天池大赛工业蒸汽量预测第4页

Java 并发编程实战：深入理解线程池的核心原理与最佳实践

提高系统吞吐量，充分利用CPU资源。避免资源耗尽，限制最大线程数，防止OOM（内存溢出）。支持任务排队，确保任务按照一定规则执行。2.线程池的核心组成

全栈探索者chen·2025-03-24 10:52

利用AI与MySQL提升工业物联网健康监测的智慧水平——构建预测性维护的新纪元

在工业4.0和智能制造的大背景下，如何确保生产设备的高效稳定运行成为企业竞争力的核心要素之一。

墨夶·2025-03-24 10:19

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

随着业务量的增长和技术的发展，传统的缓存机制逐渐暴露出局限性。如何更智能地识别并利用热点数据进行缓存优化，成为提升数据库性能的关键所在。

墨夶·2025-03-24 10:49

股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化？

在股票市场中，量化交易策略是一种基于数学模型和算法的交易方式，它通过分析历史数据来预测未来价格走势，并据此制定交易决策。然而，市场情绪的变化对股票价格有着不可忽视的影响。

云策量化·2025-03-24 10:16

c++介绍进程和线程区别

进程间通信复杂：由于进程之间相互独立，进程通信需要额外的进制（如管道，消息队列，信号号，信号量，共享内存等）。进程切换开销大：切换进程时，操作系统要保存和恢复寄存

此刻我在家里喂猪呢·2025-03-24 08:03

Tiny RDM：为什么说程序员都需要他，这款开源项目，太好用，轻量化的跨平台Redis桌面客户端，谁用谁知道！！

功能特性极度轻量TinyRDM基于Webview2构建，不内嵌浏览器，这使得它在保持轻量级的同时，也拥有出色的性能。感谢Wails框架

小华同学ai·2025-03-24 08:00

Linux——信号量（定义、示例、信号量接口、ipcs命令）

目录1、信号量2、信号量举例3、信号量的接口4、通过控制进程来完成打印机操作5、ipcs命令1、信号量（1）定义:信号量是一个特殊的变量，一般取正数值。

Sweep-·2025-03-24 07:26

1.✨学习系统浅探

如果某天状态不好，可以适当减少任务量，保持弹性。同时，保证足够的睡眠和运动，这对维持多巴胺水平和整体精力很重要。

*TQK*·2025-03-24 07:54

PV操作(Java代码)进程同步实战指南

一、Java信号量实现机制1.1Semaphore类解析importjava.util.concurrent.Semaphore;//创建包含5个许可的信号量（相当于计数信号量）Semaphoresemaphore

Cloud_.·2025-03-24 07:23

量子化学仿真软件：Quantum Espresso_（8）.dos.x模块使用

能态密度是描述材料电子结构的重要物理量，可以提供关于材料能带结构、电子态分布和电子性质的详细信息。本节将详细介绍如何使用dos.x模块进行能态密度的计算和分析。

kkchenjj·2025-03-24 07:21

第二十一篇：伦理/道德Ethics

AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/

flying_1314·2025-03-24 06:40

【机器学习】算法分类

在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

硬核项目 KV 存储，轻松拿捏面试官！

项目概述基于Bitcask模型，兼容Redis数据结构和协议的高性能KV存储引擎设计细节采用Key/Value的数据模型，实现数据存储和检索的快速、稳定、高效存储模型：采用Bitcask存储模型，具备高吞吐量和低读写放大的特征持久化

程序员老舅·2025-03-24 05:03

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

基于STC89C52的8255并行口拓展实验

一、引言STC89C52作为经典的51系列单片机，在工业控制、嵌入式系统等领域应用广泛。然而，其内部I

@小张要努力·2025-03-24 05:00

探索TriCore架构：AURIX芯片的强大内核

gitcode.com/gh_mirrors/gt/g_tricore_architecture项目介绍TriCore架构是英飞凌（Infineon）公司开发的一种高性能、低功耗的嵌入式处理器架构，广泛应用于汽车电子、工业控制和消费电子等领域

裴辰垚Simone·2025-03-24 04:22

Angular中`trackBy`函数的独特性与性能优化

特别是在处理大数据量或动态变化的列表时，Angular的trackBy函数成为了我们手中的利器。

t0_54program·2025-03-24 04:19

加快推进工业互联网，图扑“智”绘发展新蓝图

当前，智能制造已成为我国实现从制造大国走向制造强国的战略目标，在迈向“钢铁强国”的征程上，“智慧”正成为钢铁产业的鲜明特征。图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切方大九钢公司围绕钢铁企业管理模式变革的需求，借力能源绿色低碳转型的契机，以信息技术广泛应用为主导，大力推进“智能制造”，“淬炼”智慧钢铁。并与图扑软件合作，率先将5G、可视化、GIS相关技术引入钢铁行业。打造基于5G+云平台的智慧

智慧园区·2025-03-24 03:11

石油储运生产 2D 可视化，组态应用赋能工业智慧发展

石油工业大数据具有无限潜力与价值，将大数据与数据挖掘技术应用其中，不仅可以提升石油行业工业化水平，而且对其智慧化发展起到强有力的推动作用。

智慧园区·2025-03-24 03:41

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

QEMU源码全解析 —— CPU虚拟化（12）

接前一篇文章：本文内容参考：《趣谈Linux操作系统》——刘超，极客时间《QEMU/KVM》源码解析与应用——李强，机械工业出版社《深度探索Linux系统虚拟化原理与实现》——王柏生谢广军，机械工业出版社特此致谢

