系统分析师考试试题分类精解第3页

贪心算法（11）（java）加油站

如果存在解,则保证它是唯一的.示例1:输入:gas=[1,2,3,4,5]，cost=[

奋进的小暄·2025-03-24 20:13

大模型微调方法之Delta-tuning

本次讨论的1大模型业务分类当前的大模型行业可谓百花齐放，自然语言处理（naturallanguageprocessing,NLP）、计算机视觉（computervision,CV）、音频处理（audioprocessing

空白II·2025-03-24 20:09

一招教你秒解信创系统读写难题！

一招教你秒解信创系统读写难题！Hello，大家好啊！今天给大家带来一篇信创终端操作系统插入U盘显示没有权限无法进行读写操作的处理方法的文章。

鹏大圣运维·2025-03-24 19:00

数据库开发必备：深入理解DDL、DML、DQL和DCL

文章目录一、数据库操作分类概述1.DDL（数据定义语言）2.DML（数据操作语言）3.DQL（数据查询语言）4.DCL（数据控制语言）二、DDL：数据定义语言1.DDL-数据库操作2.DDL-表操作三、

平凡程序猿~·2025-03-24 18:26

操作系统——windows

2.操作系统的分类（主流操作系统）2.1.Windows简介：Windows是微软公司研发的操作系统，自1985年推出以来，已成为全球应用广泛的操作系统。Windows采用了图形用户界面，提升了系

时间海里的溺水者·2025-03-24 18:53

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）

SA算法利用Metropolis准则来决定接受新的解，以一定概率接受劣解，从而避免陷入局部最优。

HR Zhou·2025-03-24 17:17

Linux第零节：Linux命令速查图表（按功能分类）

Linux命令速查图表（按功能分类）思维导图示意Linux命令文件操作权限管理系统管理网络操作文本处理压缩归档ls/cd/pwdmkdir/rm/cpcat/less/findchmodchownps/

熊峰峰·2025-03-24 16:34

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上

伶星37·2025-03-24 14:57

R.E.D.算法：革新文本分类的半监督学习新范式

大多数分类问题（在概念验证层面）可以通过良好的提示工程技术和自适应的上下文学习（ICL）示例，利用LLMs以70-90%的精确度/F1分数来解决。

真智AI·2025-03-24 13:43

网络神器·2025-03-24 13:12

《Java开发者必备：jstat、jmap、jstack实战指南》 ——从零掌握JVM监控三剑客

toc]**摘要****核心工具与场景****关键实践****诊断流程****工具选型决策表****调优原则****未来趋势****第一章：GC基础：垃圾回收机制与监控的关系****1.1内存世界的"垃圾分类

admin_Single·2025-03-24 12:39

Leetcode-100 贪心算法

该算法的核心思想是每次选择当前情况下的最优解，并期望通过这些局部最优解得到全局最优解。贪心算法通常用于那些可以分解为若干个子问题，且每个子问题的最优解可以合成全局最优解的问题。

LuckyAnJo·2025-03-24 12:02

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型

m0_74825656·2025-03-24 11:01

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

字节跳动算法高频题：动态规划最优模板

通过背包问题、字符串处理、状态压缩等六大核心模块解析，结合跳槽、股票交易、编辑距离等15道真题案例，揭示动态规划的状态转移方程构建规律与维度优化技巧，助您在面试中实现时间复杂度与空间复杂度的双重最优解。

知识产权13937636601·2025-03-24 11:56

庖丁解java(一篇文章学java)

(大家不用收藏这篇文章,因为这篇文章会经常更新,也就是删除后重发)一篇文章学java,这是我滴一个执念...当然,真一篇文章就写完java基础,java架构,java业务实现,java业务扩展,根本不可能.所以,这篇文章,就是一个索引,索什么呢?请看下文...关于决定开始写博文的介绍(一切故事的起点源于这一次反省)中小技术公司的软扩展(微服务扩展是否有必要?)-CSDN博客SpringCloud(

庖丁解java·2025-03-24 09:42

html脚本语言有哪些,常见的脚本语言(有哪些)

言语分类：Shell脚本：此类脚本用于自动化工作操控，即发动和操控体系程序的行为。大多的脚本言语解说器也一起是命令行界面，如Unixshell和MS-DOSCOMMAND.COM。

神神九十九·2025-03-24 07:21

电力电子仿真：整流器仿真_（14）.电力电子电路设计与仿真实践

1.2电力电子电路的分类电力电子电路根据其功能可以分为以下几类：AC-DC整流器：将交流

kkchenkx·2025-03-24 06:45

神经网络中层与层之间的关联

层与层之间的核心关联：数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类

iisugar·2025-03-24 06:40

第二十一篇：伦理/道德Ethics

AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/

flying_1314·2025-03-24 06:40

【机器学习】算法分类

1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果，模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Linux------Redis(软件安装，Linux下和Windows下)，NoSQL（简单了解）

