几何分析

软件工程导论期末试题

软件工程导论期末考试试题一．选择（20分）1、瀑布模型把软件生命周期划分为八个阶段：问题的定义、可行性研究、软件需求分析、系统总体设计、详细设计、编码、测试和运行、维护。
答案资料·2025-02-02 17:13

软件工程导论期末考试试题

软件工程导论期末考试试题一．选择1、瀑布模型把软件生命周期划分为八个阶段：问题的定义、可行性研究、软件需求分析、系统总体设计、详细设计、编码、测试和运行、维护。
答案资料·2025-02-02 17:13

用Python把2024年的豆瓣广播生成词云图

突发奇想想对自己的2024进行分析。
NuageL·2025-02-02 17:42

软件工程概论试题四

A.不能适应需求的动态变更B.过于灵活C.各个阶段需要进行评审D.过于简单正答：A2.具有风险分析的软件生存周期模型是()。
minaMoonGirl·2025-02-02 17:11

软件测试-等价类划分法测试用例设计二

针对上述需求分析，先编写一个对报表日期合法性检查的C程序，然后按照等价类划分法设计测试用例（弱健壮覆盖标准），最后运行设计的测试用例。
minaMoonGirl·2025-02-02 17:41

第十四节 图像几何绘制

知识点-RECT应用-rectangle应用voidQUickdemo::drawing_demo(Mat&image){Rectrect;--Rectrect--声明一个名为rect的cv::Rect类型的变量，cv::Rect通常用于表示矩形区域。rect.x=100;--rect.x=100;--设置矩形的左上角横坐标为100。rect.y=100;rect.y=100;--设置矩形的左上角
没学上了·2025-02-02 17:40

洛谷 P8721 [蓝桥杯 2020 省 AB3] 填空问题(缺少 inc.txt, E 题数据) 题解

题目分析A数青蛙根据青蛙的个数分类计算：青蛙数小于等于222：此时青蛙数、眼睛数、嘴巴数和腿数读出来只读111个字，故此时一句话141414个字。
xzz_0611·2025-02-02 17:09

如何分析HCI的Command Packet和Event Packet包

HCIPacket包括四种，即Command，Event，ACL和SCO/eSCO，对应到MS-Stack中的定义，即为COMMAND_PACKET，EVENT_PACKET，DATA_PACKET_ACL和DATA_PACKET_SCO。如下（详细参照bt_hcip.h）：enumHCI_TYPE{COMMAND_PACKET=1,DATA_PACKET_ACL=2,DATA_PACKET_SC
haokaihaohe110·2025-02-02 16:34

《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。
程序猿阿伟·2025-02-02 14:26

《数据可视化新高度：Graphy的AI协作变革》

智能角色分配，适配专长促协作Graphy利用AI算法，根据团队成员过往在数据项目中的表现、技能标签以及参与任务的类型，分析出每个成员在数据可视化流程中的优势。比如，
程序猿阿伟·2025-02-02 14:26

性能测试网络风险诊断有哪些？

目录一、网络定位分析手段二、sar命令三、netstat命令以下是几种常见的网络风险诊断方法网络连通性检查带宽与延迟测量丢包率分析网络拓扑结构审查安全设备影响评估协议层面上的优化负载均衡器效能检验云化服务架构下的特殊考量系统应用之间的交换
Feng.Lee·2025-02-02 14:55

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

LSTM 网络在强化学习中的应用

文章重点分析了LSTM在强化学习中的多种应用场景，包括深度Q网络、策略梯度方法和Actor-Critic架构
AI天才研究院·2025-02-02 14:23

数据挖掘常用算法优缺点分析

领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。在实际应用中，一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
天波烟客00·2025-02-02 14:52

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
Francek Chen·2025-02-02 14:20

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率
kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

数据结构：时间复杂度和空间复杂度

这就涉及到了我们算法效率的分析了。一、算法效率所谓算法效率的分析分为两种：第一种时间效率，又称时间复杂度。第二种空间效率，又称空间复杂度。
星迹日·2025-02-02 13:18

