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java毕业设计家教管理系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw

毕业设计家教管理系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：ideaeclipse前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery

练练科技·2025-02-28 22:17

java毕业生设计宠物领养管理系统计算机源码+系统+mysql+调试部署+lw

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你眼里的星星·2025-02-28 22:17

PyRadiomics 安装与使用教程

PyRadiomics安装与使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyradiomics1.项目目录结构及介绍PyRadiomics是一个用于从医学图像中提取放射组学特征的开源

符凡言Elvis·2025-02-28 22:16

Windows逆向工程入门之MASM整数存储机制

基础数据类型的存储模型二、内存布局的逆向工程实践一、基础数据类型的存储模型1.字节级存储规则无符号BYTE：dbvar4BYTE0FFh;存储值：0xFF（二进制补码，十进制255）内存布局：单字节直接存储逆向特征

0xCC说逆向·2025-02-28 19:01

Windows逆向工程入门之MASM等号伪指令(= & EQU)

公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录一、核心伪指令对比分析二、EQU伪指令深层机制三、逆向工程特征识别一、核心伪指令对比分析1.定义与重定义能力特性等号（=）EQU重复定义支持禁止

0xCC说逆向·2025-02-28 19:00

【项目开发】RESTful架构及RESTful API设计指南

文章目录前言起源名词解释资源（Resources）表现层（Representation）状态转化（StateTransfer）RESTful架构的基本特征RESTAPI设计指南一、协议二、域名三、版本（

秋说·2025-02-28 18:17

打造智能供应链：必备工具清单大公开

以下是一些常见的供应链管理工具及其特点：一、基础办公软件●MsOffice（Word、PPT、Excel）：职场人必备的基础工具，尤其在Excel中，可以通过VBA、PowerQuery、PowerPivot

·2025-02-28 16:58

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset（含150个样本，4个特征

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

学习Flask：[特殊字符] Day 4：REST API开发

fromflask_restfulimportApi,Resourceapi=Api(app)classPostAPI(Resource):defget(self,post_id):post=Post.query.get_or

昨今·2025-02-28 14:54

用Python实现LSTM预测电影票房：从数据爬取到模型部署全解析（结尾附完整代码）

1.1电影票房的关键影响因素35%25%20%15%5%票房核心影响因素占比演员号召力IP热度档期竞争宣传投入其他时序特征：上映前后的宣传节奏、口碑传播曲线非线性关系：主演流量与票房的S型增长关系长周期依赖

WHCIS·2025-02-28 13:15

股票API、指数API｜恒生指数成分股走势特征分析

恒生指数，作为香港金融市场的风向标，其历史走势不仅是一串串数字的波动，更是一部记录香港经济发展与金融格局变迁的生动史书。通过股票API深入剖析恒生指数的历史轨迹，对于理解香港经济发展脉络、洞察金融市场规律以及制定合理的投资策略都具有至关重要的意义。而在这一探索过程中，借助专业的股票报价API获取详尽的历史数据，无疑为我们提供了一把精准解读的钥匙。一、选择合适的股票API市面上有众多股票API可供选

Sophia131·2025-02-28 12:06

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别，以下为你详细介绍：1、归一化维度nn.LayerNorm：对单个样本的特征维度进行归一化

yuweififi·2025-02-28 10:49

主成分回归（PCR）与特征值因子筛选：从理论到MATLAB实战

详细讲解特征值筛选策略（累积贡献率、交叉验证），并提供单参数估计优化方法。通过完整代码与可视化结果，助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。

青橘MATLAB学习·2025-02-28 08:35

Geo3D城市引擎大规模建筑植被渲染

/InitHelper";//3D场景初始化constsceneControl=InitHelper.init3D();constcontainer=document.querySelector("#map

