故障特征

从零到一：Redis Cluster部署配置全流程详解，轻松搞定高可用分布式缓存！

RedisCluster能够在多个节点之间自动分配数据，并且在节点故障时自动进行故障转移，确保系统的高可用性。
IT成长日记·2025-03-22 14:07

HCIA-AI人工智能笔记3：数据预处理

统讲解数据预处理的核心技术体系，通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示，结合特征工程优化实验，深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。
噗老师·2025-03-22 12:25

软件测试基础知识必备之浅谈单元测试

1）代码的基本特征与产生错误的原因无论是开发语言还是脚本语言
程序员阿沐·2025-03-22 11:40

建模中的特征衍生技巧总结（含各类常用衍生函数）

本文总结了有哪些特征衍生方法，函数是什么，用在什么场景，具体步骤如下：数据集探索：1.ID有无重复：tcc['customerID'].nunique()==tcc.shape[0]2.有无缺失值：tcc.isnull
爱学习的uu·2025-03-22 08:12

搜广推校招面经五十五

1.1.特征交互受限问题：双塔模型将用户特征和物品特征分别编码为两个独立的向量（用户塔和物品塔），然后在顶层通过简单的点积或余弦相似度计算得分。这种设计限制了用户特征和物品特征之间的细粒度交互。
Y1nhl·2025-03-22 07:07

使用 Resilience4j 实现重试

由于连接中断、网络故障、上游服务不可用等原因，操作可能会超时或失败。应用程序可能会相互过载、无响应，甚至崩溃。Resilience4j是一个Java库，可帮助我们构建具有弹性和容错能力的应用程序。
树懒_Zz·2025-03-22 06:57

java面向对象基础

引入三大特征封装核心思想就是“隐藏细节”、“数据安全”，将对象不需要让外界访问的成员变量和方法私有化，只提供符合开发者意愿的公有方法来访问这些数据和逻辑，保证了数据的安全和程序的稳定。
miehamiha·2025-03-22 05:19

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。
快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性

自动评估句子级构音障碍的可理解性原文：AutomaticAssessmentofSentence-LevelDysarthriaIntelligibilityUsingBLSTM引言构音障碍简介构音障碍的定义与特征构音障碍是一种由神经原因引起的运动性言语障碍表现为肌肉无力
帅小柏·2025-03-22 04:11

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

1.AI人脸检测与关键点识别：精准捕捉五官在美颜过程中，首先需要精准检测人脸位置和五官特征点，确保美颜效果不会失真。深度学
美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

ZooKeeper集群高可用性测试与实践：从规划到故障模拟

#作者：任少近文章目录ZooKeeper集群环境规划1.集群数据一致性测试2.集群节点故障测试ZooKeeper集群高可用性测试的主要目的是确保在分布式环境中，ZooKeeper服务能够持续提供一致性和高可用性的协调服务
磐基Stack专业服务团队·2025-03-22 03:29

《颠覆传统，用Web3.0技术手撸一个去中心化微博（含完整代码）》

传统互联网正面临三大致命伤：-用户数据被巨头垄断（某浪删帖事件频发）-单点故障导致服务瘫痪（某云宕机损失过亿）-创作者收益被平台榨取（某音抽成高达70%）**Web3.0的破局方案：**-✅数据永久存储在
煜bart·2025-03-22 03:53

Kafka跨集群数据备份与同步：MirrorMaker运用

如果一个机房发生故障，你可以快速切换流量到另一个正常运行的机房。另外，如果你希望为地理上较近的客户提供低延迟的消息服
磐基Stack专业服务团队·2025-03-22 03:22

【图像预处理】

进行图像平滑或锐化操作，以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化，以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术，如旋转、平移、缩放、翻转等，以扩大数据集，提高
瞬间记忆·2025-03-22 02:45

动物识别系统代码python_动物识别系统代码

\n");printf("3.善飞\n");printf("4.无上述特征\n");printf("****
weixin_39862794·2025-03-22 01:39

