统计PV

推荐算法特征工程实战：用户与物料动态画像构建指南

一、用户动态画像：六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建（如表2-1所示），形成"6W"行为模型：用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析（附典型场景）维度可选值应用场景用
Jay Kay·2025-06-29 22:10

因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解

因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍
AI天才研究院·2025-06-29 21:32

R 语言简介：数据分析与统计的强大工具

在如今这个数据驱动的时代，数据分析与统计分析对于各个领域都变得至关重要。
Mikhail_G·2025-06-29 21:28

从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”：NLP 学习的破局之道

我猜，你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”，书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜，你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。
木旭林晖·2025-06-29 20:22

abp 链接本地mysql_ABP Vnext使用mysql数据库

ABPVnext支持Sqlserver、Mysql、PostgreSql等数据库，通过CLI模板建立的项目默认使用SqlServer，需要进行一定变更才支持其他数据库，下面以使用Mysql举例1.使用CLI
漫小威·2025-06-29 18:14

Redis（十五）Bitmap、Hyperloglog、GEO案例、布隆过滤器

文章目录面试题常见统计类型聚合统计排序统计二值统计基数统计Hyperloglog专有名词UV（UniqueVisitor）独立访客PV（PageView）页面浏览量DAU（DailyActiveUser
Lucky_Turtle·2025-06-29 18:43

基于 abp vNext 和 .NET Core 开发博客项目 - 数据访问和代码优先

系列文章基于abpvNext和.NETCore开发博客项目-使用abpcli搭建项目基于abpvNext和.NETCore开发博客项目-给项目瘦身，让它跑起来基于abpvNext和.NETCore开发博客项目
阿星Plus·2025-06-29 18:43

ABP VNext + MassTransit：构建分布式事务与异步消息协作

ABPVNext+MassTransit：构建分布式事务与异步消息协作目录ABPVNext+MassTransit：构建分布式事务与异步消息协作1.背景与动机️2.环境与依赖3.在ABP模块中注册MassTransit3.1
Kookoos·2025-06-29 18:42

算法优化：前缀和+哈希表

今天在leetcode上写到6952.统计趣味子数组的数目这道题的时候出现了超时问题，由此学习了前缀和+哈希表的方法。
雨声敲敲，风声潇潇·2025-06-29 18:10

7个国产操作系统，你都熟悉吗？

据统计，2025年中国操作系统市场规模预计
wljslmz·2025-06-29 17:35

python ks值计算_风控模型中的K-S理解以及python实现

笔者在工作中计算单变量的ks值时，发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同，凭借统计直觉，发现一定存在问题，笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。
weixin_39747293·2025-06-29 16:54

经济学神图：洛伦兹曲线

洛伦兹曲线（LorenzCurve）是衡量社会收入或财富分配不平等程度的经典可视化工具，由美国统计学家马克斯·洛伦兹（MaxOttoLorenz）于1905年提出。
大千AI助手·2025-06-29 16:22

对照原则在临床试验中的应用与挑战

1.2统计本质1.2.1真实疗效计算真实疗效=（干预组终点变化-干预组基线）-（对照组终点变化-对照组基线），通过组间比较抵消共同偏倚。
·2025-06-29 15:17

随机化在临床试验中的应用与挑战

1.2保障统计推断有效性1.2.1满足独立性假设满足统计检验的独立性假设，使统计推断有效。1.2.2实现盲法基础为双盲实施提供先决条件，确保试验结果无偏。
qq_34062333·2025-06-29 15:17

重复原则与样本量估计：临床试验的统计引擎

1.2统计学本质1.2.1标准误样本量增加，标准误减小，置信区间变窄，精度提高。二、样本量估计的四大核心参数2.1显著性水平(α)2.1.1定义I类错误概率
qq_34062333·2025-06-29 15:17

临床试验评价指标解析

一、主要疗效终点1.1生存类终点1.1.1总生存期(OS)定义：随机至全因死亡的时间统计方法：Kaplan-Meier,Cox模型优势/局限：金标准，无测量偏倚；但需大样本长随访1.1.2无进展生存期(
qq_34062333·2025-06-29 15:17

使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲

引言背景与意义目标2.术前风险评估与预测数据采集与预处理风险预测模型输出应用3.术中风险实时监测与预警实时数据流处理动态风险预测4.术后恢复与并发症预测恢复轨迹建模并发症防控5.个性化治疗方案制定6.统计分析与模型验证验证方法性能指标
LCG元·2025-06-29 15:46

spring05-Spring核心：AOP面向切面编程

在一个项目中，有很多功能不是业务核心逻辑，但又会反复出现在多个地方，例如：日志记录权限校验登录状态检查统计耗时异常处理这些逻辑与“业务方法”不在一个维度上，但又必须“附着在”业务方法上。
ruleslol·2025-06-29 14:38

