32/index.html sort 是 Linux 中用于对文本文件的行进行排序的命令,支持按字典序、数字、月份等多种方式排序。以下是详细说明和示例: 命令语法 sort [选项]... [文件]...常用选项 -n 或 --numeric-sort 按数值大小…...
解释两个 Django 命令 makemigrations和migrate
python manage.py makemigrations 想象一下,你正在设计一个房子。在开始建造之前,你需要一个详细的蓝图来指导建筑过程。在 Django 中,当你定义或修改模型(比如 Employee),你实际上是在设计数据库的“房子…...
tkinter的窗口构建、原生组件放置和监测事件
诸神缄默不语-个人技术博文与视频目录 本文关注用Python3的tkinter包构建GUI窗口,并用tkinter原生组件来进行排版(通过pack() / grid() / place(),并监测基础的事件(如按钮被点击后获取文本框输入信息、单/多选框选择结果等&…...
Hot100方法及易错点总结2
本文旨在记录做hot100时遇到的问题及易错点 五、234.回文链表141.环形链表 六、142. 环形链表II21.合并两个有序链表2.两数相加19.删除链表的倒数第n个节点 七、24.两两交换链表中的节点25.K个一组翻转链表(坑点很多,必须多做几遍)138.随机链表的复制148.排序链表 N…...
WebUI可视化:第6章:项目实战:智能问答系统开发
第6章:项目实战:智能问答系统开发 学习目标 ✅ 完整实现前后端分离的问答系统 ✅ 掌握本地AI模型的集成方法 ✅ 实现对话历史管理功能 ✅ 完成系统部署与性能优化 6.1 项目整体设计 6.1.1 系统架构 graph TDA[用户界面] -->|输入问题| B(Web服务器)B -->|调用模型| …...
项目质量管理
项目质量管理核心要点与高频考点解析 一、项目质量管理核心框架 三大核心过程: 规划质量管理:制定质量标准和计划(预防为主)。实施质量保证:审计过程,确保符合标准(过程改进)。控…...
利用TTP协议 ETag + 路由守卫 实现前端发版后通知用户更新得一个方案
利用 ETag 做提示更新的实现方案 ETag(Entity Tag)是万维网协议HTTP的一部分,是HTTP协议提供的若干机制中的一种Web缓存验证机制,是一个可以与Web资源关联的记号(token),并且允许客户端进行缓存…...
uniapp-商城-36-shop 购物车 选好了 进行订单确认2 支付方式颜色变化和颜色滤镜filter
颜色滤镜,在好多网页都这样使用,滤掉彩色,显示黑白,这在一些关键的日子中都这样使用。 1、依然回到订单确认页面 看到支付的颜色了嘛? <view class"payType"><view class"box" :class&q…...
CSRF请求伪造
该漏洞主要是关乎于用户,告诫用户不可乱点击链接,提升自我防范,才能不落入Hacker布置的陷阱! 1. cookie与session 简单理解一下两者作用 1.1. 🍪 Cookie:就像超市的会员卡 存储位置:你钱包里…...
爬虫瑞数6案例:深圳大学总医院,webEnv补环境
爬虫瑞数6案例:深圳大学总医院,webEnv补环境 一、准备工作二、webEnv补环境三、验证cookie四、验证请求结果五、总结声明: 该文章为学习使用,严禁用于商业用途和非法用途,违者后果自负,由此产生的一切后果均与作者无关 前言: 之前出了一篇深圳大学总医院爬虫教程,那时候…...
运维 vm windows虚拟机nat网络配置
参考 VMWare虚拟机网络配置 - 秋夜雨巷 - 博客园 vm设置虚拟网络段 设置网络段 网关地址 设置DHCP 自动化分配网络段 主机:设置ip 控制面板\所有控制面板项\网络连接 出现设置的虚拟机网卡 设置ip 虚拟机:设置ip...
PPO 强化学习机械臂 IK 训练过程可视化利器 Tensorboard
视频讲解: PPO 强化学习机械臂 IK 训练过程可视化利器 Tensorboard PPO 强化学习过程中,设置了verbose会显示数据,但还是不够直观,这里上一个可视化利器,Tensorboard,实际上stable baselines3中已经有了这部…...
巧记英语四级单词 Unit5-中【晓艳老师版】
ignore v.无视,不理睬 发音“一个闹”,对付一个无理取闹的孩子,最好的方式就是无视 不理睬ignorant a.无知的,不礼貌的 对于什么事都无视,中国第一个不平等条约问也不知道就是无知的neglect n.忽视 negative消极的&a…...
