样本一致性

大数据学习-hive（四：数仓搭建，数据监控，数据支持）

3：一致性。确保输出端口一致，防止输出数据不准。4：时效性。每天的定时调度。5：规范性。表名，字段名要进行规范化处理。6：稳定性。确保数仓稳定。

宇智波云·2025-03-25 14:23

分布式之分布式ID

目录需求1.全局唯一性2.高性能3.高可用性4.可扩展性5.有序性6.时间相关7.长度适中8.安全性9.分布式一致性10.易于集成常见解决方案选择依据数据库号段模式核心概念工作流程优点缺点实现示例优化策略适用场景

点滴~·2025-03-25 13:50

WGAN对抗生成数据（matlab）代码

WGAN生成对抗网络，数据生成，样本生成程序。本程序适用于MATLAB2021b及更高版本。程序包内自带一份规模为464x9的数据，当前给出的是单次使用程序的价格。由于数据量不大，也可以承接调试工作。

九亿AI算法优化工作室&·2025-03-25 13:46

Spring Boot中@Valid 与 @Validated 注解的详解

注解的详解引言@Valid注解功能介绍使用场景代码样例@Validated注解功能介绍使用场景代码样例@Valid与@Validated的区别结论引言在SpringBoot应用中，参数校验是确保数据完整性和一致性的重要手段

易xingxing·2025-03-25 12:08

里氏替换原则

核心规则行为一致性：子类的方法行为应与父类一致（或更严格）。契约不变：子类不能修改父类定义的方法参数、返回值类型或抛出的异常范围

Vic10101·2025-03-25 10:55

MySQL中的锁（全局锁、表锁和行锁）

锁的定义与作用多用户环境下，当多个事务同时访问相同的数据时，可能会引发问题，锁就是用于协调多个线程并发访问数据库资源的机制，为了保证数据的一致性和准确性。

J-v-a-v·2025-03-25 10:52

23种设计模式-创建型模式-抽象工厂

文章目录简介场景问题1.风格一致性失控2.对象创建硬编码3.产品族管理失效解决总结简介抽象工厂是一种创建型设计模式，可以生成相关对象系列，而无需指定它们的具体类。场景假设你正在写一个家具店模拟器。

诺亚凹凸曼·2025-03-25 09:46

大模型推理能力的局限性

可能导致：长对话中的不一致难以关联分散的信息在长篇叙述中难以保持上下文一致性深入理解这些推理问题对于改进未来LLM的发展和应用至关重要。1关键推理挑战1

·2025-03-25 08:13

PostgreSQL 触发器

触发器通常用于保证数据的完整性和一致性，以及实现复杂

wjs2024·2025-03-25 03:06

汽车制造数字化

提高产品质量：利用数字化手段对生产过程进行实时监控和数据分析，能够及时发现质量问题并进行精准控制，降低产品缺陷率，提高产品质量的稳定性和一致性。

观无·2025-03-25 03:33

【机器学习】什么是逻辑回归

首先介绍了逻辑回归在机器学习领域的重要地位，然后解释了其名称的由来和如何利用样本特征和概率之间的关系进行分类。通过与线性回归的对比，解释了概率值的概念和如何进行分类。

若兰幽竹·2025-03-25 01:20

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier

恸流失·2025-03-25 01:17

遵循HarmonyOS NEXT UI设计原则，打造卓越用户体验

一致性：构建熟悉且可预测的交互体验一致

·2025-03-25 00:34

过程奖励模型PRM的定义和特点；过程奖励模型prm和orm结果奖励模型的区别和优劣是什么

强化逻辑一致性：PRM模仿人类的逻辑推理方式，通过逐步监督确保推理过

强化学习曾小健·2025-03-24 21:18

电商精准营销—数据预处理概述

第1关：数据预处理-数据清洗任务描述本关任务：对指定样本数据进行预处理，掌握数据预处理的技巧。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.数据样本抽取的方法；2、数据清洗的技巧。

