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分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测 matlab科研社分类 matlab 神经网络
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍近年来，随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升，人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中，反向传播神经网络（BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络）凭借其强大的非
1.3 基于蜂鸟E203处理器的RISC-V指令扩展技术秃了头，空悲切蜂鸟E203处理器 risc-v 嵌入式硬件算法学习
一、RISC-V指令集架构RISC表示精简指令集计算机（ReducedInstructionSetComputer,RISC），RISC-V指令集架构是一种新兴的指令集架构，它源自加州大学伯克利分校。RISC-V架构具有精简、模块化以及可扩展等特点，开发人员可以通过组合或扩展不同的指令集，几乎可以构建适用于各个领域的微处理器。相比于传统的指令集架构，RISC-V架构主要具有以下特点：（1）模块化的
线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础程序员勇哥人工智能(AI)线性代数人工智能大数据 python
线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中，优化问题无处不在，比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念，为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型：从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
电商用户行为可视化大屏--大数据项目
一．项目目的1.深入了解服务：用户的浏览路径、购买频率、商品评价等数据，能够精准地刻画用户画像。了解用户的年龄、性别、地域等基本信息，以及他们的兴趣爱好、消费习惯等更深入的特征，从而为个性化的营销和服务提供依据。2.优化用户体验：通过分析用户在页面之间的跳转时间、购物车的使用情况等，找出可能存在的流程不畅或设计不合理的地方。3.提高运营效率：对商品销售数据、库存数据等进行关联分析，有助于合理安排库
ros学习之路径规划许卿768503 学习
一、全局路径规划中的地图1、栅格地图（GridMap）2、概率图（CostMap）3、特征地图（FeatureMap4、拓扑地图（TopologicalMap）二、全局路径规划算法1、Dijkstra算法2、最佳路径优先搜索算法（BFS）3、A*搜索算法双向A*搜索算法重复A*搜索算法AnytimeRepairingA*(ARA*)搜索算法实时学习A*搜索（LRTA*）算法实时适应性A*搜索（RT
memcpy与memcpy_toio：深入解析两大数据传输神器 jghhh01 c++c语言
在软件开发中，数据的高效传输是确保程序性能和稳定性的关键。C语言作为一种广泛应用于系统编程和嵌入式开发的语言，提供了多种用于数据复制和传输的函数。其中，memcpy和memcpy_toio是两个备受关注的数据传输函数，它们各自在特定场景下发挥着不可替代的作用。本文将深入解析这两个函数，探讨它们的用途、区别以及在实际应用中的最佳实践。一、memcpy：内存复制的基础工具memcpy是C标准库中的一个
基于django+Spark+大数据+爬虫技术的国漫推荐与可视化平台设计和实现(源码+论文+部署讲解等) 阿勇学长大数据项目实战案例 Java精品毕业设计实例 Python数据可视化项目案例大数据 django spark 国漫推荐与可视化平台毕业设计 Java
博主介绍：✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
机器学习在智能供应链中的应用：需求预测与库存优化 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能机器人深度学习 python 神经网络 sklearn
在当今全球化的商业环境中，供应链管理的效率和灵活性对于企业的竞争力至关重要。智能供应链通过整合先进的信息技术，如物联网（IoT）、大数据和机器学习，能够实现从原材料采购到产品交付的全流程优化。机器学习技术在智能供应链中的应用尤为突出，尤其是在需求预测和库存优化方面。本文将探讨机器学习在智能供应链中的应用，并分析其带来的机遇和挑战。一、智能供应链中的需求预测准确的需求预测是供应链管理的核心。需求预测
计算机英语上期末复习(广外软工) 记忆中的你问我学习经验分享课程设计笔记其他
前言广外21级软件工程计算机英语期末复习，考试据说只考前10页的内容期末考试题型：1.名词解释2.翻译（如果有翻译错误/小道消息/未补充的知识点请评论，祝大家期末科科4.0！）Chapter01.名词解释computerscienceItisthedisciplinethatseekstobuildascientificfoundationforsuchtopicsascomputerdesign
基于SpringBoot律师事务所案件管理系统的设计与实现一点教程 Java项目 spring boot 后端 java spring 律师事务所案件管理系统
博主主页：一点教程博主简介：专注Java技术领域和毕业设计项目实战、Java微信小程序、安卓等技术开发，远程调试部署、代码讲解、文档指导、ppt制作等技术指导。主要内容：毕业设计，SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Python、Nodejs、小程序、安卓app、大数据等设计与开发感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以和博主沟通，希
