JAVA笔试分析

Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention

然而，目前对共同注意的检测和分析研究仍然有限，尤其是在多模态大语言模型（MLLMs）方面。本研究通过分析由两位语言病理学家标注的26段亲子互动视频，评估了多模态大语言模型理解共同注意的能力。

UnknownBody·2025-03-11 14:41

一文理清：阿里系数据中台-数据治理工具集(傻傻也能分清楚）

阿里云提供的大数据与数据分析产品种类较多，各产品的定位和核心功能有所不同。

Debug_Snail·2025-03-11 14:09

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征

喵了个AI·2025-03-11 13:37

一文理清概念：数据中台(DMP)-数据仓库(DW)-数据湖(DL)-湖仓一体-数据治理(DG)

数据仓库、数据中台、数据湖、湖仓一体是数据管理和分析领域的重要概念，它们在功能、架构和应用场景上各有特点，同时也在演进中相互关联和补充。

Debug_Snail·2025-03-11 13:07

【WPF】Slider滑动方法（INotifyPropertyChanged、ValueChanged ）响应速度对比分析

一、Slider基础用法在XAML中添加一个Slider控件，并设置其基本属性：Maximum="100"Value="50"Width="200"Height="30"HorizontalAlignment="Left"VerticalAlignment="Top"TickFrequency="10"TickPlacement="BottomRight"IsSnapToTickEnabled="

wangnaisheng·2025-03-11 13:05

2.10 Spring Boot定时任务：@Scheduled与Quartz对比分析

SpringBoot定时任务：@Scheduled与Quartz对比分析一、核心特性对比特性**@Scheduled**Quartz依赖复杂度内置于Spring（零配置）需额外依赖与配置任务持久化不支持

Sendingab·2025-03-11 13:04

C 语言中的数组详解

本篇文章将深入分析C语言中的一维数组，包括定义、存储方式、操作方式、常见问题等等，所有的数据结构都可以从这几个方面来学习。1.数组的定义与存储方式1.1一维数组的定义数组的定义方式包括数组大

812503533·2025-03-11 13:02

Linux tcpdump -any抓的包转换成标准的pcap

以下是详细原因和解决方案：一、问题原因分析-any选项的局限性tcpdump-any会自动猜测链路层协议类型（如Ethernet、IEEE802.11、PPP等），但可能因环境复杂导致误判。

812503533·2025-03-11 13:02

警惕AI神话破灭：深度解析大模型缺陷与禁用场景指南

通过理论分析与实操案例结合，为规避AI工具风险提供系统性解决方案。关键词：大模型缺陷、AI工具风险、伦理挑战、应用场景限制、可信AI一、认知鸿沟：无法企及的人类智慧1.1创造性思维的致命短板

领码科技·2025-03-11 11:16

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等

WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析

WangYan2022·2025-03-11 11:45

R语言学习实例：使用R进行数据可视化

R语言学习实例：使用R进行数据可视化R语言是一种功能强大且广泛使用的统计分析和数据可视化工具。在本实例中，我们将使用R语言来创建一些常见的数据可视化图表，包括散点图、柱状图和折线图。

PixelCoder·2025-03-11 11:15

用共线性分析的方法进行古基因组重构（前置知识与准备）

一、什么是全基因组加倍事件许多生物目前是多倍体，或者具有多倍体祖先并且现在具有次生的“二倍体化”基因组。这一发现令人惊讶，因为保留整个基因组重复（WGD）非常罕见，这表明多倍体往往是进化的死胡同。我们认为，古代基因组倍增可能只在非常特定的条件下能够存活，但是，无论何时建立，它们可能对物种多样化产生显著影响，并导致生物复杂性增加和进化新奇性的起源。全基因组复制（WGD）或多倍体，随后伴随基因丢失和二

ALPH_·2025-03-11 10:44

探索R语言：经典案例解析与源代码

探索R语言：经典案例解析与源代码引言：R语言是一种流行的数据分析和统计建模工具，具有丰富的功能和广泛的应用领域。在本文中，我们将通过经典案例来探索R语言的一些重要功能和技术。

翠绿探寻·2025-03-11 10:12

数据分析与AI丨AI Fabric：数据和人工智能架构的未来

在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生，新的应用场景不断涌现，前沿探索持续拓展。可遗憾的是，众多企业在利用数据和人工智能方面，脚步总是滞后。