【头歌】MapReduce基础实战 答案

本专栏已收集大数据所有答案第1关：成绩统计编程要求使用MapReduce计算班级每个学生的最好成绩，输入文件路径为/user/test/input，请将计算后的结果输出到/user/test/output
Seven_Two2·2025-06-29 14:07

计算机操作系统（十六）进程同步

计算机操作系统计算机操作系统（十六）进程同步前言一、进程同步问题1.1什么是进程？1.2为什么需要同步？二、从信号到信号量2.1什么是信号？
珹洺·2025-06-29 13:06

基于Java+Vue的数字化人力资源管理系统，高效整合数据，赋能企业人力精细化管理

传统的人力资源管理模式已难以满足企业快速发展的需求，繁琐的手工操作、信息传递不及时、数据统计不准确等问题，严重制约了企业人力资源管理的效能。
软件源码专题社区·2025-06-29 13:35

智能体综述和参考资料整理

目录总体介绍核心组件记忆系统工具系统计划与推理开发框架Single-AgentMulti-Agent智能体平台技术实现通信协议角色系统对话记忆MCP协议参考链接总体介绍智能体（AIAgents）是人工智能领域的重要发展方向
木鱼时刻·2025-06-29 13:03

Redis在企业实战开发中的核心作用：从缓存到分布式系统的关键支柱

据2024年最新统计，超过82%的互联网企业在生产环境中使用Redis，处理着每秒数十万甚至上百万级的请求在现代软件开发领域，高性能、高并发和可扩展性已成为系统设计的核心要求。
LambdaCat·2025-06-29 13:02

IPv4 前缀长度与主机位关系大全表（/0 到 /32）-版本2

文章目录关键说明：以下是IPv4地址空间中前缀长度与主机位关系的完整表格大全，按照前缀长度从小到大（主机位从大到小）排列：前缀长度子网掩码主机位数量地址总数可用主机数典型应用场景/00.0.0.0324,294,967,296
韩公子的Linux大集市·2025-06-29 12:30

【Linux 从基础到进阶】IPv6配置与管理

IPv6配置与管理引言随着互联网地址资源的不断消耗，IPv6作为IPv4的继任者，已逐渐成为网络中的主流协议。
爱技术的小伙子·2025-06-29 12:30

基于YOLOv5的监控摄像头遮挡检测系统：从数据集到UI界面的完整实现

实时守护监控设备安全，智能识别遮挡攻击的AI解决方案一、问题背景与系统价值在安防监控领域，摄像头遮挡是常见的恶意攻击手段——统计显示35%的安防失效源于摄像头被遮挡。
芯作者·2025-06-29 12:58

【2024 CVPR-Backbone】RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective

摘要近期，轻量级视觉Transformer（ViT）在资源受限的移动设备上表现出比轻量级卷积神经网络（CNN）更优异的性能和更低的延迟。研究人员已发现轻量级ViT与轻量级CNN之间存在许多结构关联，但二者在模块结构、宏观和微观设计上的显著架构差异尚未得到充分研究。本研究从ViT视角重新审视轻量级CNN的高效设计，并强调其在移动设备上的应用前景。具体而言，我们通过整合轻量级ViT的高效架构设计，逐步
无敌悦悦王·2025-06-29 10:45

2000-2020年 全国地级市供水量、电力消费、煤气、天然气供量、液化石油气供量统计数据

全国地级市供水量、电力消费、煤气、天然气供量、液化石油气供量统计数据2000-2020年.z.ziphttps://download.csdn.net/download/2401_84585615/89919939
小王毕业啦·2025-06-29 10:12

随机近似算法：步长序列选择的理论与金融实践

随机近似算法：步长序列选择的理论与金融实践摘要随机近似算法作为统计学习与优化的核心工具，其收敛性与稳定性高度依赖步长序列的设计。
·2025-06-29 07:50

操作系统基本概念与进程管理：从入门到精通

目录操作系统基本概念与进程管理：从入门到精通一、常见操作系统与计算机系统层次结构二、操作系统的概念、功能与特征三、操作系统的发展与分类四、进程管理（一）进程的状态与状态转换（二）前驱图（三）进程同步与互斥机制（四）信号量机制与PV
阿贾克斯的黎明·2025-06-29 02:45

生成树协议（STP）技术详解：原理、演进与配置实践

从经典的IEEE802.1DSTP，到思科的PVST（每VLAN生成树）、快速的RSTP（IEEE802.1w），再到高效的MSTP（IEEE802.1s），STP家族历经演进，满足了现代网络的多样化需求
·2025-06-29 02:11

数组中出现次数超过一半的数字

关键结论：多数元素出现的次数比其他所有元素出现次数之和还要多常见解法分析1.哈希表统计法核心思想：使用哈希表统计每个数字出现的次数，当某个数字的计数超过n/2时立即返回。
hixiaoyang·2025-06-29 01:38

机器视觉_图像算法（六）——形状矩(Hu)

