多变量回归区间预测

CST六面体和四面体网格异同及应用场景

CST算法FIT（有限积分法）、TLM（传输线矩阵法）、FEM（有限元法）、MOM（矩量法）及CFD（计算流体动力学）等使用不同的网格。FIT和TLM：六面体网格。FEM：四面体网格和平面网格。
EMC仿真秀儿·2025-02-22 12:41

如何保证bug在改完之后不会引起新bug

若开发无法明确影响范围，在测试计划中标注“需扩大回归范围”，并将明确的改动范围转化为测试用例。
賢843·2025-02-22 12:38

【面试题】Node.js高频面试题

Node.js采用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量且高效，尤其适用于数据密集型实时应用。**主要特点**:1.**异步I/O**：Node.js几乎所有的API都是异步的，如读写文件、网络请求
城仕·2025-02-22 11:04

前端面试题】—53道常见NodeJS基础面试题（附答案）

Node.js是一个基于Chromev8引擎的服务器端JavaScript运行环境；Node.js是一个事件驱动、非阻塞式I/O的模型，轻量而又高效；Node.js的包管理器npm是全球最大的开源库生态系统
秋の本名·2025-02-22 11:58

深入理解 Kafka 主题分区机制

它不仅提供了高吞吐量和可扩展性，还通过分区实现了消息的有序存储和高效消费。本文将通过详细的代码示例和分析，帮助读者深入理解Kafka的主题分区机制。
t0_54program·2025-02-22 10:56

撰写文献必用的评价指标之DCA决策曲线

系列文章目录第一章撰写文献必用的评价指标之普通表格第二章撰写文献必用的评价指标之DCA决策曲线目录系列文章目录前言一、DCA决策曲线表现形式横轴纵轴曲线曲线解读图例二、单因素多因素分析单因素分析多因素分析三、R语言程序代码代码解释总结前言在智慧医疗中，深度学习模型用于疾病预测等任务
小辉同志·2025-02-22 10:19

PV和UV的区别

文章目录1.UV（UniqueVisitor/独立访客）：多少人来过2.PV（PageView/页面浏览量）：访问了多少次3.对比UV和PV4.示例场景5.扩展指标UV侧重用户规模，反映“多少人来过”。
roman_日积跬步-终至千里·2025-02-22 09:45

行情管理小程序，助力企业轻松应对市场波动

小程序可以接入多种数据源，实时更新市场行情信息；行情管理小程序能够对市场数据进行分析，并生成趋势预测；小程序无需下载安装，用户可以通过手机随时随地访问。
汇匠源·2025-02-22 09:11

计算机毕业设计吊炸天Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测

开发技术SparkHadoopPython爬虫Vue.jsSpringBoot机器学习/深度学习人工智能创新点Spark大屏可视化爬虫预测算法功能1、登录注册界面，用户登录注册，修改信息2、管理员用户：
qq_80213251·2025-02-22 08:35

springboot多模块项目架构更新记录（单服务器部署-＞多服务器nginx分发，可扩容）

前情提要**以下为简单图示（PS：轻喷，图随便画）**接手时架构：修改后架构：修改原因：1.随业务量增长，单服务器无法满足需求，且单服务器可用性不够高2.业务进行拆分部署，独立通用模块，方便多人员同步开发
stone.eye·2025-02-22 08:32

《机器学习实战》专栏 No12：项目实战—端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测

《机器学习实战》专栏第12集：项目实战——端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测本集为专栏最后一集，本专栏的特点是短平快，聚焦重点，不长篇大论纠缠于理论，而是在介绍基础理论框架基础上，快速切入实战项目和代码
带娃的IT创业者·2025-02-22 07:59

DeepSeek的架构设计

临港等多地超算中心构建混合集群，10万+GPU卡规模（含H100/A100等），通过自研RDMA网络实现μs级延迟能效优化:采用液冷+余热回收技术，PUE<1.1，算力密度达50kW/机柜故障自愈:基于强化学习的节点健康预测系统
程序猿000001号·2025-02-22 06:24

MySQL中ddl操作或创建索引防止锁表的一些建议或解决方案

MySQL需要确保数据的一致性和完整性，这意味着在执行DDL操作时需要获取锁【建议】（1）建议在生产环境中进行任何重大DDL更改，都要在测试环境充分测试验证（2）在生产环境中对数据量较大的表进行DDL操作
拄杖忙学轻声码·2025-02-22 06:23