苹果园dog·2025-02-28 07:22

【数据挖掘】NumPy

在数据挖掘中，NumPy被广泛应用于数据预处理、特征工程、算法实现等方面，尤其是在处理大规模数据时，因其提供的高效运算和矩阵操作的能力，极大地提升了数据处理的效率。

dundunmm·2025-02-28 03:49

分享---rpc运维事故处理

事故案例03-QserverRPC调用大量失败一、事故背景Queryserver是内部的核心服务，负责处理数据查询请求并支持分布式缓存功能。

XiaoDuofCSDN·2025-02-28 03:16

算力革新引领数字中国智能跃迁

技术方向核心特征典型应用场景异构

智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

【openCV-89】人脸检测

人脸检测不仅是人脸识别、表情分析、面部特征点检测等高级任务的前置步骤，而且在安防监控、智能家居、自动驾驶等多个领域都具有广泛应用。

华东算法王·2025-02-28 02:42

ASFF算法

1.特征金字塔的缺点：对于单发检测器，在不同尺度上的不一致。2.采用启发式引导的特征选择:大实例通常与上层特征映射相关联，小实例与下层特征映射相关联。

神笔馬良·2025-02-28 00:21

YOLOv11改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv11检测头，自适应空间特征融合模块，在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果

YOLOv8v10v11专栏限时199元订阅链接:限时199元去b站关注：AI缝合怪订阅YOLOv8v10v11创新改进高效涨点+持续改进500多篇（订阅的小伙伴，终身免费享有后续YOLOv12或是其他版本的改进专栏）目录一、ASFF模块介绍ASFF网络结构图：ASFF的创新点主要包括：作用原理优势二、核心代码三、手把手教你添加v11Detect_ASFFHead检测头模块1.首先在ultraly

Ai缝合怪YOLO涨点改进·2025-02-27 23:19

sql注入总结(时间盲注，布尔盲注，无列名注入，regexp盲注，order by注入，二次注入，update注入，报错注入)

一、update注入query="updatemembersetsex=′query="updatemembersetsex='query="updatemembersetsex=′sex’,phonenum

尘佑不尘·2025-02-27 22:39

每日Attention学习24——Strip Convolution Block

ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFromSatelliteImagery模块名称StripConvolutionBlock(SCB)模块作用多方向条形特征提取模块结构模块特点类

xiongxyowo·2025-02-27 22:08

AI探索笔记：线性回归

内容什么是线性回归线性回归（LinearRegression）是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型，用于建立**自变量（输入特征）与因变量（输出目标）**之间的线性关系模型。其核心思想是通

安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

ELMo ，LM：一串词序列的概率分布probability distribution over sequences of words

Languagemodelisaprobabilitydistributionoversequencesofwords.GPT与ELMo当成特征的做法不同，OpenAIGPT不需要再重新对任务构建新的模型结构

强化学习曾小健·2025-02-27 22:05

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络（CNN）取代，其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出，推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。

清风AI·2025-02-27 21:03

PCA主成分分析降维算法及其可视化（附完整版代码）

主成分分析常用于减少数据集的维度，同时保留对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分、忽略高阶主

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

使用mybatisPlus的queryWrapper做左联接，内联接

在service层生成使用mybatisplus的querywapper的Java代码SELECTbs_user.id,bs_user.mobile,bs_user.username,bs_user.password

R-sz·2025-02-27 19:11

自编码器（Autoencoders）

通过训练，自编码器能够学习数据的有效表示，常用于降维和特征提取。相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。

路野yue·2025-02-27 17:55

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。

周玄九·2025-02-27 17:54

机器学习——无监督学习(k-means算法)

步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值

张起灵ovo·2025-02-27 16:20

说话人识别系统原理

简单来说，说话人识别系统就像是一位“语音侦探”，能够通过分析语音中的独特特征，精准地判断出说话者的身份。

醉心编码·2025-02-27 16:14

自动驾驶之BEVDet

BEVDet主要分为4个模块：1、图像视图编码器（Image-viewEncoder）:就是一个图像特征提取的网络，由主干网络backbone+颈部网络neck构成。

maxruan·2025-02-27 16:13

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。

智能算法及其模型预测·2025-02-27 14:31

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系：与其他常见的激活

IT古董·2025-02-27 13:25

在Mapper.xml中使用mybatisplus的QueryWrapper

在mybatisPlus中，简便的做法：可以将queryWrapper作为参数传递到Mapper中第一步：构建QueryWrapper对象，实质上通过in已经构建出了查询符合id的条件语句QueryWrapperqueryWrapper

