数据仓库&维度建模第8页

技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」

1.数据污染事件：十六年前的对抗攻击许芳菲（Agent_Xu）的遭遇可视为时间序列上的对抗样本注入：标签篡改攻击：许清清（Adversary_XuQing）通过伪造标签（Label_Tampering）

萌萌短剧·2025-03-17 16:43

InfluxDB写入测试

Influxdb是花时间比较多的，它的数据建模方法、读写方法都需要使用特殊的API。时间久了自己也经常忘记，把当时的测试关键代码记录下来，也方便日后查找。代码基于java编写。

PascalMing·2025-03-17 16:12

Simulink实例演示：智能车辆远程驾驶控制系统仿真

目录Simulink实例演示：智能车辆远程驾驶控制系统仿真一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：创建Simulink模型步骤1.1：打开Simulink并新建模型步骤2：设计车辆动力学模型步骤

xiaoheshang_123·2025-03-17 16:11

用maven生成springboot多模块项目

打开终端，执行以下命令：mvnarchetype:generate-DgroupId=com.example-DartifactId=springboot-multi-module-demo-DarchetypeArtifactId

tan_jianhui·2025-03-17 16:10

【数学建模】一致矩阵的应用及其在层次分析法(AHP)中的性质

关于层次分析法(AHP)的介绍，可以参考：【数学建模】层次分析法(AHP)详解及其应用。一、一致矩阵的定义定义：设A=[

烟锁池塘柳0·2025-03-17 15:06

机器学习 [白板推导]（三）[线性分类]

线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是

神齐的小马·2025-03-17 15:31

训练数据重复采样，让正负样本比例1：1

详细解释resample函数：resample函数来自sklearn.utils，用于从数据集中重新抽样。replace=True表示允许重复抽样，即同一个样本可以被多次选中。

kimi-222·2025-03-17 14:24

DeepSeek写的还是人写的？用AI识别AI的底层逻辑与未来博弈 ——从“真假美猴王”到人机共生的技术革命

本文将从技术检测原理、人机本质差异、伦理挑战三个维度，揭开AI写作识别的秘密。一、AI检测技术：以AI之矛攻AI之盾1.Fast-DetectGPT：改写比对算

星落无尘·2025-03-17 13:18

ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比：AI 语言模型的博弈与未来

它们在技术架构、应用场景、用户体验、生态开放性等多个维度各具特色，并针对不同的用户需

一ge科研小菜菜·2025-03-17 13:47

【Attention】SEAttention

SEAttention摘要卷积神经网络（CNNs）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。

shanks66·2025-03-17 12:12

学习SpringBoot过程中常见问题汇总及多工程项目使用 IntelliJ IDEA 打开

一：SpringBoot:redisClientine.test.serviceImpl.RedisServiceImplrequiredabeanoftype‘com.examp1:没有自动注入导致。

KunQian_smile·2025-03-17 12:11

托盘四向车与子母车对比

以下从多个维度进行对比分析：1.存储托盘数量四向穿梭车：四向穿梭车可在货架平面内任意方向行驶（前后、左右、换轨），无需额外转弯空间，货架布局更紧凑，存储密度更高。

骞途·2025-03-17 11:37

零信任架构

一、零信任与传统安全模型的对比维度传统安全模型零信任模型信任基

阿湯哥·2025-03-17 10:59

hive-进阶版-1

第6章hive内部表与外部表的区别Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大规模数据集进行数据存储、查询和分析。

数据牧马人·2025-03-17 10:59

苹果签名的战略价值：解析六大核心优势与商业赋能逻辑

本文将从开发效率、商业变现、安全管控等维度，深度剖析苹果签名体系带来的独特价值。一、突破AppStore审核壁垒，加速产品验证苹果签名最核心的优势在于规避冗长审核流程。

