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matlab按行读取txt文件数据集地上悬河 matlab 开发语言
功能：使用Matlab按行读取txt文件，按照特定符号进行分割后加入数组中fid=fopen('coordinate.txt');%首先打开文本文件coordinate.txttemp=[]while~feof(fid)%while循环表示文件指针没到达末尾，则继续%每次读取一行,str是字符串格式str=fgetl(fid);%以','作为分割数据的字符,结果为cell数组s=regexp(st
C#中的PLINQ和LINQ的效率对比搬砖的诗人Z C#c#linq 开发语言
PLINQ（ParallelLINQ）和LINQ（LanguageIntegratedQuery）都是.NET框架中的功能，用于对集合进行查询和操作。它们之间的主要区别在于并行处理能力。LINQ:LINQ是一种用于在.NET应用程序中进行数据查询和操作的语言集成功能。它提供了一种统一的方式来查询各种数据源，如集合、数组、XML、数据库等。LINQ是在单线程环境中执行查询操作的，因此对于大型数据集或
[数据集][图像分类]河道污染分类数据集1923张4类别 FL1623863129 数据集分类数据挖掘人工智能
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：1922分类类别数：4类别名称:["lianghao","qingwei","yanzhong","zhongdu"]每个类别图片数：lianghao图片数：435qingwei图片数：423yanzhong图片数：577zhongdu图片数：487重要说明
Apache Kafka的伸缩性探究：实现高性能、弹性扩展的关键 i289292951 kafka kafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一，以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域，Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性，以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区（Partitioning）与水平扩展Kafk
自动化测试 —— Pytest fixture及conftest详解咖啡加剁椒③ 软件测试 pytest 功能测试软件测试自动化测试程序人生职场和发展
前言fixture是在测试函数运行前后，由pytest执行的外壳函数。fixture中的代码可以定制，满足多变的测试需求，包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。fixture是pytest的精髓所在，类似unittest中setup/teardown，但是比它们要强大、灵活很多，它的优势是可以跨文件共享。一、Pytestfixture1.pytestfix
如何做领导喜欢的好员工阳光少年时代
或许你会觉得我是在舔狗，讨好老板不是一个正直的人该做的事情，你错了，不是所有想当将军的士兵都是好兵，有些人天生适合当一个好兵，有的就适合当一个好的将军，不是时事早就了英雄，是英雄总会发光的，而且为官之道有很多圈圈绕绕，丝毫不比学术研究来的简单轻松。今天我就来与大家分享一些关于处理职场上级与下级，领导与员工的相处模式。首先是各司其职，不在其位，不谋其政。说白了就是先做好自己的本职工作，不要越俎代庖，
RNA-seq数据分析_未完成子诚之组学数据分析数据分析
目录基础分析1.质控（reads）2.比对3.质控（alignment）4.定量5.样本合并差异表达1.质控（cohort）2.差异分析3.可视化（差异）富集分析肿瘤免疫1.免疫组库2.免疫浸润3.免疫响应4.新抗原预测微生物组参考本文主要覆盖了肿瘤样本bulkRNA-seq数据常见的分析步骤，并从实践角度出发，较为具体地介绍了每一步骤依赖的工具和数据集。另外，尽管本文适用于肿瘤样本，但其中的一些
【HBZ分享】ES的聚合函数汇总 hbz- elasticsearch java linux
聚合分类指标聚合：对数据集求最大、最小、和、平均值等指标的聚合，称为指标聚合metric格式：GET/index/_search{"size":0,"aggs":{"aggregation_name":{"aggregation_type":{"aggregation_field":"field_name"//可选参数}}//可以添加更多的聚合}}#解析-index：要执行聚合查询的索引名称。-s
零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估一只特立独行猪机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价
