频谱分析幅值单位

Java基础回顾 Day5

运用场景不多）int32位（最常用）long64位（常用于表示时间毫秒）float32位（精度为7位，精度低）double64位（精度为15位，更常用）char16位（也可以算术运算）boolean8位（值为
小斌的Debug日记·2025-03-24 02:05

【嵌入式学习2】指针 - 数组

目录##概述##指针###指针特点##指针变量###指针变量特点##区别##指针变量的使用定义指针变量时：使用指针变量时：##通过指针间接修改变量的值##指针大小指针大小与数据类型无关：无论指针指向什么类型的数据
XYN5114·2025-03-24 02:34

深入拆解Nightingale_alert中篇上(三)

本文打算通过Start函数来进一步拆解并分析告警引擎的工作原理。告警引擎启动入口-Star
weixin_47028810·2025-03-24 01:57

C++：函数指针进阶（三）：Lambda函数详解：概念详解

.*/}（1）[capture]：[]内为外部变量的传递方式，值、引用等，如下[]//表示的是在lambda定义之前的域，对外部参数的调用；[=]//表示外部参数直接传值[&]//表示外部参数传引用，可修改值
FishAnd_Yu·2025-03-24 01:26

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

在当前数据驱动的时代，对连接数据的高效处理和分析需求日益增长。ArangoDB作为一个可扩展的图数据库系统，能够加速从连接数据中获取价值。
eahba·2025-03-24 01:54

不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗

就不得不提Python编程语言，大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码，满屏的英文字母，想想就头疼，觉得自己不会英语，肯定学不好Python，但是不会英语到底能不能够学习Python呢，下面小编给大家分析分析
P5688346·2025-03-24 01:53

股票量化交易开发 Yfinance

以下是一段基于Python的股票量化分析代码，包含数据获取、技术指标计算、策略回测和可视化功能：pythonimportyfinanceasyfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfrombacktestingimportBacktest
数字化转型2025·2025-03-24 01:22

Java架构师成长之路

使用Explain进行优化分析MVCC原理剖析日志机制解析2.框架源码掌握Spring底层原理带你手写一个Spring解析IOC、AOP源码、以及事务原理3.并发编程剖析Java底层锁机制CAS、JUC
hweiyu00·2025-03-24 00:50

Linux系统编程：目录操作、文件权限与库管理

返回值：成功：返回DIR*指针；失败返回NULL。示例：DIR*dir=opendir
网恋东雪莲被骗114514·2025-03-24 00:15

spark explain如何使用

在Spark中，explain是分析SQL或DataFrame执行计划的核心工具，通过不同模式可展示查询优化和执行的详细信息，默认情况下，这个语句只提供关于物理计划的信息。
fzip·2025-03-24 00:14

C++缺省参数函数重载

3.1缺省参数概念缺省参数是声明或定义函数时为函数的参数指定一个默认值。在调用该函数时，如果没有指定实参则采用该默认值，否则使用指定的实参。
ConFig.·2025-03-24 00:14

form的表单序列化

百度可知：表单序列化的作用是：将表单内容序列化成一个字符串，方便Ajax传递表单值给服务器。
码田里的小白菜·2025-03-24 00:43

stc89c51单片机音乐盒系统设计_基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计

使学生理论联系实际，提高动手能力和分析问题、解决问题的能力。1.2设计的基本要求(1)利用I/O口产生一定频率的
Fax Caelestis·2025-03-24 00:42

解决 Ollama 无法通过本地 IP 访问 11434 端口的问题

以下是可能的原因和解决方案：一、问题分析Ollama默认绑定到127.0.0.1默认情况下，Ollama服务绑定到127.0.0.1（即localhost），这意味着它只能接受来自本
CarlowZJ·2025-03-23 23:09

