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Python3 【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具

本工具通过程序化处理赛跑数据，自动计算各选手成绩及整体统计指标，主要应用于：学校运动会成绩实时统计田径锦标赛的自动化成绩公示运动员训练数据分析2.技术定位：时间数据处理与统计计算的典型案例字典数据结构的实践应用面向过程编程的教学范例二

李智 - 重庆·2025-03-16 12:11

通达信资金净流入公式_资金副图指标通达信指标公式源码

资金副图指标源码：超B:=L2_AMO(0,2)/10000.0;大B:=L2_AMO(1,2)/10000.0;中B:=L2_AMO(2,2)/10000.0;小B:=L2_AMO(3,2)/10000.0

罗博深·2025-03-16 12:40

3.2 Spring Boot单元测试：Mockito+JUnit5全覆盖策略

img-blog.csdnimg.cn/direct/7a1b3c4d4e5b4f7c9c3d4a5b0e8d4e4c.png)##引言在持续交付的敏捷开发中，**单元测试覆盖率**是衡量代码质量的核心指标

Sendingab·2025-03-16 12:10

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

问题描述：通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost

supernova121·2025-03-16 12:10

【杨乐昆何凯明AI论文】没有归一化的Transformer模型

摘要：归一化层在现代神经网络中无处不在，长期以来一直被视为不可或缺的组成部分。本研究表明，通过使用一种极其简单的技术，没有归一化的Transformer模型可以达到相同或更好的性能。

东临碣石82·2025-03-16 11:02

23章9节：分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证

分层随机抽样作为一种常用的抽样方法，因其能够针对总体中的不同亚群体（层）进行有针对性的抽样，从而提高样本代表性、降低抽样误差，被广泛应用于社会调查、市场研究、医学试验等各个领域。

DAT｜R科学与人工智能·2025-03-16 11:01

AI开发 - 算法基础递归的概念和入门（三）递归的进阶学习

听起来有点绕，但其实就像俄罗斯套娃，一层套一层，直到遇到最小的那个娃娃（基线条件）才停止。

minstbe·2025-03-16 10:27

数字电路设计的基本流程

以下是从RTL出发，逐步扩展到其他环节的详细描述：1.系统级设计（System-LevelDesign）目标：确定芯片的总体功能和性能指标。定义芯片的架构，包括模块划分、数据路径、控制路径等。

minstbe·2025-03-16 10:27

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。

Jagua·2025-03-16 10:54

self-attention为什么要除以根号d_k

frac{QK}{\sqrt{d_{k}}})Vattention(Q,K,V)=Softmax(dkQK)V个人理解，除以dk\sqrt{d_{k}}dk的原因有两点：dkd_{k}dk是词向量/隐藏层的维度

想念@思恋·2025-03-16 09:22

在web开发中使用spring框架(基础)

在web开发中使用spring框架按照之前学习，编写在servlet中使用spring新建day02项目，导入spring核心开发jar包业务层packagecom.qst.service;publicclassHelloService

可问可问春风·2025-03-16 09:52

关于将平板作为副屏的使用

我的需求我现在拥有一个联想小新平板(联想小新pad2022),还有一个联想小新电脑(联想小新pro13),原本买联想平板就图个便宜这是真的,但是还有一层就是联想的生态,但是这他喵的,联想的超级互联的生态实在是拉跨

sbuds·2025-03-16 08:13

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

就需引入文本特征增强技术：语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景

·2025-03-16 08:23

DeepSeek-辅助NS3学习和功能调试

文章目录一、前言二、DeepSeek回答**1.MAC层替换导致的兼容性问题****可能原因**：**验证方法**：**2.路由表未正确建立****可能原因**：**验证方法**：**3.LR-WPAN物理层限制

wenxin-·2025-03-16 07:06

回溯法--力扣第17题“电话号码的字母组合”(java)

核心思想是构建搜索树，每次选择一个字母后进入下一层递归，回溯时撤销选择以尝试其他分支。实现步骤：构建数字到字母的映射表：使用数组或哈希表存储每个数字对应的字母。

27xixi·2025-03-16 06:34

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概

林聪木·2025-03-16 06:59

SSL 和 TLS 认证

SSL（SecureSocketsLayer，安全套接层）认证是一种用于加密网络通信和验证服务器身份的安全技术。

百里自来卷·2025-03-16 05:54

SSL的原理和应用

SSL协议隶属于会话层,处于有连接的会话层之上,它一经产生就在Internet领域发挥了它的巨大作用。目前,国外著名的商用浏览器和Web服务器都支持SSL协议,SSL已成为最流行的WWW安全协议。

m0_74092749·2025-03-16 05:54

复原IP地址（leetcode 93

leetcode系列文章目录一、核心操作二、外层配合操作三、核心模式代码总结一、核心操作判断字段是否有效函数：首先start不能大于end当到最后一个收获层的时候，start已经是s.size了，但是end