(缓存)+MySql+垂直拆分(读写分离)3.分库分表+水平拆分+MySql集群4.如今最近的年代5.为什么要使用NoSQL2.什么是NoSQL1.NOSQL2.特点3.3v+3高3.NoSQL的四大分类

.墨迹.·2025-03-24 05:37

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。

欣然～·2025-03-24 04:27

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。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。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

如何实现具备自动重连与心跳检测的WebSocket客户端

核心功能亮点自动重连机制-指数退避策略重连心跳保活-双向检测连接活性消息可靠性-失败消息自动重发异常处理-错误分类处理机制状态管理-精准控制连接生命周期关键优化点说明事件监听优化改用addEventListener

FFF-X·2025-03-24 01:52

华为云赋能智能制造，助力图扑软件构造数字孪生场景

数字经济发展的背后，是大数据时趋势下各地区积极贯彻国家数字经济发展战略的时代精神；高效便捷管控的背后，是云端平台各大企业的互助共赢；高质精

36Kr网·2025-03-24 00:16

JavaScript基础-删除事件（解绑事件）

虽然添加事件处理器相对直观，但了解如何有效地移除或“解绑”这些处理器同样重要。这不仅有助于优化性能，还能防止潜在的内存泄漏问题。

難釋懷·2025-03-24 00:44

Python自动登陆、登出南京理工大学NJUST校园网程序

本人技术不精，以实现功能为主。使用说明请确保

JimesMz·2025-03-23 23:12

数据结构之链表（单链表）

目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插：要注意第一次插入时链表为空的情况。头插：4.单链表的头删和尾删尾删：注意链表中只有一个元素的情况。

Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

深入理解指针（1）

一、字符指针指针与数据类型相同，有多种分类inta=0;int*pd=&a;//取a的地址，并将其存入指针变量pd中doubleb=5.20;double*pb=&b;//取b的地址floatc=13.14

Dust-Chasing·2025-03-23 23:38

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

动态规划-01背包

并将子问题的解储存下来，避免重复计算。而背包问题，就是动态规划延申出来的一个大类。而01背包，就隶属于背包问题。那什么又是01背包呢？01背包有n件物品，与一次最多能背w重量的背包。

ん贤·2025-03-23 22:01

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

在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。

-**自变量**：分类变量（如组别、性别等），通常是一个名义变量。数据结构示例：|组别（自变量）|成绩（因变量）||----------------|-

zhangfeng1133·2025-03-23 22:00

最新智能优化算法：贪婪个体优化算法（Greedy Man Optimization Algorithm，GMOA）求解23个经典函数测试集，MATLAB代码

GMOA引入了两个独特的机制：MMO抵抗机制，防止过早替换解；周期性寄生虫清除机制，促进多样性并避免停滞。该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性

IT猿手·2025-03-23 22:59

架构师必知必会系列：数据架构与数据管理

在应用中，将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工，才能

AI天才研究院·2025-03-23 22:29

2025最新智能优化算法：改进型雪雁算法（Improved Snow Geese Algorithm, ISGA）求解23个经典函数测试集

然而，雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时，仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此，本文提出了一种改进型雪雁算法（ISGA），通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略，增强了

荣华富贵8·2025-03-23 22:28

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者

技术管理修行·2025-03-23 18:51

深入理解 <；和 >；：HTML 实体转义的核心指南！！！

若直接在文本中使用，解

小丁学Java·2025-03-23 17:48

前端请求全面解析：AJAX、Axios 与 Fetch 的使用详解与代码示例

1.2AJAX特点2.FetchAPI——现代化请求方案2.1基本用法示例2.2Fetch特点3.Axios——第三方HTTP请求库3.1安装Axios3.2基本用法示例3.3Axios特点4.总结前端请求全面解

jiajia651304·2025-03-23 17:16

AutoImageProcessor代码分析

以下是对AutoImageProcessor类的整理，按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类，并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。

fydw_715·2025-03-23 17:46

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础

动态规划动态规划基础动态规划将复杂问题分解成很多重叠的子问题，再通过子问题的解得到整个问题的解分析步骤:确定状态:dp[i][j]=val,“到第i个为止，xx为j的方案数/最小代价/最大价值”状态转移方程

爱coding的橙子·2025-03-23 17:45

11.网络编程的基础知识

11.网络编程的基础知识**1.OSI模型与TCP/IP模型****2.IP地址分类****3.Socket编程****4.TCP三次握手与四次挥手****5.常用网络测试工具****6.练习与作业**

就很对·2025-03-23 16:36

5.进程基本概念

进程与程序的区别****3.进程的状态****4.进程调度****5.进程相关命令****6.进程创建与管理****7.进程的应用场景****8.练习与作业****9.进程的地址空间****10.进程的分类