ChatGPT：智能论文写作指南，让您成为写作高手 AI臻蚌 chatgpt4.0 chatgpt chatgpt 人工智能 AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达写作是学术研究中不可或缺的一环，然而，对于许多人来说，写作往往是一项艰巨而费时的任务。但是，现在有了ChatGPT，您将能够以前所未有的速度和准确性编写高质量的论文。本文将向您介绍如何利用ChatGPT的强大功能成为写作高手，并为您提供一些示例，展示其在不同领域的应用。1.简介ChatGPT是一种基于人工智能的语言模型，它可以理解并生成人类语言。通过训练大量的语料库
关于HDP的20道高级运维面试题编织幻境的妖运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP（HortonworksDataPlatform）的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具，如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述：Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用Java语言编写，用于存储和处理大规模数据集。它广义
Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding 小蜗子知识图谱负采样知识图谱 embedding 人工智能
摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上，张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样，值得注意的是，基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
c#IQueryable和IEnumberable的区别彭小彭~ c#基础 c#
IQueryable和IEnumerable是C#中处理集合的两个重要接口，常用于LINQ查询。它们有一些关键区别，适用于不同的场景：1.执行查询的位置IEnumerable:当你对一个IEnumerable序列使用LINQ操作时，这些操作是在本地内存中执行的。如果IEnumerable表示数据库中的数据（例如，使用EntityFramework时），那么整个数据集首先会被加载到内存中，然后再应用
目标检测——摩托车头盔检测数据集钓了猫的鱼儿目标检测数据集目标检测摩托车头盔检测数据集
一、简介首先，摩托车作为一种交通工具，具有高速、开放和稳定性差的特点，其事故发生率高，伤亡率排在机动车辆损伤的首位。因此，摩托车乘员头盔对于保护驾乘人员头部安全至关重要。在驾乘突发状况、人体受冲击时，头盔能够吸收碰撞能量，减轻伤害。研究摩托车头盔检测，能够确保头盔的质量和安全性能，从而更有效地保护驾乘人员的生命安全。其次，随着科技的发展，人们对于交通安全和生命安全的重视程度日益提高。摩托车头盔作为
飞鸟写作靠谱吗 #知识分享#媒体一梦繁星33 媒体人工智能深度学习 excel word
飞鸟写作是一个被广泛使用的论文写作工具，它不仅可以帮助用户快速完成论文写作，还可以进行查重和降重，确保论文的原创性。那么，飞鸟写作到底靠不靠谱呢？在我看来，飞鸟写作绝对是一个靠谱的工具。首先，飞鸟写作拥有强大的查重功能。在撰写论文的过程中，我们经常会担心自己的论文是否存在抄袭问题，而飞鸟写作可以帮助我们快速、准确地检测论文中的重复率，从而提前发现并修改问题，确保论文通过学术审核。其次，飞鸟写作的降
请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施盛溪的猫猫感悟大数据英语加拿大
目录请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施国际化学生生活大语言模型目前的问题卡尔加里经济地理和气候文化和活动教育交通绿色城市AVL树的旋转单右旋（LL旋转）单左旋（RR旋转）左右旋（LR旋转）右左旋（RL旋转）请介绍一下大数据主要是干什么的？大数据是一个涉及从极其庞大和复杂的数据集中提
终极指南！3小时内用ChatGPT写完一篇论文 Him__ 人工智能 chatgpt gpt oneapi 论文笔记 AI写作
在这篇指南中，我将深入探讨如何利用ChatGPT4.0的强大能力来指导整个学术研究和写作过程。从初步探索研究主题，到撰写出一篇内容充实、结构严谨的学术论文，我会一步步展示如何在各个环节中有效运用ChatGPT。当然，这一切都是基于PLUS版本，如果你还没有的话可以参考：教程初步探索与主题的确定一开始，我置身于广阔的知识海洋中，试图找到那一片我能够深入探索的领域。ChatGPT就像是我的灯塔，通过对
【划分数据集】stratifiedShuffleSplit分层抽样芜湖xin python
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit#分出10%作为独立测试集ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.1,random_state=42)data=pd.read_csv("F:\\PaperCode\\Mypaper_python_c
记录的重要性王超亲子绘本朗读者
