采样过程

JVM垃圾回收器全面解析：从核心概念到选型指南

一、引言在Java应用运行过程中，垃圾回收（GarbageCollection,GC）是内存管理的核心机制，直接影响程序性能。JVM提供了多种垃圾回收器，适用于不同场景。
Debug Your Career·2025-03-21 18:08

亿级分布式系统架构演进实战（一）- 总体概要

前言不说废话，这次分享是某500强企业真实亿级流量业务中台技术架构演进过程实战。核心目标构建一个兼具高性能、高可用、强一致性的分布式系统，支撑亿级流量场景下的稳定运行。
power-辰南·2025-03-21 18:35

[软件工程] 数据字典

=======================================================================  学习过程中很容易忘记绘图的符号、图的定义，为避免重新翻书查定义
枪枪枪·2025-03-21 18:05

数据分析面临的三大挑战该如何解决

但是，实现这一目标的过程并非没有障碍。最常见的数据分析挑战是什么？公司如何自信地应对它们？下面就来介绍一下。1、浏览预算限制数据分析领导者需要在当下采取行动，但同时也需要考虑未来。
銨靜菂等芐紶·2025-03-21 17:30

数据分析过程中，发现数值缺失，怎么办？

按照数据缺失机制，数据分析过程中，我们可以将其分为以下几类：（1）完全随机缺失（MCAR）：所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关，也与未观察到的数据无关。
学掌门·2025-03-21 17:30

cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构

一.本文所做的事1.重构了Opencv图像拼接的源代码，整个代码是面向过程的；2.在赵春江源码分析基础上，对一些细节部分进行说明。
是佐罗而非索隆·2025-03-21 17:29

设计模式之工厂模式的优缺点

以下是工厂模式的优缺点：优点-解耦对象的创建和使用：使得代码的依赖关系更加清晰，使用者不需要了解对象的具体创建过程，只需要关心如何使用对象，降低了代码的耦合度。
C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-21 17:28

决策树算法及其python实例

决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。
m0_74831463·2025-03-21 17:57

架构演进的方式

架构演进过程中，常用的三种模式是拆迁者模式、绞杀者模式和修缮者模式。它们代表了三种不同的演进路径，适用于不同的业务环境和技术场景。下面详细解释每种模式的内容、使用场景，并对比它们的差异。
pumpkin84514·2025-03-21 17:57

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三
LCG元·2025-03-21 17:27

虚拟机如何扩容磁盘

本文将详细介绍如何在虚拟机中扩容磁盘，包含操作步骤，并解释在扩容过程中为什么可以直接删除原有分区。步骤1:扩容虚拟机磁盘首先，我们需要在虚拟化平台上扩展虚拟机的磁盘大小。
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-21 17:57

OpenCV图像拼接（1）自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()

它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况，比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵（HomographyMatrices）中
村北头的码农·2025-03-21 17:26

bp抓IOS的包

2.HTTPS数据的抓包HTTPS协议在传输过程中是加密的，因此抓包工具需要模拟服务端和客户端
仙女很美哦·2025-03-21 17:55

PLM项目管理软件如何支持供应链管理与协作？

在企业的运营过程中，供应链管理与协作至关重要，它关乎着企业的成本控制、产品交付速度以及客户满意度等多个关键方面。
·2025-03-21 16:16

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。
kanhao100·2025-03-21 16:48

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。
文弱_书生·2025-03-21 15:43

关于重投影误差小记

在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。
文弱_书生·2025-03-21 15:12

Spring Cloud：微服务架构的利器

而SpringCloud，作为Spring生态系统中的一部分，为开发者提供了一整套用于构建微服务架构的工具集，极大地简化了微服务应用的开发、部署和管理过程。
Earth explosion·2025-03-21 15:41

关于神经网络中的正则化

在神经网络训练过程中，模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数，同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂（如参数过多、层数过深），它可能会记住训练数据中的噪声，而不是学习数据的本质模式。
文弱_书生·2025-03-21 14:07

【知识管理】

知识管理：是传递知识的过程，由于传递人员的经验问题或者知识源的问题，可能导致较大的知识损耗。
搞技术的季·2025-03-21 14:02

ToB产品运营

1.建立运营流程（1）签约流程客户签约要注意的事项包括签约时效和签约过程。签约的流程一定要根据公司的现状制定，切不可脱离实际。
搞技术的季·2025-03-21 14:31