高并发的一些解决方法

，但是用java写出稳定的高并发服务是很复杂的一件事，首先是服务器的选择，web服务器有几个选型，tomcat，apache,weblogic,还有商用webphere.1、tomcat官方宣称的并发量是
玉阳软件yuyangdev_cn·2025-02-22 06:23

ospf的综合实验

R4与其他所有直连设备间均使用共有的IP2.R3-R5/6/7为MGRE环境，R3为中心站点3.整个ospf环境IP基于172.16.0.0/16划分4.所有设备均可访问R4的环回5.减少LSA的更新量6
Spike()·2025-02-22 05:11

nginx反向代理负载均衡

反向代理原理：反向代理服务器架设在服务器端，通过缓冲经常被请求的页面来缓解服务器的工作量，将客户机请求转发给内部网络上的目标服务器；并将从服务器上得到的结果返回给Internet上请求连接的客户端，此时代理服务器与目标主机一起对外表现为一个服务器
Spike()·2025-02-22 05:09

金融数据库数字化转型：性能优化的实战经验

随着业务量的激增和数据规模的爆炸式增长，传统的数据库系统已难以满足现代金融企业的需求。因此，金融数据库的数字化转型成为了行业发展的必然趋势。
ITPUB-微风·2025-02-22 04:34

达梦数据库针对慢SQL，收集统计信息&清除执行计划缓存

，但拿到数据库终端执行特别快2、一条SQL在某种检索条件下查询特别慢，但拿到数据库终端执行特别快此时，可以尝试按照下述步骤进行恢复：目录一、分析SQL语句中涉及到的物理表，依次收集统计信息1、单表数据量小的表
泛冬以南·2025-02-22 02:38

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 1

他在某次校园活动中发现，活动主办方总是难以准确预测学生的报名人数，导致准备的物料经常不够或浪费。于是，小明萌生了一个想法：能否通过一些历史数据，用机器学习的方式来预测每场活动的参与率？
山海青风·2025-02-22 01:05

一文看常见的消息队列对比

KafkaRabbitMQRocketMQPulsar架构设计分布式日志系统，依赖ZooKeeper基于AMQP协议的代理模型主从架构+NameServer协调分层架构（Broker+BookKeeper）单机吞吐量100
蚂蚁在飞-·2025-02-22 00:49

用deepseek学大模型05逻辑回归

deepseek.com:逻辑回归的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导
wyg_031113·2025-02-22 00:48

仅用1年成为DeepMind顶梁柱，John Jumper博士毕业7年拿诺奖，开启蛋白折叠新时代

他的语气中带着谦逊与感慨，而这份殊荣的背后，则是AlphaFold2带来的科学革命，彻底改变了蛋白质结构预测的方式。
·2025-02-21 23:23

【硬核对比】ReentrantReadWriteLock 被全面碾压？阿里百万级压测揭秘 StampedLock 的真实性能！

同一场景改用StampedLock后，吞吐量提升6倍，延迟降低90%！本文将用源码层暴力拆解+阿里云压测数据+蚂蚁金服实战代码，深度对比两大读写锁，带你避开高
努力的靠近目标·2025-02-21 22:38

for循环，do while，练习

i=1;i//{//printf("%d",i);////i++不建议在for循环内修改变量，防止for循环失去控制//}//return0;//}//建议for语句的循环控制变量的取值采用“前闭后开区间
2301_80742779·2025-02-21 22:06

基于ThinkPHP 5~8兼容的推荐算法类实现，

在现代推荐系统中，随着用户量和物品量的增长，传统的推荐算法可能会面临性能瓶颈。
极梦网络无忧·2025-02-21 20:24

printf()和printk()的多线程安全

1、printf()printf()是一个不可重入函数，这意味着在多线程环境下，如果多个线程同时调用printf()，可能会导致不可预测的行为或错误。
LL_vin·2025-02-21 20:51

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述：一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法：逻辑回归：用于二分类问题，通过最大化对数似然函数来估计模型参数。
Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

利用 Django 与 Redis 打造高性能缓存系统

随着用户数量的增加和数据量的增长，网站的响应速度很容易成为瓶颈。缓存是一种有效的性能优化手段，它可以减少对数据库的频繁访问，从而显著提高系统的响应速度。
lozhyf·2025-02-21 19:12

《Linux系统编程篇》System V信号量（Linux 进程间通信（IPC））——基础篇

文章目录引言‍**Linux中的SystemV信号量：基础与实战****SystemV信号量简介****关键概念**️**SystemV信号量的相关函数****函数原型**1.
家驹嵌入式·2025-02-21 19:39

实测｜用DeepSeek批量生成头条爆款标题，1小时搞定1周工作量！效率提升300%的秘诀全公开

用户共鸣：“上月写了30篇优质长文，阅读量全不过万，问题竟出在标题上！”——某科技领域创作者自述二、[技术革命]DeepSeek的标题生成黑科技1.爆款基因解码系统实时
kang_deepsk·2025-02-21 18:37

