自然场景统计

在SPSS的单因素方差分析（One-Way ANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量 f/t

在SPSS的单因素方差分析（One-WayANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量，用于不同的分析场景，具体含义如下：###1.
zhangfeng1133·2025-03-23 22:30

中国大陆网站用了lightHouse之后还有必要用WebPageTest么？

以下是具体原因和场景说明：一、核心结论：Lighthouse与WebPageTest的定位差异工具核心价值适用场景中国大陆场景的局限性Lighthouse提供代码级优化建议（如压缩资源、渲染阻塞修复）本地开发调试
混血哲谈·2025-03-23 22:58

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

雪雁算法（SnowGeeseAlgorithm,SGA）作为一种新兴的自然启发式优化算法，以其高效的全局搜索能力受到了广泛关注。
荣华富贵8·2025-03-23 22:28

机器学习 Day01人工智能概述

像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。
山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

matlab近似计算联合密度分布

统计不同情况下的概率：可以将数据划分成若干个区间（例如使用histcounts函数），然后计算每
小蜗笔记·2025-03-23 22:28

JavaScript 性能优化实战：优化循环结构提升效率

缓存数组长度（二）提前终止循环三、优化循环内部操作（一）避免在循环内执行复杂计算（二）减少DOM操作四、选择合适的循环类型（一）for循环与while循环的选择（二）for...in与for...of的使用场景在
deying0865423·2025-03-23 21:25

员工管理(3)-删除员工-修改员工-全局异常处理器-员工信息统计

Mapper接口：接受参数的两种方式：修改员工：查询回显：Controller层：Service层：Mapper接口：修改数据：Controller层：Service层：Mapper接口：程序优化：员工信息统计
汐栊·2025-03-23 21:54

开发者必看！添加 RTT 功能的详细指南

相比传统调试手段（如串口），RTT无需额外硬件引脚，且传输速度更快，特别适合资源受限的嵌入式场景。
WPG大大通·2025-03-23 21:51

Spring事务失效的常见场景

1事务1.1数据库事务作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全执行，要么完全不执行1.2事务的四大特性（ACID）原子性(Atomicity)：要么成功，要么失败。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（锁+MVCC）持久性(Du
红云梦·2025-03-23 21:49

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

OpenStack阶梯计价实战：Hashmap模块从入门到精准计费

目录Hashmap模块概述核心概念解析配置步骤详解应用场景分析注意事项与扩展1.Hashmap模块概述OpenStack的Rating模块负责资源使用量的计费统计，而Hashmap是其核心组件，用于定义灵活的计价规则
冯·诺依曼的·2025-03-23 20:17

使用 UV 管理 Python 项目 | python小知识

本文将详细介绍uv的功能和应用场景，并通过代码示例展示其使用方法。最后，我们将对比uv与其
aiweker·2025-03-23 20:16

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。
涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

基于 STC89C52 的智能秒表

引言秒表作为一种常见的计时工具，在体育赛事、实验测量等众多场景中有着广泛应用。随着电子技术的发展，基于单片机的智能秒表凭借其高精度、多功能等优势逐渐取代传统机械秒表。
@小张要努力·2025-03-23 20:42

AI大模型编程能力对比：Deepseek&Claude&Gemini

不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势，适用于不同的编程任务和场景。
黑夜路人（heiyeluren）·2025-03-23 20:11

实时光线追踪技术：Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex

实时光线追踪技术：RayTracing实时光线追踪技术教程基础知识光线追踪原理光线追踪是一种渲染技术，它通过模拟光线在场景中的传播和反射来生成图像。
chenjj4003·2025-03-23 20:41

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。
XRC2231·2025-03-23 20:11

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理 技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。
你觉得205·2025-03-23 19:39

通过SSH隧道与跳板机实现本地端口映射访问服务器文件

文章目录场景需求一、服务器端配置1.启动HTTP文件服务2.配置防火墙3.验证服务状态二、SSH隧道建立1.直接连接场景2.通过跳板机连接三、Windows端配置1.使用PowerShell建立隧道2.
t.y.Tang·2025-03-23 18:31

访问者模式

它适用于数据结构相对稳定，而操作（行为）容易变化的场景。访问者模式允许在不修改现有类的情况下，为类层次结构中的对象定义新的操作。
烟沙九洲·2025-03-23 18:00

python processpoolexecutor_Python多进程解决方案multiprocessing ProcessPoolExecutor

作为一门胶水语言，Python毫不意外，也可以利用多线程和多进程处理并发问题，但是多线程由于GIL的存在，起作用范围大打折扣，仅限于在IO等场景可以发挥点作用。
weixin_39599046·2025-03-23 18:58

机器学习实战 第一章 机器学习基础

何谓机器学习    1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息；    2、机器学习能让我们自数据集中受启发，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义；    3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科
LuoY、·2025-03-23 18:27

systemctl restart 和 systemctl reload 和 systemctl daemon-reload 对比 笔记250322

systemctlreload和systemctldaemon-reload对比以下是systemctlrestart、systemctlreload和systemctldaemon-reload的对比总结：命令作用对象行为适用场景对服务的影响
kfepiza·2025-03-23 18:25

systemd-networkd NetworkManager 介绍

systemd-networkd和NetworkManager的详细介绍systemd-networkd和NetworkManager都是Linux系统中常用的网络管理工具，但它们的设计目标和使用场景不同
追心嵌入式·2025-03-23 18:24