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

本文将深入Llama的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括：数据并行(DataParallelism,DP
kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2
kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而，标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比，这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题，FlashAttention被提出，它是一种高
kakaZhui·2025-02-02 13:43

使用Elasticsearch和SelfQueryRetriever实现智能电影检索

Elasticsearch是一个强大的分布式搜索和分析引擎，能够高效地处理大量数据。
hgSdaegva·2025-02-02 13:43

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这
2401_84239830·2025-02-02 13:41

Python 批量下载 ERA-5 Reanalysis 数据

ECMWF大气再分析数据集ERA-interim已被ERA-5数据集取代，ERA-5详细信息看这里下面介绍下载的具体步骤：1.要下载ERA-5数据集，需要先注册一个CDS账号。
zhe是我呀·2025-02-02 12:40

99.20 金融难点通俗解释：中药配方比喻马科维茨资产组合模型(MPT)

目录0.承前1.核心知识点拆解2.中药搭配比喻方案分析2.1比喻的合理性3.通俗易懂的解释3.1以中药房为例3.2配方原理4.实际应用举例4.1基础配方示例4.2效果说明5.注意事项5.1个性化配置5.2
AI量金术师·2025-02-02 12:38

PythonOCC-Core 使用教程

PythonOCC-Core使用教程pythonocc-coretpaviot/pythonocc-core:是一个基于Python的OpenCASCADE(OCCT)几何内核库，提供了三维几何形状的创建
陆骊咪Durwin·2025-02-02 12:07

PythonOCC-Core 安装和配置指南

PythonOCC-Core安装和配置指南pythonocc-coretpaviot/pythonocc-core:是一个基于Python的OpenCASCADE(OCCT)几何内核库，提供了三维几何形状的创建
邹稳潜Willard·2025-02-02 12:35

深入理解动态代理：JDK动态代理与CGLIB动态代理

本篇文章将详细介绍这两种动态代理的概念、实现方式、应用场景，并进行对比分析。1.什么是动态代理？
捕风捉你·2025-02-02 11:33

云模型相关计算

文章目录完美的云模型代码计算重心和质心这个计算每个扇形计算总的带有汉字显示的云模型分析完整替换汉字的代码从excel中读取数字计算云模型我需要随机生成一个范围是1~16的数组。
东方-教育技术博主·2025-02-02 11:28

ARINC429协议分析

描述本章内容主要说明ARINC429协议分析方法，包含429数据模型，以及各模型的含义协议模型定义如下表所示，ARINC429在发送一帧过程中，首先发送以START开始，以END结束，共发送32bits
Eidolon_li·2025-02-02 10:56

22章2节：如何在 R Markdown 和 R Notebook 中创建使用

它结合了R语言的强大数据处理和分析能力，以及Markdown的简洁易用的文本格式，使得创建专业和美观的报告变得更加简单和高效。
DAT｜R科学·2025-02-02 10:24

Java与Kafka：消息队列使用指南

无论是构建实时数据分析系统还是简单的消息队列应用，Kafka都能胜任。那么，我们就开始吧！什么是Kafka？
墨瑾轩·2025-02-02 10:53

【产品经理修炼之道】-美国支付清算体系介绍

通过对比中国支付清算体系，文章还将分析美国体系的优势和创新之处，为跨境支付和国际金融合作提供参考。前段时间分别介绍了“中国支付清算体
xiaoli8748_软件开发·2025-02-02 10:53

AI真的能理解我们这个现实物理世界吗？深度剖析原理、实证及未来走向

继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象，也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。
AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选：利用AI深度学习技术加速药物研发流程

通过一个实操案例，展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析，预测潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤，证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力
AI_DL_CODE·2025-02-02 10:50

