决策池第21页

集团企业数字化转型整体蓝图与实施方案：数字化使命、数字化愿景、数字化目标、数字化蓝图、关键策略、数字化保障、

集团企业数字化转型整体蓝图与实施方案集团企业数字化转型整体蓝图与实施方案数字化使命提升企业核心竞争力优化业务流程与效率拓展创新商业模式满足客户多元化需求数字化愿景构建全面互联互通企业生态实现数据驱动智能决策打造持续创新数字文化引领行业数字化转型发展数字化目标短期目标

公众号：优享智库·2025-02-01 21:25

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。

·2025-02-01 20:52

11种著名商业分析模型：战略决定布局，布局决定终局

简介：编者按：有很多企业做到了近百亿的规模，但依然处于机会成长阶段，其原因为企业的战略选择、决策制定和执行缺乏底层逻辑和数据支撑，也缺乏科学的流程和方法论。

不会飞的杨·2025-02-01 17:21

浅色可视化大屏虽然经常被诟病，也有自己的用武之地呀

尤其是在需要长时间盯着大屏进行数据分析、监控或决策的场景下，这种视觉舒适性显得尤为重要。此外，对于一些对光线较为敏感的人群，如患有眼疾或容易出现视觉疲劳的人来说，浅色可视化大屏可能是更好的选择。

大象数据工场·2025-02-01 16:14

当区块链遇见AI：智能合约如何驱动下一代 DApps

特别是在去中心化应用（DApps）领域，区块链与AI的结合有可能彻底改变我们对智能合约、数据处理、决策制定等方面的理解。

威哥说编程·2025-02-01 15:33

FTP上传下传、SFTP上传下传、进度监控、断点续传、连接池封装JAVA一网打尽（五）SFTP进阶篇【5/5】【完结篇】

一、摘要（本系列汇总说明）-总纲FTP、SFTP上传下传、进度监控、断点续传、连接池封装JAVA一网打尽（一）FTP、SFTP上传下传、进度监控、断点续传、连接池封装JAVA一网打尽（二）FTP、SFTP

飞火流星02027·2025-02-01 12:38

Linux系统Tomcat进程使用shutdown.sh无法关闭进程

项目场景：项目场景：用到多线程异步任务，每个任务单独线程去处理数据问题描述使用shutdown.sh并没有关闭Tomcat项目原因分析：一般造成这种原因是因为项目中有非守护线程的存在,我这里就是用到线程池来处理任务导致无法关闭解决方案

hekun_1·2025-02-01 07:31

智能小区物业管理系统推动数字化转型与提升用户居住体验

这不仅提高了决策的科学性，还提升了运营

快鲸数字街道系统·2025-02-01 07:59

秋夜Autumn·2025-02-01 05:06

如何去设计一个消息队列

PangPiLoLo·2025-02-01 01:10

互联网大厂的微服务架构系统应对超大流量解决方案

常见的限流方式有：限制总并发数（数据库连接池、线程池等等）限制瞬时并发数（如Nginx的limit_conn模块）限制时间窗口的平均速率（如Guava的RateLimiter、Nginx的limit_req

欧子说Java·2025-02-01 00:03

python redis连接池最大连接数_python redis之连接池的原理

什么是毗邻池通常情况下,当我们需要做redis操作时,会建立一个毗邻,并基于这个毗邻举行redis操作,操作完成后,释放毗邻,一样平常情况下,这是没问题的,但当并发量比较高的时刻,频仍的毗邻建立和释放对性能会有较高的影响于是

Miss.94364·2025-01-31 20:32

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。然而，强化学习在实际应用中并非一帆风顺，还面临着诸多技术和现实挑战。本文将从原理、实现与挑战

Echo_Wish·2025-01-31 20:55

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具

一键难忘·2025-01-31 20:24

基于强化学习的自动驾驶决策规划算法

基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。

AI天才研究院·2025-01-31 19:22

【网站架构部署与优化】Tomcat优化、Tomcat多实例部署

文章目录Tomcat优化Tomcat配置文件参数优化示例配置TomcatJVM参数配置参数解释注意总结Tomcat配置文件参数优化(`server.xml`)1.线程池参数2.网络连接参数3.性能优化参数

Karoku066·2025-01-31 19:19

（面经总结）一篇文章带你整理面试过程中关于多线程中的线程池的相关知识点

文章目录一、线程池的工作原理二、线程复用三、线程池的核心组件和核心类四、Java线程池的工作流程五、线程池的拒绝策略六、5中常用的线程池1.newCachedThreadPool2.newFixedThreadPool3

