MYsql从初阶到大牛第16页

模糊模式识别：从贴近度到分类决策的Matlab实践

模糊模式识别是模糊数学在现实问题中的核心应用之一，其核心思想是通过量化模糊集合之间的“相似性”或“贴近度”，实现对未知模式的分类与识别。本文将从贴近度的定义出发，详解海明贴近度、欧几里得贴近度、黎曼贴近度及格贴近度的计算方法，并结合最大隶属原则与择近原则，解析模糊模式识别的完整流程。一、贴近度的定义与分类1.1贴近度的数学定义贴近度（ProximityDegree）是衡量两个模糊集合相似性的指标。

青橘MATLAB学习·2025-02-14 05:03

计算机网络之局域网（局域网的基本概念和体系结构）

数据传输：局域网内的设备可以实现高速数据传输，速率通常在几百Mbps到几Gbps之间。资源共享：局域网允许连接的设备之间进行数据通讯和资源共享，如打印机、存储设备等。私有网络：局域网通常是某个

DKPT·2025-02-14 05:02

Python基于 Flask 创建简单Web服务并接收文件

在全部网口上创建web服务,监听8080端口关闭debug模式GET时返回HTML界面,用于提交文件POST到/upload时,从接收的file变量中读取文件,并传递给opencv解析为image对象fromflaskimportFlask

IOsetting·2025-02-14 05:02

精益六西格玛入门：从理论到实践的全面解析——张驰咨询

在质量管理领域，六西格玛与精益管理是两个常被提及且相辅相成的概念。对于初次接触六西格玛的质量人来说，如何学习、学到何种程度才算入门，以及是否应该同时学习精益六西格玛，这些问题无疑会成为他们探索之路上的重要疑问。今天，张驰咨询就来一一解答这些疑惑，为您的六西格玛学习之旅指明方向。一、六西格玛与精益六西格玛：选择哪条路？在质量管理领域，六西格玛与精益方法各有其独特的魅力与实用性。六西格玛方法的核心在于

张驰课堂·2025-02-14 05:31

SpringCloud包含的微服务介绍--Eureka

由于所有服务都已注册到Eureka服务器并通过调用EurekaServer

wildyuhao·2025-02-14 05:31

国产ARM处理器工控机如何助力企业实现自主可控？

选择国产ARM处理器工控机的原因可以从多个角度来考虑，包括技术、经济、安全和政策等方面。以下是一些关键理由：技术优势低功耗高效能：ARM架构以其出色的能效比著称，适合需要长时间运行的工业控制应用。

钡铼技术物联网关·2025-02-14 05:00

使用 OpenAI API 创建智能聊天机器人

得益于近几年自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，聊天机器人已经从简单的问答模式发展到能够进行复杂对话的智能助手。

vaidfl·2025-02-14 05:29

写给开发者的软件架构实战：微服务架构的实施与优化

从本质上看，它将复杂应用程序拆分成多个独立部署、自治的服务单元，每个服务单元都可以独立地运行、升级和扩展。因此，它使得开发人员更容易维护应用程序。微服务架构在某些情况下也比单体架构更具优势。

AI天才研究院·2025-02-14 05:58

Hyperledger Fabric 入门笔记（十六）Fabric V2.5 测试网络部署补充 - 手动从通道中移除组织

文章目录一、手动从通道中移除组织1.1.准备工作1.2.流程1.2.1.停止组织Org2的对等体1.2.2.通道配置更新1.2.2.1.获取现有通道配置1.2.2.2.将通道配置转换为JSON格式并修剪

荆棘鸟骑士·2025-02-14 05:58

Hyperledger Fabric 入门笔记（六）Fabric V2.5 测试网络进阶之网络部署

准备工作1.2.启用Logspout（可选）1.3.流程1.3.1.打包智能合约1.3.1.1.安装依赖1.3.1.2.创建链码包1.3.2.安装链码包1.3.3.批准链码定义1.3.4.提交链码定义到通道二

