PCA

宝塔服务器调优工具 1.1（Opcache优化）

第一步：宝塔服务器调优工具1.1（按照下面的参数填写）第二步：路径/www/server/php/80/etc/php.ini搜索jit=jit=1235其中1235根据服务器情况修改第三步：路径/www/server/php/80/etc/php-cli.ini搜索jit=1235其中1235必须和宝塔服务器调优工具jit里面填写的数字一样注意：必须临时关掉宝塔系统加固和企业防篡改（不然修改不成

拍客圈·2025-06-28 09:08

2021-09-28 网安实验-杂项-SCTF-Misc400A

Wireshark使用WinPCAP作为接口，直接与网卡进行数据交换。Wireshark提供了显示过滤控制，使用tcpcontains".rar"过滤器可以过滤含有.rar字符

愚公搬代码·2025-06-25 12:52

Centos 系统安装 Python3.8.5

yuminstallgccpatchlibffi-develpython-develzlib-develbzip2-developenssl-develncurses-develsqlite-develreadline-develtk-develgdbm-develdb4-devellibpcap-develxz-devel-y2

程序视界Up·2025-06-25 05:54

图片批量去重---（均值哈希、插值哈希、感知哈希、三/单通道直方图）

3、相似度计算：图像相似度的衡量有很多种方法，如像素级别的差异（均方误差）、结构相似度指数(SSIM)、归一化互信息(NMI)或者哈希算法（如PCA-SIFT、BRIEF等）。

ghx3110·2025-06-24 15:47

PHP性能工程与高可用架构深度优化

##1.极致性能优化策略###JIT编译深度调优```ini;php.iniJIT配置opcache.jit=1205opcache.jit_buffer_size=256Mopcache.jit_debug

seopthonshentong·2025-06-23 08:22

TIP-2025《Data Subdivision Based Dual-Weighted Robust Principal Component Analysis》

核心思想分析这篇论文提出了一个新颖的主成分分析（PCA）方法，称为DataSubdivisionBasedDual-WeightedRobustPrincipalComponentAnalysis(DRPCA

Christo3·2025-06-22 23:50

S7协议抓包分析与pcap数据包资源

S7协议抓包分析与pcap数据包资源S7协议抓包分析附pcap数据包项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/8d948本文档提供了一个关于

仲毓俏Alanna·2025-06-21 21:30

C++ 中的类型转换： static_cast dynamic_cast const_cast reinterpret_cast

常见用途：基本数据类型之间的转换（如int到float）指针或引用在类层次结构中的向上转型（upcasting）枚举与整

程序员乐逍遥·2025-06-21 08:38

如何启用Laravel 12的OPcache？

在Laravel12中启用OPcache需要服务器和PHP层面的配置，以下是详细步骤：一、服务器环境要求PHP8.2+（Laravel12要求）OPcache扩展已安装（通常PHP8.x默认包含）二、检查

深山技术宅·2025-06-21 01:24

主成分分析（PCA）例题——给定协方差矩阵

phoenix@Capricornus·2025-06-20 18:05

图像处理与机器学习项目：特征提取、PCA与分类器评估

图像处理与机器学习项目：特征提取、PCA与分类器评估项目概述本项目将完成一个完整的图像处理与机器学习流程，包括数据探索、特征提取、主成分分析(PCA)、分类器实现和评估五个关键步骤。

pk_xz123456·2025-06-18 12:12

Linux免驱使用PCAN，使用方法以Ubuntu为例

Linux免驱使用PCAN，使用方法以Ubuntu为例，连接设备后，可使用ifconfig-a命令查询设备号（仅连接一个CAN设备时，一般为CAN0）。如果没有显示，说明系统缺少依赖。

·2025-06-17 17:06

深度学习笔记

文章目录聚类导入模块生成模拟数据建立并训练K-Means聚类模型创建图形绘制散点图（聚类结果）获取聚类中心可视化聚类中心设置图形标题和标签输出效果数据降维一、常见的数据降维方法二、Python降维示例（用PCA

疯狂成瘾者·2025-06-17 10:54

小黄鸟抓包学习过程

需要工具：MagiskHttpCanary爱玩机工具箱虚拟机软件（例如vmos)问题：安卓7.0之后，系统安全策略升级，默认只信任系统证书，我们安装的证书是用户证书，造成https无法抓包解决方式：下载好上述的软件之后

lemon_sjdk·2025-06-17 05:41

PCL 计算点云OBB包围盒——PCA主成分分析法

目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景1.4注意事项二、关键函数2.1头文件2.2读取点云2.3计算点云质心和协方差矩阵2.4协方差矩阵分解求特征值和特征向量2.5校正主方向2.6将输入点云转换至原点2.7计算包围盒2.8构建四元数和位移向量2.9结果可视化三、完整代码四、结果内容抄自CSDN点云侠：【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）。质量无忧，永久免费，可放