储能EMS

系统结构示意图如下图所示：功能参数储能EMS系统包含运行监测、故障告警、参数设置、数据报表、曲线显示以及应用工具主要检测信息包含：储能电池信息、电量信息、功率曲线、PCS总充电量放电量和
dongzengwu·2025-03-21 23:53

智能体认识

智能体的特征主要包括自主性、适应性、互动性和学习能力。自主
澄子兮·2025-03-21 22:16

面向对象(进阶)(‘封装‘,‘多态‘,‘对象属性‘,‘类属性‘,‘类方法‘,‘对象方法‘及其应用场景)

‘封装’,'多态’及其应用场景一,封装及其应用场景封装的定义属于面向对象的三大特征之一,就是隐藏对象的属性和现实细节,仅对外提供公共的访问方式.
烈焰猩猩·2025-03-21 22:15

Redis Cluster（无中心化设计）详解

当主节点（Master）故障时，哨兵可以自动将从节点（Slave）提升为新的主节点，从而保证Redis服务的可用性。然而，这种机制无法解决单机Redis的写入瓶颈问题。
π大星星️·2025-03-21 22:45

Redis Sentinel（哨兵模式）高可用性解决方案

哨兵系统由一个或多个哨兵进程组成，这些进程负责监控主从Redis服务器，并在主服务器出现故障时进行自动故障转移。二、主要功能监控哨兵系统会持续监控所有主从Redis服务器，以及哨兵系统自身的状
π大星星️·2025-03-21 22:44

LoadRunner 11 性能测试全面教程

教程详细介绍LR11的组件功能、脚本开发、场景设置、测试执行、结果分析、性能指标监测、故障诊断以及自动化测试等，提供从初级到高级的完整学习路径。
金融先生-Frank·2025-03-21 19:19

Python 自动探索性数据分析库———KLib

探索性数据分析（EDA）作为数据处理流程中的关键环节，旨在帮助人们快速理解数据的特征、分布、相关性等重要信息，从而为后续的深入分析、建模以及决策提供坚实的基础。
若木胡·2025-03-21 18:13

VRRP协议介绍及一些常见问题

目录1.概述2.VRRP的核心概念虚拟路由器（VirtualRouter）角色划分VRRP组（VRRPGroup）3.VRRP工作机制设备状态主路由器选举特殊情况：VRRP出现优先级0和255故障切换4
cocologin·2025-03-21 18:43

数据分析过程中，发现数值缺失，怎么办？

（2）随机缺失（MAR）：假设缺失数据发生的概率与所观察到的变量是有关的，而与未观察到的数据的特征是无关的。MCAR与MAR均被称为是可忽略的缺失形式。
学掌门·2025-03-21 17:30

cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构

代码链接：https://github.com/mhhai/ImageStitch二.特征点检测一切起源于这段代码Ptrf
是佐罗而非索隆·2025-03-21 17:29

决策树算法及其python实例

决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。
m0_74831463·2025-03-21 17:57

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取
LCG元·2025-03-21 17:27

python学智能算法（八）|决策树

为了进一步探索事物的内在特征，就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法：决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前，需要先了解香农熵。本科学控
西猫雷婶·2025-03-21 17:23

17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子（Harris 角点检测）

Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征，可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri
观视界·2025-03-21 16:23

集睿致远CS5518 Mipi转lvds点屏方案芯片，pin to pin替代国腾GM8775C方案

产品特征MIPI输入：支持MIPI®D-PHY版本1.00.00和MIPI®DSI版本1.02.00；支持1~4个数据通道，1个时钟通道；支持ULPS(超
·2025-03-21 16:43

【lua】面向对象

建议提前学习https://www.runoob.com/lua/lua-metatables.html面向对象特征1）封装：指能够把一个实体的信息、功能、响应都装入一个单独的对象中的特性。
岚花落_·2025-03-21 15:13

关于重投影误差小记

理想情况下，该点的投影位置应该与实际图像中的观测点（如特征点）完全匹配，但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差，这两个点可能会有偏差。
文弱_书生·2025-03-21 15:12

