系统分析师考试试题分类精解第2页

第2章-01-网站中的资源介绍

本文已收录于专栏：Web爬虫入门与实战精讲，后续完整更新内容如下。

黑夜开发者·2025-03-26 04:41

Flutter-WebRTC：跨平台实时通信的利器

今天，我们要介绍的是一个强大的开源项目——Flutter-WebRTC，它为开发者提供了一个跨平台的解

傅尉艺Maggie·2025-03-26 04:40

Java程序初始化顺序

通过分析不难发现，这里涉及到的关键字可以通过两种策略来进行分类：维度和优先级下表种每一行表示一个维度

梦回大唐-en·2025-03-26 04:08

编码方式相关&正则&..-这一篇全了解

解：ASCII（AmericanStandardCodeforInformationInterchange，美国信息交换标准代码）是基于拉丁字母的一套电脑编码系统，主要用于显示现代英语和其他西欧语言。

Franco蜡笔小强·2025-03-26 03:33

人与马分类

第一步，导入库importosimportzipfileimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.imageasmpimgimporttensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageData

楚歌汉水·2025-03-26 02:56

你的个人文件管理助手：AI驱动的本地文件整理工具

工作原理本地文件整理器通过扫描你指定的文件夹，根据文件内容自动进行标签、分类、重命名，并按类别存放到新的文件夹中。整个过程完全在本地完成，无需联网，确保了隐私的绝对安全。操作步骤：1.设置文

海豹工匠·2025-03-26 00:13

空类型指针

void*是一种通用指针类型，也叫做“无类型指针”或“空类型指针”，它可以指向任何类型的数据，但不能直接解引用。

逆旅可好·2025-03-25 23:37

快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估

快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估目录还在苦于数据量不足？

机器学习之心·2025-03-25 23:35

【机器学习】从回声定位到优化引擎：蝙蝠算法在SVR超参数优化中的应用

蝙蝠使用一种类似“回声定位”的机制来在搜索空间中找到最优解。蝙蝠算法通常用于解决高维复杂的优化问题，特别适合用于超参数优化等任务。

Code哈哈笑·2025-03-25 23:32

flutter 拖拽布局_Flutter 布局控件完结篇

本文对Flutter的29种布局控件进行了总结分类，讲解一些布局上的优化策略，以及面对具体的布局时，如何去选择控件。

weixin_39638708·2025-03-25 22:29

容积卡尔曼滤波

5669329CKF.m容积卡尔曼滤波在室内定位技术中的应用https://download.csdn.net/download/qq_43706643/11739147容积卡尔曼ckf——基站测距定位解算

传感器研习社·2025-03-25 22:57

IO框架--java

流的概念内存与存储设备之间传输数据的通道流的分类按方向分类输入流：从存储设备到内存中输出流：从内存到存储设备中按照单位分类字节流以字节为单位，可以读写所有数据字符流以字符为单位，只能读写文本数据按照功能分类节点流具有实际传输数据的读写功能过滤流在节点流的基础之上增加功能字节流

yige程序员·2025-03-25 22:57

低代码平台中的原子组件

具备完整的自包含功能逻辑可复用性：可在不同场景中重复使用而不产生副作用标准化接口：遵循统一的属性/事件规范二、原子组件的层级架构[原子组件]→[分子组件]→[有机体组件]→[模板]→[页面]典型原子组件分类

冬冬小圆帽·2025-03-25 21:17

代码随想录算法训练营第7天 | 454.四数相加II 383. 赎金信 15. 三数之和 18. 四数之和

目录454.四数相加II思路暴力解【超时】字典类哈希表383.赎金信思路哈希表Counter类15.三数之和思路暴力解【超时】遍历+左右指针进一步优化18.四数之和思路方法454.四数相加II题目链接：

Lchiyu·2025-03-25 21:14

【机器学习】什么是逻辑回归？

逻辑回归（LogisticRegression）是一个用于分类问题的统计学模型，尽管名字里有“回归”二字，它其实是用来做分类的，不是做数值预测的。

不加冰的红茶要热的·2025-03-25 20:36

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学

学生思考方向：问题痛点：如果仅依赖sklearn的LogisticRegression类直接调用模型，你可能无法理解以下关键问题：模型如何将输入特征映射到分类结果？参数（如权

