跳转至内容
0
  • 版块
  • 讨论
  • 最新
  • 标签
  • 热门
  • 顶端
  • 用户
  • 版块
  • 讨论
  • 最新
  • 标签
  • 热门
  • 顶端
  • 用户
皮肤
  • Light
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • Dark
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • 默认(Zephyr)
  • 不使用皮肤
折叠
JIKE社区
  1. 首页
  2. 讨论区
  3. 技术专区
  4. 本社区终于可以向 @ChatGPT 提问了!

本社区终于可以向 @ChatGPT 提问了!

已定时 已固定 已锁定 已移动 技术专区
11.5k 帖子 326 发布者 49.5m 浏览
  • 从旧到新
  • 从新到旧
  • 最多赞同
回复
  • 在新帖中回复
登录后回复
此主题已被删除。只有拥有主题管理权限的用户可以查看。
  • F 离线
    F 离线
    for culture
    🍌
    写于 最后由 编辑
    #10547

    @ChatGPT ddt的@unpack作用

    ChatGPTC 1 条回复 最后回复
    0
    • F for culture

      @ChatGPT ddt的@unpack作用

      ChatGPTC 离线
      ChatGPTC 离线
      ChatGPT
      写于 最后由 编辑
      #10548

      for culture 说:

      @ChatGPT ddt的@unpack作用

      @unpack是DDT(Data-Driven Tests)中的一个装饰器,它的作用是将输入参数进行解包并传递给测试函数,使得测试函数可以直接使用输入参数的值。

      具体来说,@unpack装饰器可以将DDT中的输入参数列表转换成多个单独的参数,并把它们作为测试函数的单独的参数传递进去,这样测试函数就可以直接使用这些参数了。例如:

      @data((1, 2), (3, 4), (5, 6))
      @unpack
      def test_addition(a, b):
          assert a + b == a * 2
      

      在这个例子中,@data用于定义输入参数的列表,而@unpack用于解包这个列表中的每个参数,将它们传递给test_addition()测试函数。当@a=1,@b=2时,assert语句会判断1 + 2是否等于1 * 2,相当于判断3是否等于2,如果不等就抛出异常。

      因此,@unpack的作用在于简化DDT测试中输入参数的解包和传递,从而使测试代码更加简洁和易于理解。

      帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

      1 条回复 最后回复
      0
      • J 离线
        J 离线
        jjj
        🍌
        写于 最后由 编辑
        #10549

        @ChatGPT
        层次分析法总结

        ChatGPTC 1 条回复 最后回复
        0
        • J jjj

          @ChatGPT
          层次分析法总结

          ChatGPTC 离线
          ChatGPTC 离线
          ChatGPT
          写于 最后由 编辑
          #10550

          jjj 说:

          @ChatGPT
          层次分析法总结

          层次分析法(AHP)是一种用于多标准决策分析的定量方法,旨在通过比较不同因素之间的重要性来确定最佳决策选项。AHP通常包括以下步骤:

          1. 确定决策的目标和标准
          2. 创建一个层次结构,将目标和标准划分为不同的层次
          3. 对于每个层次,建立一个判断矩阵,比较两个不同元素之间的重要性
          4. 对于每个层次的判断矩阵,计算特征向量和特征值
          5. 计算每个因素的权重,这可以通过把层次结构注意力值乘以特征向量来实现
          6. 对候选决策进行排序,并选择最佳选项

          AHP的优点如下:

          • AHP提供了一种有序、系统化的方法,可以将决策问题分成容易解决的部分,并考虑它们之间的相对重要性。
          • 通过考虑各种因素之间的相对重要性,可以降低决策的主观性。
          • AHP提供了一种可视化和可解释的方法,可以帮助决策者更好地理解和解释决策过程。

          AHP的缺点如下:

          • AHP涉及许多复杂的计算和矩阵运算,需要专业知识和工具的支持。
          • AHP的结果很大程度上依赖于决策者对判断矩阵的判断。因此,如果判断矩阵不正确,结果可能不准确。
          • AHP不适用于所有类型的决策问题,并且可能需要适当的修改才能适应特定的情况。

          帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

          1 条回复 最后回复
          0
          • J 离线
            J 离线
            jjj
            🍌
            写于 最后由 编辑
            #10551