蓝天居士·2025-03-24 00:18

【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）

【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章目录【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍随机森林可以应用于光伏功率预测

天天科研工作室·2025-03-24 00:47

【读点论文】Chain Replication for Supporting High Throughput and Availability

比如传统的关系型数据库，其保证了强一致性，但往往牺牲了可用性和吞吐量。而像NoSQL数据库，虽然其吞吐量、和扩展性很高，但往往只支持最终一致性，无法保证强一致性。

寻雾&启示·2025-03-24 00:46

使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现

使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现大家好，我是Echo_Wish。今天，我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场，并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。

Echo_Wish·2025-03-24 00:43

不神话大模型，不做技术乌托邦，用"传统IT+AI积木"实现企业智能转型

知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新：大模型仅承担"认知苦力"，在人类设计的思考链中定向发力•不取巧的工程：通过D2R映射、低代码工具、元数据治理实现可落地的智能装配二、核心价值：智能开发的工业流水线技术要素原子化拆解将复杂需求分解为可执行的

·2025-03-23 23:52

线上一个隐匿 Bug 的复盘

前言之前负责的一个项目上线好久了，最近突然爆出一Bug，最后评估影响范围将Bug升级成了故障，只因为影响的数据量有10000条左右，对业务方造成了一定的影响。

Wu_Candy·2025-03-23 22:35

Linux内核同步机制之（八）：mutex

一、Mutex锁简介在linux内核中，互斥量（mutex，即mutualexclusion）是一种保证串行化的睡眠锁机制。

ikt4435·2025-03-23 21:55

PyTorch核心基础知识点

niuTaylor·2025-03-23 21:20

AIOps：解决企业IT挑战的智能利器

通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体

雅菲奥朗·2025-03-23 20:46

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。

涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

MATLAB的function函数的使用

在工程应用中，我们经常会遇到算法的计算较为复杂，很多算法的过程重复次数过多的问题，针对这个问题我们可以考虑使用function函数简化代码编写的工作量。

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

回归模型评价指标——衡量预测能力

目录一、指标说明1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance，EV）6.最大误差（MaximumError）二、代码一、指标说明回归模型

Tang–t·2025-03-23 20:12

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

实时光线追踪技术：Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex

其核心原理是逆向追踪，即从观察者（摄像机）发出光线，而不是从光源发出，这样可以减少计算量。示例：光线追踪的基本算法#Python示例代码，展示如何计算光线与场景中物体的交点c

chenjj4003·2025-03-23 20:41

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

导读INTRODUCTION今天继续哈尔滨工业大学车万翔教授带来了一场主题为“DeepSeek技术前沿与应用”的报告。

你觉得205·2025-03-23 19:39

LTE与5G NR频段组合：理解流数和双连接模式

LTE与5GNR频段组合：理解流数和双连接模式在现代移动通信技术中，LTE（4G）和5GNR（NewRadio）的频段组合是提高网络吞吐量、降低延迟和提升用户体验的关键之一。

空间机器人·2025-03-23 19:06

【最低2万搞定！】10万双枪充电桩平台神级配置：服务器成本直降80%+日志/数据库存储全拆解！慧知开源充电桩平台！！！必看攻略

请求类型：心跳包（高频）、充电启停、支付、状态上报等，假设平均每秒请求量约5,000QPS。费用目标：总成本控制在2-3万元/月（按包年包月

文慧的科技江湖·2025-03-23 19:02

先验地图--slam学习笔记

车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。

超级璐璐·2025-03-23 19:31

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

python 底层原理processpoolexecutor_Python 并发编程：PoolExecutor 篇

随着需求越来越复杂，如果没有良好的设计和抽象这部分的功能层次，代码量越多调试的难度就越大。对于需要并发执行、但是对实时性要求不高的任务，我们可以使用concurrent.futures包中的PoolE

风投小虾·2025-03-23 18:27

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

Python知识分享第十四天

中是同时支持面向对象和面向过程这两种编程思想的思想特点更符合人们的思考习惯把复杂的问题简单化把人们(程序员)从执行者变成了指挥者2.面向对象三大特征介绍封装继承多态封装概述封装就是隐藏对象的属性和实现细节仅对外提供公共的访问方式举例:插板电脑手机好处提高代码的安全性弊端代码量增加

闵少搞AI·2025-03-23 17:19

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现

目录1.FlinkKafka连接器的分布式流采集架构1.1架构组成1.2分布式流模型2.数据分区分配策略3.为什么重写序列化和偏移量管理3.1与Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构

数据与算法架构提升之路·2025-03-23 16:04

C/C++数据类型--整型类型

概念数据类型表示的是数据的身份决定它可以进行什么操作、占用多少空间与数据结构的区别数据类型更倾向于表示数据的身份数据结构表示的是怎么操作数据（是在类型的基础上进行对数据的操作的）C语言允许使用的类型类型的分类算术类型：基本类型和枚举类型纯量类型

蓝心湄·2025-03-23 15:30

A800核心加速技术深度剖析

通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

全国一体化算力网演进与多域协同发展

当前，东数西算战略通过跨区域算力资源整合，推动智能算力、超级算力与边缘计算的有机衔接，逐步形成支撑工业互联网、元宇宙、智能家居等多元化场景的泛在服务能力。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

模型优化驱动产业应用创新

在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通