10月5日，当我们还在享受愉快的国庆假期时，Python3.9 的完整版本出来了！很明显，这个版本标志着 Python 从旧路线进化到一条新路径的转折点。本文我们将重点介绍以下内容：1.Python 新路径 - 解析器更改 - 开发周期2.新功能 - 类型提示 - 字符串方法 - 词典联合接下来让我们探索这些新功能，来了解 Python 的未来走向。一.Python 的新路径此更新有两个重大变化，
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2024-09-05 12:35:09
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大数据在交通管理中的应用现状近年来，汽车保有量呈“井喷式”增长，道路网面积随之扩建，交通管理涉及范围广、交通参与者多，多种交通行为每时每刻都在产生海量数据。政府对大数据的重视程度极高，目前为止，省、部两级的大数据技术在交通管理工作中获得一定的成效，但在应用的针对性及深度等方面还存在较大的不足，无法准确获取隐藏在资源库中具有预测能力的有效数据，无法全面发挥大数据技术在交通管理决策支持方面的潜在价值。
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2024-10-18 15:45:48
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晚上在阅读大卫.西贝特的可视化思维丛书中提到的群体协作手段，恰好与最近的一些思考相呼应，摘录出书中的一些可视化协同工具。1、同一时间+同一地点典型代表：面对面会议，适用于办公协同组织都是在一起的组织在绘图纸上的图像记录静态型和互动型白板，多点触碰式屏幕或幕墙电脑投影出概念图、流程图等软件预先设计的提案挂图和图表工作手册、工作表单、讲义便利贴线上投票、排名用的支持软件平板电脑（或手机），并实时投影出
原创
2021-03-08 17:26:14
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目录 第一章 数据抓取与文本提取 1 1.1数据抓取 1 1.1.1网页链接定位 1 1.1.2 获取新闻信息 1 1.1.3 文件写入 1 1.1.4 爬取结果展示 2 1.2 分词 3 1.3 小结 3 第二章 共现矩阵与主题词分析 3 2.1 原理 3 2.1.1 简例 3 2.1.2 文本共现矩阵 4 2.2 核心代码 4 2.3 主题词分析 5 2.4 共现矩阵分析的优势与不足 5 第三
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2024-01-04 12:09:15
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多智能体感知与协同调度非结构化场景多智能体网联协同感知与动态决策平台整体实现框架SLAM建图hdl 定位障碍物检测局部路径规划与路径跟随上层调度算法Demo补充 非结构化场景多智能体网联协同感知与动态决策本篇介绍一个多智能体协同感知，协同动态调度决策的系统。系统包括基于3D点云的SLAM建图(lego-loam)，3维定位（hdl_localization），3D障碍物检测(传统聚类算法)，部署
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2023-10-28 10:18:48
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无人机集群协同对抗 新一代人工智能技术和自主技术快速走向战场，将催生新型作战力量，颠覆传统战争模式，未来战争必将是智能化战争。无人机集群作战作为智能作战的重要形式，正在崭露头角。通过多架无人机协同侦察、协同探测、协同跟踪、协同攻击、协同拦截等，共同完成较复杂的作战任务。 现考虑红、蓝双方的无人机集群在平面区域内的协同对抗问题。蓝方作为进攻方，希望突破红方无人机的拦截，成功抵达目的地遂行军事行动；
中新网上海9月4日电 (记者 陈静)4日举行的“静创未来 新质跃申”2025年静安区科技创新大会(简称：大会)围绕AI+技术落地应用、科技小巨人培育、高质量孵化器培育、链主企业创新引领等科创关键元素设置相应环节，让与会者看到科技创新给多个领域带来的高质量发展。
“链主企业创新伙伴计划”4日在静安区启动。(静安区新闻办供图)
大会正式发起“链主企业创新伙伴计划”(简称：创新伙伴
全球价值链（Global Value Chain，GVC）是当今世界经济的重要特征，它描述了产品或服务从概念到最终消费的整个过程，涉及多个国家
在当今复杂多变的环境中，许多决策问题往往具有高度的复杂性和不确定性，单一智能体难以全面、准确地处理这些问题。多
无论是你是更侧重于工程实践还是更侧重于理论研究，交通仿真总是一个绕不开的话题。常用的交通仿真软件包括Vissim、Paramics、Anylogic、Transcad等等。近年来，随着ABM概念的兴起，交通领域内也出现了以MATSim(the Multi-Agent Transport Simulation)为代表的多主体仿真软件。入门指南本文将为MATSim仿真软件做一个入门指南，内容主要分为
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2023-12-06 20:34:07
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在数字化转型加速的今天，单一智能体已难以应对复杂场景需求。医疗诊断需整合影像识别、病历分析和药物交互知识，金融风控要兼顾市场预测、欺诈检测与合规审查——这些任务都需要多智能体系统协同完成。500-AI-Agents-Projects项目通过跨行业实践案例，构建了一套可复用的多智能体协同决策模型，本文将拆解其认知架构与落地范式。## 行业认知图谱：多智能体的协同土壤项目核心价值在于揭示不同行...