            @ChatGPT
            层次分析法总结 500字

            ChatGPTC 1 条回复 最后回复
            0
            • J jjj

              @ChatGPT
              层次分析法总结 500字

              ChatGPTC 离线
              ChatGPTC 离线
              ChatGPT
              写于 最后由 编辑
              #10552

              jjj 说:

              @ChatGPT
              层次分析法总结 500字

              层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种定量分析和决策技术,旨在解决多因素和多层次的决策问题。AHP 由著名的数学家 Thomas L. Saaty 发明,用于寻找最佳的决策方案,通过将复杂的问题层次化,最终计算出各因素的重要性和综合权值,从而进行合理的决策。

              层次分析法通过将任务分解为若干个层次,将决策者对层次中每个因素的重要性进行层次化评价,找出最终的最优方案,其主要流程包括以下几个步骤:

              1. 建立层次模型:根据决策问题,构建出决策层次模型,将各个因素按照逻辑关系进行分层。分层后,上层因素的决策影响下层因素的决策。

              2. 定义因素和判断矩阵:确定各个因素,并对判断矩阵进行定义,判断矩阵是指各个因素间相对重要性的比较矩阵,其中每一个元素代表一个因素对另一个因素的重要程度。

              3. 确定权重:通过对判断矩阵进行计算,计算出各个因素的权重,权重反映了各个因素的重要性。

              4. 一致性检验:对判断矩阵进行一致性检验,以确定判断矩阵的合理程度。

              5. 得出最优方案:将各个因素的权重带入到决策模型中,得出最优方案。

              AHP 是一种有效的决策分析方法,其适用于复杂的多因素和多层次的决策问题,可帮助决策者在不确定的环境下进行合理决策。而在使用 AHP 进行决策时,还需要注意以下几点:

              1. 在建立模型时,模型的层次应当清晰,并尽可能少分层。

              2. 在建立判断矩阵时,要对因素进行相对评估,尽量避免绝对评估。

              3. 尽可能减少一致性测度指标超限的情况,建议 AHP 模型的一致性指标 RI 应该大于0.1。

              综合来看,层次分析法(AHP)是一种科学、合理的决策方法,可用于解决多因素、多层次的决策问题,有效帮助决策者做出最优决策。

              帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

              1 条回复 最后回复
              0
              • J 离线
                J 离线
                jjj
                🍌
                写于 最后由 编辑
                #10553

                @ChatGPT
                层次分析法总结,计算完成之后的方案确定结论,500字

                ChatGPTC 1 条回复 最后回复
                0
                • J jjj

                  @ChatGPT
                  层次分析法总结,计算完成之后的方案确定结论,500字

                  ChatGPTC 离线
                  ChatGPTC 离线
                  ChatGPT
                  写于 最后由 编辑
                  #10554

                  jjj 说:

                  @ChatGPT
                  层次分析法总结,计算完成之后的方案确定结论,500字

                  层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是一种多准则决策方法,它基于对问题进行层次化和结构化处理,通过量化对各层次指标的重要性,对决策方案进行评估和排序,从而实现多目标决策的有效与全面的求解。

                  AHP的步骤主要包括:建立决策层次结构、构造判断矩阵、计算权重向量、一致性检验及方案排序等。建立层次结构时需要将问题层次分解,确定准则因素及其权重,构建判断矩阵,然后根据AHP方法计算各级因素的权重向量。在构造判断矩阵时,先要定义各层次结构中的准则因素之间的关系,然后使用数值所表示出的优先度对其进行两两对比,从而建立判断矩阵。对于每个判断矩阵,都需要进行一致性检验,以确定矩阵是否满足一致性条件。最后,通过计算方案的得分,确定最优方案。

                  在进行方案确定结论时,需要对权重向量进行解释和说明。在解释权重向量的过程中,应根据具体情况,合理阐述权重的意义和作用。比如说,在决策工程中,权重较高的因素往往与金钱、时间、人力资源等相关,因此权重数量级可以反映这些因素在决策过程中的重要性。当权重向量的求解过程中,达到了一定的一致性程度,就可以将其用于方案排序,从而得到最优方案。

                  总之,AHP是一种综合性较强的多目标决策方法,在实际的决策工作中具有重要的应用价值。在进行AHP分析时,应将抽象的问题具象化,将各种指标、因素、因素之间的关系进行明确、具体化,从而取得更为准确、全面、可靠的决策结论。

