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转动设备故障预测技术是智慧电厂运维的关键，任何“非停”（非计划性停机）事件都可能带来重大的经济损失和安全风险。尤其在面对如汽轮机这类高速旋转部件的维护挑战时，其健康状况直接关联着整个发电系统的可靠性和经济性，这无疑凸显了实施预测性维护策略的迫切性。 预测性维护技术的革新路径 预测性维护技术的兴起，标
判断对象是否要回收有引用计数法和可达性算法两种方式，无论哪种都离不开引用，本文将介绍Java的四种引用。
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cartpole游戏，车上顶着一个自由摆动的杆子，实现杆子的平衡，杆子每次倒向一端车就开始移动让杆子保持动态直立的状态，策略函数使用一个两层的简单神经网络，输入状态有4个，车位置，车速度，杆角度，杆速度，输出action为左移动或右移动，输入状态发现至少要给3个才能稳定一会儿，给2个完全学不明白，给
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 心血管疾病是最严重的死亡原因之一，每年在全世界造成严重的生命损失。持续监测血压似乎是最可行的选择，但这需要一个侵入性的过程，带来了几层复杂性。这促使我们开发一种方法，通过使用光体积描记图（PPG）
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本文介绍基于MATLAB，利用随机森林（RF）算法实现回归预测，以及自变量重要性排序的操作~
https://www.jianshu.com/p/3c16e39a005a 单队列调度算法多队列调度算法 deadline mqdeadlines cfq bfq noop none kyber 对于磁盘I/O，Linux提供了cfq, deadline和noop三种调度策略 cfq: 这个名字是
https://cloud.tencent.com/developer/article/1986942 Redis 目前绝对算是当前市场的宠儿，大到 BAT，小到初创公司都在使用。一说到 Redis，我们就会想到它的高性能、数据结构丰富、API 功能强大、高可用性以及架构可伸缩等特点。正是这些特点，
https://aijishu.com/a/1060000000363530 液冷技术方面我算不上专业，因为最近在一篇博客中看到不错的资料，这里分享给大家顺便做点讨论。 大家应该知道，Intel代号Sapphire Rapids的下一代Xeon处理器最高TDP将达到350W，AMD EPYC4功耗也
https://zhuanlan.zhihu.com/p/507619114 记分牌和Tomasulo算法通过拷贝数据到保留站、广播计算结果和寄存器重命名等方法实现了计算指令的乱序执行，但是这两个算法均不涉及存储指令（load和store）。实际上，在一个乱序核中执行存储指令还需要一套独立的机制/方
https://zhuanlan.zhihu.com/p/591850021 陈巍谈芯：产业巨头已经打通存算一体技术的落地通道，存算一体技术加快应用部署。与未使用HBM-PIM（HBM-PIM GPU v.s. HBM GPU）相比，仅用20nm工艺就使7nm集群计算性能提升了2.5倍。这个思路也是
随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发，推理使用C++/CUDA，对外提供pyth
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一、 简单循环算法 代码如下： const numbers = [5, 6, 2, 3, 7]; let max = -Infinity; for (let i = 0; i < numbers.length; i++) { if (numbers[i] > max) max = numbers[i
本文基于故障定位项目的实践，围绕根因定位算法的原理进行展开介绍。
C++ STL 标准模板库提供了丰富的容器和算法，这些模板可以灵活组合使用，以满足不同场景下的需求。本章内容将对前面学习的知识进行总结，并重点讲解如何灵活使用STL中的vector和map容器，以及如何结合不同的算法进行组合。通过灵活组合使用这些容器和算法，能够满足不同场景下的需求，实现高效的数据处理和操作。STL的设计思想是将数据结构和算法进行分离，使得开发者能够更加专注于解决问题，提高了代码的
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redis，对于一个java开发工程师来讲，其实算不得什么复杂新奇的技术，但可能也很少人去深入了解学习它的底层的一些东西。下面将通过对内存统计、内存划分、存储细节、对象类型&内部编码这四个模块来学习学习redis的内存模型，手字笔录，潜心修行。