荆棘鸟骑士·2025-02-14 05:28

从VGG到Transformer：深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南

一、技术原理（数学公式+示意图）1.层深与模型容量关系数学表达：根据UniversalApproximationTheorem，深度网络可表达复杂函数：f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)=f_L(f_{L-1}(\cdotsf_1(x)))f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))层数L增加时，函数空间指数级扩大梯度传播挑战：链式法则导致梯度消失/爆炸∂L∂W(1)=∏k=2L∂f

燃灯工作室·2025-02-14 05:57

计算机网络原理知识点整理

1.计算机网络大发展计算机网络从20世纪70年代开始发展，他的演变可以概括为面向终端的计算机网络、计算机-计算机网络、开放式标准化网络以及因特网广泛应用和高速网络技术发展等四个阶段。

小白爱电脑·2025-02-14 05:27

先进制造aps专题二十七西门子opcenter aps架构分析

欧美的商业aps，主要就是sapapo,西门子opcenteraps,达索quintiq从技术的层面，西门子aps是不如sapapo的，但是西门子aps是西门子数字化工厂产品的核心，有很多特色，所以分析西门子

lijianhua_9712·2025-02-14 05:56

Rtools44安装到D盘

hrply·2025-02-14 05:26

云管平台的建设要点

从运维视角看，云管平台的核心价值在于：统一视图：打破云平台壁垒，实现资源可视化自动化运维：简化操作流程，提高运维效

·2025-02-14 05:34

DeepSeek与Web3：科技融合的新纪元

从初期的技术突破到目前多个项目的集成应用，DeepSeek正在推动Web3生态迈向智能化的新阶段。LLM如何塑造Web3智能生态LLM作为AIAgent的核心技术之一

TechubNews·2025-02-14 04:25

【腾讯TMQ】【浅谈Chromium中的设计模式（一）】——Chromium中模块分层和进程模型

笔者重点学习了Chromium产品是如何从代码和设计层面来保证快速高效的工程生产力。本文就是基于此背影下关于Chromium的设计模式的一部分总结。

腾讯移动品质中心TMQ·2025-02-14 04:55

【Chromium】多进程架构（Multi-process Architecture）

从某些方面说，现在的浏览器就像早期的单用户共享多任务操作系统一样。一个应用程序出错可能导致整个系统的崩溃，现代浏览器的一个tab也一

余亖爷·2025-02-14 04:54

练习题（2.10）

问题描述有一个SNS被NN个用户使用，他们的编号从11到NN。在这个SNS中，两个用户可以成为朋友。友谊是双向的；如果用户X是用户Y的朋友，那么用户Y也一定是用户X的朋友。

累加·2025-02-14 04:54

K8S Pod详解

我们之前了解到，K8S有自我修复能力，意思是如果node挂掉了，那么该节点的Pod会转移到其他node中，如node2可是如果pod在node2节点运行，node2是不是又要重新拉去镜像，那么之前数据不就没了

2401_86963593·2025-02-14 04:54

递归实现枚举(dfs)

实现指数型枚举实现排列型枚举实现组合型枚举1.实现指数型枚举从1∼n这n个整数中随机选取任意多个，输出所有可能的选择方案。输入格式输入一个整数n。输出格式每行输出一种方案。

delim6·2025-02-14 04:24

回环地址127.0.0.1跟自身IP有什么区别？

区别比较显著：1.从定义上看：127.0.0.1：这个地址被称为回环地址（LoopbackAddress），是用于本地通信的特殊IP地址，指向计算机自身。

跟着杰哥学嵌入式·2025-02-14 04:53

2025年：信创替代的关键之年

在国家政策的强力推动下，信创产业正加速实现国产化替代，从技术突破到市场拓展，从产业链完善到应用场景的全面铺开，信创产业即将迎来全面爆发的临界点。

了不起的云计算V·2025-02-14 04:23

C#上位机工作感想1（2020.7.1-2021.4.4）

C#上位机工作感想（2020.7.1-2021.4.4）前言一、2020年二、2021年总结前言不知不觉工作已九个月有余了，从刚来公司还是个啥也不太懂得小菜鸟，现在已经是负责两个项目的大菜鸟啦。

