马尔可夫过程

数学建模：将现实问题抽象为数学模型

1.2数学建模的基本过程数学建模的基本过程包括以下几个步骤：确定问题：从现实世界中提取出一个具体的问题，明确问题的目标和约束条件。建立模型：将问
AI天才研究院·2025-03-21 23:48

认识数学建模，什么是数学建模

数学建模（MathematicalModeling）是一种利用数学语言、结构和方法，对实际问题进行描述、简化、分析和求解的过程。
ymchuangke·2025-03-21 23:18

CVE - 2016 - 6628 漏洞复现：深入剖析及实战演示

本文将详细介绍CVE-2016-6628漏洞的背景、原理，并进行完整的漏洞复现过程，帮助读者更
Waitccy·2025-03-21 22:17

java基础--序列化与反序列化的概念是什么？

序列化是将Java对象转换为字节流的过程。字节流是一个平台无关的格式，可以在不同的计算机系统间传输。序列化的主要目的是将对象的状态保存下
阿硕的技术时间·2025-03-21 22:46

模拟退火算法：原理、应用与优化策略

摘要模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索算法，在解决复杂优化问题上表现出独特优势。
尹清雅·2025-03-21 22:46

基于python+django的旅游信息网站-旅游景点门票管理系统源码+运行步骤

大家学习过程中，遇到问题可以在github咨询作者。
冷琴1996·2025-03-21 22:13

【ol-cesium】OpenLayers与Cesium的二三维联动

OpenLayers与Cesium的二三维联动本文主要介绍OpenLayers与Cesium二三维联动的实现过程，以及在实现的过程中所遇到的问题以及解决方法。
不爱赖床的懒虫·2025-03-21 22:41

基于ASP.NET Core的JsonApiDotNetCore框架详解与实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：JsonApiDotNetCore是一个用于.NETCoreASP.NETCore应用程序的JSONAPI框架，它简化了JSONAPI的构建过程，特别是排序、过滤和分页等常见功能
MCPlayer542·2025-03-21 22:41

基于FPGA的3U机箱温度采集板PT100，应用于轨道交通/电力储能等

板卡简介：本板为温度采集板（PT100），对目标进行测温，然后将温度转换成处理器可识别的电流信号。
深圳信迈主板定制专家·2025-03-21 22:08

FPGA仿真过程中宏定义的修改

在仿真过程中，经常会有一些时间变量，比如1分钟，10分钟等，这种级别的仿真很费时间，因此，人们往往将时间参数修改，利用秒级别进行仿真，仿真完成后，再改回分钟级别。
学习永无止境@·2025-03-21 21:38

神州数码基础命令

交换机还原配置文件：特权模式下：setdefault/write/后重启reload被加入密码后，起动过程，ctrl+b/deletestartup-config/后重启reload操作系统nos.img
小淮@·2025-03-21 21:34

基于python+django+mysql的小区物业管理系统源码+运行步骤

学习过程中，如遇问题可以在github给作者留言。主要功能有：业主管理、报修管理、停车管理、资产管理、小区管理、用户管理、日志管理、系统信息。源码学习技术。
冷琴1996·2025-03-21 21:34

HarmonyOS 5 开发环境介绍

核心特性包括：分布式架构：设备间可自由组网，共享算力与资源；高性能内核：基于开源鸿蒙（OpenHarmony）优化，支持64位ARM、x86
·2025-03-21 21:55

2025年ITIL 4与六西格玛结合：如何提升服务质量与持续改进 - ITIL认证

在追求卓越运营和持续改进的过程中，ITIL4和六西格玛（SixSigma）是两大关键框架，它们在帮助企业提升服务质量和效率方面发挥着至关重要的作用。
·2025-03-21 21:55

深入探索C++：从基础到高级

深入探索C++：从基础到高级一、C++简介C++是一种通用的、静态类型的、大小写敏感的、自由格式的编程语言，支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。
·2025-03-21 21:54

软件研发如何量化管理考核KPI指标

明确关键业务目标、量化数据指标、过程管控与反馈、重视协同与激励是软件研发中量化管理考核KPI的主要切入点。
·2025-03-21 21:24

js知识点-拓展运算符和剩余运算符

拓展运算符（SpreadOperator）由三个连续的点...表示，用于将一个可迭代对象（例如数组、字符串等）展开成多个元素。拓展运
lmryBC49·2025-03-21 20:56

