机器学习之数据分析第7页

介绍目前主流的IT资产设备管理系统之【WGFIX】篇

WGFIX是一款轻量免费的资产设备管理系统，安装部署使用都非常简单，适合快速上手使用，稳定高效主要功能包括资产概要图表，资产设备管理，资产设备变更管理，资产设备维护管理，设备巡检，账号密码管理等功能模块运行效果图如下

·2025-03-01 13:22

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。

NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

ocp 之 Prometheus Operator ~Operator-Prometheus原理 -JG第一次-PrometheusRule - Prometheus断点每周

Prometheus的告警恢复和修改operator版Prometheus默认的Prometheus.ymlgpt回答告警问题如果您没有收到Prometheus的告警恢复通知，请检查以下几个可能的原因：检查Alertmanager的配置文件中的group_wait参数是否正确设置。group_wait参数定义了Alertmanager在发送告警恢复通知之前等待的时间，以便其他相关告警的解决状态被合

yuezhilangniao·2025-03-01 13:38

哪吒2票房为何如此之高？背后隐藏的奥秘大揭秘！

一、前作口碑积累，续集备受期待首先，不得不提的是前作《哪吒之魔童

山峰999·2025-03-01 12:31

python汽车数据分析可视化系统 Django框架爬虫+Vue框架 Echarts可视化大屏懂车帝（源码） ✅

python汽车数据分析可视化系统Django框架爬虫+Vue框架Echarts可视化大屏（源码）✅1、项目介绍技术栈：Python语言Django框架vue框架mysql数据库requests爬虫Echarts

Q_2564007092·2025-03-01 12:00

嵌入式边缘计算：融合创新与未来展望

接着介绍了关键技术，包括嵌入式系统设计、边缘计算架构、通信技术和数据分析与处理技术。在应用领域方面，涵盖了工业物联网、智能交通、智能家居和医疗保健等。

嵌入式大圣·2025-03-01 12:59

Python数据分析 NumPy矩阵与通用函数及统计分析 ② 第二节

NumPy矩阵与通用函数及统计分析案例NumPy矩阵与通用函数及统计分析一、掌握NumPy矩阵与通用函数代码2-30：矩阵的创建代码2-31：数组的创建与组合代码2-32：矩阵的运算代码2-33：矩阵的转置、逆矩阵和二维数组视图代码2-34：数组的基本运算代码2-35：数组的比较运算代码2-36：数组的逻辑运算代码2-37：数组的广播相加（一维数组加到二维数组）代码2-38：数组的广播相加（一维数

修仙宝哥·2025-03-01 11:27

sql专题之 sql的执行顺序

文章目录sql的执行顺序sql语句的格式实际的执行顺序：虚拟表vs数据集虚拟表结果集总结嵌套查询在sql查询中的执行顺序前文我们了解了sql常用的语句，这次我们对于这些语句来个小思索戳这里→sql专题之常用命令

m0_67265654·2025-03-01 11:23

RabbitMQ系列（二）基本概念之Publisher

在RabbitMQ中，Publisher（发布者）是负责向RabbitMQ服务器发送消息的客户端角色，通常被称为“生产者”。以下是其核心功能与工作机制的详细解析：一、核心定义与作用消息发送者Publisher将消息发送到RabbitMQ的Exchange（交换机），而非直接发送到队列。Exchange根据消息的RoutingKey（路由键）和绑定规则将消息路由到对应的队列（Queue）。解耦生产与

yyueshen·2025-03-01 10:16

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统，旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段（未成熟、成熟、成熟期）。该系统采用最新的YOLOv10目标检测模型，能够高效地分析图像或视频中的石榴果实，并根据其外观特征识别其生长阶段。通过这种技术，农民可以更好地监控石榴果实的发育过程，优化作物管理，合理安排收获时间，从而提高生产效率和经济收益。系统概述石榴作为一种重要的水果作物，广泛种

qq1309399183·2025-03-01 09:12

软件测试之压力测试知识总结

软件测试之压力测试知识总结一、压力测试概述压力测试（StressTesting）是软件测试中的一种重要手段，用于验证软件应用程序在极端负载条件下的稳定性和可靠性。