AI 技术&AI开发框架 34号树洞人工智能深度学习人工智能机器学习 NLP GAI
目录一、AI技术及其开发框架1.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充：基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习（MachineLearning,ML）✦核心概念：✦关键方法：✦应用案例：2.深度学习（DeepLearning,DL）✦核心概念：✦网络结构举例：✦技术趋势：3.自然语言处理（NLP）✦核心任务：✦代表模型：4.计算机视觉（ComputerVis
人脸识别常用数据集和Loss JL_Jessie 人脸识别深度学习
人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大！很长一段时间MegaFace的效果都上不去，就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候，如果不对数据集的噪声和属性有一点了解，对训练结果可能会有误判，甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大，有的时候选择一个noise比例极高的大数据集，效果还不如选择一个clean的小数据集呢，可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco
凌晨の3点，线程池竟在服务器里偷偷···· 山海上的风 Java 服务器 java-ee 线程池
凌晨の3点，线程池の竟在服务器里偷偷榨干CPU····⚡️CPU：JAVAKing为窝发声,HELPME⚡️JAVAKING今天将揭露线程池的罪恶行为⚡️《线程池：OH,YES》线程池到底对项目做了什么想象一下：每次点外卖都新雇一个厨师‍，吃完就开除——这就是裸奔线程的日常！在高并发三巨头（电商秒杀、金融交易、大数据处理）中：1️⃣CPU哭诉：90%时间在面试线程，10%干活（线程切换开销）2️⃣
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 Agentic AI 实战 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中，我们经常面临这样的挑战：从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联，并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测，
探索Kafka监控新维度：Burrow深度解析孙爽知Kody
探索Kafka监控新维度：Burrow深度解析BurrowKafkaConsumerLagChecking项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bu/Burrow项目介绍在大数据领域，ApacheKafka作为实时数据流处理的领军者，其稳定性和性能备受赞誉。然而，对于消费者端的监控始终是一个挑战。这时，LinkedIn开源的Burrow应运而生，它是一款专为Kaf
说说自己Python 代码优化实践 chilavert318 大数据 linux 运维 python
今年上半年在外省做一个大数据相关的项目，在review项目组成员的代码时，发现一段处理大数据集的模块存在明显性能瓶颈：10万条数据的清洗流程耗时近20分钟，CPU占用率却始终在30%以下。深入分析后发现，看似简洁的Python代码背后，隐藏着诸多可以优化的细节——这并非个例，我们的程序在追求代码可读性时，往往忽略了Python特有的性能陷阱。今天抽点时间，从我实践中的代码就python开发，从内存
基于python的公众号文章爬取思路（总结版）大数据小学僧 python 开发语言爬虫微信公众平台
目录一、技术方案分类1.接口直连模式（推荐）2.网页解析模式3.第三方API模式二、核心技术栈三、爬虫实现步骤1.接口直连模式（微信公众平台API）2.网页解析模式（搜狗微信搜索）3.第三方API模式（如清博大数据）四、可视化界面实现五、数据存储方案六、高级技巧七、注意事项八、推荐工具链一、技术方案分类1.接口直连模式（推荐）2.网页解析模式3.第三方API模式二、核心技术栈三、爬虫实现步骤1.接
TDengine 运维全攻略：五种备份与恢复方法深度解析（2025 最新版） TDengine （老段） TDengine 运维 tdengine 运维大数据涛思数据物联网时序数据库数据库
备份与还原是数据库运维的核心环节，TDengine提供了五种主流数据备份方法，覆盖不同场景需求。本文将详细解析各方法的特性与操作要点。1.taosdump介绍taosdump是TDengine社区版首选的数据备份工具（企业版同样支持），其核心特点是操作简便、支持多线程处理，且备份文件采用ApacheAvro格式（大数据领域通用数据交换格式），便于向其他系统共享数据。工具支持跨平台连接远程服务器执行
Flink项目基础配置指南 Edingbrugh.南空 flink 大数据 flink 大数据
在大数据处理领域，ApacheFlink凭借强大的实时流处理和批处理能力，成为众多开发者的首选工具。在日常工作中，开发FlinkJar任务是常见需求，但每次都需重复配置日志、梳理pom依赖、设置打包插件等，流程繁琐且易出错。为提升开发效率，减少重复劳动，将这些基础配置进行整理归纳十分必要。本文将围绕Flink项目的本地日志配置、pom依赖及插件配置展开详细介绍，为开发者提供一套可直接复用的基础配置
大数据智能风控核心：模型 johnny233 读书笔记大数据
概述模型线性判别分析方法，SirRonaldFisher最早提出模型评分的概念。个人FICO模型信用分。巴塞尔委员会发布巴塞尔Ⅱ协议，推出内部评级法（InternalRatingBasedApproach，IRB）。IRB综合考虑客户评级和债项评级，通过违约概率(ProbabilityofDefault,PD)、违约损失率(LossGivenDefault,LGD)、违约风险暴露(Exposure
