数据分析相关学习

Java成员变量和局部变量

Stringname;Stringcolor;intage；}这些都是成员变量，用于描述类本身所具有的一些属性局部变量是指在方法中定义的变量，例如：publicvoideat(){inta=0;}用于辅助实现方法中的相关操作
qq_43332825·2025-01-19 08:44

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。
伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。
cxr828·2025-01-19 07:09

【Redis】为什么Redis单线程还这么快？通过什么机制进行优化的？

文章目录纯内存操作高效的数据结构非阻塞I/O与多路复用技术（网络I/O优化）非CPU密集型任务单线程的优势单线程的劣势redis6.0引入多线程后台线程的优化总结更多相关内容可查看Redis的瓶颈在于内存和网络带宽纯内存操作
来一杯龙舌兰·2025-01-19 07:07

2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛

从广义来说，凡是涉及到互联网上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研
网安墨雨·2025-01-19 07:35

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception
计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

14-美妆数据分析

前言美妆数据分析可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户偏好和产品表现importpandasaspdimportnumpyasnp一、数据清洗data=pd.read_csv(r'C:\Users\B\Desktop
william_liu1·2025-01-19 07:04

基于Python大数据的王者荣耀战队数据分析及可视化系统

作者：计算机学姐开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码精品专栏：Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码、大数据精选实战项目源码系统展示【2025最新】基于大数据+大屏可视化+Python+D
计算机学姐·2025-01-19 07:03

Apache Hive--排序函数解析

通过排序函数，我们能够在查询结果集中为每一行数据分配一个排名值，这对于数据分析、报表生成等工作具有重要意义。
大鳥·2025-01-19 06:31

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优
fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机
翔翔子1号·2025-01-19 06:30

2-2-18-16 QNX系统架构之自适应分区

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:57

2-2-18-15 QNX系统架构之高可用性

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:26

2-2-18-7 QNX 系统架构-动态链接

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:56

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位（比如单词、汉
数据分析能量站·2025-01-19 06:55

第八讲 SPU密态引擎

数据是敏感的数据是重要的技术路线：多方安全计算同态加密差分隐私可信硬件挑战：易用性差，性能差需要：原生AI框架支持，编译器运行时协同优化SPU简介前端：支持主流AI前端，降低学习成本，复用AI前端能力编译器
huang8666·2025-01-19 06:51

第八讲 SCQL使用

第八讲SCQL使用部署系统项目设置联合分析scql概念：project：多个参与方在协商一致后加入到同一个项目中进行安全数据分析参与方身份认证数据表管理：管理参与分析的数据表的schema信息权限信息管理
huang8666·2025-01-19 06:21

Jenkins-Pipeline简述

二.关于pipeline：1.相关概念：Ste
xiao-xiang·2025-01-19 05:21

数据入湖的前提条件：数据标准 之 数据质量评估

原因：如果入湖数据质量不佳，后续数据分析、
goTsHgo·2025-01-19 05:20

Java常用软件安装包分享

包括IDEA、IDEA、Vmware、FinalShell、CentOS、MongoDB、MySQL、Notepad++、Postman、PowerDesigner、Redis、Tomcat，以及前端相关软件
兜兜儿~·2025-01-19 05:19

25.1.17学习内容

B-迷宫Description给定一个N×M方格的迷宫，迷宫里有T处障碍，障碍处不可通过。在迷宫中移动有上下左右四种方式，每次只能移动一个方格。数据保证起点上没有障碍。给定起点坐标和终点坐标，每个方格最多经过一次，问有多少种从起点坐标到终点坐标的方案。Input第一行为三个正整数N,M,T，分别表示迷宫的长宽和障碍总数。第二行为四个正整数SX,SY,FX,FY，SX,SY代表起点坐标，FX,FY代
The_cute_cat·2025-01-19 05:18

Spring boot 集成分布式定时任务

集成引入相关依赖net.javacrumbs.shedlockshedlock-spring4.30.0net.javacrumbs.shedlockshedlock-provider-redis-spring4.30.0
沉默,王二·2025-01-19 05:48

[Golang]JWT主要函数汇总

前言最近在学token，了解到jwt相关的函数与方法，于是乎准备汇总一下最近学到的内容。当然，这次汇总并不全面，只是涉及到了部分重要函数。
Rezarit.·2025-01-19 05:17

2-2-18-17 QNX系统架构之“实时”

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 05:15

基于python的时空地理加权回归（GTWR）模型

它是在传统地理加权回归（GWR）模型的基础上发展起来的，通过结合时间和空间两个维度，提供了一种更为灵活和精确的时空数据分析手段。背景和发展传统的地理加权回归（GWR）模型主要关注地理空间上的
有梦想的Frank博士·2025-01-19 05:13

.NET 学习：从基础到进阶的全面指南

.NET学习资料.NET学习资料.NET学习资料在当今软件开发的广阔领域中，.NET是一个备受瞩目的开发平台，以其强大的功能、跨平台的特性以及丰富的生态系统，吸引着众多开发者投身其中。
来恩1003·2025-01-19 05:13

关于我的博客建站经历

也是从那个时候开始学着搭建自己的个人博客，用来记录自己的学习笔记，但是却坚持不下来。而且发现一个奇怪的现象，对于搭建站点的过程我很感兴趣，内容输出却坚持不下来，这是我需要反思的地方。
忆宸_1·2025-01-19 05:12

[图数据库]HugeGraph 1.5.0 版本发布了

运行环境/版本说明1.5.0版开始，hugegraph相关组件仅支持Java11编译/运行环境PS:未来HugeGraph组件的版本会朝着Java11->Java17->Java21演进hugegraph
码农丁丁·2025-01-19 05:09

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

@[toc]AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32
shanks66·2025-01-19 04:38

苹果频率测试软件gen,【技术干货】进行精准的PCIe 4.0时钟抖动测量

原标题：【技术干货】进行精准的PCIe4.0时钟抖动测量随着数据传输速率的提升，相关标准也变得越加严苛。
荣耀张大仙~~~·2025-01-19 04:36

VC修改环境变量, 不重启系统, 即时生效.