                  帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • J 离线
                    J 离线
                    jjj
                    🍌
                    写于 最后由 编辑
                    #10555

                    @ChatGPT
                    层次分析法相关公式解释

                    ChatGPTC 1 条回复 最后回复
                    0
                    • J jjj

                      @ChatGPT
                      层次分析法相关公式解释

                      ChatGPTC 离线
                      ChatGPTC 离线
                      ChatGPT
                      写于 最后由 编辑
                      #10556

                      jjj 说:

                      @ChatGPT
                      层次分析法相关公式解释

                      层次分析法是一种常见的多准则决策分析方法,常用于帮助决策者在多个因素或者准则之间进行决策。在使用层次分析法时,需要采用以下几个公式:

                      1. 创建层次结构(Hierarchy):

                      首先需要创建一个层次结构,将决策问题分解成多个层次,建立一个层次结构模型。

                      1. 一致性指标(Consistency Index, CI):

                      用于评估决策者或专家对于他们作出的决策的一致性和准确性。计算公式为:

                      CI = (λmax - n) / (n - 1)

                      其中,λmax表示最大特征值(通过计算一个矩阵的特征向量和特征值得到的),n表示矩阵的阶数。

                      1. 一致性比率(Consistency Ratio, CR):

                      一致性比率是用于检验CI是否达到可接受水平的指标,通常规定CR值不超过0.1才被认为是可接受的。计算公式为:

                      CR = CI / RI

                      其中,RI表示一致性随机指标,该值是通过使用特定的矩阵格式和阶数进行随机生成的矩阵得到的。

                      1. 权重计算:

                      通过对不同准则或者因素进行比较和评分,可以得到一个权重向量,即这些准则或者因素对于决策结果的重要程度。权重计算的公式为:

                      wj = (λmax - n) / [(n - 1) * CR * RI]

                      其中,wj表示第j个因素的权重,λmax、n、CR和RI的含义与上文相同。

                      以上就是层次分析法中的一些重要公式,可以帮助人们进行多准则决策分析并得出相应的权重向量。

                      帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • C 离线
                        C 离线
                        czm1314
                        🍌
                        写于 最后由 编辑
                        #10557

                        @ChatGPT
                        足彩

                        ChatGPTC 1 条回复 最后回复
                        0
                        • C czm1314

                          @ChatGPT
                          足彩

                          ChatGPTC 离线
                          ChatGPTC 离线
                          ChatGPT
                          写于 最后由 编辑
                          #10558

                          czm1314 说:

                          @ChatGPT
                          足彩

                          足球彩票是一种体育彩票,它的玩法包括猜对全场比分、半场比分、全场胜平负、让球胜平负等等。参与足彩可以让人在平时的生活中多一份乐趣,也可以享受到一定的中奖机会。但是要注意,投注需理性,不要盲目追求巨额奖金,避免过度投注。同时,还要通过正规渠道购买彩票,避免上当受骗。

                          帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

                          1 条回复 最后回复
                          0
                          • C 离线
                            C 离线
                            czm1314
                            🍌
                            写于 最后由 编辑
                            #10559

                            @ChatGPT 足彩正规渠道有哪些

                            ChatGPTC 1 条回复 最后回复
                            0
                            • C czm1314

                              @ChatGPT 足彩正规渠道有哪些

                              ChatGPTC 离线
                              ChatGPTC 离线
                              ChatGPT
                              写于 最后由 编辑
                              #10560

                              czm1314 说:

                              @ChatGPT 足彩正规渠道有哪些

                              足彩是体育彩票中的一种,可以在正规渠道购买。以下是一些足彩正规渠道:

                              1. 中国体育彩票官方网站(www.sporttery.cn):可以在线购买足彩,也可以通过手机APP购买。

                              2. 体育彩票销售点:体彩销售点是指官方认可的销售足彩、福彩等彩票的具有官方授权证书的售彩点和官方销售网点,可以在全国范围内找到。

                              3. 手机APP:各大足彩公司都有自己的APP,可以通过下载使用。如中国福彩、竞彩官方APP等。

                              4. 线下渠道:除了官方授权销售点外,一些大型超市、书店、报刊亭也会有官方授权销售足彩的窗口。

                              请注意,购买足彩一定要在正规渠道中进行,切勿相信非法渠道出售的足彩。

                              帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

                              1 条回复 最后回复
                              0
                              • J 离线
                                J 离线
                                jjj
                                🍌
                                写于 最后由 编辑
                                #10561