Python爬虫实战：研究Bleach库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战 python 爬虫 php 开发语言 Bleach
1.引言在大数据时代，网络内容采集已成为信息获取的重要手段。Python凭借其丰富的爬虫库（如Requests、Scrapy）和灵活的数据处理能力，成为网页爬虫开发的首选语言。然而，从互联网获取的内容往往包含恶意脚本、不安全标签等安全隐患，直接使用可能导致XSS(跨站脚本攻击)、数据泄露等风险。Bleach作为专业的HTML净化库，通过白名单机制提供了可靠的内容安全过滤方案。本文将结合实际案例，详
Python爬虫实战：研究untangle库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战 python 爬虫 php 开发语言 untangle
1.引言在大数据时代，网络数据已成为重要的信息资源。XML和HTML作为互联网上最常用的数据表示格式，广泛应用于API接口、网站结构和数据交换等场景。Python凭借其丰富的爬虫库（如Requests、Scrapy）和灵活的数据处理能力，成为网络数据采集的首选语言。然而，从复杂的XML/HTML文档中提取结构化数据仍然面临诸多挑战，如文档结构多样性、动态内容渲染和数据格式转换等问题。Untangl
【头歌】MapReduce基础实战答案 Seven_Two2 头歌大数据实验答案 c#开发语言
本专栏已收集大数据所有答案第1关：成绩统计编程要求使用MapReduce计算班级每个学生的最好成绩，输入文件路径为/user/test/input，请将计算后的结果输出到/user/test/output/目录下。答案：需要先在命令行启动HDFS#命令行start-dfs.sh再在代码文件中写入以下代码#代码文件importjava.io.IOException;importjava.util.S
电力行业 | 抽水蓄能场景下，百万测点数据如何统一采集与接入？ DolphinDB智臾科技物联网 dolphindb 数据库抽水蓄能电力数据采集数据接入
在电力行业，抽水蓄能是目前最成熟、已经大规模化应用、兼顾发电和储能的一项技术。为了保障电站的平稳运行，借助物联网、大数据等技术，对电站各类运行设备进行实时采集，如机组振动、油压波动、瓦温变化等生产监测数据，已成为电站稳定运维的重要技术手段。在之前的文章储能业|低成本部署！DolphinDB打造抽水蓄能一体化解决方案-CSDN博客中，我们介绍了DolphinDB在抽水蓄能场景中的全链路解决方案。今天
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Windows Server 2019 安装 Docker 完整指南 z日火 docker windows docker 容器
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Tair向量数据库：阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案 mmlihaio 数据库云原生 python
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解锁阿里云E-MapReduce：大数据处理的超能力秘籍云资源服务商阿里云云计算人工智能云原生
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Kafka面试题-在Kafka中，如何通过配置优化Producer和Consumer的性能?回答重点在Kafka中，通过优化Producer和Consumer的配置，可以显著提高性能。以下是一些关键配置项和策略：1、Producer端优化:batch.size：批处理大小。增大batch.size可以使Producer每次发送更多的消息，但要注意不能无限制增大，否则会导致内存占用过多。linger
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获取B/S客户端IP 周凡杨 java 编程 jsp Web 浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统，因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统，所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统，由于存在客户端Java应用，所以直接在代码中获取客户端的IP，应用的方法为： String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress(); 然而对于WEB
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最近几种进制，加上各种位操作符，发现都比较模糊，不能完全掌握，这里就再熟悉熟悉。 1.按位操作符：按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位，会对两个参数执行布尔代数运算，获得结果。与（&）运算： 1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
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Web前段学习网站菜鸟学习：http://www.w3cschool.cc/ JQuery中文网：http://www.jquerycn.cn/ 内存溢出：http://outofmemory.cn/#csdn.blog http://www.icoolxue.com/ http://www.jikexue
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