奇异值分解（SVD）

与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。
文弱_书生·2025-03-21 15:42

常见经典目标检测算法

以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征
109702008·2025-03-21 15:39

北斗导航｜接收机自主完好性监测算法研究现状及发展趋势

以下基于现有研究成果及行业动态进行总结：一、研究现状传统故障检测算法RAIM的核心目标是通过冗余观测值检测并隔离故障卫星。
单北斗SLAMer·2025-03-21 14:33

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
猿享天开·2025-03-21 13:25

如何将丝杆升降机与PLC控制系统集成

将丝杆升降机与PLC（可编程逻辑控制器）控制系统集成，通常涉及以下几个关键步骤：一、明确需求与设计确定控制要求：根据丝杆升降机的功能需求，明确PLC需要控制的动作、状态监测以及故障报警等功能。
demaichuandong·2025-03-21 12:09

STM32上实现简化版的AUTOSAR DEM模块

文章目录摘要摘要在一些可以不使用AUTOSAR的项目中，往往也有故障检测和DTC存储的需求，开发一套类似于AUTOSARDEM模块的软件代码，能够满足DTC的检出和存储，使用FalshDB代替Nvm模块
智驾·2025-03-21 11:37

u-net系列算法

语义分割M整体结构：M概述就是编码解码过程简单但是很实用，应用广起初是做医学方向，现在也是U-net主要网络结构：还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法，现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net
㡽闧㔯·2025-03-21 11:06

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
木尘152132·2025-03-21 09:17

风控算法（一）——数据测试

确定样本（对齐样本与时间，去除假样本）——确定特征（确认目前特征）——数据信息（返回的数据字典、收费方式、底层数据：特征、分数）——数据清洗（缺失值替换）——数据训练形成报告。
月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

GOT-OCR2.0：突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新

这一架构的创新性设计带来了多方面的提升，具体包括以下几个关键方面：1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限：传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成，如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。
XianxinMao·2025-03-21 08:40

计算机网络技术服务管理基于Spring Boot-SSM

目录一、引言二、用户需求分析三、功能介绍‌‌3.1.资源管理‌：‌3.2.故障管理‌：‌3.3.性能管理‌：‌3.4.安全管理‌：‌3.5.配置管理‌：‌3.6.日志管理‌：‌3.7.用户管理‌：‌3.8
QQ1978519681计算机程序·2025-03-21 08:38

Redis 三主三从集群部署的完整方案

高可用基础‌：每个主节点配置至少一个从节点，主节点故障时自动切换从节点接替。故障转移流程哨兵协同‌：3个哨兵节点通过投票机制（quorum=2）决
Honmaple·2025-03-21 07:03

Vue遇到微信授权登录的一些场景坑和思考

分别作出不同的展示，当退出登录时，清除所有信息，包括本地存储、pinia，问题就发生在退出账号重新登录，有一部分依赖于pinia的数据没有生效，经过检查发现是重定向后，本该初始化的store没有执行，下面详细说明这个故障是如何发生的
·2025-03-21 07:58

Ai时代初期，人类文明的多纬度演进方向分析

在AI时代初期，文明的演进呈现出多维度、跨领域的突破性特征，结合最新研究进展与实践案例，其深层变革可进一步细化为以下六大维度：一、技术平权与生产要素重构AI技术通过算力跃迁与认知革命重构生产要素。
Ai度·2025-03-21 06:51

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？
u013250861·2025-03-21 04:08

论文学习11：Boundary-Guided Camouflaged Object Detection

代码来源GitHub-thograce/BGNet:Boundary-GuidedCamouflagedObjectDetection模块作用BGNet利用额外的目标相关边缘语义信息来引导COD任务的特征学习
zl29·2025-03-21 04:07

运维颠覆！一文解锁AI赋能运维实战秘籍，效率飙升！

一、AI在故障预测与诊断中的实战故障预测实战数据收集：以Linux服务器为例，利用Prometheus监控工具收集服务器的CPU使用率、内存使用率、
ivwdcwso·2025-03-21 02:56

金融风控算法透明度与可解释性优化

随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13
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