A题：预测Wordle结果第11页

掌握Explain工具，让你的数据库性能翻倍提升！

二、使用方法三、分析EXPLAIN中的字段四、索引的最佳实践总结前言使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈，根据分析结果进行SQL语句优化达到更好的性能

智航云科技·2025-02-14 12:26

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

一、我们先来讲一下损失函数，e_dn=(p_dn-ture)**2#损失值的计算p_dn：预测值ture：真实值e_dn：损失值我们在第7章说了，我们的预测值和真实值相差越小（也就是损失值越小），说明我们模型训练的越好

小宇爱·2025-02-14 11:16

Next.js v15-样式处理

#题引：我认为跟着官方文档学习不会走歪路Next.js支持多种为应用程序添加样式的方法，包括：CSSModules：创建局部作用域的CSS类，避免命名冲突并提高可维护性。

红绿鲤鱼·2025-02-14 11:45

LeetCode第22题_括号生成

LeetCode第22题：括号生成题目描述数字n代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。

@蓝莓果粒茶·2025-02-14 10:43

AF3 gdt函数解读

AlphaFold3的函数gdt、gdt_ts以及gdt_ha实现了GlobalDistanceTest(GDT)评分计算，用于衡量蛋白质结构预测的准确性。

qq_27390023·2025-02-14 10:13

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)

霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍基于

天天科研工作室·2025-02-14 10:12

【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-14 10:40

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

RIME-CNN-SVM故障诊断

为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度，引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

AZ31镁合金产氢材料的电化学行为和放电性能/AZ31钛镁合金材料/镁铝水滑石转化膜/Mg-Gd-Y镁合金微弧氧化复合涂层/镁系储氢合金

NO3)3溶液中的电化学行为和放电性能通过对腐蚀析氢行为,开路电位,动电位极化曲线,交流阻抗谱和恒流放电性能等的测试与分析,研究了AZ31镁合金在不同浓度Al(NO3)3溶液中的电化学行为和放电性能.结果表明

修啊昵称·2025-02-14 10:38

我国化学信息学研究的地位与近期研究进展

同时，量化计算被越来越多地应用于团簇优化[26]及材料性质的预测[27]，并越来越注重与实际结合用于反应过程过渡态和催化机理研究[28]。此外，密度泛函理

xoaxo·2025-02-14 10:07

反向代理ml

1概念1.1反向代理概念反向代理是指以代理服务器来接收客户端的请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器，将从服务器上得到的结果返回给客户端，此时代理服务器对外表现为一个反向代理服务器。

xianwu543·2025-02-14 10:37

linux时间后mvt,Django MVT架构

，主要用于对数据库层的封装，对数据库的数据进项各种操作v表示view视图，用于对数据的展示层操作，负责模板页面的展示c表示controller控制器，用于对业务逻辑层操作，用于处理请求、获取数据、返回结果

经略幽燕我童贯·2025-02-14 10:36

【Elasticsearch】文本分析Text analysis概述

文本分析概述文本分析使Elasticsearch能够执行全文搜索，搜索结果会返回所有相关的结果，而不仅仅是完全匹配的结果。

risc123456·2025-02-14 10:05

如何从零开始做一个第一性原理计算的案例？

其计算结果不仅可以验证实验，更能够预测实验结果，指导实验

朱老师讲VASP·2025-02-14 09:04

离奇的std::map、std::set崩溃

离奇的std::map、std::set崩溃现象描述定位之路1、和windows调用比较，没发现任何问题2、修改cmakelists.txt，发现也没有什么可以改的，能改的怎么改结果都一样3、最笨的办法之一用上

weixin_40548441·2025-02-14 09:27

c++TinML转html

c++TinML转html前言解析解释转译html类定义开头html结果这是最终效果（部分）：!

