大数据之移动性分析第21页

解锁SQL递归查询：WITH RECURSIVE的深度解析

SQL的WITHRECURSIVE正是我们手中的阿莉阿德涅之线，引领我们深入数据的每一个角落。本文将详细解读WITHRECURSIVE的神秘力量，通过实际代码示例，展示如何使用这一强大的递归查询功能。

2401_85762266·2025-01-20 01:10

MySQL 进阶：运维与架构 - 延迟复制

这种机制在多种场景下都非常有用，例如，当需要在从服务器上保留旧的数据版本以供审计或备份时，或者当需要在从服务器上进行一些非实时的数据分析时。本文将详细介绍M

墨夶·2025-01-20 01:08

numpy1.19.4与python3.9版本冲突解决

numpy1.19.4与python3.9版本冲突解决一、问题分析runtimeError:packagefailstopassasanitycheck解决方法如下：解决一：使用python3.9和numpy1.19.4

weixin_47154407·2025-01-20 00:34

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

它使计算机能够理解和分析图像和视频数据，从而做出有意义的决策。其中，目标检测是计算机视觉中的一项关键技术，它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。

ZhShy23·2025-01-20 00:04

【端到端模型】

传统的做法可能是先人工分析图片，找到文字的轮廓、笔画这些特征，然后用别的方法把这些特征转变成文字。

W Y·2025-01-20 00:32

C#html生成pdf之wkhtmltopdf及参数说明

实现方法#regionHTML生成PDF//////HTML生成PDF//////页面URL如：http://127.0.0.1/index.html///保存地址如：/upload/pdf/123.pdf///publicstaticboolHtmlToPdf(stringurl,stringpath){if(string.IsNullOrEmpty(url)||string.IsNullOrE

Mick_小马哥·2025-01-20 00:30

Vben5登录过期无法再次登录问题，http状态码

分析原因梳理流程文档前面的都已按照要求配置修改好了，所有的

·2025-01-19 23:09

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步，DNA图谱分析已经成为基因检测

2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

具体毕设方案100例之第4例STM32智能家居烟雾温度火灾防盗报警系统设计版本4

LCD1602液晶显示：实时展现当前检测到的烟雾浓度值，为用户提供直观的视觉信息。按键设置报警上限：用户可通过简单操作按键，自定义烟雾浓度的报警阈值，以满足不同场景的安全需求。蜂鸣器报警：当烟雾浓度超过用户设定的报警值时，蜂鸣器将立即启动，发出声音报警，提醒用户注意安全。无线WiFi传输：通过集成的ESP8266无线WiFi模块，将烟雾浓度数据实时传输至用户手机端，实现远程监控与数据查看。继电器模

李学长单片机毕设·2025-01-19 23:56

风控系统之规则重复触发

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview简介前面已经发了很多关于风控系统的一些文章，是比较零碎的，这也是我知道的，但在边构思边实践时是这样的。从0到1中还有很多0.0001、0.0023424、0.1243，这些都是不可忽视，他们也是成长的一部分啊！这里提前预告一下（毕竟有人看不到文末），下周大概是10.24会

·2025-01-19 23:06

风控系统之指标回溯，历史数据重跑

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview回顾默认你已经看过之前那篇风控系统指标计算/特征提取分析与实现01，Redis

·2025-01-19 23:34

《鸿蒙Next应用商店：人工智能开启智能推荐与运营新时代》

通过对用户在应用商店内的浏览历史、下载记录、搜索关键词，以及在其他鸿蒙应用中的使用行为等多源数据进行汇总和分析，利用人工智能算法

·2025-01-19 23:32

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用，通过feature_importances_属性，您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要，从而可以进行特征选择或特征工程，以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision

一叶_障目·2025-01-19 23:21

flutter鸿蒙版本mvvm架构思想原理

目录写在前面1.整体架构概述2.各文件详细讲解2.1.main.dart2.2.CounterViewModel.dart2.3.MyHomePage.dart2.4.Model.dart3.MVVM架构思想分析

淼学派对·2025-01-19 22:16

Spring Security(maven项目) 3.0.2.5版本中改

实践、认识、再实践、再认识，这种形式，循环往复以至无穷，而实践和认识之每一循环的内容，都比较地进到了高一级的程度本期目标《对上一期的内容进行一波改革，迭代》原因：写的太烂内容回顾：我们对DeleatingFilterProxy

严欣铷·2025-01-19 22:16

大数据学习（五）：如何使用 Livy提交spark批量任务--转载

Livy是一个开源的REST接口，用于与Spark进行交互，它同时支持提交执行代码段和完整的程序。Livy封装了spark-submit并支持远端执行。启动服务器执行以下命令，启动livy服务器。./bin/livy-server这里假设spark使用yarn模式，所以所有文件路径都默认位于HDFS中。如果是本地开发模式的话，直接使用本地文件即可（注意必须配置livy.conf文件，设置livy.