·2025-03-17 10:27

前端存储后端响应数据方式详解

以下是超详细的实现方式和注意事项：一、前端存储后端数据的核心步骤1.获取后端数据使用fetch或axios发送请求：//使用fetchfetch('https://api.example.com/data

z2637305611·2025-03-17 09:54

第七篇：数据治理实践工具与资源

1.1.1IBM数据治理成熟度评估模型IBM数据治理成熟度评估模型是业界广泛应用的评估工具之一，它从多个维度评估企业的数据治理成熟度。“数据被认为是推动企业增长和商业创新引擎的燃料。

小技工丨·2025-03-17 09:51

面试求助：接口测试用例设计主要考虑哪些方面？

测试维度：参数缺失/类型错误（如整型传字符串）非法参数值（如手机号格

海姐软件测试·2025-03-17 08:13

案例驱动的 IT 团队管理：创新与突破之路：第一章重构 IT 团队管理：从传统到创新-2.1.2关键岗位胜任力模型设计

**数据建模与验证**4.**模型分层与指标定义**5.**试点应用与迭代优化*

言析数智·2025-03-17 08:13

批量安装 Python 库的脚本：提高python学习效率的第一步（附源码）

为了进行数据处理、分析、可视化和建模等任务，Python社区涌现出了众多强大的库和工具。

TAGRENLA·2025-03-17 07:07

解析 iframe

如YouTube、Bilibili）第三方登录页面（如Google登录）在线支付（如支付宝、微信支付）嵌入iframe示例主页面在上面的代码中，iframe的src属性指向https://www.example.com

bbppooi·2025-03-17 05:19

遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用

生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一，还有很多其他形式的模拟，可以更好地建模各种过程，但它们都源于康威

盼小辉丶·2025-03-17 05:19

当通用智能遇到深度推理：如何正确驾驭DeepSeek-V3与R1？

本文将从技术本质、适用场景与实操技巧三个维度，剖析它们的差异与使用策略。一、定位差异：全能选手vs解题专家DeepSeek-V3：高性价比的“多面手”V3的核心目标是平衡性能与成本。

涛涛讲AI·2025-03-17 04:42

树莓派搭php,Raspberry Pi 树莓派搭LAMP服务器

安全性操作系统性能优化配置网络开启sshMakingtheserveravailableontheInternetDNS安装apache安全MySQL安装PHP配置完成本文将会介绍如何把树莓派配置为一台LAMP

平平无奇的美女·2025-03-17 03:30

树莓派raspberry搭建web服务(基于LAMP)

撸了今年阿里、头条和美团的面试，我有一个重要发现.......>>>本文永久地址：https://my.oschina.net/bysu/blog/15502121.安装apachesudoapt-getinstallapache2php-gdphp安装完之后，怎么确认是否安装成功了呢？可以通过以下几种方式确认。a.可以查看是否已有相应的服务ps-ef|grepapache会看到4条服务，其中主进

最古琴·2025-03-17 02:57

常用的ffmpeg文件格式转换指令

ffmpeg-iinput.mp3-acodecpcm_s16le-ac2-ar44100output.wavwav转m4a:ffmpeg-fwav-itest.wav-ar48000-acodecaac-vn-dntest.m4amp3

儿孙未解供耕织·2025-03-17 01:18

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

以下是关于代码中FastLanguageModel.get_peft_model函数各参数的详细解释，以及企业实际微调时的选择考量：参数详解及对微调的影响1.r=32（秩）作用：控制LoRA适配器的低秩矩阵的维度

新说一二·2025-03-17 00:43

关于AFSIM

概要2.内容AFSIM（AdvancedFrameworkforSimulation,Integration,andModeling）是一款由美国空军研究实验室（AFRL）开发和维护的高级仿真、集成和建模框架

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-03-17 00:08

数据分析面试全攻略：项目经验篇

HR视角：80%的面试官会通过项目细节判断候选人的真实能力技术视角：项目是数据清洗、建模分析、业务落地的综合体现误区警示：单纯罗列工具名称（如Python/SQL）≠具备实战能力本文将系统讲解如何用STAR