Smart-Space·2025-02-14 09:57

LeetCode第23题_合并K个升序链表

LeetCode第23题：合并K个升序链表题目描述给你一个链表数组，每个链表都已经按升序排列。请你将所有链表合并到一个升序链表中，返回合并后的链表。

@蓝莓果粒茶·2025-02-14 08:57

云原生AI Agent应用安全防护方案最佳实践（上）

这些Agent代理应用能够将复杂的自然语言查询任务分解为多个可执行步骤，并结合迭代反馈循环和自省机制，利用工具和Agent背后的API生成最终结果，返回给终端用户。

佛州小李哥·2025-02-14 08:56

解析一种SCA（侧通道攻击）的工作原理

1.CPU流水线与多级处理2.分支预测与投机执行3.示例代码中的投机执行4.

老猿讲编程·2025-02-14 08:26

GET\POST\PUT\DELETE请求区别

无论进行多少次操作，结果都是一样的。

blog_jenny·2025-02-14 08:55

【python】并发编程——多线程

一些概念1.1线程概念1.2线程模型1.2.1多对一1.2.2一对一1.2.3多对多1.2.4双层模型2ThreadinPython2.1threading2.1.1示例2.1.2关于线程返回值设置保存运行结果的全局变量重写

南隅。·2025-02-14 08:25

oracle pl sql 不等于,Oracle PL/SQL判断两个字段相等或不等问题

可以把空理解为未知,一个非空和未知比较,结果还是未知.当字段a1,a2,b1,b2中有一个或多个为空时，下面两个语句都会失效：1.IF(a1b2)THEN2.IF(a1=a2AN

weixin_39619893·2025-02-14 08:22

Azure Synapse Dedicated SQL Pool统计指定表中各字段的空值、空字符串或零值比例

--创建临时表存储结果CREATETABLE#Results(DatabaseNameNVARCHAR(128),TableNameNVARCHAR(128),ColumnNameNVARCHAR(128

weixin_30777913·2025-02-14 07:52

详细的讲解mybtis中动态标签有哪些和他的作用

使用方式：通过test属性指定一个OGNL（对象图导航语言）表达式，当该表达式的结果为

胡图蛋.·2025-02-14 07:18

Gartner预测2025年网络安全正在进入AI动荡时期：软件供应链和基础设施技术堆栈中毒将占针对企业使用的人工智能恶意攻击的 70% 以上

Gartner预测，网络安全正在进入AI动荡时期。安全和风险管理领导者必须根据早期生成式AI部署的失败以及AI代理清洗来评估即将到来的AI进展。

lurenjia404·2025-02-14 07:47

vue基础（九）

默认内容.box{padding:10px;border:1pxsolid#ddd;}我是父组件传递的内容结果：我是父组件传递的内容如果ChildComponent没有提供插槽内容，slot的默认内容（

Goodbaibaibai·2025-02-14 07:16

通过 `ResultSet` 对象的方法来获取其中的行和列的数据

在JDBC中，使用ResultSet对象来存储从数据库查询返回的结果集。你可以通过ResultSet对象的方法来获取其中的行和列的数据。

有人给我介绍对象吗·2025-02-14 06:13

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

对于观察序列的处理，生成式模型模拟数据的生成过程，会对整个序列进行综合考虑；判别式模型更关注如何根据输入数据进行分类或预测，直接建模决策边界。

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

【Elasticsearch】token filter分词过滤器

以下是Elasticsearch中常见的分词过滤器（TokenFilter）的详细说明，基于搜索结果中的信息整理：1.Apostrophe•功能：处理文本中的撇号（apostrophe），例如将“O'Reilly

risc123456·2025-02-14 06:40

HAMIL-QA：心房 LGE MRI 质量评估的多实例学习分层方法

文章目录HAMIL-QA:HierarchicalApproachtoMultipleInstanceLearningforAtrialLGEMRIQualityAssessment摘要方法实验结果HAMIL-QA

小杨小杨1·2025-02-14 06:09

apache2 无法用本机ip地址访问而只能用本地回环地址（localhost、127.0.0.1）访问的解决办法

最近发现一个奇怪的问题，自己机器上开发好的东西想给小组其他成员看，我将本地地址localhost替换成本机ip之后将url发给同事访问，结果返回的都是403forbidden错误。