Altair澳汰尔·2025-03-11 10:42

Manus演示案例：英伟达财务估值建模解锁投资洞察的深度剖析

Manus凭借专业的财务估值建模能力，深入挖掘英伟达的潜在价值，为投资者提供了一份极具价值的分析报告。Manus在接到为英伟达进行详细财务估值建模的任务后，迅速且有条不紊地开展工作。

ylfhpy·2025-03-11 10:42

Linux下安装Mysql环境

它是最流行的数据库管理系统之一，被广泛应用于网站开发、数据存储和数据分析等领域。2.mysql优点1.开源免费：MySQL是开源软件，可以免费使用和修改，没有任何使用限制。

软件分享工作室·2025-03-11 10:41

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析

Mr终游·2025-03-11 09:07

二手劳力士价格暴跌，跌幅比房价还高，昔日的保值神器，怎么一下子就跌了这么多？

以下从核心原因、市场影响和未来趋势三个维度展开分析：一、暴跌的核心原因供需失衡：稀缺性泡沫破裂劳力士曾通过严格控制年产量（过去十年约100万只/年）和配货规则维持稀缺性，但2022年增产至124万只后，

日记成书·2025-03-11 09:37

统信uos20：利用docker部署python+jupyterlab开发环境

很多统信uos20计算机没有联网安装python开发环境的条件，但是工作中需要对数据进行分析处理，因而产生了离线部署python开发环境的想法。

阆遤·2025-03-11 09:36

浅谈ArcGIS的地理处理（GP）服务的不足与可能的解决方法

尽管ArcGIS的地理处理（GP）服务提供了强大的空间分析和数据处理功能，但至今它未能真正广泛流行和被所有GIS开发者接受。

匹马夕阳·2025-03-11 09:35

太翌氏文化产业: AGI架构部署

在之前RGOA-重力算法等基础上，分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式，是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理

太翌修仙笔录·2025-03-11 09:34

地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源、水环境中的技术应用

在水文水环境保护中，对于信息的采集、处理和分析是关键步骤。水文水环境及其相关数据均具有空间分布特征，传统的方法难以发挥作用。

岁月如歌，青春不败·2025-03-11 09:33

ArcGIS 工程文件到 ArcGIS Pro 的无缝迁移：详细步骤与技巧

在地理信息系统（GIS）领域，ArcGIS长期以来都是专业人士进行地图制作、空间分析和数据管理的重要工具。

白水先森·2025-03-11 09:33

mitmproxy配合Wireshark 抓包分析

Mitmproxy是一款非常强大的交互式HTTP代理工具，它被广泛应用于Web开发、API调试、安全测试等领域。与Wireshark侧重于被动监听网络流量不同，Mitmproxy更像一个主动的中间人，可以拦截、检查、修改和重放HTTP/HTTPS流量，让你能够更深入地理解和控制你的网络通信。一、什么是mitmproxy？Mitmproxy是一个自由且开源的交互式TLS拦截代理。“中间人(Man-i

自由鬼·2025-03-11 09:02

Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - ngx_modules

定义在objs\ngx_modules.c#include#includeexternngx_module_tngx_core_module;externngx_module_tngx_errlog_module;externngx_module_tngx_conf_module;externngx_module_tngx_openssl_module;externngx_module_tngx_

若云止水·2025-03-11 09:30

linux 同一机器 mongodb 分片,MongoDB自动分片介绍

MongoDB自动分片介绍高性能、易扩展一直是MongoDB的立足之本，同时规范的文档和接口更让其深受用户喜爱，这一点从分析DB-Engines的得分结果不难看出——仅仅1年时间，MongoDB就完成了第

吴炳忠·2025-03-11 09:00

【氮化镓】p-GaN HEMTs空穴陷阱低温冻结效应

文章通过电容深能级瞬态谱（C-DLTS）测试和理论模型分析，探讨了空穴陷阱对栅极漏电电流的影响。

北行黄金橘·2025-03-11 08:28

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python

meisongqing·2025-03-11 08:58

UI自动化页面性能分析与实践

1.背景基于我们的POM平台的UI测试已经基本完成，平台构建主要是对页面进行常规操作，对于页面的加载性能的获取还很缺失，所以为了之后对页面进行分析和优化，我们需要在进行页面操作的同时，获取到页面的加载情况

lee_shaoyang·2025-03-11 08:57

系统架构设计师【第14章】: 云原生架构设计理论与实践 (核心总结)

云原生架构原则14.2.3主要架构模式14.2.4典型的云原生架构反模式14.3云原生架构相关技术14.3.1容器技术14.3.2云原生微服务14.3.3无服务器技术14.3.4服务网格14.4云原生架构案例分析