# Python 图像主体提取
## 引言
在计算机视觉和图像处理领域，图像主体提取（Image Segmentation）是一项重要的任务。它的目标是将一幅图像分割成不同的区域，每个区域代表图像中的一个物体或者物体的一部分。在本文中，我将介绍如何使用Python实现图像主体提取的基本流程和代码示例。
## 流程概述
下表概述了实现图像主体提取的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-10-18 13:06:04
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人类在进行任何工作时，总是强调团队合作，teamwork。随着控制科学、计算机科学等多学科的交叉发展与融合，在智能体控制领域，对于单个机器人，无人机，无人车的控制已经不能满足现在领域的技术需求，从而和人类一样，需要这些智能体完成多单元多维度的协同工作，那么多智能体系统的协同控制与应用就成为控制、数学、通信、生物和人工智能等众多领域的研究热点问题之一。在完成多智能体协同控制的过程中，现阶段主流使用的
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2024-05-24 06:18:24
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收获动态通信：减少了通信次数、缩小了通信成本、避免接受无用信息、减少了无用通信对合作的负面影响双向LSTM，利用门遗忘不利于协作的内容通信作用：团队内求异、团队间求同摘要通信可能是多智能体合作的一种有效方式。然而，在所有代理之间或在现有方法采用的预定义通信体系结构中共享信息可能存在问题。当存在大量的agent时，agent无法将有助于合作决策的有价值信息与全局共享信息区分开来。因此，交流对多智能体
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2024-06-18 16:38:02
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作为Litho项目的核心技术架构，多智能体协同系统通过专业化分工和协同工作机制，实现了对代码库的深度语义理解。本文详细解析Litho如何将复杂的代码理解任务分解为多个智能体的专业化协作，以及这种架构设计带来的技术优势和实践价值。
项目开源地址：https://github.com/sopaco/deepwiki-rs
# Python查询ICP备案主体
## 什么是ICP备案？
在中国，ICP备案（Internet Content Provider备案）是指在国家信息产业部门对从事互联网信息服务的单位或个人进行的一种登记制度。每个在中国大陆境内提供互联网服务的网站都必须进行ICP备案。这个备案有助于增强网络安全，保障信息安全和用户权益。
企业和个人在网站上线之前，首先需要获取一个ICP备案号。通过这个备案
# 主体间效应检验的Python实现指南
在数据分析和统计学中，主体间效应指的是不同主体之间（如不同组别、不同条件下的参与者等）的反应差异。如果你刚入行，希望理解如何在Python中实现主体间效应检验，本文将为你提供一个详细的流程和代码示例。
## 流程概述
以下是实现主体间效应检验的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-09-20 07:44:00
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# 使用Python识别图片主体颜色
在当今的数字时代，处理和分析图像数据变得越来越重要。当我们谈论到“识别图片主体颜色”时，实际上是指从图片中提取主要颜色并进行可视化展示。本文将会带你逐步完成这一过程，并最终用饼状图展示主体颜色比例。
## 整体流程
下面是实现“识别图片主体颜色”的流程图：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-11 04:35:24
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一、numpy库与matplotlib库的基本介绍1.安装（1）通过pip安装：>> pip install matplotlib &n
摘要：针对蝴蝶优化算法寻优精度低和易陷入局部最优等缺点，提出了
原创
2023-05-04 12:01:48
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