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。
lynn-66·2025-03-23 23:37

某人想将手中的一张面值100元的人民币换成10元、5元、2元和1元面值的票子。要求换正好40张，且每种票子至少一张。问：有几种换法？（C语言）

一、首先分析题目有两点1、总和是100元。2、一共分为四十张且每种至少有一张。二、思路分析。10元的为s张，5元的为w张，2元的为e张，1元的为y张。
热心市民小汪·2025-03-23 23:06

【软考论文】论软件系统架构评估

目录一、题目二、论文2.1摘要2.2正文三、扩展3.1基础知识3.2评估方式综合对比3.3SAAM基于场景的架构分析方法3.4ATAM架构权衡分析方法3.5质量属性一、题目对于软件系统，尤其是大规模的复杂软件系统来说
罗小爬EX·2025-03-23 22:03

【指标对比】SMA 和 EMA区别

以下是详细分析：一、核心对比指标SMAEMA权重分配等权重指数衰减权重滞后性较高较低噪声敏感性较不敏感更敏感计算复杂度简单需要递归计算参数敏感性对窗口大小敏感对衰减因子敏感二、特性分析1.SMA（简单移动平均
T-I-M·2025-03-23 22:02

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

快速理解Vue3中Pinia里的subscribe方法使用

可用于调试和定位问题、记录日志后续分析、触发操作（比
MXN_小南学前端·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。

在SPSS中进行单因素方差分析（One-WayANOVA）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。以下是进行单因素方差分析的详细步骤：---###1.
zhangfeng1133·2025-03-23 22:00

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？

两者并非互斥，而是互补工具，适用于不同维度的性能分析。
混血哲谈·2025-03-23 22:58

代码随想录算法训练营Day10 | Leetcode 150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、 347前 K 个高频元素

代码随想录算法训练营Day10|Leetcode150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、347前K个高频元素一、反转字符串相关题目：Leetcode150文档讲解：Leetcode150视频讲解：
Dominic_Holmes·2025-03-23 22:58

Python画词云图，Python画圆形词云图，API详解

一、参数类型默认值说明参数类型默认值说明widthint400词云图的宽度（像素）heightint200词云图的高度（像素）background_colorstr“black”背景颜色，可以是颜色名称
请一直在路上·2025-03-23 22:27

23、nc文件快速切片与索引

在处理这些数据时，研究人员常常需要根据特定的地理和时间范围提取数据，以便进行深入分析。为此，我们开发了一个名为nc_slice的Python函数，用于从一个或多个.nc格式文件中高效地筛选和提取数据。
爱转呼啦圈的小兔子·2025-03-23 22:57

华为OD机试统一考试D卷C卷 - 机器人仓库搬砖 py

平安寿险北分和飞鹤职能哪个强度好一些呀，平安寿险北分和飞鹤职能哪个强度好一些呀，两个offer纠结经营分析应该属于什么序列#数据分析#在牛客搜经营分析貌似只有字节有这个单独岗位名字，其他大厂都是在从属于数据分析
愤怒的小青春·2025-03-23 22:56

漫谈JVM

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>背景介绍创建了一个技术类公众号:一起源码分析，里面会分享最新的开源代码、源码解读、开发技巧等，欢迎大家关注。
weixin_34111790·2025-03-23 21:50

Problem F: C语言习题 a!+b!+c!

的值，用一个函数fac(n)求n!。a,b,c的值由主函数输入，最终得到的值在主函数中输出。Inputa,b,c的值Outputa!+b!+c!
菜瓜技术联盟·2025-03-23 21:20

使用 NetworkX 进行图论分析与可视化

使用NetworkX进行图论分析与可视化NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。它提供了丰富的图论算法和数据结构，适用于各种网络分析任务。
aiweker·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

蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-异或和之差

①题目要求我们选择两个不相交的子段，我们可以枚举一个分界线i，子段1在i的左边，子段2在i的右边，分别找到子段1和子段2的最大值、最小值。②怎么确定这两个子段呢？
好好学习^按时吃饭·2025-03-23 20:17