数据知道·2025-03-11 08:56

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，

皖山文武·2025-03-11 08:56

HSPF 水文模型建模方法与案例分析实践技术应用-流域划分、河网设置、溶解氧与营养物的模拟、温度模拟、藻类的模拟、温度的模拟

在水文模拟领域，HSPF模型（HydrologicalSimulationProgramFortran）与SWAT模型一样，都是备受瞩目的水文模型软件。HSPF模型因其强大的功能和简便的操作，在全球范围内得到了广泛应用。该模型不仅能够在缺乏测量数据的情况下提供可靠的模拟数据，还能满足不同场景下的水文模拟需求。一、HSPF模型的优势高集成度的前后处理软件：HSPF模型配备了高集成度的前后处理软件，大

KY_chenzhao·2025-03-11 08:55

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。

IT古董·2025-03-11 08:25

C语言_数据结构总结7:顺序队列（循环队列）

循环队列中的判空和判满条件分析：显

*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-11 08:24

Apache Doris中都用了哪些开发语言，编译过程中用到了哪些编译器，以及用到了哪些成熟的技术框架

ApacheDoris作为一款高性能的实时分析型数据库，其技术栈涉及多语言开发、多种编译器支持以及多个成熟技术框架的集成。

fzip·2025-03-11 08:24

【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-6.2.2GDPR数据脱敏处理

`脱敏算法性能对比`3.1算法性能矩阵3.2存储成本分析4.企业级合规方案4.1金融行业案例4.2医疗行业方案5.合规性验证方案5.1自动化检查脚本5.2审计检查清单6.

言析数智·2025-03-11 08:23

ClickHouse 作用，优缺点。

ClickHouseClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统(DBMS)，专门设计用于实时分析(OLAP)。

mldsh13·2025-03-11 07:22

doris：Elasticsearch

ElasticsearchCatalog除了支持自动映射ES元数据外，也可以利用Doris的分布式查询规划能力和ES(Elasticsearch)的全文检索能力相结合，提供更完善的OLAP分析场景解决方案

向阳1218·2025-03-11 07:20

Apache Doris 实现毫秒级查询响应

1.引言1.1数据分析的重要性随着大数据时代的到来，企业对实时数据分析的需求日益增长。快速、准确地获取数据洞察成为企业在竞争中脱颖而出的关键。

随风九天·2025-03-11 07:19

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

如何监控和诊断JVM堆内和堆外内存使用？

专栏的上一篇文章介绍了JVM内存区域的划分，总结了相关的一些概念，今天的专栏将结合JVM参数、工具等方面，进一步分析JVM内存结构，包括外部资料相对较少的堆外部分。

嗯哼唉、·2025-03-11 06:43

前端的架构设计与演化实例

本文内容策略依赖项第一个阶段需求架构设计项目示例代码序列图重构领域模型分析当前设计第二个阶段需求架构设计分析当前设计重构项目示例代码序列图分析具体实现重构领域模型思考：

weixin_30677073·2025-03-11 06:42

简单区分五大算法分析策略（分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界）

一、分治法1、设计思想将一个难以直接解决的大问题，分割成k个规模较小的子问题，这些子问题相互独立，且与原问题相同，然后各个击破，分而治之。2、递归算法分治法常常与递归结合使用：通过反复应用分治，可以使子问题与原问题类型一致而规模不断缩小，最终使子问题缩小到很容易求出其解，由此自然导致递归算法。3、子问题规模根据分治法的分割原则，应把原问题分割成多少个子问题才比较适宜？每个子问题是否规模相同或怎样才

土味儿~·2025-03-11 06:42

Excel百万数据导入内存溢出(OOM)解决方案，以及HSSFworkbook，XSSFworkbook，SXSSFworkbook失败分析

二.HSSFworkbook，XSSFworkbook，SXSSFworkbook分析序号类版本限制描述1HSSFworkbookExcel2003及以前，扩展名为.xls65536

冰糖码奇朵·2025-03-11 06:41

ELK安装配置

经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。

hu_wenjie·2025-03-11 06:10

JSON数据解析实战：从嵌套结构到结构化表格

关键数据分析在本次调研中，我们的核心目标是获取GoogleScholar上的学术文献信息。为此，

亿牛云爬虫专家·2025-03-11 06:38

LeetCode刷题实战：删除字符串中的所有相邻重复项（栈的经典应用）

问题分析与解法思路暴力解法的缺陷最直观的暴力解法是重复扫描字符

sprite_雪碧·2025-03-11 06:38

贪心算法解题框架+经典反例分析，效率提升300%

贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下的最优决策，从而希望最终达到全局最优解的算法策略。以下从其定义、特点、一般步骤、应用场景及实例等方面进行讲解：定义与基本思想•贪心算法在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解。它通常以自顶向下的方式进行，每一步都选择当前的最优解，而不考虑之前或之后的步骤。特点•无后效性：即

Reese_Cool·2025-03-11 06:07

推荐频道