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主成分回归（PCR）与特征值因子筛选：从理论到MATLAB实战青橘MATLAB学习多元分析回归 matlab 线性代数数学建模算法
内容摘要：本文深入解析主成分回归（PCR）的原理与MATLAB实现，结合Hald水泥数据案例对比PCR与普通回归的性能差异。详细讲解特征值筛选策略（累积贡献率、交叉验证），并提供单参数估计优化方法。通过完整代码与可视化结果，助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。关键词：主成分回归特征值筛选多重共线性MATLAB实现交叉验证—1.主成分回归（PCR）概述主成分回归（PrincipalComp
神经网络中的Adam 化作星辰神经网络人工智能深度学习
Adam（AdaptiveMomentEstimation）是一种广泛使用的优化算法，结合了RMSprop和动量（Momentum）的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance），为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
Zookeeper（78）Zookeeper的性能优化有哪些方法？辞暮尔尔-烟火年年微服务 zookeeper 性能优化分布式
Zookeeper的性能优化涉及多个方面，包括硬件配置、Zookeeper本身的配置、客户端的使用方式以及网络环境。以下是一些常见的性能优化方法及详细的代码示例。1.硬件配置磁盘:使用高性能的SSD磁盘，确保低延迟和高I/O吞吐量。内存:确保有足够的内存以避免频繁的垃圾回收（GC）。CPU:使用多核CPU，以便更好地处理并发请求。2.Zookeeper配置优化配置参数优化以下是一些关键的Zooke
神经网络中的Adagrad 化作星辰神经网络人工智能深度学习
Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效，并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说，它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和，然后用这个累积值来缩放当前的学
Day5 --- Flask-RESTful请求响应与SQLAlchemy基础 laufing 问题 flask restful python
文章目录昨日回顾今日内容1.请求解析1.1RequestParser处理请求1.2参数详解1.3处理请求案例2.返回响应2.1序列化数据:2.2返回JSON格式3.ORM与Flask-SQLAlchemy3.1ORM介绍ORM框架3.2Flask-SQLAlchemy扩展3.3定义模型类3.4数据库迁移操作4.数据增删改查4.1新增数据4.2简单查询4.3更新数据4.4删除数据5.数据操作案例昨日
python 商城性能,python商城项目总结 Yvetzy python 商城性能
importhashlib#实例化md5对象md5=hashlib.md5()#md5.update()方法的参数必须是字节型数据md5.update(bytes(request.POST['password'],encoding="UTF-8"))#以16进制格式存储md5.hexdigest()'''这里有个坑必须注意：md5.update()方法会将每次加密的字符进行拼接，所以每次加密前都要
第十阶段 -- Flask框架05：【Flask高级06：Restful接口】亚呦u椰 python学习 Flask框架
文章目录1.RESTful接口规范2.RESTful的基本使用3.参数验证4.返回标准化参数5.返回标准化参数强化6.结合蓝图使用和渲染模板7.示例1.RESTful接口规范Restful接口规范介绍REST：RepresentationalStateTransfer，REST指的是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是RESTful。是一种软件架构风格、设计风格，而不
python pandas 读取数据库_Python+Pandas 获取数据库并加入DataFrame的实例 weixin_39955149 python pandas 读取数据库
Python+Pandas获取数据库并加入DataFrame的实例实例如下所示：importpandasaspdimportsysimportimpimp.reload(sys)fromsqlalchemyimportcreate_engineimportcx_Oracledb=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbins
python导出结果_Python连接Oracle数据查询导出结果 weixin_39712821 python导出结果
python连接oracle，需用用到模块cx_oracle，可以直接pip安装，如网络不好，可下载离线后本地安装本人由于工作需要，期望便捷查询所得结果，且固定输出某个格式具体代码如下：#!coding:utf-8importcx_Oracleconn=cx_Oracle.connect('username/password@IP/连接名')cur=conn.cursor()cur.execute
python把oracle的查询结果导出为insert语句优游的鱼 oracle python 数据库开发语言
可以使用cx_Oracle库在Python中连接Oracle数据库并执行查询。然后，可以使用pandas库将查询结果读取为DataFrame，并使用to_sql()方法将其导出为insert语句。示例代码如下：importcx_Oracleimportpandasaspd#ConnecttoOracledatabaseconn=cx_Oracle.connect('username/passwor