自主移动机器人模型制作

此外，复合机器人也可快速布局于工厂、仓储分拣、自动化货物超市等诸多场景，为物料的自动搬运、物品的上下料，以及物料的分拣提供自动化、柔性化的作业支持，使厂内可以实现真正的无人搬运。
竹森科技-杨波·2025-03-21 20:25

域名如何绑定服务

本文将详细介绍这一过程，包括DNS解析、反向代理以及Java服务的配置，最后会展示代码示例和视觉化流程图。一、理解域名与Java服务之
我真的不想做程序员·2025-03-21 20:54

基于python+django的家教预约网站-家教信息管理系统源码+运行步骤

大家在学习过程中，遇到问题可以在github给作者留言。
冷琴1996·2025-03-21 19:22

MySQL 进阶学习文档

一、存储引擎1.1核心架构四层架构：连接层→服务层→引擎层→存储层插件式存储引擎：不同引擎独立管理数据存储，可动态选择1.2主流引擎对比特性InnoDB（默认）MyISAMMemory事务支持✅支持❌不支持
你曾经是少年·2025-03-21 19:49

Vscode niuhe 插件使用教程 - xorm 代码生成

为提高开发效率，niuhe插件0.3.4版本新增Xorm基础代码生成功能，可自动生成：数据库表对应的Golang模型结构体基础CURD操
诗意地回家·2025-03-21 19:16

二分查找算法在有序数组中的解题分析与优化

摘要本文深入剖析二分查找算法在有序数组中的应用，详细阐述其基本原理、实现步骤与时间复杂度，通过实际案例展示其解题过程，并针对算法在实际应用中的常见问题提出优化策略，旨在帮助读者全面掌握二分查找算法，提升解决相关问题的能力
带给我一点小幸运·2025-03-21 19:14

软件工程（数据字典）

任何字典最主要的用这都是供人查阅对不了解的条目的解释，数据字典的作用也正是在软件分析和设计的过程中给人提供关于数据的描述信息。
Rain:)·2025-03-21 18:42

路由交换技术——多私网下NAPT、FTP服务公网映射配置的实验

网络地址转换（NAT）技术概述1.定义与背景网络地址转换（NetworkAddressTranslation,NAT）是一种在IP数据包传输过程中修改源或目标IP地址及端口的技术，主要用于解决IPv4地址短缺问题
「J1e」·2025-03-21 18:41

对比与详解：QR 分解、奇异值分解（SVD）与 Schur 分解及其他可产生正交基的方法

对比与详解：QR分解、奇异值分解（SVD）与Schur分解及其他可产生正交基的方法在数值线性代数与矩阵分析中，常见的能产生正交（或酉）矩阵的分解方法包括QR分解、奇异值分解（SVD）、Schur分解等。
DuHz·2025-03-21 18:41

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

ssh命令

ssh命令无需密码也可登录要先关闭防火墙，命令如下：systemctlstopfirewalldsystemctldisablefirewalldsystemctlstatusfirewalldeg：目标
满分对我强制爱·2025-03-21 18:32

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

2. 猜数字游戏

目录创建一个新项目处理一次猜测生成一个秘密数字使用crate来增加更多功能Cargo.lock文件确保构建是可重现的更新crate到一个新版本生成一个随机数比较猜测的数字和神秘数字使用循环来允许多次猜测猜测正确后退出处理无效输入最终代码程序会随机生成一个
老实人y·2025-03-21 16:46

EN 71-3测试

以下是关于EN71-3测试的深度解读，结合法规背景、测试方法及实际应用进行结构化分析：一、EN71-3测试的核心目的EN71-3是欧盟《玩具安全指令》的第三部分，专门针对玩具材料中可迁移有害元素的限量要求
南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-21 15:43

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

10分钟了解股市基础知识

其中15-20分可挂单可撤单，20-25分可挂单不可撤单。盘中连续交易时间为上午9:30-11:30，下午13:00-14:57。
leo_厉锵·2025-03-21 15:39

OpenHarmony子系统开发 - 电源管理（一）

基本概念OpenHarmony支持的可定制的
__Benco·2025-03-21 14:09

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
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他