写的文章，已经有好几个月了，动力自然是来源于007的倒逼输出。回过头来，看看自己的文章，感慨之余也不免有些唏嘘，庞杂而不成体系。今天，听了一本格拉宁写的一本叫做《奇特的一生》的书，书中的主人公柳比歇夫是前苏联一位伟大的生物学家。他用时间取得了学术上的丰硕成就，但并不限于生物学，他一生发表了70多本著作。最让我印象深刻的是，柳比歇夫对于自己一生的记录，每一天，见了几个人，参加了哪些活动，用了多长时间
保研信息|武平工作室|大学排名久菜盒子（武平工作室）保研信息专栏学习业界资讯笔记学习方法
大家好，我是你们最最可爱的久菜老师，今天给大家说下大学排名大学，就其性质而言，是全球性的机构。通常情况下，它们是来自世界各地的学生和学者的社区，并通过研究，解决全球最紧迫的一些问题。而对于留学生来说，国际化的生活和学术氛围是我们出国留学的重要原因之一。全球化、多元化的眼界和国际最前沿的专业知识既充实了自我，也受到全世界雇主的认可。2024年度全球国际化大学榜单使用泰晤士高等教育2024年世界大学系
众里寻他千百度，返镤归真是真理那片绿绿的草
迎着晨风，我们走进容纳一千多人的学术交流大厅，聊听了三位大伽的精彩讲座，可谓收获满满。李镇西老师远近闻名，以前只拜读过他的文章，未见其人，今天有幸近距离聆听他的讲座《用一生的时间寻找那个让自己吃惊的“我"》，心里十分激动，因他的身体状况，故不敢去打扰他，只能用心记录他的精彩之处。从他的多个故事中我悟得做人要给自己一个近期与远期的目标，不断地超越自己，一步，再往前一步，不断挖掘自己的潜能。一个人只有
《品类创新》成为第一的终极战略43【291】2023-6-2 张东日记
《品类创新》成为第一的终极战略43【291】2023-6-2三、新定位定位不是一个学术概念，而是极具战略价值的使用工具。对于一个新品类而言，初期非常重要的工作就是品类教育，用一个清晰、简单的概念让潜在消费者迅速地了解新品类的优点和好处，这就是新品类的定位。每个新品类都需要一个新定位，通过新定位推动新品类迅速成长。如何找到新品类的最佳定位？可以遵循以下三个步骤。第一步，确定一个合适的主要竞争品类。每
机器学习常用框架碧落&凡尘机器学习人工智能
机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域，有许多成熟的框架被广泛使用，这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。以下是一些常用的机器学习框架：TensorFlow：由Google开发，是一个开源的软件库，用于数据流编程，广泛应用于各类机器学习任务。它支持分布式计算，能够在大规模数据集上训练复杂的模型。PyTorch：由Faceboo
数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务嘣嘣嚓数据挖掘数据仓库数据库数据分析人工智能
数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰，因为数据库太大，并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理：可以用来清除数据中的噪声，纠正不一致。(2)数据集成：将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储，如数据仓库。(3)数据归约：可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换：
6+6=文献综述6种写作思路+文献归纳6个方法子游_9455
文献综述是什么？文献看了一大堆，怎么梳理，怎么写成文献综述？文献综述从何处落笔，写什么，怎么展开论述？文献综述有什么写作思路？这一箩筐的问题，想必每个学术新手都遇到过。那么，今天就来说说，文献综述的这点事！文献综述就是确定选题后，对选题相关研究领域的文献进行广泛阅读和理解的基础上，进行归纳整理、综合分析和评论思考。具体来说，包括这个领域的研究历程、研究现状（主要学术观点、前人研究成果、研究水平、研
Unity3D多线程UI之滚动框数据和模型绑定胡强_79a4
先附上git地址https://github.com/huqiang0204/huqiang.UnitySubThreadUI首先声明一个需要反射的模型类classItem//模型UI可自行定制{publicTextElementText;}然后创建一个数据集合，可以是IList，Array和FakeArray声明一组数据，并且绑定到滚动框上ListtestData=newList();//数据的
Hadoop简介程序员小郭同学 hadoop
简介大数据简介概述大数据的说法从出现到现在，也经历了十多年时间的发展。而在这十几年的发展过程中，非常多的机构、组织都试图对大数据做出过定义，例如：研究机构Gartner给出了这样的定义："大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。再例如根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
数据库事务-如何防止幻读小王师傅66 数据库数据库