嘉羽很烦·2025-03-25 19:32

【C++】多态 - 含3个案例

目录一、多态分类二、多态区别三、多态基本语法四、多态原理五、案例1：计算机类六、纯虚函数和抽象类七、案例2：制作饮品八、虚析构和纯虚析构九、案例3：电脑组装需求分析及实现多态是C++面向对象三大特性之一一

XYN5114·2025-03-25 19:31

PyTorch 深度学习实战（8）：Transformer 与机器翻译（基于本地中英文文本文件）

在上一篇文章中，我们探讨了循环神经网络（RNN）及其在文本分类中的应用。

进取星辰·2025-03-25 18:58

C++11&QT复习（五）

文章目录**Day6-2成员访问运算符重载（2025.03.25）****1.复习****2.成员访问运算符重载****2.1箭头运算符(`->`)重载****(1)语法****2.2解引用运算符(`*

嘤国大力士·2025-03-25 18:58

【行业应用篇】【2024年中国人工智能各行业应用研究报告】

目录前言行业分类对照表各行业AI应用详解（A-T分类）总结与展望前言•背景：人工智能技术快速发展，正深刻改变各行业的生产生活方式。

再见孙悟空_·2025-03-25 18:51

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数最佳内核模板解决思路代码最佳内核您的任务是选择最佳内核，使用SVC算法解决乳腺癌数据集的分类问题。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-25 17:18

NLP高频面试题（十三）——什么是大模型幻觉，如何解决大模型幻觉

本文将深入分析大模型幻觉产生的原因、分类与检测方法，并提出有效的解决策略，帮助更好地理解并应对这一挑战。一、什么是大模型幻觉？大模型幻觉（Hallucination）是指大型语言模型在生成文本时，

Chaos_Wang_·2025-03-25 17:47

【转载】大模型DeepSeek在数据治理中的典型应用场景及实现路径

https://blog.csdn.net/qq_30776147/article/details/145792201一、数据治理核心痛点与DeepSeek的适配性**治理维度传统痛点DeepSeek优势数据分类人工标注效率低

海持Alvin·2025-03-25 17:16

印度BIS认证的流程费用及周期，一文全解

hsjc_demon·2025-03-25 16:41

HCIA动态路由

动态路由的缺点：额外占用硬件资源安全风险选路错误的风险2.动态路由的分类1.基于AS进行分类----IGP内部网关协议----EGP外部网关协议1.AS：自制系统AS:自制系统标准编号0-65535其中

Girrzy·2025-03-25 16:10

如何理解C语言指针变量及其应用

2.取地址符（&）与解引用符（*）•&

ตาก柒Tak·2025-03-25 14:26

DeepSeek 使用窍门与提示词写法指南

一、通用提示词技巧窍门分类技巧说明示例提示词明确需求用“角色+任务+要求”明确目标作为健身教练，为30岁上班族设计一周减脂计划，需包含饮食和15分钟居家训练结构化提问分步骤、分模块提问第一步：列出Python

V文宝·2025-03-25 13:49

C++输入和输出：控制台I/O（键盘和屏幕）及文件I/O详细笔记

从控制台I/O（键盘和屏幕）到文件IO记录明白C++输入和输出）输入和输出概述1、CPP输入输出的管理：2、流类库3、流对象的建立和使用及输入输出的实现4、Ostream对象cout及其部分类方法4.1

QQ烟雨徐行·2025-03-25 13:44

2025年三个月自学手册网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维

网安kk·2025-03-25 12:39

神经网络解决非线性二分类

这份Python代码实现了一个简单的神经网络，用于解决复杂的非线性二分类问题。具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

数据库锁机制

一、数据库锁的分类数据库锁机制根据不同的维度可分为多种类型：按锁的粒度划分：行级锁（Row-LevelLock）：锁定单行数据，粒度最细，并发度高，如InnoDB引擎的行锁。

