性能定位分析

python eml解析_【Python】CDO分析eml文件、发送mail（outlook Express COM对象）

importwin32com.clientobjEmail=win32com.client.Dispatch('CDO.Message')#objEmail.Configuration.Fields.Item("http://schemas.microsoft.com/cdo/configuration/smtpserverport")=25#objEmail.Configuration.Fiel

weixin_39640265·2025-02-02 17:14

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

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

Nginx面试题总结

Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，及电子邮件代理服务器，同时也是一个非常高效的反向代理、负载均衡。2.Nginx的作用?1.反向代理，将多台服务器代理成一台服务器。

great-sun·2025-02-02 16:38

Mongo数据库（一）

它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的顺序).有点和"RRD"概念类似。Cappedcollections是高性能自动的维护对象的插入顺序。

wangmy3028·2025-02-02 16:07

一文解锁 NVM：Node版本随意切换不再发愁

这就好比你本来开着一辆顺手的车，开得正稳呢，突然厂家说出了新款，性能更强，功能更多，你心里肯定痒痒，想试试新的。可实际情况是，每个项目就像不同的乘客，需求不一样。

一个小白的小白人·2025-02-02 16:06

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

Mongo数据库简介

作者：[佚名]-发布：2010-11-1810:16:59-来源：无忧技术网转载http://www.liqwei.com/database/other/2010/778.shtmlMongo是一个高性能

chqj_163·2025-02-02 16:34

spring boot应用程序接口调优记录

一般来说，外部合作方会采用批处理的方式进行导入，所以在性能上会有一定要求。二、预期目标本次预期目标为在一个标准的配置上(4C8G)服务器上，实现RT600内，TPS80以上。

weixin_50825389·2025-02-02 15:01

DiffuEraser: 一种基于扩散模型的视频修复技术

近期，由于扩散模型在图像和视频生成方面展现出了卓越的性能，已成为一种重要的技术。在本文中，我们介绍了DiffuEraser，这

扫地僧985·2025-02-02 15:01

做性能测试时，导入locust类库时，报错ValueError: path is on mount 'E:', start on mount 'C:'

一、报错信息：CollectinglocustUsingcachedhttps://files.pythonhosted.org/packages/46/2e/18d4e363e76ec8f407ed018594f474d5669b3bca3977c4c664940fff95d5/locust-0.0.tar.gzCollectinglocustio(fromlocust)Usingcachedh

菜鸟和大白谁厉害·2025-02-02 15:28

性能测试中的IO风险诊断有哪些？

应用系统离不开IO（数据读写），IO的读写性能直接影响系统性能，而磁盘IO系统的短板。CPU处理频率较磁盘的物理操作更快几个数量级，CPU从磁盘读取数据和从内存中读取数据的差别是秒到毫秒的区别。

Feng.Lee·2025-02-02 15:57

Sqoop 支持 ORC 文件格式

使用ORC文件格式提升Hive读取、写入及处理数据的性能。与RCFile对比，ORC文件格式有很多优点：每个Task只输出一个文件，降低NameNode的负载。

吃鱼的羊·2025-02-02 15:27

《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

React中的key属性有什么作用，如何使用？

理解key的使用对提高应用性能、优化渲染以及避免潜在的渲染问题都有很大的帮助。本文将详细探讨React中的key属性，为什么它是必需的以及如何正确使用它。

JJCTO袁龙·2025-02-02 14:24

【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

Vue.js `v-memo` 性能优化技巧

Vue.jsv-memo性能优化技巧今天我们来聊聊Vue3.2引入的一个性能优化指令：v-memo。如果你在处理大型列表或复杂组件时，遇到性能瓶颈，那么v-memo可能会成为你的得力助手。

轻口味·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

导电树脂胶

下面，再测量一下这个导电树脂的导电性能。二、测量结果下面测试刚才涂抹在纸片上的导电树脂。可以看到似乎剩下的是一些碳粉形成的导电层。利用数值万用表进行测量。

卓晴·2025-02-02 13:18

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

数据结构——时间复杂度

当然这样确实能够直观的通过看运行程序所花费时间，但是这存在着一些问题：和机器性能有关超级计算机vs单片机（同样的一段代码一定是超级计算机运行的时间更快）和编程语言有关越高级的语言运行的效率越低编译程序产生的机器指令质量有关有些算法不能事后统计导弹控制算法

Lamar Carpenter·2025-02-02 13:46

【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

LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。

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

STLG_07_20_微信小程序开发 - 进阶阶段复习与总结

重点回顾复杂交互设计、性能优化技巧、组件化开发、数据管理与缓存策略，以及与微信生态的深度结合（如支付、分享等）。

魔都天健·2025-02-02 13:12

【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、分析和渲染等功能

陆骊咪Durwin·2025-02-02 12:07

【Redis】Redis 经典面试题解析：深入理解 Redis 的核心概念与应用

Redis是一个高性能的键值存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、排行榜等场景。在面试中，Redis是一个高频话题，尤其是其核心概念、数据结构、持久化机制和高可用性方案。1.Redis是什么？

阿猿收手吧！·2025-02-02 12:36

电脑玩游戏卡死屏幕不动什么原因如何解决

以下是一些可能的原因及其相应的解决方法：一、硬件原因及解决方法显卡性能不足原因：显卡是电脑处理游戏画面的主要部件，当游戏对显卡的要求超出了其处理能力时，就可能出现卡顿或死机现象。

惊鸿一梦q·2025-02-02 12:06

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、分析和渲染等功能

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

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

智慧城市的脉搏——Nginx驱动智能交通系统的高级路径优化实践

作为一款高性能的Web服务器和反向代理工具，Nginx凭借其卓越的数据处理能力和灵活配置选项，在智能交通管理系统（ITS）中扮演着不可或缺的角色。

墨夶·2025-02-02 10:55

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

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