幻读（PhantomRead）在数据库事务处理的概念中，是指在一个事务内多次执行相同的查询语句时，在不同的时间点看到了不同的行数，即出现了之前未读到的“幽灵”数据。这种现象发生在并发事务环境下，当一个事务在进行读取操作时，另一个事务提交了对数据集的插入或删除操作，导致前一个事务即使使用相同的查询条件也会看到新的行。防止幻读通常可以通过调整数据库事务的隔离级别来实现：1.可串行化（Serializa
Redis 的 RDB 和 AOF 龙大. Redis redis 数据库
1.RDB(RedisDatabase)定义:RDB是Redis的持久化机制之一，它会在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照。工作原理:当RDB持久化被触发时，Redis会创建一个子进程来执行实际的数据保存工作，父进程则继续处理客户端请求。子进程将内存中的数据写入到一个临时RDB文件中，完成后替换旧的RDB文件。优点:快速恢复大数据集。子进程创建的方式减少了主进程的内存消耗。RDB文件是一个紧凑
基于ElasticSearch存储海量AIS数据-架构设计篇 iOS逆向数据库技能 elasticsearch 大数据搜索引擎
文章目录引言I背景II数据集群架构选型2.1关键点2.2架构设计2.3数据迁移工具:Canal关键词：时空索引；船舶自动识别系统；轨迹压缩；数据集群引言船舶自动识别系统(AIS)数据具有海量性、时空性和小记录频繁更新等特性。面向海量AIS数据，提出了一种基于分布式集群的AIS数据存储方法。该方法对AIS数据存储索引结构进行了设计，通过对时间维按月切分，以及对空间范围聚类切分，构造了索引时空立方体，
JAVA基础灵静志远位运算加载 Date 字符串池覆盖
一、类的初始化顺序 1 （静态变量，静态代码块）-->（变量，初始化块）--> 构造器同一括号里的，根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况，那就在父类到子类交替初始化。二、String 1 String a = "abc"; JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象，根
keepalived实现redis主从高可用 bylijinnan redis
方案说明两台机器（称为A和B），以统一的VIP对外提供服务 1.正常情况下，A和B都启动，B会把A的数据同步过来（B is slave of A） 2.当A挂了后，VIP漂移到B；B的keepalived 通知redis 执行：slaveof no one，由B提供服务 3.当A起来后，VIP不切换，仍在B上面；而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B，开始
java文件操作大全 0624chenhong java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息 &nbs
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当Oracle发布Solaris 11时，它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是，这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好，我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用：OpenStack、内核域、统一存档（UA）和弹性虚拟交换（EVS）。
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初二上学期难记单词三 dcj3sjt126com sciet
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并发容器 shuizhaosi888 并发容器
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Spring Security（12）——Remember-Me功能 234390216 Spring Security Remember Me 记住我
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101个MySQL 的调节和优化的提示 tomcat_oracle mysql
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zoj 3829 Known Notation(贪心) 阿尔萨斯 ZOJ
题目链接：zoj 3829 Known Notation 题目大意：给定一个不完整的后缀表达式，要求有2种不同操作，用尽量少的操作使得表达式完整。解题思路：贪心，数字的个数要要保证比∗的个数多1，不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串，碰到数字+1，碰到∗-1,保证数字的个数大于等1，如果不够减的话，可以和最后面的一个数字交换位置（用栈维护十分方便），因为添加和交换代价都是1

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