点云侠'·2025-06-16 05:04

python打卡day21

可以考虑对比下在某些特定数据集上t-sne的可视化和pca可视化的区别。

荣582·2025-06-16 02:16

android获取摄像头id,Camera2 上cameraid问题。

privatevoidopenCamera(finalintwidth,finalintheight){setUpCameraOutputs(width,height);configureTransform

seiji morisako·2025-06-15 13:25

核方法、核技巧、核函数、核矩阵

核心目标：征服非线性许多机器学习算法（如感知机、支持向量机SVM、主成分分析PCA）本质上是寻找线性模式或线性决策边界（直线/平面/超平面）。

第六五签·2025-06-13 23:40

机器学习速成课程----数据准备

第1课：数据准备的重要性第2课：通过插补填充缺失值第3课：使用RFE选择特征第4课：使用规范化缩放数据第5课：使用热编码（One-Hot）转换类别第6课：使用kBins将数字转换为类别第7课：使用PCA

oceanstonetree·2025-06-13 12:21

基于PCA和Kmeans的餐馆地区分类研究

1.实践任务说明对《中国2019年分地区连锁餐饮企业数据》中的7个经营指标（V2-V8）进行主成分分析（PCA），通过降维提取核心特征。

·2025-06-12 21:34

无网络环境怎么yum安装/配置yum源

一、有网络环境开启缓存1、修改/etc/yum.conf把keepcache=0改成keepcache=12、yum安装软件就可以缓存rpm包了3、包路径保存在/var/cache/yum/x86_64

KK溜了溜了·2025-06-11 23:34

分布式网络通信框架（五）——Mprpc框架基础类设计

需求我们希望我们实现的mprpc可以像下面这样被使用：intmain(intargc,char**argv){//调用框架的初始化操作MprpcApplication::Init(argc,argv);

APX7409·2025-06-10 16:46

5.11 day17

聚类的流程标准化数据选择合适的算法，根据评估指标调参（）将聚类后的特征添加到原数据中原则t-sne或者pca进行2D或3D可视化KMeans和层次聚类的参数是K值，选完k指标

·2025-06-07 15:17

5.15 day21

知识点回顾：LDA线性判别PCA主成分分析t-sne降维自由作业：探索下什么时候用到降维？降维的主要应用？或者让ai给你出题，群里的同学互相学习下。

AщYΘ·2025-06-07 15:17

机器学习——主成分分析 PCA

目录简介一、基本原理1.数据变换2.协方差矩阵3.特征值和特征向量实施步骤应用选择主成分的数量二、代码实现优缺点分析优点缺点总结简介主成分分析（PCA）是机器学习领域中的一种重要算法，主要应用于数据的降维和特征提取

Nil0_·2025-06-06 18:51

Python-字符串常用方法

istitle8.isidentifier9.islower,isupper10.startswith,endswith二、大小写转换1.lower,upper2.title3.captitalize4.swapcase

2501_92004703·2025-06-06 08:13

基于LDA特征提取的人脸识别算法matlab仿真

目录一、理论基础2.1PCA特征提取2.2LDA特征提取1.3实现步骤二、核心程序三、仿真结论一、理论基础人脸识别技术是一种广泛应用于安防、金融、医疗等领域的技术，它可以识别出人脸图像中的人物身份信息。

fpga和matlab·2025-06-05 19:20

iceberg整合hive（从hive读取iceberg表数据）实践02

目录实现目标：1，创建hadoopcatalog在zeppelin创建hadoopcatalog2，创建基于hadoop_catalog的iceberg表3,从hadoop_catalog来创建hive

黄瓜炖啤酒鸭·2025-06-05 17:08

TPC-ZK-II环境下实现交通灯模拟系统(1.01)

代码以下是完整的代码：DATASSEGMENTMESSDB'TPCAINTERRUPT3!',0DH,0AH,'$'WARNDB'WARNING!'

图先·2025-06-05 13:05

09_降维、特征提取与流行学习

PCA主成分分析（降维）主成分分析（principalcomponentanalysis,PCA）是一种旋

白杆杆红伞伞·2025-06-04 05:03

wireshark官方文档第 8 章数据包捕获

8.1.如何向Libpcap添加新的捕获类型在本次讨论中，我假设您使用的是libpcap1.0或更高版本。

Vinc·2025-06-04 01:06

捋捋wireshark

本猿搬砖时会用到wireshark分析pcap包，但频率不高，记过一些笔记，今天捋捋，希望能给初学者节省一点时间。

中国好队友Pro·2025-06-04 01:05

python学习打卡day21

1.数据可视化高维数据难以直接可视化（如超过3维），通过降维（如PCA、t-SNE、UMAP）投影到2D/3D空间，揭示数据分布、聚类或流形结构。

vijaycc·2025-06-03 05:11

推荐文章:【Ruler】—— 让精准测量触手可得的AR应用

符凡言Elvis·2025-06-02 14:49

python学习day21

知识点回顾：1.LDA线性判别2.PCA主成分分析3.t-sne降维数据如前几期无监督降维定义：这类算法在降维过程中不使用任何关于数据样本的标签信息输入：只有特征矩阵X。