Ssaty.·2025-03-24 19:35

RocketMQ新消费者加入后的队列一致性保障机制详解

RocketMQ新消费者加入后的队列一致性保障机制详解RocketMQ作为一个高性能的分布式消息中间件，其消费者负载均衡机制是保障系统可扩展性和稳定性的关键。

慢德·2025-03-24 18:52

第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理

PPO（ProximalPolicyOptimization）原理详解PPO（近端策略优化）是OpenAI于2017年提出的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。

释迦呼呼·2025-03-24 17:45

ISO 14229 诊断服务测试要求概述

让我们一起深入了解如何确保诊断服务的可靠性和一致性吧！1.标准简介ISO14229是

小马测试之道·2025-03-24 15:03

Spring 事务管理全解析：原理、源码与实战

Spring事务管理全解析：原理、源码与实战事务（Transaction）是保证数据一致性的重要机制，Spring通过声明式事务和编程式事务提供强大的事务管理能力。

工一木子·2025-03-24 15:59

redis过期删除、内存淘汰、双写一致性---java

过期删除Redis的缓存失效不会立即删除，Redis的过期删除策略是选择「惰性删除+定期删除」这两种策略配和使用。惰性删除策略的做法是，不主动删除过期键，每次从数据库访问key时，都检测key是否过期，如果过期则删除该key。定期删除策略的做法是，每隔一段时间「随机」从数据库中取出一定数量的key进行检查，并删除其中的过期key。内存淘汰Redis提供了8种不同的数据淘汰策略，默认是noevict

皮卡兔子屋·2025-03-24 13:14

生物信息复习笔记（3）——GEO数据库

GSM：样本。一个测序数据集里有很多个GSM，点进去可以看到该样本的各种信息（样本来源，临床表征，各种处理样本方式，处理数据方式）。GSE：包含所有信息的完整数据集。

Kriol·2025-03-24 13:44

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

深入理解 Java 内存模型（JMM）：原理、可见性与并发控制

Java内存模型（JMM，JavaMemoryModel）定义了一组规则，确保Java程序在并发环境下的线程安全性和一致性。本文将深入剖析JMM的原理，并通过代码示例展示如何正确控制并发。

全栈探索者chen·2025-03-24 10:22

为什么要制定执行标准？

二、保障产品或服务的一致性1、满足客户期望：无论何时何地，客户都能享受到质量稳定、标准统一的产品或服务，有助于树立

德为先科技·2025-03-24 10:51

制定执行标准的意义有哪些？

1、规范行为和流程：为组织内的各项工作提供明确的准则和规范，使员工的行为和工作流程标准化、规范化，减少随意性和不确定性，确保工作的一致性和连贯性。

德为先科技·2025-03-24 10:51

基于Redis分布锁+事务补偿解决数据不一致性问题

基于Redis的分布式设备库存服务设计与实现概述本文介绍一个基于Redis实现的分布式设备库存服务方案，通过分布式锁、重试机制和事务补偿等关键技术，保证在并发场景下库存操作的原子性和一致性。

yiridancan·2025-03-24 05:37

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

【读点论文】Chain Replication for Supporting High Throughput and Availability

在分布式系统中，强一致性往往和高可用、高吞吐是矛盾的。比如传统的关系型数据库，其保证了强一致性，但往往牺牲了可用性和吞吐量。

寻雾&启示·2025-03-24 00:46

stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频

无需复杂的重建或优化，可生成高质量的3D视频，同时保持3D一致性和时间平滑性。StableV

微丽宝·2025-03-23 23:08

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

《面向模式的软件体系结构3-资源管理模式》读书笔记（7）--- Coordinator模式

3.3Coordinator模式Coordinator（协调者）模式描述了如何通过协调涉及多个参与者（每个参与者都包含资源、资源使用者和资源提供者）的任务的完成来维护系统的一致性。

weixin_33699914·2025-03-23 22:29

Spring事务失效的常见场景

一个事务内的所有SQL语句同步执行（依靠undo.log日志保证）一致性(Consistency)：事务前后总量不变，数据库完整性约束没有被破坏隔离性(Isolation)：一个事务执行不被其他事务干扰