君君学姐·2025-03-01 09:09

数据结构之【无头单向非循环链表】(C语言实现)

下面将无头单向非循环链表简称为单链表头指针：指向链表第一个节点的指针链表为空时，头指针也为空要实现单链表，就是要实现单链表的增删查改一、无头单向非循环链表的c语言实现1.准备工作#include#include#includetypedefintSLTDataTypde;typedefstructSLTNode{SLTDataTypdedata;structSLTNode*next;}SLTNod

zl_dfq·2025-03-01 09:04

RabbitMQ系列（六）基本概念之Routing Key

在RabbitMQ中，RoutingKey（路由键）是用于将消息从交换机（Exchange）路由到指定队列（Queue）的关键参数。其核心作用是通过特定规则匹配绑定关系，确保消息被正确分发。以下是其核心机制与用法的详细说明：一、核心定义与作用消息路由的核心标识生产者发送消息时需指定RoutingKey，交换机根据此值和队列绑定的BindingKey决定消息流向。类比：类似快递单上的“地址”，决定包

yyueshen·2025-03-01 08:04

RabbitMQ系列（七）基本概念之Channel

RabbitMQ中的Channel（信道）是客户端与RabbitMQ服务器通信的虚拟会话通道，其核心作用在于优化资源利用并提升消息处理效率。以下是其核心机制与功能的详细解析：一、Channel的核心定义虚拟通信链路Channel是建立在TCP连接（Connection）上的轻量级虚拟连接，允许在单个TCP连接上复用多个独立的信道（Channel）。为了确保其私有性和线程安全性，每个Channel拥

yyueshen·2025-03-01 08:04

算法系列之动态规划

动态规划（DynamicProgramming，简称DP）是一种用于解决复杂问题的算法设计技术。它通过将问题分解为更小的子问题，并存储这些子问题的解来避免重复计算，从而提高算法的效率。本文将介绍动态规划的基本概念、适用场景、复杂度分析，并通过Java代码实现经典的动态规划问题。动态规划介绍动态规划的核心思想是将一个复杂的问题分解为若干个相互重叠的子问题，通过解决这些子问题来构建原问题的解。动态规划

修己xj·2025-03-01 08:03

STL之容器——map/multimap

map/multimap：由红黑树实现，元素为键值-实值。一：特点1.map为单重映射，键值和实值是一对一的关系，不允许重复键值；multimap是多重映射，允许相同键值，一个键值可以对应多个实值。2.具有自动排序功能，所有map里的数据都是有序的。3.map提供的[]操作符的重载；multimap未提供。二：定义与初始化mapm1;map>m2;map>m3;multimapm4;multima

虔诚的学习者·2025-03-01 08:02

【C++】：STL标准库之map/multimap

map/multimap1.简介map是标准的关联式容器，一个map是一个键值对序列，即(key,value)对。它提供基于key的快速检索能力。map中key值是唯一的。集合中的元素按一定的顺序排列。元素插入过程是按排序规则插入，所以不能指定插入位置。map的具体实现采用红黑树变体的平衡二叉树的数据结构。在插入操作和删除操作上比vector快。map可以直接存取key所对应的value，支持[]

yuanCruise·2025-03-01 08:32

消息队列之 RabbitMQ基本流程

介绍关于消息队列，从前年开始断断续续看了些资料，想写很久了，但一直没腾出空，近来分别碰到几个朋友聊这块的技术选型，是时候把这块的知识整理记录一下了。市面上的消息队列产品有很多，比如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，目前我看最火的Kafka，还有ZeroMQ，去年底阿里巴巴捐赠给Apache的RocketMQ，连redis这样的NoSQL数据库也支持MQ功能。总之这块知名的产品就有十几种，就