南淮北安·2025-01-31 18:07

【Java 线程池】详解

线程池详解无套路、关注即可领。持续更新中关注公众号：搜【架构研究站】回复：资料领取，即可获取全部面试题以及1000+份学习资料在现代的Java并发编程领域，线程池扮演着至关重要的角色。

架构学院·2025-01-31 18:05

大屏幕排队叫号小程序系统产品核心功能需求规划开发实例分享

通过自动化的排队叫号流程，减少人工干预，提高服务的准确性和效率；通过大屏幕实时展示排队信息，让客户对等待情况一目了然，增强信息透明度；通过数据分析功能，为服务场所提供决策依据，助力其优化服务流程与资源配置

v.15889726201·2025-01-31 17:04

Python的旅游网站数据爬虫分析与可视化大屏展示论文

本文旨在通过Python技术，实现旅游网站数据的爬虫分析，并利用可视化大屏展示分析结果，为旅游行业的数据驱动决策提供支持。

IT实战课堂—x小凡同学·2025-01-31 16:56

DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比

文章目录引言技术原理DeepSeekR1OpenAIo1性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理（NLP）企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成

码事漫谈·2025-01-31 13:01

动态调试线程池：使用JMX进行监控与管理

目录摘要1.引言2.什么是JMX3.线程池简介4.使用JMX动态调试线程池4.1JMX架构4.2JMXAPI4.3实现一个简单的JMXMBean4.4将JMX应用于线程池监控4.4.1创建自定义MBean4.4.2

星辰@Sea·2025-01-31 11:08

【论文复现】一种改进哈里斯鹰优化算法用于连续和离散优化问题

改进分为三个阶段：1.重新设计了确定随机参数的方法；2.更新了产生新解的策略；3.将决策机制从六步简化为四步。2.哈里

小O的算法实验室·2025-01-31 09:22

SAP GR/IR在系统AP中收货和校验对会计业务的影响（详细）

100405/14523268.html【摘要】正确理解和掌握SAP系统采购收货和发票校验的集成性对会计业务的影响,可以为物料数据分析和成本数据分析提供有力工具,保证数据真实、完整、实时和丰富,为企业管理者提供决策支持

trassion·2025-01-31 04:36

梯度提升用于高效的分类与回归

使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差

纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

aerodrome交易所读合约分析

池地址0xb2cc224c1c9fee385f8ad6a55b4d94e92359dc59token00x4200000000000000000000000000000000000006token10x833589fCD6eDb6E08f4c7C32D4f71b54bdA02913tickSpacing100stakedLiquidity4579376109215388530snapshotCum

wilson_go·2025-01-31 03:33

MySQL知识点总结（九）

请说明授权表的内容和它的作用MySQL服务器在启动时将授权表从mysql数据库读取到内存中，所有的访问控制决策都以这些表为依据

a_j58·2025-01-30 21:11

【uniapp】uniapp使用java线程池

在安卓端可以调用java线程池，把耗时操作写入线程池里面，优化性能。

新青年.·2025-01-30 18:41

Java 的字符串操作（一）

可以通过以下两种常见方式定义字符串：直接赋值：Stringstr="HelloWorld";，这种方式简单直接，Java会自动在字符串常量池中查找是否已经存在相同内容的字符串，如果有就直接引用，没有则创建新的字符串对象并放入常量池。

邮专小谦·2025-01-30 16:27

研发团队管理：如何应对工期非合理要求

以下是具体应对框架，含操作步骤、工具使用和典型案例：一、需求解构与优先级重塑1.需求价值四象限分析高价值+高紧急高价值+低紧急低价值+高紧急低价值+低紧急需求池商业价值评估核心MVP分阶段交付简化方案暂缓或放弃

程序猿学长·2025-01-30 14:06

启元世界（Inspir.ai）技术浅析（一）

公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家，专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域，并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:28

DM数据库体系架构

目录一、逻辑存储结构二、物理存储结构三、内存结构3.1内存池3.2缓冲区3.3排序区3.4哈希区四、管理DM线程一、逻辑存储结构DM数据库为数据库中的所有对象分配逻辑空间，并存放在数据文件中。