JohnFF·2025-03-16 05:51

点亮绿色未来：走进综合能源服务认证

一、认证的意义：为绿色未来保驾护航想象一下，未来的城市，高楼大厦不再是被冰冷的钢筋水泥包裹，而是披上了一层“绿色外衣”。这层“外衣”不仅能遮风挡雨，还能吸收太阳能、风能，为建筑提供清洁能源。而

AEMC马广川·2025-03-16 04:50

鸿蒙HarmonyOS开发系列：WebSocket消息发送应用示例

WebSocket位于网络分层模型的应用层，是建立在TCP之上的双向通讯协议，可以在一个TCP连接上进行全双工通信；和HTTP不同的是，WebSocket通讯需要服务端和客户端先通过握手连接，连接成功后才能相互通信

太空人_喜之郎·2025-03-16 04:49

MyBatis高级查询：一对多查询详解

MyBatis高级查询：一对多查询详解MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的工作。

蓝天资源分享·2025-03-16 03:13

SDN技术解码：架构革新与数字化转型实践指南 ——从控制平面到AI融合的网络进化论

二、SDN核心架构与技术原理1.三层架构：控制-转发-应用的协同生态•控制层

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析

摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构，揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化（如OpenFlow）与北向API开放能力，实现对万亿级网络的集中化控制。

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

努力的搬砖人.·2025-03-16 01:26

【Java网络编程】OSI七层网络模型与TCP/IP协议簇

1.1、OSI七层网络模型OSI七层网络模型中，每层的功能如下：应用层：人与计算机网络交互的窗口。表示层：负责数据格式的封装，如加密、压缩、编解码等。会话层：建立、终止、管理不同端间的会话连接。

xiaoli8748_软件开发·2025-03-16 01:22

蓝易云 - nginx+lua+redis等架构演进

这种方式可以将部分业务逻辑移至Nginx层，减轻后端应用服务器的压力。集成R

蓝易云·2025-03-16 00:20

深入理解 GPU 渲染加速与合成层（Composite Layers）

一、前端视角下的GPU加速1.CPU与GPU的协作模式在前端渲染流程中，GPU加速通过硬件并行计算能力显著提升图形处理效率。传统浏览器渲染依赖CPU处理DOM解析、样式计算和布局，但CPU的串行处理模式在处理大规模图形数据（如复杂动画、3D变换、高清图像）时易成为性能瓶颈。GPU的介入解决了这一核心矛盾：流处理器核心并行计算：GPU拥有数千个小型核心，可同时处理大量像素数据，例如同时对元素的所有像

·2025-03-16 00:16

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化

因此，部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略，以及加强指标监测工作，都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景，所采取的一些部署和优化措施分享。

·2025-03-16 00:15

深度解析A/B测试中的哈希分桶策略：从原理到实战的流量分层方案

一、技术原理与数学基础1.1哈希分桶的核心机制核心公式：桶编号=Hash(用户ID+实验层种子)modN基于**双重哈希（DoubleHashing）**实现流量的完全正交切割：{∀u∈U,Layerij

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

如何提高测试用例覆盖率？

测试覆盖率概述测试覆盖率被定义为一种测试技术指标，它表明我们的测试用例是否真正完全覆盖了应用程序代码中的各种可能以及在运行这些测试用例时执行了多少代码。

测试老哥·2025-03-15 23:11

Java技术架构初步介绍

它涵盖了从应用层到基础设施层的多个层面，包括应用层、服务层、数据层和基础设施层。

拾光编程·2025-03-15 23:08

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

创新点：1.提出三层异质线圈结构（铜基主储层+Bi₂Te₃热电转换层+GdFeO₃磁热调谐层），实现温度梯度与磁场的协同调控。

热爱电气·2025-03-15 23:07

Python如何快速计算技术指标的金叉死叉？

技术指标金叉死叉是技术分析中常用的一种方法，它涉及到两个移动平均线（MA）的交叉点。

量化问财·2025-03-15 22:30

kotlin与MVVM结合使用总结（一）

一、Kotlin与MVVM结合的核心优势代码简洁性数据类（dataclass）简化Model层定义，自动生成equals/hashCode/toString扩展函数简化View层逻辑（如点击事件扩展）lateinit