有追求的菜鸟·2025-02-14 04:22

Android平台FFmpeg多媒体处理实战

本项目介绍如何集成FFmpeg到Android应用，包括编译库、解封装、解码、硬解支持、音频重采样、视频转换和测试代码的使用，为音视频应用开发提供完整流程的实践指南。

雲明·2025-02-14 04:21

FFmpeg音视频编解码优化

通过对FFmpeg的深入分析，读者将了解到如何高效地利用FFmpeg进行音视频处理，提升编解码性能，为音视频处理项目提供实用的优化方案。目录大纲第一部分：FFmpeg

AI天才研究院·2025-02-14 04:51

前端如何安全存储密钥，防止信息泄露

这样可以将密钥从源代码中分离出来，避免意外泄露。a.前端设置环境变量将密钥作为前端应用的环境变量进行配置。但是直接使用环境变量存储密钥也是很危险的，前端代码可以被任何人查看和修改，这意味着敏感信息可

m0_54804970·2025-02-14 04:18

Python阶段小结：从零基础到项目实战的蜕变之旅

️知识肌肉训练清单训练部位核心动作（知识点）动作标准（关键要点）基础代谢变量/数据类型、运算符、f-stringtype()类型检测，f"{value:.2f}"精度控制条件反射if-elif-else结构、逻辑运算符三目运算xifconditionelsey简化分支循环耐力while/for循环、range序列生成、break/continue嵌套循环实现矩阵遍历，enumerate获取索引功能

GHXX.·2025-02-14 04:18

Linux 上使用 Rust、Golang 和 C++ 进行应用开发比较

这里从内存安全、性能、并发模型、生态系统、跨平台、开发体验这几个方面进行比较。1.内存安全语言内存安全Rust✅最安全（所有权&借用检查）Golang✅自动垃圾回收（GC

孽小倩·2025-02-14 04:17

数字科技3D全景展厅

项目效果：基于vue3+threejs展厅3D可视化项目介绍：数字科技3D全景展厅,实现展厅室内720度全景漫游观看，点击展厅内的展品弹出框，图片被放大显示，以及实现点击具体展品，实现飞行定位到该展品前观察

jnfy·2025-02-14 04:03

图的基本操作【严蔚敏】

数据关系R：R={VR}VR={|v,w∈V且P(v,w)，表示从v到w的弧，谓词P(v,w)定义了弧的意义或信息}基本操作：CreateGraph(&G,V,VR)初始条件：V是图的顶点集，VR是图中弧的集合

MooMLu·2025-02-14 03:31

快速了解AMD和英特尔

CPU产品线：AMD的锐龙（Ryzen）系列处理器是其面向主流桌面市场的产品，提供了从入门级到高端的多种选择。例如，AMDRyzen78745H是一款面向中高端市场的处理器

ordinary712·2025-02-14 03:01

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

Meta AI 最近推出了一款全新的机器学习框架ParetoQ，专门用于大型语言模型的4-bit 以下量化

与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！

新加坡内哥谈技术·2025-02-14 03:00

刷题记录——动态规划

我们的目标是计算卒从棋盘左上角走到右下角有多少种不同的路径。检查点是否被马控制的函数check根据马走“日”字的规则，马控制的点满足两个条件：一是

Nyla_·2025-02-14 03:28

vue项目的性能优化

结合lighthouse查看各项数据，不断进行性能优化，可以从代码、打包、部署这三个层面来优化代码层面1、v-if和v-show区分使用v-if（惰性的）用的条件判断，是惰性的，false的话初始不会渲染

