测试分析

k-Shape：高效准确的聚类方法

引言时间数据在许多学科中的扩散和无处不在，已经对时间序列的分析和挖掘产生了极大的兴趣。聚类是最流行的数据挖掘方法之一，不仅因为它的探索性，而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。
优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）由大量分布式传感器节点组成，
软件算法开发·2025-03-10 12:25

数据分析面试全攻略：业务分析能力篇

前言：业务分析能力考察重点在数据分析岗位面试中，业务分析能力是区分初级与中高级候选人的核心要素。本篇将从指标设计、异常分析、用户增长三大模块，解析业务分析能力提升路径。
代码CC·2025-03-10 12:25

基于文本特征的微博谣言检测

完整项目地址：基于文本特征的微博谣言检测1.项目概述本项目旨在通过分析微博文本内容，自动检测其中的谣言。系统通
机器懒得学习·2025-03-10 11:24

doris：分析 S3/HDFS 上的文件

通过TableValueFunction功能，Doris可以直接将对象存储或HDFS上的文件作为Table进行查询分析。并且支持自动的列类型推断。
向阳1218·2025-03-10 11:24

华为与思科路由器静态路由配置

动态路由因为需要路由器之间频繁地交换各自的路由表，而对路由表的分析可以揭示网络的拓扑结构和网络地址等信息。因此，网络出于安全方面的考虑也可
wespten·2025-03-10 11:24

R语言对高频交易订单流进行建模分析 4

一、实验介绍--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析，对交易的一些特征有了一些粗浅的理解
oxuzhenyi·2025-03-10 11:54

R语言对高频交易订单流进行建模分析 3

一、实验介绍--订单流数据描述分析1.1实验知识点订单流数据表示订单间隔分析订单信息率平稳性研究订单流动性研究限价单相对价格分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流数据描述分析2.1订单流数据表示当我们在金融市场上做交易时
oxuzhenyi·2025-03-10 11:53

SQL Server 性能优化最佳实践

无论是应对高并发交易、复杂分析查询，还是处理海量数据写入，性能瓶颈往往隐藏在索引设计、查询逻辑、锁竞争或资源配置中。
Morris只会敲命令·2025-03-10 11:23

如何使用订单流分析工具（下）

如何使用订单流分析工具（下）本文讲解如何使用订单流工具，POC，堆积带，失衡，订单分布，参数调整和设置。
松鼠Quant·2025-03-10 11:52

基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现

我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。总体思路数据准备：选择现有的恶意软件数据集（如Kaggle的恶意软件数据集）或构造模拟数据集。
源码空间站11·2025-03-10 11:22

MATLAB控制函数测试要点剖析

一、功能准确性检验基础功能核验针对常用控制函数，像用于传递函数建模的tf、构建状态空间模型的ss，以及开展阶跃响应分析的step等，必须确认其能精准执行基础操作。
蚂蚁质量·2025-03-10 11:52

吞没形态：K线图中的经典反转信号解析

在近期分享中，我们主要讲述了几种基本面分析方式，而今天咱们切换到技术面分析方面，来说说K线。K线形态分析因其直观性和有效性而受到广泛欢迎。
EagleTrader·2025-03-10 11:20

基于深度学习的恶意软件检测系统：设计与实现

传统的恶意软件检测方法（如特征码匹配、行为分析等）在面对新型恶意软件变种时往往力不从心。近年来，深度学习技术在模式识别和分类任务中取得了显著成效，为恶意软件检测领域带来了新的机遇。
机器懒得学习·2025-03-10 11:49

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**，结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与CLIP多模态大模型，实现：-98.7%的跨品种宠物识别准确率（CVPR2024最新测试数据
深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

在MATLAB环境中，对矩阵拼接（Matrix Concatenation）的测试

在MATLAB环境中，对矩阵拼接（MatrixConcatenation）的正确性与鲁棒性开展测试时，需要依据不同的拼接场景精心设计测试用例，全面验证矩阵维度、数据顺序、边界条件以及异常处理等关键方面。
蚂蚁质量·2025-03-10 11:18

数据集与云计算：云端数据集的管理与应用

通过分析和理解这些数据，我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
AI天才研究院·2025-03-10 10:45