每次的天空·2025-03-15 21:28

JavaScript性能优化实战：从8s到0.8s的极致提升

一、性能优化核心指标（先量化再优化）1.1关键性能指标‌FPS‌：帧率≥60为合格（开发者工具Performance面板）‌内

小诸葛IT课堂·2025-03-15 21:28

5分钟看懂数据中台的典型架构

数据中台典型架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。以下是数据中台的分层概述：一、数据采集层数据采集层作为数据中台的基础，主要负责获取各种数据源。

isNotNullX·2025-03-15 21:53

【系统架构设计师】论文：论软件产品线技术

我所在的中国x集团公司x所电子对抗研究部组织了用于该实验室目布式联网试验，主要任务是试验机载雷达的各项技术指标，模拟较逼真的雷达信号环境和其他电磁信号环境，检查机载雷达工作性能、探测和跟踪精度及飞机综合火控系统性能

数据知道·2025-03-15 20:49

【第8章】亿级电商平台订单系统-技术选型

大型云上架构体系互联网应用架构设计基本原则2.主流架构设计模式分层架构模式微服务架构模式基于事件的架构模式整洁架构模式六边形架构模式微内核模式基于空间的架构模式管道过滤器模式代理模式3.技术选型方法论3.1基本原则系统性能指标优先原则技术生态适配性原则团队技术栈延

cherry5230·2025-03-15 20:49

虚幻基础：动画层接口

文章目录动画层：动画图表中的函数接口：名字，没有实现。

qq_42863961·2025-03-15 19:16

TCP建立连接的三次握手过程

TCP是因特网中的传输层协议，使用三次握手协议建立连接，下面是TCP建立连接的全过程。上图画出了TCP建立连接的过程。假定主机A运行的是TCP客户程序，B运行的是TCP服务器程序。

枫凯·2025-03-15 19:44

Spring家族三体问题：从XML地狱到自动装配的救赎之路

通过依赖注入（DI）管理对象生命周期与依赖关系AOP：面向切面编程，实现日志、事务等横切关注点事务管理：声明式事务（@Transactional）与编程式事务数据访问：集成JDBC、ORM框架的统一抽象层关键特性

桃木山人·2025-03-15 19:43

Python字符串

无法修改的数据容器字符串运算：加法：多个字符串按照次序合并为一个字符串在实际使用的时候，数字和字符串的加法通常需要将数字的类型转换成str乘法：1个字符串乘以n，可以得到n个复制的字符串例子：输入一个字符，使用该字符打印一个3层的金字塔

DDD小小小宇宙·2025-03-15 19:42

HashMap的奇幻漂流：当一个数组决定去整容

hash（n为数组长度）冲突解决：链表→红黑树（阈值=8），树→链表（阈值=6）扩容机制：2倍扩容，负载因子默认0.75用程序员黑话：“它就是个会变形的瑞士卷——平时是夹心饼干（数组+链表），吃撑了变千层蛋糕

桃木山人·2025-03-15 19:41

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

Cohen’sKappa系数（κ系数）是一种用于评估两个标注者（或分类器）之间一致性的统计指标，适用于分类任务。它考虑了随机一致性的影响，提供比简单的准确率（Accuracy）更可靠的评估方式。

大霸王龙·2025-03-15 19:09

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

1llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(1)原理

因此，位置编码层的输出是一个矩阵，其中矩阵的每一行表示序列的编码对象与其位置信息的总和（2）Transformer中的位置编码假设有一个长度为LLL的输入序列，并要求位置kkk为该序列中的对象，

小杜不吃糖·2025-03-15 18:07

定义产品成功的核心指标都有哪些

在产品管理和运营过程中，定义产品成功的核心指标至关重要。这些核心指标包括用户满意度、用户留存率、净推荐值（NPS）、客户终身价值（CLV）、活跃用户数（MAU/DAU）、客户获取成本（CAC）等。

·2025-03-15 18:05

如何判断市场需求是真痛点还是伪需求

尤其是用户的付费意愿，是最能反映需求真伪的重要指标之一，因为真正的市场痛点必然伴随较高的用户付费意愿。著名创业导师PaulGraham曾说：“不要只是听用户说什么，要看他们实际做了什么。”

·2025-03-15 18:35

Dotnet洋葱架构实践

实现数据层在DomainLayer目录里，建一个Models目录。

福伴·2025-03-15 18:34

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