PCB行业龙头企业*IoTDB | 利用 IoTDB 替换HBase，打破查询功能局限性

在原有解决方案存在局限性的情况下，基于IoTDB时序数据库的特点和优势，该公司选择使用IoTDB作为其生产与质量分析系统的时序数据处理方案。使用此方案将有效提高存储与查询维度的性能。
Apache IoTDB·2025-02-02 09:48

jetpack compose 开发架构选择探讨（一），这是一份用心整理的Android面试总结

然后我们分析下这个例子只有一个count状态和add操作，因此这样来实现viewModel,这里基于jetpackviewmodel和livedata组件来实现classMvvmViewModel:ViewModel
m0_66264630·2025-02-02 09:18

手机直连低轨卫星通信：架构、关键技术和未来展望

通过分析手机直连低轨卫星网络场景下高移动性与大传输时延等带来的接入与传输问题，提出对地面移动通信体制进行适应性改进的关键技术方案。最后，探讨了
罗思付之技术屋·2025-02-02 09:46

CF 371A.K-Periodic Array(Java实现)

题目分析这里的意思是一共n个值每k个一组循环，最少改变多少个值就能让循环相同思路分析我在这里首先想的是二维数组方便观察循环，依据题目即为每一竖列比较，哪一个值出现的最少那么那就是需要更改的次数，(此题在这儿不考虑需要更改多类值
Dr_Si·2025-02-02 09:15

CF 230A.Dragons(Java实现)

题目分析（桐老爷，泪目）题目讲很多字，其实就是打怪升级，初始战斗力>龙的战斗力就能击败龙并炼化经验增加战斗力，然后打下一条龙，如果打不过了就寄思路分析首先我还是想到键值对，分别存储龙的战斗力和给的经验，
Dr_Si·2025-02-02 09:15

CF 761A.Dasha and Stairs(Java实现)

题目分析大概意思是输入偶数值+奇数值，判断是否能够凑成一连串数字思路分析能够连成一串数字的条件考虑：1.偶数与奇数差为1；2.偶数与奇数相等，且不为0代码importjava.util.
Dr_Si·2025-02-02 09:15

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

文章详细介绍了模型理论、架构，并分析了其在股价预测中的优势和挑战。通过实操案例，展示了如何使用Python和PyTorch进行模型构建、训练和评估，包括数据预处理和性能评价。
AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

如何自己设计一个类似 Dubbo 的 RPC 框架？

面试官心理分析说实话，就这问题，其实就跟问你如何自己设计一个MQ一样的道理，就考两个：你有没有对某个rpc框架原理有非常深入的理解。
码农小旋风·2025-02-02 08:09

跟我一起学 Python 数据处理（一）：入门篇

无论是从事新闻、分析工作，还是立志成为数据科学家，掌握数据处理技巧都能让我们从海量信息中提取有价值的内容，并以清晰、有说服力的方式呈现出来。
lilye66·2025-02-02 08:34

aggr代码 cellranger_单细胞实战(四) Cell Ranger流程概览

实战演练这个栏目就是带大家从头到尾完整复现单细胞文献分析流程。好了，干货多，屁话少，我们来看实战流程。希望大家能有所收获！
龙宫里的乙民·2025-02-02 07:55

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。
qwmb919·2025-02-02 07:25

向量语义（Vector Semantics）与表征学习（Representation Learning）详解

传统的NLP方法（如基于规则的语言模型）需要人为定义单词的语义规则，而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。
苏西月·2025-02-02 07:54

【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比

本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法，比较它们的异同以及各自的优势。2.模型结构对比特性LlamaQwenChatGLM基础架构Decoder
kakaZhui·2025-02-02 07:54

＜深入浅出图神经网络＞ 读书笔记

文章目录笔记GNN代码chapter5|GCN分析TODO改代码得到的结论chapter6|GraphSage分析TODO去今年刚出就买了.一查豆瓣评分比我想的还低(我这种小白都能看出一些错误),有1说
数学工具构造器·2025-02-02 06:22

单细胞分析基础-第一节 数据质控、降维聚类

scRNA_pipeline\1.Seurat生物技能树可进官网查询添加链接描述分析流程准备：R包安装options("repos"="https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/
遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-02-02 06:51
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