代码CC·2025-03-16 22:57

清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析：AI如何重塑现代家庭教育模式

本文将从技术原理、核心功能、应用场景、伦理安全及未来展望等多维度展开分析。一、DeepS

硅基打工人·2025-03-16 22:55

第5篇：从入门到精通：深入详解Python模块与包管理的应用

第5篇：模块与包管理目录模块概述什么是模块导入模块标准库简介创建与使用自定义模块创建模块导入自定义模块模块搜索路径包（Packages）什么是包创建包导入包中的模块常用内置模块介绍math模块datetime

猿享天开·2025-03-16 21:20

7、基于osg引擎实现读取vtk数据通过着色器实现简单体渲染(1)

ifdefGL_ESprecisionhighpfloat;#endif//体数据采样步长uniformfloatxStepSize,yStepSize,zStepSize;//体数据纹理和颜色纹理uniformsampler3DbaseTexture

不收藏找不到我·2025-03-16 21:48

python测试工具 doctest

自带的一个调试测试工具，可用于初步检测你写的python程序的输入与输出结果是否符合你的预期通过在自己写的函数内，按照规定的格式写上你想要对比的输入输出结果，再使用python3-mdoctestexample.py

·2025-03-16 21:37

Webpack 前端性能优化全攻略

文章目录1.性能优化全景图1.1优化维度概览1.2优化效果指标2.构建速度优化2.1缓存策略2.2并行处理2.3减少构建范围3.输出质量优化3.1代码分割3.2TreeShaking3.3压缩优化4.运行时性能优化

北辰alk·2025-03-16 21:15

WPF Prism模块加载 1.Appconfig的配置方式

在使用Prism框架构建模块化WPF应用程序时，可以通过多种方式加载模块。其中一种方法是通过手动配置app.config文件来定义模块。

她说彩礼65万·2025-03-16 17:18

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

第四章：高级特性与最佳实践 - 第三节 - Tailwind CSS 性能优化策略

本节将从构建性能、运行时性能、文件体积等多个维度，详细介绍TailwindCSS的性能优化策略。

·2025-03-16 12:28

数字电路设计的基本流程

系统建模：使用工具（如MATLAB、SystemC）搭

minstbe·2025-03-16 10:27

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

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

WinSW 安装 Jar 为服务

utm_source=bbsseo2.sample-minimal.xmlhttps://github.com/winsw/winsw/releases/download/v2.12.0/sample-minimal.x

baihb1024·2025-03-16 08:16

NLP复习3，手撕多头attention

__init__()#输入的特征维度self.d_model=d_model#每个头

地大停车第二帅·2025-03-16 07:08

半导体可靠性测试解析：HTOL、LTOL与Burn-In

本文将从测试原理、标准要求及报告解读维度展开深度解析。一、核心测试方法的技术边界与协同逻辑1.HTOL（高温工作寿命测试）测

赛卡·2025-03-16 06:28

【HarmonyOS NEXT 】应用开发：使用@ohos.net.webSocket发送webSocket

下面是使用@ohos.net.webSocket模块建立WebSocket连接的步骤：1、添加权限确保在config.json文件中添加了网络访问权限：{"name":"com.example.myappl

纳米小川·2025-03-16 05:21

mysql安装启动报错_mysql安装/启动报错汇总

local/mysql/--datadir=/data/mysqldb/InstallingMySQLsystemtables...2016-09-0617:29:160[Warning]TIMESTAMPwithimplicit

weixin_29179583·2025-03-16 04:18

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。

·2025-03-16 04:50

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数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

UniApp 与 Taro 终极对决：跨平台开发框架谁更胜一筹？

本文将从多个维度对UniApp和Taro进行深度对比，帮助开发者根据自身需求选择最合适的框架。一、UniApp与Taro的简介1.UniApp：基于Vue的全能选手UniApp是由DCloud推出

大鱼前端·2025-03-16 03:42

【奇点时刻】通义千问开源QwQ-32B技术洞察报告（扫盲帖）

本报告将从模型背景与定位、核心技术、性能表现与对比、部署与使用方式，以及未来潜力与可能的影响五个维度，帮助读者更好地了解这一新兴且备受瞩目的开源推理模型。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

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