搬砖养女人·2025-03-01 08:31

STL之map/multimap

1.map的特性是，所有元素都会根据元素的键值自动排序。map所有的元素都是pair,同时拥有实值和键值，pair的第一元素被视为键值，第二元素被视为实值，map不允许两个元素有相同的键值。我们不可以通过map的迭代器来改变map的键值，因为map的键值关系到map元素的排列规则，任意改变map键值将会严重破坏map组织。如果想要修改元素的实值，那么是可以的。Map和list拥有相同的某些性质，当

内核之道·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

有矩阵A3×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系

奋力向前123·2025-03-01 08:30

c++STL常用容器之Map/Multimap容器——全面总结（附案例解析）（十九）map按value值进行比较以及仿函数更改默认排序规则

这里有C++STL——全面总结详细教程（附案例解析）（持续更新中）目录map/multimap容器map基本概念map构造和赋值map大小和交换map插入和删除map查找和统计map容器排序仿函数更改默认排序规则和Value值排序map/multimap容器map基本概念简介：map中所有元素都是pairpair中第一个元素为key（键值），起到索引作用，第二个元素为value（实值）所有元素都会

磊磊cpp·2025-03-01 08:29

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。

IT古董·2025-03-01 08:58

RabbitMQ系列（四）基本概念之Exchange

在RabbitMQ中，Exchange（交换机）是消息路由的核心组件，负责根据规则将生产者发送的消息分发到对应的队列（Queue）中。以下是其核心功能与分类的详细说明：一、Exchange的核心作用消息路由枢纽生产者将消息发送到Exchange，而非直接发送到队列。Exchange根据绑定规则（BindingKey）和路由键（RoutingKey）把消息应转发到对应的队列。类比：类似于邮局系统，E

yyueshen·2025-03-01 07:27

机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码

图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo

rockingdingo·2025-03-01 07:53

ES6的let和const，一篇文章就够了

ES6系列之let和constlet声明符ES6新增的let命令，用来声明变量。它的用法类似于var，但是所声明的变量，只在let命令所在的代码块内有效。

小常--·2025-03-01 07:52

详解动态规划之01背包问题及其空间压缩(图文并茂+例题讲解)

1.动态规划问题的本质记忆化地暴力搜索所有可能性来得到问题的解我们常常会遇到一些问题，需要我们在n次操作，且每次操作有k种选择时，求出最终需要的最小或最大代价。处理类似的问题，我们一般需要遍历所有的可能性(相当于走一遍所有的路径)，然后找到我们所需要的解。很明显我们可以构成一棵“决策树”，假设n=2,k=3,那么：我们可以通过DFS或者BFS来遍历整棵树，从而搜寻到我们需要的结果。时间复杂度：O(

看繁星aa·2025-03-01 06:16

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

蓝桥杯备考：DFS剪枝之数的划分

这道题和组合型枚举差不多，比如我们从第一个数开始填，到第二个数的时候，21明显是重复了，我们就没必要继续往下递归了，这个叫剪掉等效冗余分支，然后还有就是，比如我们2开始的枝头，222，223，224，225，我们222的时候就已经比5大了，这时候我们再递归算后面的就没用了，我们3开始的时候，344，345肯定是更大的了所以这条就是我们的可行性剪枝，我们把后面的分支全部剪掉就行了#includeus

无敌大饺子 1·2025-03-01 06:43

JavaScript 系列之：垃圾回收机制

前言垃圾回收是一种自动内存管理机制，用于检测和清除不再使用的对象，以释放内存空间。当一个对象不再被引用时，垃圾回收器会将其标记为垃圾，然后在适当的时候清除这些垃圾对象，并将内存回收给系统以供其他对象使用。什么是"对象不再被引用"？当一个对象不再被任何变量或属性引用时，它就成为垃圾。例如，当一个函数执行完毕后，其中创建的局部变量将成为垃圾，因为它们无法再被访问到。"适当的时候"是指什么时候？首先Ja