zuoseve01·2025-01-19 22:15

Java在云计算中的应用：Java的秘密云基地

实践案例分析：基于Java的微服务电商平台：使用Spri

五行星辰·2025-01-19 22:41

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark

house.zhang·2025-01-19 22:40

蓝桥杯连续奇数和问题解析

问题描述问题分析这个问题可以通过暴力搜索解决，即通过遍历所有可能的奇数序列，找到和等于111的立方的序列。然而，这种方法效率较低，我们需要寻找更优的解决方案。

不玩return的马可乐·2025-01-19 22:39

Netty处理字符格式的报错class java.lang.String cannot be cast to class io.netty.buffer.ByteBuf

由于第一次处理和打印机进行通信的业务，转化格式为ByteBuf的时候报错：classjava.lang.Stringcannotbecasttoclassio.netty.buffer.ByteBuf分析

kkoneone11·2025-01-19 21:08

大数据学习（四）：Livy的安装配置及pyspark的会话执行

一个基于Spark的开源REST服务，它能够通过REST的方式将代码片段或是序列化的二进制代码提交到Spark集群中去执行。它提供了以下这些基本功能：提交Scala、Python或是R代码片段到远端的Spark集群上执行；提交Java、Scala、Python所编写的Spark作业到远端的Spark集群上执行；提交批处理应用在集群中运行。从Livy所提供的基本功能可以看到Livy涵盖了原生Spar

猪笨是念来过倒·2025-01-19 21:08

FrameWork层WiFi模块架构剖析

整个WiFi系统架构如下图所示：一切尽在上图中，下面将对每部分进行详细分析。

刘争Stanley·2025-01-19 21:36

[练习]简单结构体操作程序

今天，我们分析一个简单的C语言程序，以及进行一定程度的改进。程序概述这个程序的主要目的是实现一个简单的数列操作，包括数列的内存分配、删除指定元素以及输出数列的功能。

siy2333·2025-01-19 21:33

6-1.Android 对话框之基础对话框（普通、单选、多选、列表）

对话框对话框（Dialog）是一种常用的UI组件，它主要用于显示信息、接收用户操作反馈对话框可以包含各种元素，但是主要还是以文本、按钮为主，其次是列表其中，基础对话框是Android中最简单的对话框，而后是进度对话框、自定义对话框等基础对话框使用4步走创建AlertDialog.Builder对象，它用于构建对话框AlertDialog.Builderbuilder=newAlertDialog.

我命由我12345·2025-01-19 20:59

kafka

Kafka学习之路Kafka必知必会kafka核心原理go操作kafka消息队列之-KafkaKafka分区分配策略或(https://blog.csdn.net/u013256816/article/

宋song一·2025-01-19 20:28

defer 源码分析

在Go语言中多个defer形成一个链表.defer语句会首先调用一个deferproc函数,new一个对应的结构体挂载到对应的G上面调用new之前会从G所绑定的P的deferpool里面取,没有取到会从全局的deferpool里取,实在没有的话才新建一个。这是Goruntime里非常常见的操作，即设置多级缓存，提升运行效率在执行RET指令之前（注意不是return之前），调用deferreturn

线程A·2025-01-19 20:56

python之str与bytes互转

#-*-coding:utf-8-*-bytes_object =b"example"#strobjectstr_object ="example"#方法（1）#str转bytesbytes(str_object,encoding="utf8")#bytes转strstr(bytes_object,encoding="utf-8")#方法（2）#str转bytesstr.encode(str_ob

ancy_i_cv·2025-01-19 20:56

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

广义加性模型（GAM）在时间序列预测中是一种强大的工具，能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测，包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容，以期记录成长、普及技术、造福后来者！一、GAM在时间序列中的应用时间序列

智识小站·2025-01-19 20:23

CTF题型 Python中pickle反序列化进阶利用&；例题&；opache绕过

题目分析：`app.config['SECRET_KEY']=os.urandom(2).hex()`secret\_key是弱密钥可以爆破进行伪造@app.route(‘/path:note\_id’

PDD工程师·2025-01-19 19:50

游戏开发中不容忽视的粘包问题解析

今天，咱们就深入探讨一下粘包问题产生的缘由以及应对之策。一、粘包问题的成因（一）发送端因素缓存机制：TCP协议在传输层运作时，自带一套提升效率的缓存策略。

阿贾克斯的黎明·2025-01-19 19:20

后悔呀，自从用了SkyWalking分布式链路追踪，现在睡得越来越香了

上一篇文章介绍了分布式链路追踪的一种方式：SpringCloudSleuth+ZipKin，这种方案目前也是有很多企业在用，但是作为程序员要的追逐一些新奇的技术，Skywalking作为后起之秀也是值得大家去学习的

Bad_Ape·2025-01-19 18:45

MATLAB语言的数据库交互

MATLAB作为一种强大的数值计算和数据分析工具，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。为了更有效地处理和分析数据，MATLAB提供了与各类数据库交互的功能。

