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随缘而动,随遇而安
数据库sql数据仓库大数据数据库架构
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- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
- 3.1css选择器优先级和常用文本属性
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在CSS(层叠样式表)中,选择器的优先级决定了当多个选择器应用于同一个元素时,哪个样式的规则会被应用。选择器的优先级是通过特定的规则来计算的,这些规则决定了样式声明的权重。以下是CSS选择器优先级的基本规则:重要性(!important)如果某个样式声明使用了!important,那么它将覆盖没有使用!important的任何规则。例如:p{color:red!important;}在这种情况下,
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在Java开发中,将PDF文件转换为图片是一项常见的需求,但过程中可能会遇到中文乱码或显示方框的问题。本文将深入探讨这一问题,并提供详细的解决方案,帮助开发者顺利地完成PDF到图片的转换。一、问题现象在使用Java库(如ApachePDFBox)将PDF转换为图片时,如果PDF文件中包含中文字符,转换后的图片中可能会出现中文乱码或显示为方框的情况。控制台日志可能会显示类似以下信息:noglyphf
- 为什么在Linux系统中,available会比free+buff/cache的总和少很多
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在Linux系统中,available内存值小于free+buff/cache总和的现象源于内存管理的复杂机制。以下是核心原因及技术细节:一、背景1.现象#1.free-htotalusedfreesharedbuff/cacheavailableMem:503Gi475Gi8.9Gi605Mi18Gi13GiSwap:63Gi12Gi51Gi#2.grep-E'^(MemTotal|MemFre
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GreatSQL为何选择全表扫描而不选索引1.问题背景在生产环境中,发现某些查询即使有索引,也没有使用索引,反而选择了全表扫描。这种现象的根本原因在于优化器评估索引扫描的成本时,认为使用索引的成本高于全表扫描。2.场景复现2.1环境信息机器IP:192.168.137.120GreatSQL版本:8.0.32-262.2环境准备通过脚本创建了一个包含100万条数据的表,并在age列上创建了索引id
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- 2025年远程办公必备:挑选高性能控制软件的7个关键指标
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随着远程办公传模式的普及,企业对高效、安全的远程控制软件需求持续攀升。数据显示,2025年全球远程办公市场规模预计突破3000亿美元,而选择一款适配的远程控制工具,已成为提升团队协作效率的核心环节。指标1:连接速度与稳定性远程办公传的核心诉求是“即时响应”,而延迟卡顿会直接影响会议沟通、设计协作等场景的效率。以游戏加速技术起家的RayLink,凭借自研的Sakura网络协议,实现了10ms级超低延
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在Webpack中预加载CSS文件及其内部定义的资源(如图片、字体等),可以通过资源预加载(Preloading)技术优化关键资源的加载优先级。以下是具体的实现方法和步骤:一、预加载CSS文件1.使用@vue/preload-webpack-plugin或手动注入Webpack默认不直接支持CSS文件的预加载,但可以通过插件或手动添加实现。方法一:通过@vue/preload-webpack-pl
- 2020 年 9 月大学英语四级考试真题(第 1 套)——纯享题目版
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个人主页:fo安方的博客✨个人简历:大家好,我是fo安方,目前中南大学MBA在读,也考取过HCIECloudComputing、CCIESecurity、PMP、CISP、RHCE、CCNPRS、PEST3等证书。兴趣爱好:b站天天刷,题目常常看,运动偶尔做,学习需劳心,寻觅些乐趣。欢迎大家:这里是CSDN,是我记录我的日常学习,偶尔生活的地方,喜欢的话请一键三连,有问题请评论区讨论。导读页:这是
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- 无人机喊话系统:空中扩音器的科技密码!
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一、技术核心:空中声波系统的三重架构1.声源处理中枢支持双模输入:麦克风实时采集与数字音频导入搭载DSP数字信号处理器,实现动态降噪(信噪比>70dB)自适应EQ调节,针对不同场景优化频响曲线(如灾害现场增强低频穿透力)2.定向声场发生器采用相控阵扬声器技术,波束角可调范围15°-60°声压级最高达125dB(相当于喷气式飞机起飞噪音)有效投射距离300米(静风环境下)3.飞控集成平台专用减震支架
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什么?!是机器学习!!机器学习人工智能欠拟合过拟合
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哈喽!伙伴们,我是小智,你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天,我们将一起深入AI的奇妙世界,探索“《北京大学-DeepSeek系列教程(1)》电子书下载”,并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知,只需唤醒你的潜能!”跟着小智的步伐,我们终将学有所成,学以致用,并发现自身的更多可能性。话不多说,现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。《北京大学-DeepSeek
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补偿算法之相位补偿算法相位补偿算法:在一些控制系统中,系统的相位裕度可能不足,导致系统稳定性变差。相位补偿算法通过增加或减少特定频率下的相角来调整系统的相位特性。例如,在电机调速系统中,为了提高系统在高速运行时的稳定性,可能会采用相位超前补偿算法,通过在控制回路中添加适当的滤波器或控制器结构,使系统在高频段的相位提前,从而增加相位裕度,防止系统出现振荡或失稳现象。相位补偿算法的核心目标是对信号或系
- 每日一题——二叉树的深度
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二叉树的最大深度问题描述示例方法一:递归法代码实现代码解析方法二:层次遍历(广度优先搜索)代码实现代码解析总结问题描述给定一个二叉树的根节点root,返回其最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。示例示例1输入:root=[3,9,20,null,null,15,7]输出:3解释:从根节点到最远叶子节点的最长路径为3->20->15或3->20->7,路径长度为3
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- Vitis 2024.1 无法正常编译custom ip的bug(因为Makefile里的wildcard)
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现象:如果在vivado中,添加了自己的customIP,比如AXI4IP,那么在Vitis(2024.1)编译导出的原本的.xsa的时候,会构建build失败。报错代码是:"Compilingblank_test_ip..."microblaze-xilinx-elf-gcc.exe:warning:(ildcard:linkerinputfileunusedbecauselinkingnotd
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- 算力技术演进与多场景融合路径
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内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
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在易失性存储器(断电后数据丢失)中,SRAM和PSRAM是两种常见的高速存储方案,但它们的技术原理和应用场景有明显差异。以下是详细对比和扩展说明:1.SRAM(StaticRandom-AccessMemory)核心特性静态存储:通过6晶体管(6T)锁存结构存储数据,无需外部刷新电路,数据在通电时永久保持。速度:读写速度极快(纳秒级延迟),远高于DRAM或Flash,常见于高速缓存场景。功耗:静态
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熔断与降级的核心区别在于触发条件和应用目标,具体差异及使用场景如下:一、核心区别对比维度熔断降级触发原因下游依赖服务故障(如超时、异常率过高)触发系统整体负载过高或流量洪峰管理目标层级框架级保护(无业务优先级区分)业务级调整(需区分核心/非核心功能)实现方式自动触发(如Hystrix断路器模式)手动配置或自动触发(需预设fallback逻辑)恢复机制自动探测依赖恢复后逐步放量(半开状态)需人工介入
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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2.思路:将用户的信息保存为cookie
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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