红云梦·2025-03-23 21:49

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup

可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SA

点云侠·2025-03-23 19:35

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型

kakak_·2025-03-23 17:47

大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验

3、Sqoop数据导出一致性问题？4、整体项目框架如何设计？项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机（1）如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。

一个“不专业”的阿凡·2025-03-23 16:05

SpringBoot分布式架构下字典表设计与实战应用

一、分布式环境下的字典表挑战数据一致性要求：多服务节点间的字典数据同步高并发访问压力：基础数据的频繁读取需求动态更新需求：业务运行时字典数据的热更新能力多级缓存策略：本地缓存与分布式缓存的协同工作二、技术方案设计架构图

潘多编程·2025-03-23 13:44

计算机视觉总结

数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

如何保证 Redis 缓存与数据库双写一致性？

在做系统优化时，想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据，有些数据的实时性要求不高，比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高，比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。第1级：订单数据和支付流水数据；这两块数据对实时性和精确性要求很高，所以不添加任何缓存，读写操作将直接操作数据库。第2级：用户相关数据；这些数据和用户相关

凌志学java·2025-03-23 10:52

【区块链】跨链技术详解

跨链技术解决的核心问题：不同区块链间的资产流动跨链数据和状态共享多链智能合约调用统一的用户体验2.跨链技术的基本挑战一致性保障：确保跨链交易的原子性验证复杂性：如何在一条链上验证另一条链的状态安全保证：

还没入门的大菜狗·2025-03-23 07:23

数据同步基本原理及工作机制

一、数据同步的基本原理数据同步的基本原理是将源数据和目标数据进行比较，并将差异部分进行复制或更新，以达到数据一致性的目的。

合作愉快：）·2025-03-23 05:40

【从零开始学习计算机科学】软件测试（三）回归测试、系统测试与验收测试

系统测试与验收测试回归测试回归测试的组织和实施回归测试集回归测试的范围自动回归测试框架自动回归测试框架的技术特点回归测试克服的几个问题回归测试人员应掌握的测试手段回归用例库的维护系统测试系统测试的组织和分工系统测试的过程系统测试方法用户界面测试用户界面测试-符合标准和规范用户界面测试-一致性用户界面测试

贫苦游商·2025-03-23 02:40

Spring Boot 事务详解

SpringBoot事务详解引言在现代应用程序中，事务管理是确保数据一致性和完整性的重要机制。SpringBoot提供了强大的事务管理功能，使得开发者可以轻松地定义和管理事务。

Dong雨·2025-03-23 00:22

PCL基础：pcl::SACSegmentation＜PointXYZRGBN＞函数全面说明，一遍文章精通平面分割算法

（一般在周末更新技术干货）`pcl::SACSegmentation`是PointCloudLibrary(PCL)中用于进行随机抽样一致性（RandomSampleConsensus，RANSAC）平面分割的类模板

多宝Kim·2025-03-23 00:51

Python编程：为什么使用同步原语

同步原语通过协调执行顺序，确保数据一致性和操作原子性2.Python核心同步原语同步原语作用适用场景模块Lock（互斥锁）确保同一时间只有一个

林十一npc·2025-03-22 23:17

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

chokidar - chokidar 初识（初识案例演示、初识案例解读、初识案例测试）

Node.js库chokidar提供了一种简单、高效的方式来监视文件和目录的创建、修改、删除等操作chokidar是是fs.watch和fs.watchFile方法的增强版，解决了它们在一些平台上的不一致性和局限性

我命由我12345·2025-03-22 15:50

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