ZoeLandia·2025-02-14 03:57

LVS负载均衡DR模式、NAT模式、TUN模式的比较

现在LVS已经是Linux标准内核的一部分，在Linux2.4内核以前，使用LVS时必须要重新编译内核以支持LVS功能模块，但是从Linux2.4内核以后，已经完全内置了LVS的各

sinceNow·2025-02-14 02:26

【python Pandas】读取与存储hdf5文件

文件简介通俗的介绍：学术概念：2.读取HDF5文件2.1读取简单的HDF5文件2.2读取多个数据集2.3使用过滤条件读取数据2.4读取HDF5文件的所有数据集3.存储HDF5文件3.1存储简单的`DataFrame`到HDF5

人才程序员·2025-02-14 02:24

代码随想录 Day 30 | 【第七章回溯算法part 03】93.复原IP地址、78.子集、90.子集II

|LeetCode：93.复原IP地址_哔哩哔哩_bilibili1.题意有效的IP地址正好由四个整数（每个整数位于0到255之间组成，且不能含有前导0），整数之间用'.'分隔。

Accept17·2025-02-14 02:54

leetcode_二叉树 111. 二叉树的最小深度

最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明：叶子节点是指没有子节点的节点。1.深度遍历DFS（递归）#Definitionforabinarytreenode.

MiyamiKK57·2025-02-14 02:53

Python取整的方法

向下取整向下取整是指将一个数值向下舍入到最接近的较小整数。在Python中，可以使用math模块的floor函数来实现向下取整操作。下面是一个示例代码：importmathnum=

HackDyno·2025-02-14 02:22

linux学习第六十篇：Linux监控平台介绍，zabbix监控介绍，安装zabbix，忘记Admin密码如何做_adminstartor密码

smokeping、open-falcon等等cacti、smokeping偏向于基础监控，成图非常漂亮cacti、nagios、zabbix服务端监控中心，需要php环境支持，其中zabbix和cacti都需要mysql

2501_90339150·2025-02-14 02:20

人工智能之自然语言处理技术演进

近年来，NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进，尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下，取得了显著突破。

香橙薄荷心·2025-02-14 02:50

系统架构师-软考-第一章笔记

事件驱动架构，四个部分：时间队列，分发器，时间通道，事件处理器微核架构，又称插件架构：插件是相互独立的，插件之间的通信应用减少到最低，避免相互依赖微服务架构，服务导向架构，三种模式：RESTfulAPI

面试2024·2025-02-14 02:19

利用gensim生成词袋模型（基于频次和基于TF-IDF）

前言参考文献：胡盼盼编著.自然语言处理从入门到实战[M].中国铁道出版社,2020.最近在学习文本表示的一种最简单方式——词袋模型，书中给出了使用gensim生成词袋模型的代码，原代码就来自于这本书，我加了一些注释

weixin_50291342·2025-02-14 01:17

183、Django实战：掌握表单处理与数据安全

通过这篇文章，你将了解到Django表单的基本概念、使用方法以及如何处理用户输入和验证。1.什么是Django表单？在Web开发中，表单是用户与网站进行交互的重要方式。

多多的编程笔记·2025-02-14 01:46

R 语言必备十大资源

如果你是R的新手或希望提升你的R技能，这里有一些核心资源可以助你一臂之力，无论是从基础学起还是提高现有水平，包括官方站点、知名学府和互动式学习平台。

·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

训练模型：让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型：检查模型的准确率，以判断效果是否良好。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

Excel中不用复杂公式根据指定X列的数值N复制整行数据N行简单方法

Excel中不用复杂公式根据指定X列的数值N复制整行数据N行简单方法1、在“数据表”sheet1中对指定X列（假设X列的数字从X2开始到Xn结束）求和，和为Y。

prince_zxill·2025-02-14 01:14

为何要为Nacos配置外置Mysql数据库?

文章目录为什么要外置Mysql数据库创建sql表docker启动nacos为什么要外置Mysql数据库数据的持久性:使用MySQL作为外置数据库可以确保数据被持久化存储，这对于确保服务的稳定性和数据的可靠性至关重要

t04bf·2025-02-14 01:14

推荐频道

MYsql从初阶到大牛