如何设计一个线程池（白话讲解例子1）

了解任务量和执行特点：得大概了解这些任务量一般有多大，是偶尔来一个大任务，还是经常有一堆小任务，以及这些任务执行起来是很快就能完成，还是会比较耗时。这就像你
Super_King_·2025-02-21 18:59

高并发技巧-redis热key问题处理技巧

热key问题，简单来说就是对某一资源的访问量过高问题，再简单一点来说就是对某个资源访问的qps过高，而解决访问量高的问题通常我们使用分布式缓存，最常见的就是redis，这个资源对应redis的一个key
小二上酒8·2025-02-21 18:59

Python爬虫：分布式爬虫架构与Scrapy-Redis实现

一、引言随着互联网数据量的持续增长，许多爬虫任务需要处理海量的网页数据。单台机器的资源有限，在面对大规模爬取任务时，可能会出现爬取速度慢、内存不足等
挖掘机技术我最强·2025-02-21 17:26

嵌入式八股文（四）计算机网络篇

一般使上下层之间传输信息量尽可能少，这样使两层之间保持其功能的相对独立性。硬件接口：在物理层面，接口通常指的是
小仇学长·2025-02-21 17:56

ssd训练自己的数据集

是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，物体分类与预测框的回归同时进行
reset2021·2025-02-21 17:22

领域驱动设计（DDD）深度解析：从理论到复杂系统落地的全生命周期实践指南

在软件系统复杂度指数级增长的今天，传统的数据驱动或功能驱动开发模式已难以应对业务的多变性和系统的演化需求。
sanggou·2025-02-21 17:50

嵌入式人工智能应用-第四章 KNN 算法介绍 3

KNN算法介绍1KNN介绍1.1基本概念1.1.1主要步骤1.1.2.距离计算：1.1.3进行预测：2分类介绍2.1KNN算法的K值说明2.2K值的选取2.3距离计算2.4KNN算法特点2.5KNN算法流程
数贾电子科技·2025-02-21 16:17

◼️孕期饮食红黑榜｜这3类“健康“蔬菜竟是胎儿刺客！营养师紧急预警[特殊字符]

附《2025中国孕期膳食安全白皮书》替代方案+三甲医院检测报告↓争议蔬菜TOP3深度拆解（附科学替代公式）1️⃣黑木耳——双重陷阱杀手营养悖论：含铁量≈猪肝70%却成细菌培养皿⚠️实验室数据：浸泡超4小时米酵菌酸激增
baolutaiqi·2025-02-21 16:45

数据分析：彩票中奖号码分析与预测

预测双色球彩票的中奖号码是一个典型的随机事件，因为每个号码的出现概率是独立的，且历史数据并不能直接用于预测未来的开奖结果。然而，我们可以通过统计分析来了解号码的分布规律，从而提供一些可能的参考。
LensonYuan·2025-02-21 16:14

嵌入式人工智能应用-第四章 逻辑回归 8

逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为
数贾电子科技·2025-02-21 16:11

从MySQL迁移到PostgreSQL的完整指南

随着企业数据量的增长和对性能要求的提高，许多公司开始考虑从MySQL迁移到PostgreSQL。
m0_74824076·2025-02-21 15:32

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。
路野yue·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响2.经典机器学习算法2.1线性模型一元线性回归与多元线性回归梯度下降算法
zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。
数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习—逻辑回归

目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数
60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。
若兰幽竹·2025-02-21 13:50

python版本的列线图绘制（二分类）

python版本的列线图绘制（二分类）列线图是为临床预测模型提供了一个使用的工具，借助列线图可以把指标转变为预测概率，但是近年来随着网页计算器的出现，列线图的使用没有原来广泛。
医学AppMatrix·2025-02-21 13:20

Boringssl介绍

BoringSSL是Google从OpenSSL分支出来的一个开源TLS/SSL库，旨在为Google的产品和服务提供一个更加轻量、安全和现代化的加密库。
shanzhizi·2025-02-21 13:50

SWAT模型入门到精通：建模方法、实例应用、高级进阶，新手也能成为建模高手！

在面源污染防治中，首要的前提是需要结合一定的面源污染模型进行污染负荷量的估算并分析其空间特征，并探讨流域内各部分之间的联系与反馈机制。
WangYan2022·2025-02-21 13:45

测试用例编写规范

在车载项目开发过程中，离不开测试工作，现在越来越多的人涌入测试工作岗位，测试也是一个项目关键的一环，一个重要的角色，包括供应商释放每版软件时的全量测试，也包括主机厂的验收测试。
车载测试职场人·2025-02-21 12:08
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