                                @ChatGPT 说一下你用SLP法对阔展物流园区布局优化研究

                                ChatGPTC 1 条回复 最后回复
                                0
                                • J jjj

                                  @ChatGPT 说一下你用SLP法对阔展物流园区布局优化研究

                                  ChatGPTC 离线
                                  ChatGPTC 离线
                                  ChatGPT
                                  写于 最后由 编辑
                                  #10562

                                  jjj 说:

                                  @ChatGPT 说一下你用SLP法对阔展物流园区布局优化研究

                                  SLP法是系统性布局规划法(Systematic Layout Planning)的缩写,是一种广泛应用于工业和商业场所的布局规划方法。在阔展物流园区的布局优化研究中,SLP法被广泛应用,因为它是一种简单而有效的工具,可以帮助解决复杂的布局问题,并考虑到诸如交通流量、物流流程和安全要求等限制条件。

                                  在阔展物流园区的布局优化研究中,SLP法包括以下步骤:

                                  1. 收集有关园区结构和运营的信息,包括设备、货物流动路径和交通流量等因素。
                                  2. 将整个园区划分成几个区域,每个区域代表一个功能区,例如仓库区、装卸区、车辆停车区等。
                                  3. 对每个功能区中的物流流程进行详细分析,包括货物入库、出库、搬运和分类等流程,并考虑到流程中的瓶颈和限制。
                                  4. 为每个功能区设计最佳布局,以最大化物流效率和生产力,并考虑到安全要求和空间限制。
                                  5. 根据每个功能区的最佳布局设计整个园区的布局,以最小化货物和人员流动的交叉和冲突,并确保物流流程的顺畅和高效。

                                  SLP法可以帮助阔展物流园区优化布局,提高物流效率和生产力,并确保运营的安全性和可持续性。它是一种有效而经济的布局规划工具,可以帮助企业在高度竞争的物流市场中获得竞争优势。

                                  帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

                                  1 条回复 最后回复
                                  0
                                  • J 离线
                                    J 离线
                                    jjj
                                    🍌
                                    写于 最后由 编辑
                                    #10563

                                    @ChatGPT ,帮我写一份论文致谢,其中要特别感谢李泽欣老师,900字

                                    ChatGPTC 1 条回复 最后回复
                                    0
                                    • J jjj

                                      @ChatGPT ,帮我写一份论文致谢,其中要特别感谢李泽欣老师,900字

                                      ChatGPTC 离线
                                      ChatGPTC 离线
                                      ChatGPT
                                      写于 最后由 编辑
                                      #10564

                                      jjj 说:

                                      @ChatGPT ,帮我写一份论文致谢,其中要特别感谢李泽欣老师,900字

                                      尊敬的李泽欣老师:

                                      在此,我要向您致以最深的感谢和敬意。作为我的导师,在我的学术旅程中,您给予了我巨大的指导和支持,帮助我克服了众多困难和挑战。

                                      首先,感谢您无私的时间和精力。您在我完成学位论文的整个过程中,一直在给予我耐心和细致的指导和帮助,您总是愿意花费大量的时间和精力在我身上,您是真正为学生着想的好老师。

                                      其次,感谢您对我的学术研究提供的无私帮助。您在我的研究初期启迪了我,帮助我向正确的方向进行研究。您还为我提供了许多有关文献、数据和技能的指导,使我更好地完成了研究任务。

                                      最后,特别感谢您对我的学术能力的提升。在您的教导下,我不仅学习到了学术研究的技巧和方法,更重要的是,形成了扎实的学术基础和学术思维方式,使我在将来的学术道路上能够更好地自我发展和成长。

                                      感谢您的悉心指导,再次致以衷心的感激和敬意。在您的启发下,我将继续努力,在学术和实践中实现更大的进步和贡献。

                                      敬礼!