我为代码狂·2025-02-14 05:26

深度解析Linux中的编译器gcc/g++

++程序的翻译步骤经历四个过程的1、预处理（进行宏替换/去注释/条件编译/头文件展开等）这个-E的意思是从现在开始，进行程序的翻译，一但预处理做完了，就停下来那么这里的code.i保存的是预处理之后的结果我们这里的

xghfcgc·2025-02-14 04:52

c语言如何输入带\n和空格的字符串

样例输入：IlikeC++.样例输出：11思路：这道题要使用数组储存输入的内容，判

爱吃芝麻汤圆·2025-02-14 04:52

稀疏矩阵的创建【严蔚敏】

EOF(=^Z或F6),NULL#include//atoi()#include//floor(),ceil(),abs()#include//cout,cinusingnamespacestd;//函数结果状态代码

MooMLu·2025-02-14 03:31

图的基本操作【严蔚敏】

操作结果：按V和VR的定义构造图G。DestroyGraph(&G)初始条件：图G存在。操作结果：

MooMLu·2025-02-14 03:31

机器学习·逻辑回归

基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

解锁动态规划的奥秘

这种方法既可以帮助我们更好地分解问题，又能够在求解过程中保留更多的信息，从而为最终的结果提供完整的支持。在实际应用中，多状态DP常用于解决路径规划

zxfbx·2025-02-14 03:29

全排列(力扣46)

这道题让我们求这个集合有多少种排列方式，那么与之前组合问题的不同就在于要考虑元素之间的顺序了，所以每一层递归的or循环的起始值无需变量控制，都从0开始。

qy发大财·2025-02-14 03:59

最大子数组和(力扣53)

这道题的贪心贪在何处呢？当我们发现当前的子数组和已经为负数时，就要立马清0，因为继续加的话，一定会让后面的数字变小，这样一定无法达到题目要求的最大子数组和。

qy发大财·2025-02-14 03:59

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。

I_dyllic·2025-02-14 03:57

力扣（leetcode）第455题分发饼干（Python）

455.分发饼干题目链接：455.分发饼干假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i，都有一个胃口值g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干j，都有一个尺寸s[j]。如果s[j]>=g[i]，我们可以将这个饼干j分配给孩子i，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。示例1:输入:g=[

十八子是李·2025-02-14 02:26

通俗易懂：贪心算法（一）：分配问题（力扣455分发饼干和135分发糖果）

看完本文，可以顺便解决leetcode以下两个题目：455.分发饼干（简单）135.分发糖果（困难）一、通俗易懂的贪心算法|思想贪心算法就是采用贪心的策略，保证每一次的操作都是局部最优的，从而使得结果是全局最优的

比特的一天·2025-02-14 02:55

分发饼干(力扣455)

从这道题开始我们就进入贪心算法的学习了。这个算法没有固定的套路，甚至题目之间的联系也很少，基本上每一道题都要当新题来写。我们能做的只有见多识广，这样才有机会在考试中根据以往经验解决贪心的题目。

qy发大财·2025-02-14 01:49

R 语言必备十大资源

·2025-02-14 01:30

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

本章会通过电影评分预测的示例，帮助你快速体验从数据到模型的基本

山海青风·2025-02-14 01:14

一个调用OpenAI、CHatGPT的QT插件

根据我的搜索结果1，OpenAICodex是一个通用的编程模型，可以应用于任何编程任务，包括生成代码、解释代码和重构代码。

caridle·2025-02-14 00:12

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

总结：DDPM通过最小化预测噪声的均方误差，使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题，大幅简化了训练目标。

AndrewHZ·2025-02-14 00:12

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

1.关于梯度下降的说法正确的是：A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降（BatchGradientDescent）通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案：D（学习率过大会导致不稳定，可能震荡或无法收敛）2.在以下算法中，哪种算法属于无监督学习？A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案：D（K-均值聚

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

YOLO各版本原理和优缺点解析

以下是各版本的详细介绍及优缺点分析：1.YOLOv1（2016年）原理：将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格，每个网格预测多个边界框和类别置信度。