一叶知秋秋·2025-06-02 06:56

Python 中 dpkt 库的详细使用指南（强大的 Python 数据包解析库）

1.1dpkt介绍1.2安装dpkt1.3基本概念1.4性能优化技巧1.5常见问题解决二、核心功能2.1解析网络数据包2.2解析IP数据包2.3解析TCP段2.4解析UDP数据报三、高级用法3.1读取pcap

数据知道·2025-06-01 21:23

Wireshark对usb设备进行抓包找不到USBPcap接口的解决方案

引言近日工作需要针对usb设备进行抓包，但按照wireshark安装程序流程一步步走，即使勾选了安装USBPcap安装完成后开启wireshark依然不显示USBPcap接口，随设法进行解决。

Draina·2025-06-01 08:47

Python打卡训练营day21——2025.05.10

LDA线性判别PCA主成分分析t-sne降维降维技术的应用场景与主要用途降维技术广泛应用于多个领域，尤其是在数据分析、机器学习和数据可视化中扮演着重要角色。

莱茵菜苗·2025-05-31 12:58

全网最详细Seurat v5 流程复现(拿来即用)

批量计算每个样本的线粒体和红细胞的比例(质控---线粒体,红细胞,核糖体)5.批量绘制质控前的小提琴图6.批量过滤细胞,MT,HB基因7.merge合并样本8.meatadata增加分组信息(可选步骤)9.标准化&高变基因&归一化&PCA10

莘薪·2025-05-31 03:24

Python字符串函数大全（含完整示例）

、基础操作类1.大小写转换s="HelloWorld"print(s.upper())#输出：HELLOWORLD‌print(s.lower())#输出：helloworld‌print(s.swapcase

单片机日常分享·2025-05-28 22:57

【Educoder】— 机器学习（PCA第三关）

鹿毅十川·2025-05-28 01:56

头歌教学平台python与机器学习-PCA

第1关：维数灾难与降维下列说法正确的是B、降维能够缓解维数灾难的负面影响C、使用原始数据训练出的回归器已经过拟合，可试试降维来提升性能下列说法错误的是C、维数灾难不会引起过拟第2关：PCA算法流程在begin-end

学习只是用户态·2025-05-28 01:53

TensorFlow深度学习实战（17）——主成分分析详解

TensorFlow深度学习实战（17）——主成分分析详解0.前言1.主成分分析2.使用TensorFlow实现PCA3.TensorFlow嵌入API小结系列链接0.前言主成分分析(PrincipalComponentAnalysis

盼小辉丶·2025-05-27 20:18

NIPS-2013《Distributed PCA and $k$-Means Clustering》

基础编程知识以及TensorRT实战，并且能够利用GPU开发高性能、高并发的软件系统，感兴趣可以直接看看链接：深蓝学院《深度神经网络加速：cuDNN与TensorRT》核心思想该论文的核心思想是将主成分分析（PCA

Christo3·2025-05-26 02:08

板凳-------Mysql cookbook学习（四）

综合对比与选择建议维度PHPJavaPythonRubyPerl学习门槛低（适合新手）高（语法复杂）低（语法简洁）中（需理解Rails理念）中（特殊语法）性能中（依赖OPcache）高（编译型语言）低（

fengye207161·2025-05-25 20:53

Php JIT 使用详解

核心机制包括：与OPcache集成JIT作

·2025-05-25 17:55

深入详解线性代数基础知识：理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量，以及矩阵分解方法（如奇异值分解SVD和主成分分析PCA）在人工智能中的应用

深入理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量，以及矩阵分解方法（如奇异值分解SVD和主成分分析PCA），对于数据降维、特征提取和模型优化至关重要。

猿享天开·2025-05-25 14:19

主成分分析在样本认证中的应用

主成分分析在样本认证中的应用背景简介在化学计量学和数据分析领域，主成分分析（PCA）是一种强大的工具，用于简化数据、提取关键信息，并识别数据中的模式。

牛新哲·2025-05-25 10:24

AI要掌握的知识

以下从核心知识模块、技术工具、实践方向等角度，详细梳理AI从业者需要掌握的知识体系：一、数学基础：AI的理论基石1.线性代数核心概念：向量、矩阵、行列式、特征值与特征向量、矩阵分解（如PCA主成分分析的数学基础

杰克逊的日记·2025-05-25 07:30

RTSP 播放器技术探究：架构、挑战与落地实践

在实时视频传输领域，RTSP（Real-TimeStreamingProtocol）作为最基础、最常见的协议之一，至今依然被广泛用于监控设备、IPCamera、视频服务器等设备中。

音视频牛哥·2025-05-25 04:38

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