而不变矩是图像的统计特性，满足平移、伸缩、旋转均不变的不变性，在图像识别领域得到了广泛的应用。一般由mom
智能之心·2025-06-29 01:35

ACM ICPC 2017 Warmup Contest 7（CTU Open Contest 2016）

与区域赛都越来越近了，模拟与区域赛题并进，还有一堆作业，有点累，想玩耍，感觉自己有点迷失，算了，还是就这样吧，努力向前练习赛7，打两个签到题走人，继续刷csp去B.HotAirBallooning思路：统计不同人用过的气球的方案数
Owen_Q·2025-06-29 00:33

AtCoder Grand Contest 039

对于连续元素，其实只需要向下取整相间消除即可完成，最后单独统计一下首尾，处理掉复制连接处，再考虑一下所有元素均相同的情况即可。/*Autho
Owen_Q·2025-06-29 00:32

基于opencv的鱼群检测和数量统计识别鱼群密度带界面

利用OpenCV库进行图像处理，包括背景减除、形态学操作、轮廓检测等步骤，最终在视频帧中标记出鱼类并统计其数量。该系统可广泛应用于水产养殖、生态监测等领域，有助于提高工作效率和数据准确性。
·2025-06-29 00:32

零碳园区建设遭遇现实挑战？让我们一起寻找破局之道！

然而，在这场轰轰烈烈的零碳园区建设热潮中，一系列现实难题正浮出水面：痛点直击：零碳园区建设的四大拦路虎“碳家底”不清，路径不明：园区的碳排放统计、
Amy18702111823·2025-06-28 23:54

Python中的count()方法

中的count()方法基本语法在不同数据类型中的使用1.列表(List)中的count()2.元组(Tuple)中的count()3.字符串(String)中的count()高级用法1.指定搜索范围2.统计复杂元素注意事项
溪流.ii·2025-06-28 23:23

Oracle 神级函数 Decode 实战：一条 SQL 替代 3000 行代码的计算逻辑

在企业级应用开发中，复杂的业务统计需求往往需要编写大量代码进行数据处理。
AI、少年郎·2025-06-28 23:51

Python爬虫技术实战：高效市场趋势分析与数据采集

根据2024年最新统计，全球83%的企业已将网络爬虫技术纳入其数据
Python爬虫项目·2025-06-28 22:17

Python Pandas 如何进行数据分组统计

PythonPandas如何进行数据分组统计关键词：PythonPandas、数据分组、groupby、聚合函数、数据透视表、数据统计、数据分析摘要：本文将深入探讨如何使用PythonPandas库进行高效的数据分组统计操作
Python编程之道·2025-06-28 22:43

如何用Python统计字符串（引用ASCII码）【两种方法】

要求实现：根据输入的字符串，统计其中大写字母、小写字母、数字、字符各有多少个【重要步骤提示】0-9的ASCII数字的ASCII码值取值范围为48-57；a-z小写英文字母的取值范围为97-122；A-Z
*濒危物种*·2025-06-28 21:36

embedding模型有哪些？如何选择合适的embedding模型？

GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）：结合了词频统计和Word2Vec的
行云流水AI笔记·2025-06-28 19:19

什么是 QueryGPT？智能查询工具如何重塑信息检索的未来？

据统计，75%的企业正受困于低效的查询工具，这已成为阻碍企业数字化转型的关键痛点。传统的数据查询方式主要依赖SQL语句或特定的查询语言，这要求用户具备专业的编程知识和对数据结构的深入理解。
镜舟科技·2025-06-28 16:29

【网络】Linux 内核优化实战 - net.ipv4.tcp_rmem 和 net.core.rmem_default 关系

net.ipv4.tcp_rmem和net.core.rmem_default都是Linux内核中控制网络接收缓冲区的参数，但它们的作用范围、优先级和使用场景存在明显区别。
锅锅来了·2025-06-28 14:46

MySQL表达式之公用表表达式(CTE)的使用示例

示例一数据表中有每个企业每年每月并且每月的产值是累加的数据的数据记录需求：统计企业产值能力，找出所有家企业中产值最高的企业，其产值记为P。
@Corgi·2025-06-28 14:45

Linux netstat 指令

Linuxnetstat指令netstat（NetworkStatistics）是Linux系统中用于查看网络状态、连接、路由表和接口统计信息的经典命令行工具。
halugin·2025-06-28 14:13

Linux ss 指令

它提供详细的网络连接、监听端口和协议统计信息，广泛用于网络监控、故障排查和性能分析。相比传统的netstat，ss直接从内核获取数据显示更快，功能更强大，适合现代Linux系统。什么是ss指令？
halugin·2025-06-28 14:13

基于灰色马尔科夫模型预测人口数量，是一种结合灰色系统理论（处理少数据、不确定性）与马尔科夫链（描述随机波动）的融合预测方法

最小信息原理：仅需少量历史数据（通常≥4个）即可建模，适合人口统计资料
·2025-06-28 11:23

【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18：基于Apriori算法的中医证型关联规则分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。
Francek Chen·2025-06-28 11:22
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