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EES（Engineering Equation Solver）：工程计算的云端革命与智能求解新纪元
是一款专门为解决复杂工程问题而设计的软件工具。它由威斯康星大学麦迪逊分校开发，最初专注于热力学问题求解，如今已发展成为多学科工程计算的综合平台。
15310编辑于 2025-11-19- 来自专栏Reck Zhang
ACMSGURU 106 - The equation
The equation Problem Description There is an equation ax + by + c = 0. Given a,b,c,x1,x2,y1,y2 you must determine, how many integer roots of this equation are satisfy to the Integer root of this equation is a pair of integer numbers (x,y).
61260发布于 2021-08-11 - 来自专栏LET
Monte Carlo与Light Equation
如果一个函数h，我们可以找到它在[a,b]之间的概率密度函数f (w = h / f)，则该积分等同于w的期望值。
59820发布于 2019-10-14 - 来自专栏叶子的开发者社区
Equation(类与对象+构造)
题目描述 建立一个类Equation，表达方程ax2+bx+c=0。 -0.27 x2=-3.73 AC代码 #include<iostream> #include<cmath> #include<iomanip> using namespace std; class Equation { double a, b, c; public: Equation() { a = b = c = 1; } Equation(float a, float b, float endl; } } }; int main() { double t, a, b, c; cin >> t; while (t--) { cin >> a >> b >> c; Equation equation(a, b, c); equation.getRoot(); } } 思路分析 主要是格式控制问题，隔了几个月，有点忘记了，想用成员函数cout流的格式控制，一开始用的是cout.precision
47540编辑于 2023-07-30 - 来自专栏PM吃瓜(公众号)
Requirement Engineering
下图是比较符合需求分析的流程的 Requirement Spec 如下， 大致如下： https://www.javatpoint.com/software-engineering-requirement-engineering
22010编辑于 2023-03-02 - 来自专栏Triciaの小世界
问题 1484: Quadratic Equation
题目描述 求解方程ax2+bx+c=0的根。要求a, b, c由用户输入，并且可以为任意实数。 输入 输入只有一行，包括三个系数，之间用空格格开。 输出 输出只有一行，包括两个根，大根在前，小根在后，保留小数点后两位。 样例输入 2.5 7.5 1.0 样例输出 -0.14 -2.86
24230编辑于 2023-04-12 - 来自专栏数据社
Prompt Engineering
在这里，我们讨论了几个撰写提示（输入模型的内容）的原则和技巧，这些提示将帮助您为您的任务获得最佳的生成结果。选择正确的温度也会对生成质量产生很大的影响，我们会在这里单独讨论温度。
39910编辑于 2023-10-22 - 来自专栏数据社
Prompt Engineering
在这里，我们讨论了几个撰写提示（输入模型的内容）的原则和技巧，这些提示将帮助您为您的任务获得最佳的生成结果。选择正确的温度也会对生成质量产生很大的影响，我们会在这里单独讨论温度。
36120编辑于 2023-10-22 - 来自专栏Cell的前端专栏
The equation-SGU106（扩展欧几里得）
给出 a,b,c,x1,x2,y1,y2，求满足 ax+by+c=0，且 x∈[x1,x2],y∈[y1,y2] 的整数解个数。
51810编辑于 2022-02-25 - 来自专栏ml
HDUOJ---Can you solve this equation?
Can you solve this equation? pid=2199 Problem Description Now,given the equation 8*x^4 + 7*x^3 + 2*x^2 + 3*x + 6 == Y,can you find you should just output one real number(accurate up to 4 decimal places),which is the solution of the equation ,if there is no solution for the equation between 0 and 100.
71580发布于 2018-03-21 - 来自专栏粽子的深度学习笔记
机器学习：正规方程(Normal Equation)的推导
在coursera上看了Andrew Ng的《Machine Learning》课程，里面讲到了正规方程(Normal Equation)，现在在此记录一下推导过程。
1.9K20发布于 2021-07-07 - 来自专栏CSDN旧文
HDU 2199 Can you solve this equation?
Can you solve this equation? Others) Total Submission(s): 29378 Accepted Submission(s): 12331 Problem Description Now,given the equation you should just output one real number(accurate up to 4 decimal places),which is the solution of the equation ,if there is no solution for the equation between 0 and 100.
46120发布于 2020-10-28 - 来自专栏FreeBuf
Equation Group泄露文件分析
一个名为“The ShadowBrokers”的黑客组织声称他们黑进了方程式黑客组织（Equation Group）–一个据称与美国情报机构国家安全局（NSA）有关系的网络攻击组织，并下载了他们大量的攻击工具
1.8K100发布于 2018-02-08 - 来自专栏计算机工具
特征工程 – Feature Engineering
在16年的一项调查中发现，数据科学家的工作中，有80%的时间都在获取、清洗和组织数据。构造机器学习流水线的时间不到20%。详情如下：
64710编辑于 2024-12-14 - 来自专栏Cellinlab's Blog
ChatGPT Prompt Engineering for Developers
employee concerns Make a news alert for certain topics: topic_list = [ "nasa", "local government", "engineering story}''' """ response = get_completion(prompt) print(response) output: nasa: 1 local government: 0 engineering
1.5K100编辑于 2023-05-17 - 来自专栏四楼没电梯
Prompt Engineering 完整指南
Prompt Engineering 完整指南 Prompt Engineering 是与 AI 模型进行交互的关键技术，通过精心设计的指令（prompt）引导模型生成高质量的输出。 总结 Prompt engineering 是与 AI 模型进行高效交互的关键技术。通过遵循上述原则和策略，你可以显著提高模型输出的质量和相关性。 P1: Distribute the negative sign to each term inside the parentheses of the following equation: 2x +
1.3K10编辑于 2024-10-12 - 来自专栏网络安全随笔
【笔记】Software Engineering at Google
ReferenceSoftware Engineering at Google
26710编辑于 2025-09-04 - 来自专栏PM吃瓜(公众号)
Requirement Engineering 是 Process
Requirement Engineering 是 gather, analyze and document 需求的process 目标是 ‘System Requirements Specification ambiguities If they are complete If they can be demonstrated https://www.tutorialspoint.com/software_engineering
54610编辑于 2023-03-02 - 来自专栏MySQL解决方案工程师
提示工程Prompt Engineering
上一篇大型语言模型LLM中，介绍了什么是LLM、LLM的基础内容，并提到LLM将利用词汇的分布生成文档。这一篇是关于提示和提示工程的介绍，主要内容是我们如何影响词汇的分布。
34610编辑于 2024-06-14 - 来自专栏自然语言处理
Context Engineering：从Prompt Engineering到上下文工程的演进
Context Engineering与Prompt Engineering的关系与区别 在深入探讨Context Engineering之前，我们需要理解它与Prompt Engineering的关系 如果说Prompt Engineering是"问话的艺术"，那么Context Engineering就是"环境构建的科学"。 Prompt Engineering不仅没有消失，反而变得比以往任何时候都更加重要，重要到正在被重新命名为Context Engineering。 而真正的Prompt Engineering需要更仔细地思考提示的上下文和结构，或许从一开始，它就应该叫做Context Engineering。 Context Engineering的未来发展 Context Engineering将继续演变为AI开发者和工程师的一项重要技能集合。
1.9K20编辑于 2025-07-11
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