基于STM32的智能健康监测手环系统 STM32发烧友 stm32 嵌入式硬件单片机
1.引言传统健康监测设备存在功能单一、数据孤立等问题，难以满足现代健康管理的个性化需求。本文设计了一款基于STM32的智能健康监测手环系统，通过多生理参数采集、AI健康评估与云端协同技术，实现人体健康状态的实时监测与预警，推动主动健康管理模式的普及。2.系统设计2.1硬件设计主控芯片：STM32L476RG，超低功耗设计（7天）无线充电（Qi标准，2小时充满）2.2软件架构生理信号处理：小波变换消
记一次从mysql数据迁移到oralce （基于python和pandas） qq_36532060 mysql oracle pandas python
记一次从mysql数据迁移到oralce（基于python）前景提要具体实现创建数据库链接读取mysql数据写入orcale结语前景提要公司最近有个从mysql迁移数据到oracle的需求，于是进行了一下方案调研和分析，但作为一个之前从没接触过Oracle的人真的感到好难，但再难也难上，这篇文章主要是记录一下做这件事时遇到的坑以及分享一下最终的方案及代码。具体实现创建数据库链接其实我觉得这个算是最
python实现从oracle数据库查询数据生成excel透视表发送outlook niceme！ python
#-*-coding:utf-8-*-#http://pypi.cq.pegatroncorp.com/simple--trusted-hostpypi.cq.pegatroncorp.comimportchardetimportdatetimeimporttimeimportxlwtimportwin32com.clientaswin32fromwin32com.clientimportcons
一个方法被多个线程同时调用，确保同样参数的调用只能有一个线程执行，不同参数的调用则可以多个线程同时执行 carcarrot .Net lock同步锁相同参数同步锁
我们知道通过lock一个固定静态object给代码段加同步锁，可以让多个线程的同时调用以同步执行，因此可以利用字典来给不同参数分配不同的静态对象，方法中不同的参数调用锁住各自不同的静态对象即可实现不同参数不加锁，相同参数才加锁的需求，而多线程更新操作的字典需要用到线程安全的ConcurrentDictionary防止争用，因此这里的静态加锁对象字典类型为ConcurrentDictionary。比
使用Python导出Oracle数据库数据表目录 SeanData Python 数据分析 python oracle 数据目录导出
###Oracle数据库数据表目录导出###导入包importpandasaspdimportcx_Oracle###数据库信息username='xxx'password='yyy'ipaddr='100.28.60.132'port='1521'service_name='service_name'connect_string=ipaddr+":"+port+"/"+service_name#
壁纸样机神器 2.0 专业版限时内测开启，邀您体验全新升级！ ''distance 人工智能
亲爱的用户们，我们非常高兴地向大家宣布，壁纸样机神器2.0专业版现已正式上线内测！这次的版本升级，我们聚焦于为大家提供更加强大、灵活且个性化的功能，助力您的壁纸作品展示达到全新高度，轻松解锁无限创意可能。一、全新功能亮点抢先看（一）背景图设置自定义尺寸：根据您的壁纸作品需求，自由设定背景图尺寸，确保完美适配，呈现最佳视觉效果。图片参数精细调整：亮度、对比度、饱和度等参数随心调，让背景图色彩鲜艳生动
非关系型数据库和关系型数据库的区别纠结哥_Shrek 数据库 nosql
非关系型数据库（NoSQL）和关系型数据库（SQL）的主要区别体现在以下几个方面：数据模型：关系型数据库（SQL）：数据以表格形式存储，数据行和列组成，每个表都有固定的模式（Schema）。常见的关系型数据库有MySQL、PostgreSQL、Oracle等。非关系型数据库（NoSQL）：数据没有固定的模式，存储方式更加灵活。可以是键值对、文档、列族、图等形式。常见的非关系型数据库有MongoDB
纤维束追踪效果评估 checklist 皎皎如月明学习
一些基于解剖学经验的纤维束追踪效果checklist，帮助比较不同追踪参数（例如-minlength，-maxlength，-select）对不同脑区之间纤维束形状、密度、长度和分布的影响本checklist基于纤维密度图进行视觉检查，适用于不确定追踪结果是否正确或者想要比较不同参数追踪效果的研究者1.整体评估纤维束的完整性和连通性：检查追踪结果中的纤维是否连续，没有出现过多断裂或不连贯的区域。注
爬虫第二篇（网络通信之发送请求）笨鸟笃行 python学习爬虫
发起请求请求的组成部分1.请求方式（get，post等）2.请求url（目标的url）3.请求头（一般需要包含user-agent，referer，cookie）4.请求体（主要应用于post请求，post请求的参数在请求体内，get参数一般在url里面）请求方式GET请求1.定义GET请求是HTTP协议中最常见的请求方法之一，用于从服务器获取资源。它通过URL地址来请求数据，通常用于获取网页内容
扑克强化学习：DouZero/douzero/dmc/dmc.py （train）强化学习曾小健 python 人工智能深度学习
deftrain(flags):"""Thisisthemainfuntionfortraining.Itwillfirstinitilizeeverything,suchasbuffers,optimizers,etc.Thenitwillstartsubprocessesasactors.Then,itwillcalllearningfunctionwithmultiplethreads.""