松岛的枫叶·2025-02-27 11:38

模式识别课程设计：人脸识别背景与问题引入之问题描述

本研究设计了一种基于主成分分析（PCA）[7]和K-L变换的人脸识别系统，利用ORL人脸数据库作为数据源，对输入的人脸图像进行识别，并输出与其特征最相似的人脸。该系统的

XLYcmy·2025-02-27 10:32

python曲线回归小案例教程

其主要特征如下：非线性关系：曲线回归适用于那些不能用直线来充分描述的数据关系。它允许模型以曲线形式

jackispy·2025-02-27 09:00

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。

Francek Chen·2025-02-27 09:29

基于 RAG（检索增强生成）、KAG（知识感知生成）和 CoT（链式思维）的生成式语言模型驱动推荐系统

特征工程：行为序列：用户行为的时间顺序，如最近浏览的商品类别。频率与时长：浏览某类商品的频率和时长。转化率：从浏览到购买的转化情况。

路人与大师·2025-02-27 09:27

qt mysql 执行sql_Qt数据库- 执行SQL语句

QtVersion5.14.0QSqlQuery类提供执行SQL语句的接口，并且能够访问执行结果数据集。

weixin_39724266·2025-02-27 09:57

Redis面试题----MySQL 里有 2000w 数据，Redis 中只存 20w 的数据，如何保证 Redis 中的数据都是热点数据？

要保证Redis中存储的20w数据都是热点数据，可以从数据筛选和数据淘汰两个大的方面来考虑，以下是详细的实现思路和方法：数据筛选1.基于业务规则分析业务场景：不同的业务场景有不同的热点数据特征。

指尖下的技术·2025-02-27 08:24

QT5框架中对sqlquery.exec(“SQL语句“)的返回值存在误解

sqlquery.exec("............")的返回值为True或者Flase，但如果sql查询的结果集为空，系统会认为sql查询成功，返回True。

苏帕贝吉塔·2025-02-27 08:47

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

然而，正如任何算法一样，基础的KNN算法也存在着性能瓶颈，尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时，其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是

清水白石008·2025-02-27 07:16

《李航统计学习方法》学习笔记——第五章决策树

决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题：信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法（python实现）5.3.2C4.5

eveiiii·2025-02-27 07:40

关于uniapp和H5的通信交互传参问题

uniapp中创建webview通信的vue页面2.h5通信webview中绑定@messageuvue中绑定@onmessage3.h5组件中获取从uniapp传过来的参数（生命周期中获取）constqueryString

水水水水水水水水水水水·2025-02-27 06:58

mrmr学习笔记

luojiaao·2025-02-27 05:57

DataFlow 模型是什么？

与此同时，这些数据集的消费者已经进化出复杂的要求，例如事件时间排序和按数据本身的特征进行窗口，此外，他们贪得无

Shockang·2025-02-27 05:55

python的django框架http请求_Django框架学习——Django（四）请求与响应

提取URL的特定部分，如/weather/beijing/2018，可以在服务器端的路由中用正则表达式截取；查询字符串（querystring)，形如key1=value1&key2=value2；请求体

weixin_39895881·2025-02-27 05:22

MySQL数据库入门：从零开始掌握数据库基础

MySQL的核心概念1.数据库（Database）2.表（Table）3.字段（Field）4.记录（Record）5.SQL（StructuredQueryLanguage）MySQL的安装与配置1.

心随_风动·2025-02-27 04:42

基于特征提取的方法实现对心室视频的追踪

一、特征提取的方法本代码实现了一套基于计算机视觉的心脏运动定量分析系统，通过特征点追踪技术对超声心动图视频进行动态解析。

阿蛋会代码·2025-02-27 03:37

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