Web安全——node.js原型链污染

目录（一）成因0x01前置知识0x02漏洞分析（二）产生条件0x01检查漏洞0x02常见的危险函数（一）成因0x01前置知识js是由对象组成的，对象与对象之间存在着继承关系。
@Camelus·2025-03-10 10:42

女子植入戒酒芯片后称「现在看到酒就像看到白开水」，之前每日要喝 1-3 斤白酒，这是什么原理？

以下是具体机制和案例背景的详细分析：一、技术原理药物作用机制阻断快感反馈：酒精进入人体后会刺激阿片受体，产生愉悦感和依赖性。
日记成书·2025-03-10 10:42

使用Java进行加密狗相关程序优化

个人心得1.加密狗通信优化-减少不必要的交互-分析加密狗操作流程，去除冗余的读取或写入操作。例如，如果在初始化阶段已经获取了某些配置信息且在后续流程中不会改变，就不需要重复读取。
加密狗定制分析赋值·2025-03-10 10:12

python运动统计 2024年9月python二级真题 青少年编程电子学会编程等级考试python二级真题解析

目录python字符串输出一、题目要求1、编程实现2、输入输出二、算法分析三、程序代码四、程序说明五、运行结果六、考点分析七、推荐资料1、蓝桥杯比赛2、考级资料3、其它资料python字符串输出2024
小兔子编程·2025-03-10 10:40

IoT平台软件：AWS IoT二次开发_高级功能探索与实践

本节将涵盖以下几个方面：设备影子（DeviceShadow）设备管理和远程配置数据处理与分析安全性和认证跨服务集成1.设备影子（DeviceShadow）1.1设备影子的概念设备影子（Dev
chenlz2007·2025-03-10 10:40

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终
寻丶幽风·2025-03-10 09:09

Java虚拟机之内存分配原则

对象优先分配在Eden区2.大对象直接进入老年代3.长期存活对象晋升老年代4.空间分配担保5.TLAB（线程本地分配缓冲）三、内存分配流程图解四、调优参数与实战建议1.堆内存配置2.避免内存泄漏与频繁GC3.案例分析五
JouJz·2025-03-10 09:38

WAF(Web应用防火墙)

WAF通常部署在网络边缘，位于客户端和Web服务器之间，对进出Web应用程序的流量进行实时检查和分析。WAF的主要功能SQL注入防护：检测和阻止恶意的SQL注入攻击，防止攻击者通过
墨菲斯托888·2025-03-10 09:38

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器3.4创建少量示例提示词模板3.5应用测试
皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

在 CLion 中使用 Boost.Test 进行 C++ 单元测试

1.安装Boost.TestBoost.Test是BoostC++库的一部分，因此需要安装完整的Boost库。方法1：使用包管理器安装（推荐）Windows（vcpkg）直接使用CLion集成的vcpkg安装boost-test：也可以通过命令来安装：gitclonehttps://github.com/microsoft/vcpkg.gitcdvcpkgbootstrap-vcpkg.batvc
獨梟·2025-03-10 09:06

python程序多次运行_python多进程重复加载的解决方式

测试发现，不是flask引起的，是多进程会引起重复加载python文件。把flask注释掉，也会重复加载。
weixin_39781452·2025-03-10 09:03

物联网（Internet of Things, IoT）中的网络层简介

网络层的主要任务是将感知层（传感器、设备等）收集到的数据通过互联网或其他通信网络传输到应用层（数据处理和分析平台）。
小赖同学啊·2025-03-10 09:02

Deepseek-R1性能指标

目录Figure基准测试任务1.AIME2024(Pass@1)2.Codeforces(Percentile)3.GPQADiamond(Pass@1)4.MATH-500(Pass@1)5.MMLU
ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

Vue 组件化开发指南：构建高效、可维护的前端应用

每个组件负责特定的功能或UI部分，并且可以独立开发、测试和维护。通过组
m0_73523460·2025-03-10 08:59

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

数据分析师的SQL到底应该掌握到什么程度

随手翻开网上对于数据分析岗位的要求，我们就会发现，熟悉SQL是必须的任职要求。都知道做数据分析需要学习sql，但在学习的过程中还是不太清楚，应该掌握到什么程度。
流里流气李·2025-03-10 08:29