小蜗牛_·2025-01-30 11:45

LLM系列(0)：行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】

行业大模型落地服务：在全业务场景的应用与探索1.行业大模型落地挑战及应对1.1.挑战一：有限的算力资源在政企客户场景中落地行业大模型方案，可能首先面临的一个挑战是客户的算力资源有限。算力资源作为大模型落地的前提条件，是很多客户关注的重点，也是业务团队前期与客户沟通交流的一个重点。行业大模型场景落地是否一定需要大量的GPU算力，以及需要多少的算力才能满足落地需求？GPU算力主要消耗在两个地方，一是大

汀、人工智能·2025-01-30 10:41

Rust 条件语句

Rust条件语句在编程语言中，条件语句是进行决策和实现分支逻辑的关键。Rust语言作为一门系统编程语言，其条件语句的使用同样至关重要。

lsx202406·2025-01-30 09:01

理解随机森林算法

简单来说，它就像是一群“专家”（决策树）在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子，你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。

菌菌的快乐生活·2025-01-30 05:32

日志2025.1.29

日志2025.1.291.修改了子弹拖尾的bug子弹销毁不要用对象池跟携程混合写！！

science怪兽·2025-01-30 02:39

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型

MengWoods·2025-01-30 01:01

linux 进程调度

通过决策下一个运行的进程，调度器负责utilize系统并给用户一种多个进程在同事运行的印象。调度器背后的考虑是很简单的；优化处理器时间，假设说有可运行的进程的话，总有一个进程应该是处于运行态的。

ImNtJempty·2025-01-30 00:26

一文了解大数据概论

一.大数据概论1.1大数据概念大数据（bigdata）：指无法在一定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，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

·2025-01-29 23:54

蛇年鸿运当头：ChatGPT为你送上专属新年祝福

英明决策：愿您在新的一年思如泉涌，以高

码上飞扬·2025-01-29 22:42

《深度剖析Q-learning中的Q值：解锁智能决策的密码》

而Q-learning中的Q值，更是理解这一算法的核心关键，它如同智能体的“智慧密码”，指导着智能体在复杂环境中做出最优决策。Q值的直观定义：行为价值的“预言家”从直观层面理解，Q值代表着智能体

·2025-01-29 19:51

探索Google Trends API的实用技巧：抓取数据，解读趋势

1.引言在日常生活和工作中，了解最新的趋势对于决策至关重要。无论

dsndnwfk·2025-01-29 17:56

【Golang】Go语言中的并发模式

文章目录1.Goroutine使用场景优点缺点2.通道（Channel）使用场景优点缺点3.工作池（WorkerPool）使用场景优点缺点4.扇出扇入（Fan-Out,Fan-In）使用场景优点缺点5.

RumIV·2025-01-29 16:18

职业学习路线参考

你希望能有技术决策，希望有影响力，你觉得应该如何做

每天三杯咖啡·2025-01-29 16:47

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（六）Softmax函数介绍

换句话说，Softmax将模型的原始输出（logits）转化为概率，帮助我们做分类决策。定义与公式假设我们有一个向量z=[z1,z2,…,zn]\mathbf{z}=[z_1,z_2,\d

Blankspace空白·2025-01-29 14:33

机器人介绍

以下是关于机器人的介绍：定义机器人是一种能够自动执行任务的机器系统，它集成了机电、机构学、材料学及仿生学等多个学科技术，可以接受人类指挥，运行预先编排的程序，或根据人工智能技术制定的原则纲领行动，具备感知、决策

max500600·2025-01-29 11:59

实时数据处理与模型推理：利用 Spring AI 实现对数据的推理与分析

在现代企业中，实时数据处理与快速决策已经成为关键需求。通过集成SpringAI，我们不仅可以高效地获取实时数据，还可以将这些数据输入到AI模型中进行推理与分析，以便生成实时的业务洞察。

drebander·2025-01-29 11:54

决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树）

文章目录一、决策树原理1.1决策树简介1.2基本概念二、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征

陈小虾·2025-01-29 10:18

2025最新实测可用的免费股票API接口推荐：python、JavaScript 、JAVA等实例代码演示教你如何免费获取股票实时、历史、指标等数据

通过API接口，投资者可以实时获取市场动态、股票价格、交易量等关键信息，为决策提供有力支持。同时，API接口还支持自动化交易，投资者可以根据预设的交易策略

Eumenides_max·2025-01-29 10:18

可解释性：走向透明与可信的人工智能

在许多任务中，尽管这些模型表现出色，取得了相当高的精度，但其决策过程不透明，这对于依赖于机器决策的应用（如金融、医疗、法律等）来说，可能是无法接受的。

一位小说男主·2025-01-29 10:46

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