Linda L·2025-03-25 10:27

Wireshark抓包详解（非常详细）零基础入门到精通，收藏这篇就够了

然而，除了Wireshark，还有一款同样出色的工具——SniffMaster（抓包大师），它在某些场景下提供了更高效的解

swift开发pk OC开发·2025-03-25 10:54

【设计模式】常用的设计模式详解

常用设计模式常用设计模式介绍设计模式的分类工厂模式工厂模式1.场景介绍案例代码参考链接常用设计模式介绍设计模式的分类创建型模式（Creational）：关注对象的实例化过程，包括了如何实例化对象、隐藏对象的创建细节等

色空大师·2025-03-25 10:19

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。

minstbe·2025-03-25 09:47

Maven工具学习使用（四）——仓库

仓库分类对于Mavne来说，仓库只分为两类：本地仓库和远程仓库。

螺旋小蜗·2025-03-25 09:46

产品经理如何管理需求池

管理需求池的核心在于多渠道需求采集、科学分类排序、动态更新监控以及跨部门协同沟通与持续改进。

·2025-03-25 09:44

《现代命令行工具指南》15.表情符号：在命令行中查找表情符号 - emoj

好工具就是生产力，这是专栏《现代命令行工具指南》精讲的第15个命令行工具，欢迎品鉴。

毕小烦·2025-03-25 08:43

基础算法篇(2)(蓝桥杯常考点)

刃神太酷啦·2025-03-25 08:12

关于 Java 策略管理器（Policy Manager）和安全策略文件（Security Policy File）的详细说明，包括它们的作用、配置方式和协作关系

核心功能：加载策略文件：读取用户定义的.policy文件，解

爱的叹息·2025-03-25 06:30

蓝桥杯备考冲刺必刷题（C++） | 蓝桥云课 1176 小明的背包3

本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。

热爱编程的通信人·2025-03-25 06:27

解线性方程组的直接方法：高斯消元法与其程序实现

解线性方程组的直接方法：高斯消元法与其程序实现1.顺序高斯消元法设线性方程组Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b如果akk(k)≠0a_{kk}^{\left(k

^ω^宇博·2025-03-25 05:20

Kubernetes 运维工程师必备：K8s 基础面试题精编（二）

Kubernetes运维工程师必备：K8s基础面试题精编（二）1.介绍下service资源对象及其使用？2.介绍下jobs与cronjobs及其使用？

江湖有缘·2025-03-25 04:40

MySQL排查篇：该如何定位并解决线上突发的Bug与疑难杂症？

性能优化等内容是面试过程中的“常客”，而对于线上遇到的“疑难杂症”，需要通过理性的思维去分析问题、排查问题、定位问题，最后再着手解决问题，同时，如果解决掉所遇到的问题或瓶颈后，也可以在能力范围之内尝试最优解以及适当考虑拓展性

Java佳佳·2025-03-25 04:08

mysql

SQL通用语法SQL可以单行或多行书写，以分号结尾SQL可以使用空格或者缩进来增强语句的可读性MySQL数据库的SQL语句不区分大小写注释的使用：单行注释：--注释内容或者#注释内容多行注释/**/SQL分类分类说明

wjm041006·2025-03-25 03:30

Kafka 面试备战指南

答：Producer：消息生产者Consumer：消息消费者Broker：服务节点，存储消息Topic：消息分类的逻辑概念Partition：Topic的物理分片，保证

宋发元·2025-03-25 02:26

【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

【后端】【django】【models】【进阶】索引和约束全解

djangomodels索引和约束Django的Meta类支持索引（Indexes）和约束（Constraints），用于优化查询性能并确保数据完整性。（一）索引(indexes)索引的作用是加速查询，特别是在WHERE条件中经常被筛选的字段上添加索引，可以提高查询效率。classMeta:indexes=[models.Index(fields=['transaction_time']),#给t

患得患失949·2025-03-25 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

微信小程序「 Skyline-Worklet-ios-Andorid 」项目实战-05

再分别在首页、分类、探索页面最外层添加class="tab-page"的公用css。

像素粒子·2025-03-25 00:15

《 C++ 点滴漫谈：三十一》写好递归不踩坑：C++ 递归函数的精髓与实战

本文系统讲解了递归的基本概念、分类及其工作原理，并分析了常见应用，如二分查找、快速排序和深度优先搜索。同时，针对递归的性能问题，我们探讨了优化策略，包括尾递归优化、记忆化搜索和动态规划等。

Lenyiin·2025-03-25 00:43

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