Quantum&Coder·2025-01-19 18:44

网络爬虫——分布式爬虫架构

分布式爬虫在现代大数据采集中是不可或缺的一部分。随着互联网信息量的爆炸性增长，单机爬虫在性能、效率和稳定性上都面临巨大的挑战。

好看资源分享·2025-01-19 18:40

G1原理—G1的GC日志分析解读

1.TLAB的GC日志解读(1)一套基本的参数设置首先参数上要有一套基本的设置：-XX:InitialHeapSize=128M-XX:MaxHeapSize=128M-XX:+UseG1GC-XX:+PrintGCDetails-XX:+PrintGCTimeStamps-XX:+PrintTLAB-XX:+UnlockExperimentalVMOptions-XX:G1LogLevel=fi

液态不合群·2025-01-19 18:40

案例分析一

张某（10多年IT工作经验）应聘一家国企单位，面试官（技术副主管）面试时问了些无关痛痒的问题，谈到薪资时强调我权限范围内的数额就那么多，再多就需要走申请流程进行操作了。没几天入职后，去向技术副主管领任务，随便给了个任务并指派两个帮手（自己去联系）组成小组，顺口还提醒下“甲水平不行，乙还可以”（在以后工作中，发现甲的水平不是一般的好），然后就是开干。在工作过程，这个不明白那个不明白的地方很多，只能遇

zyhomepage·2025-01-19 18:39

人工智能：人形机器人的开发需要哪些技能？

人形机器人的开发需要多学科、多领域的专业技能，具体如下：机械工程技能机械设计与建模：熟练掌握计算机辅助设计（CAD）软件，如SolidWorks、AutoCAD等，能够创建精确的3D模型，进行结构分析，

InnoLink_1024·2025-01-19 17:34

Python-玩转数据-数据分析之分析思维

二、大数据思维自从几年前大数据开始兴起，大数据思维已经逐渐被更动的人接受，随着其进一步发展，产生了巨大的生产效果。

人猿宇宙·2025-01-19 17:33

一文了解数字孪生是什么？数字孪生赋能哪些行业应用场景

导语数字孪生是物理系统向信息空间映射的关键技术，通过传感器和数据分析实现实时模拟和控制。与元宇宙不同，数字孪生强调物理对象的复现，是元宇宙的技术基础。

橙子吖21·2025-01-19 17:02

工具链之 Vite 常见的共享选项配置（二）

这些配置通常包括插件、别名、CSS预处理器设置。1.插件（Plugins）插件是Vite生态系统中的核心部分，用于扩展Vite的功能。一些插件（如@vitejs/plugin-vue对于Vue项目）是项目所必需的，并且在所有环境中都应该被包含。//vite.config.jsimport{defineConfig}from'vite'importvuefrom'@vitejs/plugin-vue

**之火·2025-01-19 17:01

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

理解样条函数（SplineFunctions）是掌握广义加性模型（GAMs）及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容，以期记录成长、普及技

智识小站·2025-01-19 17:31

Compose Multiplatform+kotlin Multiplatfrom

ComposeMultiplatform+kotlinMultiplatfrom前言功能需求分析好用的库依赖如下shared的build.gradle下面是/gradle/libs.versions.toml

宝杰X7·2025-01-19 16:57

【数据分析（二）】初探 Pandas

的初始化和简单操作1.2.1.初始化与持久化1.2.2.读取查看1.2.3.行操作1.2.4.列操作1.2.5.选中筛查2.数据预处理2.0.生成样例表2.1.缺失值处理2.2.类型转换和排序2.3.统计分析

dandellion_·2025-01-19 16:27

数字孪生：物联+数据打造洞察世界新视角

引言：数字孪生是物理系统向信息空间映射的关键技术，通过传感器、数据分析、物联网，实现实时模拟和控制。

CServer_01·2025-01-19 16:54

【客观对比】激光雷达 vs 纯视觉方案：汽车自动驾驶的两种路径

在这篇文章中，我们将全面分析这两种技术方案，探讨它们的利与弊，并结合实际的自动驾驶车型进行对比，帮

wit_@·2025-01-19 16:23

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析随着人工智能技术的快速发展，大模型（LargeAIModels）在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中取得了突破性进展。

wit_@·2025-01-19 16:51

Python人工智能在气象中的应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统

Python人工智能在气象中有多种应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 16:21

JVM 监控与分析工具你用过哪些？介绍一下。思维导图代码示例（java 架构）

JVM监控与分析工具介绍在Java应用开发和运维过程中，使用合适的监控与分析工具可以帮助我们更好地理解应用的运行状态，优化性能，诊断问题。以下是一些常用的JVM监控与分析工具及其特点和使用方法。

用心去追梦·2025-01-19 16:21

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二、常用框架与工具pandas：使用场景：数据处理与分析描述：pandas是一个强大的数据处理库，适用于读取、清理、分析、操作Excel、CSV等表格数据。

测试开发漫漫成长路·2025-01-19 16:17

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

F检验(F-test)，最常用的别名叫做联合假设检验(英语：jointhypothesestest)，此外也称方差比率检验、方差齐性检验，方差分析，它是一种在(H0)之下，统计值服从的检验。

雏Carnation·2025-01-19 15:42

DynamicDatasource动态数据源实现及使用

文章目录动态数据源DynamicDatasource简介源码分析ThreadLocal和AbstractRoutingDataSourceDynamicRoutingDataSourceDynamicDatasource

m0_74825074·2025-01-19 15:09

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