【Leetcode日常签到-1328】

：leetcode1328.破坏回文串题目：由小写英文字母组成的回文字符串palindrome，请你将其中一个字符用任意小写英文字母替换，使得结果字符串的字典序最小，且不是回文串，无法做到，则返回空串分析
人保牛马·2025-03-10 08:58

想成为一名数据分析师，SQL技能需要掌握到什么程度？

请问做一名数据分析人员，在sql方面需要掌握到什么程度呢？会增删改查就可以了吗？还是说关于开发的内容也要会？想要成为一名数据分析师，SQL需要掌握到什么程度？
爱开发V·2025-03-10 08:58

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。
啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

控制系统的数学建模在控制系统的设计和分析中，数学建模是基础且至关重要的步骤。数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。
kkchenkx·2025-03-10 08:57

信号处理应用：电力系统中的信号处理_（9）.基于电力系统信号的数据挖掘技术

本节将介绍如何利用数据挖掘技术对电力系统中的信号进行处理和分析，以提高系统的可靠性和效率。2.电力系统中的信号类型在电力系统中，信号可以分为多种类型，包括：电压信号：反映电力系统的电压水平，用于检
kkchenkx·2025-03-10 08:27

Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解

文章目录一、Vue核心架构设计1.1整体架构流程图1.2模块职责划分二、响应式系统源码解析2.1核心类关系图2.2核心源码分析2.2.1数据劫持实现2.2.2依赖收集过程三、虚拟DOM与Diff算法实现
北辰alk·2025-03-10 08:25

2021-09-09【linux】丨shell使用for循环遍历文件/数组

目录摘要for循环遍历文件使用方法方法一方法二总结摘要在日常生信分析过程中，分析员或多或少会使用for循环批量处理样品或者分组。这里我简单整理一下自己常用的两种遍历方法。
穆易青·2025-03-10 08:25

关于 Scapy 的详细介绍、安装指南、使用方法及配置说明

一、Scapy简介Scapy是一个开源的Python库，专注于网络数据包的创建、嗅探、分析和注入。
程序员的世界你不懂·2025-03-10 08:54

zookeeper CuratorFramework基本使用方法

org.apache.zookeeperzookeeper3.4.8org.apache.curatorcurator-framework4.0.0org.apache.curatorcurator-recipes4.0.02，测试
angen2018·2025-03-10 07:51

深入理解 HTTP 的 GET、POST 方法与 Request 和 Response

无论是前端开发、后端开发，还是接口测试，对它们的深入理解都显得尤为重要。在本文中，我们将介绍GET和POST方法，以及Request和Response的工作机制。
码上就位·2025-03-10 07:50

服务器虚拟化：技术原理、实践与未来趋势

本文将从技术原理、核心组件、实践场景及未来趋势展开分析。一、服务器虚拟化技术原理1.1基本架构服务器虚拟化的核心是通过Hypervisor（虚拟机监控器）实现硬件资源的抽象与隔离。其架构分为
encoding-console·2025-03-10 07:50

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

Python在金融分析中應用廣泛，以下是幾個主要方面：###1.**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集，進行清理、轉換和統計運算。
蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

谷歌搜索并发搜索/cookie并发生成方案

谷歌最近也是更新，协议3个cookie才能完成请求经过测试5并发，可以每秒保持50-80个cookie。
背拥·2025-03-10 07:17

Python实战项目（‌Hands-on Python Project）

4.文本文件分析
Linux运维老纪·2025-03-10 07:16

Android View 设置背景方式全解析

本文将从多个维度深入探讨AndroidView设置背景的方式，包括XML配置、代码动态设置、不同Drawable类型的使用、高级技巧等，并结合源码分析和实际案例给出最
&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 06:14

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

另外，使用Docker实现便捷测试成为一种高效的解决方案。通过将模型及其运行环境封装在Docker容器中，开发者可以确保模型在不同环境下的行为一致性，避免由于环境差异导致的不可预见的错误。
开源技术探险家·2025-03-10 06:43

DeepSeek市场份额攀至9.6%，探索生成式AI的行业变革之路

生成式AI不仅推动了这些行业的变革，还提供了深入的分析和见解，预示着未来更多的创新与发展。关键词生成式AI,市场份额,行业变革,DeepSeek,
耶耶Norsea·2025-03-10 06:41
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