从 0 到 1 构建 Python 分布式爬虫，实现搜索引擎全攻略

本文将带你一探究竟，以Python为工具，打造属于自己的分布式爬虫，进而搭建一个简易搜索引擎，完整呈现从底层代码编写到系统搭建的全过程。通过本文的实践，我们成功打造了Python分布式爬虫，并以
七七知享·2025-03-21 13:27

第三十篇 维度建模：从理论到落地的企业级实践

目录一、维度建模核心理论体系1.1Kimball方法论四大支柱1.2关键概念对比矩阵二、四步建模法全流程解析2.1选择业务过程（以电商为例）2.2声明原子粒度（订单案例）2.3维度设计规范时间维度（含财年逻辑
随缘而动，随遇而安·2025-03-21 13:25

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
猿享天开·2025-03-21 13:25

解决Ubuntu报错 E: Unable to locate package yum

#这里以locate命令为例sudoapt-getinstallmlocate下文就是问题解决的全过程了。
SH-ke·2025-03-21 13:22

[解决] PDF转图片,中文乱码或显示方框的解决方案

在Java开发中，将PDF文件转换为图片是一项常见的需求，但过程中可能会遇到中文乱码或显示方框的问题。本文将深入探讨这一问题，并提供详细的解决方案，帮助开发者顺利地完成PDF到图片的转换。
DazedMen·2025-03-21 13:52

LeetCode热题100JS（59/100）第十一天|46|78|17|39|22

46.全排列题目链接：46.全排列难度：中等刷题状态：2刷新知识：解题过程思考示例1：输入：nums=[1,2,3]输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2]
Alicesflower·2025-03-21 13:51

稳定运行的以PostgreSQL数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤

在使用PostgreSQL作为数据源和目标的ETL（Extract,Transform,Load）过程中，当ETL性能变差时，可以通过一系列方法来诊断问题并提高性能。
weixin_30777913·2025-03-21 12:19

13 异常处理的使用大全

概述异常是指程序在执行的过程中，没有按照预定的流程和逻辑去运行，从而导致数组越界、内存溢出、甚至程序崩溃等各种非正常的情况。在C++、Java和C#等高级语言中，都提供了对于异常的处理机制。
希望_睿智·2025-03-21 12:09

网站显示“不安全”？SSL证书助您轻松解决问题

如果一个网站没有安装SSL证书，浏览器就无法确保访问的连接是安全的，用户的信息可能会在传输过程中被窃取或篡改。因此，浏览器会在地址栏显示“不安全”的警告，并建议用户不要继续浏览。
·2025-03-21 11:35

u-net系列算法

语义分割M整体结构：M概述就是编码解码过程简单但是很实用，应用广起初是做医学方向，现在也是U-net主要网络结构：还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法，现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net
㡽闧㔯·2025-03-21 11:06

小结：PIM-SM/DM

PIM-DM和PIM-SM两种模式的“组播转发树建立过程”。这俩的工作机制差异很大，适合不同的场景。
flying robot·2025-03-21 11:33

Win NAS 的数据传输原理分析，超级详细！

为了实现这一功能，WinNAS与手机之间的数据传输过程涉及多个步骤，具体取决于手机和WinNAS电脑所处的网络环境。
DeepSeek+NAS·2025-03-21 11:02

共筑智慧城市新生态！YashanDB与荣科科技完成兼容互认证

在兼容性互认证过程中，双方针对功能、性能、兼容性以及稳定性等关键指标进行了多轮严格测试，验证了Ya
科技圈快讯·2025-03-21 10:56

Zynq PS端外设之IIC

IIC协议高电平采样：时序电路的信号采样一般靠的是时钟上升沿采样，而IIC协议则是靠高电平采样。读写数据帧ZynqPS的IIC外设1.PS的I2C0I2C0的引脚既可以使用MIO，也可以使用EMIO。
Mazy.v·2025-03-21 10:53

论云原生架构及其应用

摘要：2021年7月，我所在的公司承担了广东省某医院的网上预约挂号项目的开发工作，我有幸作为系统架构师参与整个系统的开发过程，并负责了系统架构设计工作。
桃花键神·2025-03-21 09:46

