“知網(wǎng)查重率狂飆 38%，降重后語(yǔ)句不通？”“AI 寫(xiě)的論文被 Turnitin 判定‘機(jī)器生成’，直接打回重寫(xiě)？” 隨著高校對(duì)學(xué)術(shù)原創(chuàng)性與 AI 使用監(jiān)管的雙重收緊，“降重” 與 “去 AI 痕跡” 成為畢業(yè)生的雙重焦慮。普通降重工具…

“人工設(shè)計(jì)問(wèn)卷熬 7 天，回收后發(fā)現(xiàn)題項(xiàng)缺乏量表支撐？”“普通 AI 生成的問(wèn)卷模板化嚴(yán)重，調(diào)研數(shù)據(jù)根本達(dá)不到學(xué)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)？” 在畢業(yè)論文調(diào)研、課題數(shù)據(jù)采集、科研項(xiàng)目實(shí)證分析等場(chǎng)景中，問(wèn)卷設(shè)計(jì)的 “學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性” 直接決定…

前言 本課題針對(duì)美妝行業(yè)產(chǎn)品評(píng)價(jià)分散、用戶需求挖掘不精準(zhǔn)、市場(chǎng)反饋滯后等痛點(diǎn)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的美妝產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)。當(dāng)前美妝行業(yè)多依賴零散評(píng)價(jià)信息做決策，存在評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)覆蓋不全、情感傾向判斷主觀、消費(fèi)需求洞察片面等問(wèn)題&am…

前言 本課題針對(duì)當(dāng)前旅游推薦場(chǎng)景中個(gè)性化不足、推薦精準(zhǔn)度低、用戶需求與景點(diǎn)匹配度差等痛點(diǎn)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的熱門(mén)旅游景點(diǎn)推薦系統(tǒng)。當(dāng)前旅游推薦多依賴通用榜單或人工篩選，存在忽視用戶個(gè)性化偏好、未充分考量季節(jié)、客流、口碑等動(dòng)態(tài)因素的問(wèn)題&…

前言 本課題針對(duì)當(dāng)前專業(yè)教學(xué)中導(dǎo)學(xué)精準(zhǔn)度不足、個(gè)性化適配缺失、學(xué)習(xí)過(guò)程難以動(dòng)態(tài)追蹤等痛點(diǎn)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的專業(yè)智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)。當(dāng)前專業(yè)導(dǎo)學(xué)多依賴教師經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)，存在忽視學(xué)生個(gè)體差異、教學(xué)資源匹配不精準(zhǔn)、學(xué)習(xí)問(wèn)題反饋滯后等問(wèn)題，難…

💓 博客主頁(yè)：借口的CSDN主頁(yè) ? 文章專欄：《熱點(diǎn)資訊》 PyTorch動(dòng)態(tài)圖優(yōu)化：從性能瓶頸到顯著提速的深度探索 目錄 PyTorch動(dòng)態(tài)圖優(yōu)化：從性能瓶頸到顯著提速的深度探索 引言：動(dòng)態(tài)圖的“隱形效率革命” 一、動(dòng)…

本文是集合（set）上的算法，這里的“集合”一詞是元素集合的一般含義，而不僅僅是std::set，這篇文章是STL學(xué)習(xí)資源的一部分，一次一點(diǎn)關(guān)于STL的知識(shí)。前提：范圍已排序。即這篇文章提到的所有算法都要…

C語(yǔ)言中我們用到的最頻繁的輸入輸出方式就是 scanf() 和 printf()。scanf()：從標(biāo)準(zhǔn)輸入設(shè)備（鍵盤(pán)）讀取數(shù)據(jù)，并將值存放在變量中。printf()：將指定的文字/字符串輸出到標(biāo)準(zhǔn)輸出設(shè)備（屏幕）。注意寬…