编译链接过程

程序从文本到可执行文件之间是一个复杂的过程.对于源代码(.c/.cpp)文件我们是不能直接运行的,必须经过一系列的处理才能转化为机器语言,再通过链接相应的文件转化为可执行程序.这个过程称为编译链接过程.本文篇幅较长,想直接看分析过程点击这里下面是从源代码到可执行文件的整个编译链接的过程
YancyKahn·2025-03-23 20:44

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

使用AIOps进行更好的事件管理

随着AIOps的集成，自动化更进一步，使用人工智能为团队提供更快的根本原因分析和算法降噪。主要从采用AIOps中受益的主要领域之一是事件管理。
茵赛飞3D CAD数据转换软件·2025-03-23 20:11

React Native 迁移的阵痛

我在《ReactNative技术选型分析》中，阐述了对现有原生工程集成ReactNative的
Ethan. L·2025-03-23 20:41

Android React Native应用逆向分析初探

随着移动互联网时代的到来，用户在移动设备上花费的时间越来越多，不仅是因为移动设备方便携带，而且还因为层出不穷的大量应用提供为用户使用，以往在电脑上才能做的事情，现在仅靠一部手机就可以解决了。当前的移动设备厂商很多，但是被广泛使用的主流系统却只有两个，Android和iOS，因此现在大多数应用都会有两个版本，Android版本和iOS版本。然而这两种应用的开发方式却完全不同，移动客户端开发人员不得不
byc6352·2025-03-23 20:11

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

【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓

基于2025年国内移动开发环境现状，结合多份行业分析报告和技术文档，对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下：一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的
ThinkPet·2025-03-23 20:10

.net 4.0环境异步方法实现，异步委托和回调异常处理

.net4.0环境异步方法实现，异步委托和回调异常处理无返回值的异步方法通过委托实现staticvoidMain(string[]args){//异步执行写入数据任务，不阻塞主线程任务SetDataAsync
蔚蓝星空-大强·2025-03-23 19:34

【分治法】最接近点对问题 C++（附代码分析及实例）

问题描述给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下，取中间某个点m，将所有点划分为两个集合，递归的找出左右集合的最接近点对，最后再和最靠近点
haaaaaaarry·2025-03-23 19:34

【最低2万搞定！】10万双枪充电桩平台神级配置：服务器成本直降80%+日志/数据库存储全拆解！慧知开源充电桩平台！！！必看攻略

-慧知开源充电桩平台一、服务器配置方案及逻辑（阿里云）1.需求分析设备规模：10万台双枪充电桩，理论最大并发连接数为20万（每个枪独立通信）。
文慧的科技江湖·2025-03-23 19:02

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。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）。
藍海琴泉·2025-03-23 19:31

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。
老余捞鱼·2025-03-23 18:00

【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备

3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8
腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

html5 相册翻转效果,HTML5 css3：3D旋转木马效果相册

perspective和tranlateY效果图：嘿嘿，我把大学毕业时的一些照片，做成旋转木马，绕着我大文理旋转，不忘母校的培育之恩~1、perspectiveperspective属性包括两个属性：none和具有单位的长度值
岑依惜·2025-03-23 18:58

租赁APP开发的全攻略和市场潜力分析

内容概要在当今快节奏的生活中，租赁APP似乎成为了我们日常生活的“新宠”。它不仅为个人提供了便利，也为商家开辟了一片广阔的蓝海。要想在这一领域取得成功，首先得做好市场调研。了解用户需求、竞争对手和市场动态是必不可少的。接下来是核心功能设计，我们需要考虑如何让用户更方便地找到、租赁商品，同时优化用户体验，让每一位潜在用户都能心甘情愿地停留与互动。为了更直观地理解市场，我们可以参考以下表格：行业增长率
红点聊租赁·2025-03-23 18:24

新需求如何实现

工具：5W1H分析法、用户故事地图（U
火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
kakak_·2025-03-23 17:47

SassScript：Sass中的编程特性详解

1.变量SassScript中的变量允许开发者在样式表中存储和重复使用值。变
jiajia651304·2025-03-23 17:46
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