C++,Go 语言开发危险化学品流动跟踪APP

开发一款危险化学品流动跟踪APP是一个非常重要且复杂的项目，主要用于监控和管理危险化学品的运输、存储和使用过程，确保其符合安全规范，防止泄漏、误用或其他安全事故。
Geeker-2025·2025-03-21 07:03

对于项目管理过程，如何减少项目返工？

在项目管理中，返工是吞噬资源、拖延进度、消磨士气的"隐形杀手"。据统计，软件开发项目中因需求变更导致的返工成本占总成本的30%-50%，而在建筑工程领域，返工率超过10%的项目普遍存在利润率下降风险。减少返工不仅是效率问题，更是项目管理的核心能力体现。本文将从返工根源剖析、全流程防控策略到工具方法落地，系统阐述如何构建"一次做对"的项目管理体系。一、返工的五大病根诊断需求模糊症（占比35%）用户需
·2025-03-21 07:59

从 0 到 1 搭建一个 Web 应用项目：详细步骤与踩坑记录

本指南将带你逐步完成一个简单Web应用项目的搭建，分享技术选型思路以及在过程中遇到的问题和解决方案，助力你开启Web开发之旅。二、技术选型（一）前端框架：选择React.js。
算法探索者·2025-03-21 07:03

SpringAOP 切面类添加@RefreshScope导致逻辑执行两遍原因

当配置中心（例如Consul）内的配置信息出现变动时，凡是被标记了@RefreshScope注解的Bean都会经历重新初始化的过程，从而能够顺利获取到最新的配置内容。
-哈喽沃德-·2025-03-21 07:03

Spring Boot整合SSE实现消息推送：跨域问题解决与前后端联调实战

摘要本文记录了一次完整的SpringBoot整合Server-SentEvents（SSE）实现实时消息推送的开发过程，重点分析前后端联调时遇到的跨域问题及解决方案。
Cloud_.·2025-03-21 07:03

浏览器工作原理深度解析（阶段一）：从 URL 到页面渲染的完整流程

这一过程大致分为六个关键步骤：网络请求：通过HTTP/HTTPS协议获取页面资源构建DOM树：解析HTML代码生成文档对象模型样式计算：解析CSS规则并应用到对应元素布局渲染：计算元素位置和尺寸生成渲染树合成优化
码农的时光故事·2025-03-21 07:31

Vue遇到微信授权登录的一些场景坑和思考

微信授权登录过程介绍这一部分针对于没有做过第三方授权
·2025-03-21 07:58

Mac上传本地项目文件夹到远程Github个人仓库的方法及常见报错处理

模型的同时学习参悟了一个开源的项目，做了一些Comments改了点分词规则，打算上传到个人Github仓库，上一次本地上传还是用Windows系统，换了Mac发现有一些规则不能用了，好久不用Git都忘光了…上传过程中报错无数
Uzw·2025-03-21 07:29

matlab中s-function模块局部变量的应用

实现的过程中，遇到了s-function函数内部局部变量每次进入都会初始化置0的问题，网上查阅资料并结合模型实例，最后通过isempty函数来实现。
0如约而至0·2025-03-21 06:26

IsaacLab最新2025教程(3)-搭建训练场景

文章以IsaacLab官方tutorial为基础，从环境搭建开始，逐步实现一个包含多种物体的仿真场景，并分享开发过程中的经验。
Calm_dw·2025-03-21 06:51

高性能计算:GPU加速与分布式训练

1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新，对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性，但其并行计
AI天才研究院·2025-03-21 06:17

HBuilderX的下载、安装

访问HBuilderX的官网：https://www.dcloud.io/hbuilderx.html选择要下载的版本，我下载的是v4.08版本：将压缩包下拉以后解压到某个目录下就可以了，不需要安装过程
听海边涛声·2025-03-21 05:47

八股文-C++ 运行时多态与函数调用机制详解

1.重载与覆盖的对比重载示例覆盖示例2.运行时多态的本质3.虚函数表的实现机制代码示例运行结果虚函数表(vtable)和虚指针(vptr)的实现Base类的内存布局Derived类的内存布局动态绑定的过程
tt555555555555·2025-03-21 05:15

【数组模拟邻接表】

前言在做图论算法题的过程中，总会遇到用数组来模拟邻接表进而表示图。之前一直没弄明白在用数组模拟邻接表相关的细节。如今明白了，记录一下。帮助不理解的小伙伴。
奋斗的阿庆·2025-03-21 05:15
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