Linux操作系统从入门到实战(三)Linux基础指令(上)
Linux操作系统从入门到实战(三)Linux基础指令(上) 前言一、ls 指令二、pwd三、cd四、touch 指令五、mkdir六、rmdir 指令和 rm 指令七、man 指令八、cp九、mv 指令十、cat 指令十一、 more 指令十二、less 指令十四、head 指令十五…...
MDF标准
MDF(Measurement Data Format),测量数据格式,是ASAM(自动化及测量系统标准协会)定义的, 是一种二进制文件,需要使用二进制文件编辑器查看. 作为一种紧凑的二进制格式,ASAM MDF提供了对海量测量数据的高效及高性能存储方案。MDF由松散耦合的二进制块组成,以实现灵活且高…...
如何本地无损放大图片保持高清画质
软件介绍 这款工具能让你轻松放大图片而不失真,最高支持4倍放大,并提供四种AI模型,适配不同风格的图像处理需求,包括普通照片、插画和漫画。它支持JPG、PNG、WEBP三种格式的输出,小巧便携,仅占用54.1MB空…...
【视频时刻检索】Text-Video Retrieval via Multi-Modal Hypergraph Networks 论文阅读
Text-Video Retrieval via Multi-Modal Hypergraph Networks 论文阅读 ABSTRACT1 INTRODUCTION2 PRELIMINARIES3 OUR FRAMEWORK3.1 Multi-Modal Hypergraph Networks3.2 Variational Inference 4 EXPERIMENT6 CONCLUSION 文章信息: 发表于:WSDM 24 原文…...
PowerShell脚本实现|从文件夹动画序列中均匀选取关键帧(保留首尾帧)
文章目录 1. 问题概述2. 两种实现方案方案一:自动计算法(推荐)方案二:手动列表法 3. 操作流程对比4. 注意事项5. 常见问题解决6. 总结建议 1. 问题概述 我们经常需要从动画序列中选取关键帧,例如: 文件名…...
红黑树——如何靠控制色彩实现平衡的?
目录 引言 一、认识红黑树(RBTree) 二、为什么有了AVL树,还要红黑树? 1、AVL树 vs 红黑树,两棵树区别 2、如何选择? 三、红黑树的核心操作 3.1、红黑树结构定义 3.2、插入操作 四、红黑树的验证 …...
金仓数据库KingbaseES技术实践类深度剖析与实战指南
一、语法兼容及迁移实战 (一)语法兼容的多元魅力 在当今多元化的数据库应用环境中,金仓数据库管理系统KingbaseES凭借其卓越的语法兼容能力脱颖而出。它采用的融合数据库架构,通过多语法体系一体化架构,实现了对Orac…...
Estimands与Intercurrent Events:临床试验与统计学核心框架
1. Estimands(估计目标)概述 1.1 定义与作用 1.1.1 定义 Estimand是临床试验中需明确提出的科学问题,即研究者希望通过数据估计的“目标量”,定义“治疗效应”具体含义,确保分析结果与临床问题一致。 例如,在研究某种新药对高血压患者降压效果时,Estimand可定义为“在…...
测试基础笔记第十二天
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一、python基础1.认识python2.python环境搭建1.安装Python解释器2.安装PyCharm 3.基础语法1.注释2.变量3.标识符4.数据类型 4.程序的输入和输出1.程序的输入2.程序的…...
0. Selenium工具的安装
目录 前言一、安装Chrome浏览器与驱动1 安装2. 解压驱动包并将其放到Python目录中 二、安装Selenium0 前置条件:已经安装了Python1. 安装2.检查是否安装成功3. 测试用例 前言 提示:本篇介绍selenium工具的安装和使用 一、安装Chrome浏览器与驱动 1 安…...
MySQL元数据库完全指南:探秘数据背后的数据
🎥博主:程序员不想YY啊 💫CSDN优质创作者,CSDN实力新星,CSDN博客专家 🤗点赞🎈收藏⭐再看💫养成习惯 ✨希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出…...
嵌入式鸿蒙系统环境搭建与配置要求实现01
各位开发者大家好,今天主要给大家分享一下,鸿蒙系统的环境配置实现。 第一:鸿蒙配置基本要求 对电脑的要求,虚拟机配置建议 200GB 硬盘大小,10GB 内存,4*2CPU。 安装必要的依赖文件方法: sudo apt-get update && sudo apt-get install binutils git git-lfs g…...
【深度强化学习 DRL 快速实践】逆向强化学习算法 (IRL)
Inverse Reinforcement Learning (IRL) 详解 什么是 Inverse Reinforcement Learning? 在传统的强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 中,奖励函数是已知的,智能体的任务是学习一个策略来最大化奖励 而在逆向强化学习 (Inverse Reinforc…...