作者通常是通过修改注册表:"HKEY_CURRENT_USER/Environment"键下的各参数.涉及到的API函数有:RegOpenKeyEx,RegQueryValueEx,RegSetValueEx;相关函数的用法可以参考
彩虹小黑馬·2025-01-19 04:03

工业互联网架构

工业互联网架构的设计不仅需要满足数据处理和通信的要求，还需考虑设备互联、数据分析和安全等多方面的因素。本文将对工业互联网架构进行详细阐述，帮助理解其关键组成部分及其功能。
st20195114·2025-01-19 04:02

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。
机器懒得学习·2025-01-19 04:29

阿里p5学习路线图?思维导图 代码示例（java 架构)

针对Java架构师的学习路线图，这里提供一个大致的方向以及一些可能的思维导图分支和代码示例主题。请注意，具体的晋升标准和学习路径可能会根据公司的具体要求和个人的职业发展方向有所不同。
用心去追梦·2025-01-19 04:29

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？
皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

远程连接排错全流程 - 实战指南

本文将详细介绍远程连接排错的全流程，并结合实际案例和相关代码进行说明，帮助大家更好地应对此类问题。一、问题出现当尝试进行远程连接时，可能会遇到各种错误提示，如连接超时、无法连接到目标主机、身份验证失败
阿贾克斯的黎明·2025-01-19 03:56

网络安全学习 day1

前言计算机病毒种类狠毒蠕虫病毒--->具备蠕虫特性的病毒；1.繁殖性特别强（自我繁殖）；2.破坏性木马--->木马屠城故事--->木马本身不具备任何破坏性。用于控制后门的一个程序（后门--->指的是测试人员在目标系统中植入的一种隐藏式访问途径，可以使得在未来未得到授权的情况下重新访问系统）网络安全--->已经不再局限于网络世界，而是提升到了工控安全、网络空间安全。APT攻击--->高级可持续攻击；
whoami-4·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总

本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。
好评笔记·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体
好评笔记·2025-01-19 03:25

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息，加速收敛一阶导数与二
好评笔记·2025-01-19 03:24

十几套JavaWeb项目，快拿去当毕业设计，简直不要太爽了

开发工具及相关技术Java技术HTML、css、javascript技术Servlet技术Eclipse开发工具MySql数据库功能概述用户端：图书查询：根据图书编号、图书名称查询图
VX_BYDZ1988·2025-01-19 03:52

北大数学校友胡懿娟归国任教！重回母校，专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域

回来之后，她将继续专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域，致力于解决实际的生物医学数据分析问题。△北大官网截图网友纷纷为她点赞：能力与颜值并存！
·2025-01-19 03:57

Vue 开发者的 React 实战指南：组件设计模式篇

作为Vue开发者，在学习React的过程中，除了语法和状态管理的差异，组件设计模式的差异也是一个重要的方面。本文将从Vue开发者熟悉的角度出发，详细介绍React中常用的组件设计模式。
·2025-01-19 03:26

Python字典详解

上代码：dict={‘线代’:“99”,“数据分析”:“99”,“概率论”:“98”}#创建字典print(‘小红同学的线代
2401_89224765·2025-01-19 02:20

回顾 2024— 浔川社团：在数字浪潮中的成长与奋进

一、流量数据：持续攀升的影响力截至2024年底，浔川社团相关内容的总访问量达到了74,556次，这一数字直观地反映出社团所产出内容的广泛吸引力。无论是技术分
浔川社团官方联合会·2025-01-19 02:49

图形和动画本地化

当由母语人士和设计师进行时，这一过程达到了自动化系统通常无法复制的真实性和相关性水平。本土专业人士对文化偏好、象征主义和视觉美学有着固有的理解，这在图形和动画本地化时至关重要。
Logrus IT·2025-01-19 02:49

如何处理列表的部分元素？

上期本期学习了怎么创建数值列表，今天给大家讲一下如何处理列表的部分元素~前言：以处理列表的部分元素——Python称之为切
努力学习的耶耶·2025-01-19 02:49

使用Python爬虫将抓取的数据保存到Excel文件

随着数据分析需求的不断增长，保存和管理大量的数据变得尤为重要。
Python爬虫项目·2025-01-19 02:48

Web实时通信的学习之旅：SSE（Server-Sent Events）的技术详解及简单示例演示

文章目录一、什么是SSE二、SSE技术的基本原理三、SSE适用于场景四、Node服务端示例1、协议2、格式3、事件3.1、事件3.2、事件唯一标识符3.3、重连事件4、具体示例五、客户端示例1、检测客户端是否支持SSE2、创建客户端连接3、事件监听4、接收事件5、自定义事件6、错误处理7、主动断开连接8、具体示例六、注意事项1、nginx配置2、EventSource一、什么是SSE服务器向浏览器
web14786210723·2025-01-19 02:14

MySQL DCL数据控制语言

作者主页：青花锁简介：Java领域优质创作者、Java微服务架构公号作者简历模板、学习资料、面试题库、技术互助文末获取联系方式往期热门专栏回顾专栏描述Java项目实战介绍Java组件安装、使用；手写框架等
青花锁·2025-01-19 01:13
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