新需求如何实现

我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑，采用以下结构化流程，确保需求既能满足用户价值，又能高效落地：一、需求澄清与价值验证（NPDP核心逻辑）需求背景挖掘与需求提出方（用户/业务/领导）深度沟通，明确：痛点场景
火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

echart绘制海南地图时增加南海诸岛显示（现成geojson数据）

使用场景：产品经理要求展示海南地图时，需要显示南海诸岛；问题：南海诸岛在中国地图上的显示，是echart在mapName=‘china’时，默认fix进去。
火火PM打怪中·2025-03-23 18:54

解决loguru在multiprocessing并发场景下子线程日志无法记录到文件问题

logger对象在创建时必须从父进程传递给子进程才能记录日志，有两种传递方式：第一种：通过类定义一个日志变量，然后外部传入logger对象来记录日志。#workers_a.pyclassWorker:_logger=None@staticmethoddefset_logger(logger_):Worker._logger=logger_defwork(self,x):self._logger.i
dkgee·2025-03-23 18:52

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

深入理解 <； 和 >；：HTML 实体转义的核心指南！！！

本文将聚焦<（小于号）和>（大于号）这两个HTML实体，解析它们的核心作用、使用场景及避坑技巧，助你写出更安全、更健壮的代码！一、❓为什么需要转义？
小丁学Java·2025-03-23 17:48

Vue 中的日期格式化实践：从原生 Date 到可视化展示！！！

Vue中的日期格式化实践：从原生Date到可视化展示在数据可视化场景中，日期时间的格式化显示是一个高频需求。
小丁学Java·2025-03-23 17:48

如何安全删除MySQL字段？从原理到实战的保姆级指南！

从MyISAM到InnoDB：解锁MySQL在线删除字段的终极指南真实案例：一次失败的DDL操作引发的思考场景复现：某业务表invite_codes需要删除invitor字段，执行以下命令时触发报错：ALTERTABLEinvite_codesDROPCOLUMNinvitor
小丁学Java·2025-03-23 17:48

Spring Data JPA 的分页魔法：Pageable vs PageRequest，谁才是真正的“分页王”？✨

从它们的关系到使用场景，再到一个让我抓狂的参数陷阱，这篇博客带你从迷雾走向光明，还有流程图助阵，快跟我一起跳进这个技术冒险吧！第一幕：分页的“魔法钥
小丁学Java·2025-03-23 17:17

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。
UnknownBody·2025-03-23 17:46

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。
大模型入门教程·2025-03-23 17:15

OCR识别常见开源库

准确识别的前提是找到正确的字体进行训练，字体很重要，要覆盖所有识别的场景。Tess
yxfamyself·2025-03-23 17:44

Spring容器初始化扩展点：ApplicationContextInitializer

1、核心作用2、适用场景二、ApplicationContextInitializer的使用方式1、实现ApplicationContextInitializer接口2、注册初始化器三、ApplicationContextInitializer
web14786210723·2025-03-23 16:43

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五
louisliao_1981·2025-03-23 16:10

C++ 地图 + 配对组合！3 分钟吃透 map 和 pair 的黄金搭档

文章目录pair一、基本概念二、pair的声明与初始化三、成员访问与修改四、常用操作1.比较运算2.交换值3.tie函数（解包pair）五、pair的应用场景六、pair与结构体/类的对比七、pair与
Reese_Cool·2025-03-23 16:09

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别，从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比：一、功能定位Chroma轻量级向量数据库：专注于快速构建中小型语义搜索原型，提供简单易用的API
maxmaxma·2025-03-23 16:38

大模型Agent 和 RAG 的关系

Agent和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种在自然语言处理（NLP）和人工智能领域中广泛使用的技术，它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。
大数据追光猿·2025-03-23 16:38

HarmonyOS Next 企业级移动办公应用构建

第一章：应用场景与架构规划一、常见应用场景及要求任务管理在企业办公中，任务管理是核心场景之一。员工需要能够创建任务，详细描述任务
SameX-4869·2025-03-23 16:07

5.进程基本概念

5.进程基本概念**1.进程的基本概念****2.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
就很对·2025-03-23 16:36

RK3588开发笔记-buildroot添加telnet服务

目录前言一、Telnet服务背景与适用场景二、telnet服务开启Busybox配置三、固件编译及烧录RK3588烧录验证客户端连接测试3.1Linux/MacOS连接3.2Windows连接总结前言本文主要介绍在
flypig哗啦啦·2025-03-23 16:05

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

例如，在客服问答场景中，Agent可以根据用户的问题，规划出需要查
北极冰雨·2025-03-23 16:04

安卓 vs iOS 文件系统深度解析：开放自由与封闭安全的终极博弈

本文将通过技术细节对比、真实场景案例、用户操作指南，深度剖析两大系统的核心设计，回答一个关键问题：谁的设计更能平衡自由与安全？
jingling1007·2025-03-23 15:33

QHDBO基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化算法

2.DBO基本的蜣螂算法通过模拟蜣螂在自然界中的四种行为（滚动、产卵、觅食和偷窃）来执行种群位置更新。2.1滚动蜣螂在自然界中，蜣螂必须通过太阳导航，使其球滚动的路线尽可能直线。
算法小狂人·2025-03-23 15:29

【如何打包docker大镜像】

项目场景：需要将容器服务部署到离线服务器上；方案：本机的镜像进行打包，然后拷贝到服务器上部署问题描述提示：这里描述项目中遇到的问题：docker中镜像太大，以至于打包时电脑卡死解决方案：压缩打包dockersavemmyolo
青柚~·2025-03-23 15:28

A800核心加速技术深度剖析

通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

全国一体化算力网演进与多域协同发展

当前，东数西算战略通过跨区域算力资源整合，推动智能算力、超级算力与边缘计算的有机衔接，逐步形成支撑工业互联网、元宇宙、智能家居等多元化场景的泛在服务能力。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

H200架构升级与实战解析

本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56
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