程序员SKY·2025-03-01 06:13

【Kubernetes】API server 限流之 maxinflight.go

这个文件实现了一个基于信号量(Channel)的简单限流器。基础知识总共有四种channel带缓冲的channelnonMutatingChan、mutatingChan都是带缓冲的channel，这类channel的特点是：这允许最多mutatingLimit/nonMutatingLimit个请求同时获取令牌并执行，直到缓冲区满了才会阻塞新的请求。对带缓冲channel的发送操作在缓冲区未满、

还没入门的大菜狗·2025-03-01 06:42

【股票数据API接口46】如何获取股票指历史分时BOLL数据之Python、Java等多种主流语言实例代码演示通过股票数据接口获取数据

如今，量化分析在股市领域风靡一时，其核心要素在于数据，获取股票数据，是踏上量化分析之路的第一步。你可以选择亲手编写爬虫来抓取，但更便捷的方式，莫过于利用专业的股票数据API接口。自编爬虫虽零成本，却伴随着时间与精力的巨大消耗，且常因目标页面变动而失效。大家可以依据自己的实际情况来决定数据获取方式。接下来，我将分享200多个实测可用且免费的专业股票数据接口，并通过Python、JavaScript（

Athena二哈·2025-03-01 06:39

【股票数据API接口45】如何获取股票指历史分时MACD数据之Python、Java等多种主流语言实例代码演示通过股票数据接口获取数据

如今，量化分析在股市领域风靡一时，其核心要素在于数据，获取股票数据，是踏上量化分析之路的第一步。你可以选择亲手编写爬虫来抓取，但更便捷的方式，莫过于利用专业的股票数据API接口。自编爬虫虽零成本，却伴随着时间与精力的巨大消耗，且常因目标页面变动而失效。大家可以依据自己的实际情况来决定数据获取方式。接下来，我将分享200多个实测可用且免费的专业股票数据接口，并通过Python、JavaScript（

Athena二哈·2025-03-01 06:38

实战：基于Pandas的房价数据分析全流程深度解析（附高阶技巧与数学推导）（十二）

一、项目深度解析框架1.1分析维度全景图数据加载元数据分析数据清洗特征工程多维分析模型准备自动化报告1.2高阶分析工具链数据清洗：Missingno高级可视化、Optuna自动超参优化特征工程：TsFresh

WHCIS·2025-03-01 05:37

项目经验之LZO压缩？思维导图代码示例（java 架构)

项目经验之LZO压缩LZO的优势快速解压：LZO算法设计时优先考虑了解压速度，

用心去追梦·2025-03-01 05:31

各种安装包打包发布工具

各种安装包打包发布工具（安装制作工具）评测作为程序员，经常遇到需要打包自己劳动成果的时候，这也算是广大码工辛苦奔波之后的杀青之作，收尾之笔。因此，安装包制作的好坏也直接关系到整个工程项目的质量。

码学弟·2025-03-01 04:31

开源集成开发环境搭建之VSCode安装部署教程

VSCode简介1.1什么是IDE在编程的世界里，IDE（IntegratedDevelopmentEnvironment，集成开发环境）是开发者们的得力助手。它不仅仅是一个简单的文本编辑器，而是一个集成了代码编辑、编译、调试、版本控制等多种功能于一体的强大工具。IDE的存在，让开发者能够在一个统一的界面中完成从代码编写到项目部署的整个流程，极大地提高了开发效率。想象一下，如果没有IDE，开发者可

我就是全世界·2025-03-01 04:28

C# Enumerable类之生成序列

总目录前言在C#中，System.Linq.Enumerable类是LINQ（LanguageIntegratedQuery）的核心组成部分，它提供了一系列静态方法，用于操作实现了IEnumerable接口的集合。通过这些方法，我们可以轻松地对集合进行查询、转换、排序和聚合等操作。本文属于C#Enumerable类使用详解中的一个章节，着重介绍C#Enumerable类中生成序列这部分的内容。一、