试试deepseek写策略 iron911911 python 开发语言
以下是为PTrade平台优化的量化策略代码，结合原有策略逻辑进行改进并适配PTradeAPI接口特性：```python#导入PTrade核心库importpandasaspdimportnumpyasnpfromptrade.apiimport*fromdatetimeimporttime#策略参数配置classConfig:#选股参数MAX_MARKET_CAP=50e8#流通市值上限TURN
阿里重磅模型深夜开源；DeepSeek宣布开源DeepGEMM；微软开源多模态AI Agent基础模型Magma...|网易数智日报网易数智网易数智日报开源人工智能大数据业界资讯 ai AIGC
阿里重磅模型深夜开源：表现超越Sora、Pika，消费级显卡就能跑2月26日，25日深夜阿里云视频生成大模型万相2.1（Wan）正式宣布开源，此次开源采用Apache2.0协议，14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源，同时支持文生视频和图生视频任务。据阿里云官方介绍，14B版本万相模型在指令遵循、复杂运动生成、物理建模、文字视频生成等方面表现突出，在权威评测集Vbench中，万相
深度学习模型优化与医疗诊断应用突破智能计算研究中心其他
内容概要近年来，深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时，自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略，在病理
DeepSeek智能引擎：高效重塑创作与开发智能计算研究中心其他
内容概要DeepSeek智能引擎通过创新的混合专家架构（MixtureofExperts），在670亿参数规模下实现了多模态智能处理能力的突破性进展。该架构通过动态路由机制，使模型在处理复杂任务时能够自动调用最适配的专家模块，相较于传统单体模型，其推理效率提升约40%，同时保持90%以上的参数利用率。系统核心功能模块对比如下：功能模块核心能力应用场景处理速度（Tokens/s）DeepSeekCh
跨框架模型演进与行业应用路径智能计算研究中心其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下，模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络，重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时，针对模型优化技术领域，深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破，揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
ZeRO分布式训练策略 AIGC_ZY 大模型分布式
ZeRO分布式训练策略详解一、核心设计原理ZeRO（ZeroRedundancyOptimizer）是微软提出的分布式训练优化框架，与传统数据并行方法不同，ZeRO通过将模型的参数、梯度和优化器状态分散到多个设备上，从而实现内存和计算资源的高效利用。ZeRO通过三级分片策略消除内存冗余，实现超大规模模型训练。其核心演进路线分为三个阶段：1.1ZeRO-1：优化器状态分片分片对象：优化器参数（如Ad
Python 多线程 Don-ML Python python 多线程线程
多线程类似于同时执行多个不同程序。Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。函数式：调用_thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:_thread.start_new_thread(function,args[,kwargs])参数说明:function-线程函数。args-传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。kwargs-
Linux 的 C 语言环境中实现与 C++ 中 `release` 和 `acquire` 等效的内存顺序控制最后一个bug 高质量嵌入式Linux应用开发 linux 单片机 arm开发 stm32 c语言
首先，C11标准引入了原子操作和内存模型，一、用户空间C程序（C11标准）如果使用支持C11标准的编译器（如GCC或Clang），可以通过头文件直接使用类似C++的原子操作和内存顺序参数。对应release和acquire的语法cincludeatomic_boolready=ATOMIC_VAR_INIT(false);//原子变量structDatac;//共享结构体//线程A：写入数据后发布
【Flutter 1-16】Flutter手把手教程UI布局和Widget——容器控件Container 我们先来看一下Container初始化的参数： m0_54072730 flask
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nvidia docker, nvidia docker2, nvidia container toolkits区别 coco_1998_2 #CUDA #Docker docker 容器
背景在docker容器中用GPU时，查阅了网上许多教程，教程之间概念模糊不清，相互矛盾，过时的教程和新的教程混杂在一起。主要原因是Nvidia为docker容器的支持发生了好几代变更，api发生了不少变化。下面来总结一下各代支持发展历程。省流版总结凡是使用了命令nvidiadocker或者在docker中引入了--runtime=nvidia参数的都是过时教程，最新方法只需要下载nvidia-co
rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答，我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
java编程思想 -- 数据的初始化百合不是茶 java 数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化 /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
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地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁... 所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
linux下批量替换文件内容商人shang linux 替换
1、网络上现成的资料　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
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SpringMVC和Struts2比较杨白白 springMVC
1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！
apache与php整合 aichenglong php apache web
一 apache web服务器 1 apeche web服务器的安装 1)下载Apache web服务器 2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册) 3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理 1)service.msc进行图形化管理 2)命令管理，配
Maven常用内置变量 AILIKES maven
Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
java的类和对象百合不是茶 JAVA面向对象类对象
java中的类： java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决 java使用 class 类名来创建类，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的创建一个A类： class A{ } java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
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AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScript AngularJS $http
对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
[Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
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【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
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随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。一、加强体验舒适度嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
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数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
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关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：（1）访问修饰符 public,private,protected p
Hive中的排序语法 daizj 排序 hive order by DISTRIBUTE BY sort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
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ARM寄存器学习 e200702084 数据结构 C++c C#F#
无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。 ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
常用编码资料 gengzg 编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
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我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。如果用多线程实现
Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linux crontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来：第一段代表分钟 0—59 第二段代表小时 0—23 第三段代表日期 1—31 第四段代表月份 1—12 第五段代表星期几，0代表星期日 0—6 如： */1 * * * * 每分钟执行一次。 *
KMP算法详解 hm4123660 数据结构 C++算法字符串 KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 java Web 获取服务器ip地址
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