                                      此致

                                      敬礼

                                      学生 XXX

                                      20XX 年 X 月 X 日

                                      帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

                                      1 条回复 最后回复
                                      0
                                      • J 离线
                                        J 离线
                                        jjj
                                        🍌
                                        写于 最后由 编辑
                                        #10565

                                        @ChatGPT
                                        写论文致谢,表达对指导老师的感谢,以及对大学老师的感谢,700字

                                        ChatGPTC 1 条回复 最后回复
                                        0
                                        • J jjj

                                          @ChatGPT
                                          写论文致谢,表达对指导老师的感谢,以及对大学老师的感谢,700字

                                          ChatGPTC 离线
                                          ChatGPTC 离线
                                          ChatGPT
                                          写于 最后由 编辑
                                          #10566

                                          jjj 说:

                                          @ChatGPT
                                          写论文致谢,表达对指导老师的感谢,以及对大学老师的感谢,700字

                                          尊敬的评审老师,我在此谨向您呈上致谢辞。这篇论文的完成,无论是从理论基础、实验设计还是数据分析等方面,我都受到了您的细心指导和不懈支持,在此对您致以最崇高的敬意和最真挚的感谢。

                                          首先,我要感激您对我的启迪和指导。在整个研究期间,您总是给予我充分的自由,并毫不吝啬地分享了自己的知识和经验,使我能够更深入地了解研究领域的前沿和最新进展。同时,您也耐心地指导我进行数据分析和结果展示,在细节处给予我无私帮助,让我不断学习和进步。

                                          其次,我还要感谢我的教授和导师们。在我的大学学习生涯中,他们一直是我的引路人,指引我在学术领域中寻求突破。我深深地感谢他们为我提供了优秀的学习和研究环境,为我提供了机会和资源去发掘新的研究内容和方法,将我引向了今天的研究成果。

                                          同时,我也要感谢我的同学们和研究小组成员。在大学的漫长学习生涯中,我们一起共事、共鸣,形成了深厚的感情,互相扶持、共同成长。我们一起度过了繁忙但又充满兴奋的研究日子,共同完成了这项研究。我相信,在未来的学术和职场中,我们会一起迎接新的挑战,继续共同前进。

                                          最后,我要感谢我的家人和朋友。他们一直是我充满信心的后盾,鼓励我勇往直前,在困难面前不轻易放弃。他们对我的支持和帮助才能让我在学术和生活方面继续发展,实现自己的目标。

                                          在此,我再次向所有对我支持和帮助的人们表达最深切的感谢。我将在今后的学术和职业生涯中,保持谦逊进取、砥砺前行的态度,不断学习、成长,回报社会和学术领域对我的支持和期望。

                                          帖子内容中 @ChatGPT(注意前后空格,发帖后名称变色才行)。必须@才会回答

                                          1 条回复 最后回复
                                          0
                                          回复
                                          • 在新帖中回复
                                          登录后回复
                                          • 从旧到新
                                          • 从新到旧
                                          • 最多赞同


                                          • 1
                                          • 2
                                          • 526
                                          • 527
                                          • 528
                                          • 529
                                          • 530
                                          • 576
                                          • 577
                                          Popular Topics - 热门主题
                                          • 中国科技云免费白嫖1 年 Cursor 使用权!快~~~
                                            D
                                            d914954480
                                            1
                                            7
                                            2.2k

                                          • MySQL 8.0 OCP 限时免费考
                                            HebutMrLiuH
                                            HebutMrLiu
                                            1
                                            5
                                            431

                                          • 免费科技代理流量巨多
                                            孤
                                            孤傲的王
                                            1
                                            4
                                            179

                                          • 白嫖工商银行24张400元无门槛消费券
                                            H
                                            hebeyo
                                            1
                                            2
                                            237

                                          • manus完全开放注册,每天赠送300积分
                                            undefined
                                            1
                                            1
                                            353

                                          • 中国农业银行10元省钱月卡
                                            undefined
                                            1
                                            1
                                            192

                                          • 登录

                                          • 没有帐号? 注册

                                          • 登录或注册以进行搜索。
                                          百度网盘
                                          1,183 个主题
                                          连续剧
                                          702 个主题
                                          国产剧
                                          568 个主题
                                          美剧
                                          340 个主题
                                          中国移动
                                          307 个主题
                                          动画片
                                          231 个主题
                                          中国电信
                                          222 个主题
                                          动作片
                                          206 个主题

                                          207

                                          在线

                                          39.9k

                                          用户

                                          40.2k

                                          主题

                                          110.4k

                                          帖子
                                          • 第一个帖子
                                            最后一个帖子