鲤籽鲲·2025-03-01 04:58

面试之《前端开发者如何优化页面的加载时间？》

前端开发者可以从多个方面入手优化页面的加载时间，以下是一些常见且有效的方法：优化资源加载压缩资源文件：对HTML、CSS、JavaScript文件进行压缩，去除不必要的空格、注释等，减小文件体积，加快下载速度。例如使用uglify-js压缩JavaScript文件，cssnano压缩CSS文件。优化图片：对图片进行压缩处理，降低图片的分辨率、色彩深度或采用更高效的图片格式（如WebP）。同时，根据

只会写Bug的程序员·2025-03-01 04:28

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

Android App开发之Jetpack架构，Android大厂高频面试题解析

因此，Jetpack来了！Jetpack是什么？===========Jetpack是Google推出的一套系列组件集。Jetpack的出现以及Google标准化开发模式的确立，代表了Android原生开发的未来方向，意味着Android发展已经逐渐成熟。为什么要学？======在开发世界，永远是技术至上，一门新技术的盛行总是有原因的，要么比老框架性能提升不少，要不更加易用等等。作为开发者，更是要

m0_66144992·2025-03-01 04:26

计算机复试面试题总结

1.c++，408，设计模式，编程技巧，开源框架（适合cpp后端开发）2.数据结构与算法面试题3.c++与STL面试题4.计算机网络面试题面试问题之编程语言1。C++的特点是什么？封装，继承，多态。

m0_67400972·2025-03-01 04:56

C++之，我是如何解决字符串处理难题的(二)

C++之，我是如何解决字符串处理难题的在C++编程的道路上，我曾被字符串处理的各种难题所困扰，这些问题严重影响了项目的开发进度和代码质量。

一杯年华@编程空间·2025-03-01 04:53

Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧

在使用AmazonSageMaker进行机器学习模型的批量转换时，我们经常会遇到一些配置和数据格式的问题。

t0_54coder·2025-03-01 03:50

自动驾驶---Motion Planning之轨迹Path优化

1背景在之前的几篇文章中，不管是通过构建SL图《自动驾驶---MotionPlanning之PathBoundary》，ST图《自动驾驶---MotionPlanning之SpeedBoundary》，

智能汽车人·2025-03-01 03:48

小红书电商运营，97节小红书vip内部课，带你实现小红书赚钱

课程涵盖店铺开设流程优化、考古加选品工具应用、灰豚数据分析实操，重点突破流量获取、笔记违规规避、直播脚本设计等实操难点。

LooKMeG·2025-03-01 03:48

计算机毕业设计 ——jspssm508Springboot 的旅游管理

近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 03:17

程序员学商务英语之analogy、popularity、 eloquence、exaggerate、proposition

1448-Here'sananalogy.-打个比方A:Here'sananalogy,learningaforeignlanguageislikelearninghowtoplaythepiano,whichrequirestremendouspractice.It'sreallyatime-consumingandpainstakingjob.打个比方，学习一门外语就像学习弹钢琴，需要大量的练

李匠2024·2025-03-01 02:14

寒假日记4

Django之Form组件示例代码如下model.pyfromdjango.httpimportHttpResponsefromdjango.shortcutsimportrenderfromdjangoimportformsfromapp01importmodelsclassLoginForm

JacksonWHT·2025-03-01 02:44

Crawl4AI：开源的网络爬虫和抓取工

这些仓库包括AI领域的机器学习、深度学习

惟贤箬溪·2025-03-01 01:10

Elasticsearch集群部署详解

Elasticsearch单节点安装部署Elasticsearch集群安装部署附件1、安装Java（JDK）2、问题一2、问题二Elasticsearch功能与特性：（1）分布式搜索和分析引擎（2）全文检索，结构化检索，数据分析

Jeffrey_Zeng_·2025-03-01 01:38

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