app埋点分析

hive开窗函数总结

文章目录概要整体架构流程示例1示例2小结概要hive开窗函数总结整体架构流程1.窗口函数的基本用法函数名()over()over关键字来指定函数执行的范围,包含三个分析子句:分组(partitionby
weixin_46134848·2025-03-16 02:01

远程推送didReceiveRemoteNotification代理方法调用详细说明

UIApplication有两个关于接收到远程推送的代理：-application:didReceiveRemoteNotification:fetchCompletionHandler:-application
Ethan. L·2025-03-16 02:00

基于5G智慧园区的车联网系统应用示范

首先结合5G网络特性以及智慧园区内交通群体的实际需求进行了分析，在此基础之上提出了一套基于5G+C-V2X的智慧园区车联网系统。该系统能提供多种智慧交通创新技术及业务示范，用于在
宋罗世家技术屋·2025-03-16 01:55

数组中最长递增子序列问题的深入研究

目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1暴力枚举法的困境3.2动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现（Python）4.4代码解释五、复杂度分析
cloudman08·2025-03-16 01:24

Python 爬虫实战：国际航班数据抓取与全球航班网络分析

通过分析国际航班数据，我们可以深入了解全球航空枢纽、热门航线以及航班流量的变化趋势。本文将介绍如何通过爬取国际航班数据，分析全球航班网络的情况，并给出实现爬虫和数据分析的详细过程及代码。
西攻城狮北·2025-03-16 01:53

uniapp中生成视频的第一帧图片

需求页面显示这个视频，封面要求是视频里面的内容，然后点击出现弹窗，视频在弹窗里面播放constvideo_url='.mp4'一.最好用的办法是，直接用背景图二.就是用renderjs了(因为app没有
进阶的巨人001·2025-03-16 00:51

ThreeJs中使用lil-gui无法改变其所属父元素

用来记录自己学习Three的一个过程，但是里面就存在了一个问题，我们在newGUI()后不能改变其父级元素，就像默认父级元素在body上一样问题描述GUI父级元素无法被改变letgui=newGUI()原因分析
一只程序熊·2025-03-16 00:49

二叉树中两个节点最近公共祖先的查找算法研究

目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1二叉树的特性利用3.2暴力搜索的不足四、算法设计4.1递归算法（适用于普通二叉树）4.2迭代算法（适用于二叉搜索树）4.3代码实现（Python）4.4代码解释五
cloudman08·2025-03-16 00:48

透视B/S架构与C/S架构：构建未来网络应用的智慧选择

接下来，我将深入探讨这两种架构，并分析B/S架构为何能够占据主导地位。一、什么是
无限大.·2025-03-16 00:46

现代游戏UI架构深度解析——以UIController为核心的模块化界面管理系统

我们将从以下关键维度展开技术分析：二、核心模块技术解析2.1中枢控制器（UIController）namespaceGameCore.Interf
晴空了无痕·2025-03-16 00:45

Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析

一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构，通过MoE（Mixture-of-Experts）与MLA
大势下的牛马·2025-03-16 00:14

人脸识别生物特征脱敏：不可逆编码技术与隐私保护实战

rightarrow\mathbb{R}^k\quad(kapproxP
燃灯工作室·2025-03-15 23:13

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
燃灯工作室·2025-03-15 23:43

Nature：你的大脑衰老速度受这64个基因影响

根据Nature最新报道，科学家们通过利用AI模型分析大量脑部扫描和遗传数据，确定了64个影响大脑衰老速度的基因，并指出了13种潜在的抗衰老药物。
·2025-03-15 23:14

边缘设备模型量化部署：TFLite INT8校准实现细节深度解析

校准过程通过分析真实数据分布确定最优缩放因子（scale）和零点（zeropoint）：量化公式：Q=round(float_valuescale)+zero_pointQ=round(\frac{float
燃灯工作室·2025-03-15 23:42

软件测试之测试用例详细解读

一、通用测试用例八要素1、用例编号；2、测试项目；3、测试标题；4、重要级别；5、预置条件；6、测试输入；7、操作步骤；8、预期输出二、具体分析通用测试用例八要素1、用例编号一般是数字和字符组合成的字符串
隐居人家的炊烟·2025-03-15 23:41

一起用Python爬取天气数据分析告诉你

前言今天我们分享一个小案例，获取天气数据，进行可视化分析，带你直观了解天气情况！一、核心功能设计总体来说，我们需要先对中国天气网中的天气数据进行爬取，保存为csv文件，并将这些数据进行可视化分析展示。
Dragon少年·2025-03-15 23:41

虚拟机中Hadoop集群NameNode进程缺失问题解析与解决

目录问题概述问题分析解决办法总结问题概述在虚拟机中运行Hadoop集群时，通过执行jps命令检查进程时，发现NameNode进程缺失。这通常会导致Hadoop集群无法正常运行，影响数据的存储和访问。
申朝先生·2025-03-15 23:09

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践在股市中，信息的力量是巨大的。一条新闻、一篇报道，甚至一条推文，都可能引发股价的波动。
云策量化·2025-03-15 23:08

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。
热爱电气·2025-03-15 23:07

股票交易中的技术分析和基本面分析有哪些区别？

推荐阅读：《【最全攻略】券商交易接口API申请：从数据获取到下单执行》股票交易中的技术分析和基本面分析有哪些区别？
股票量化·2025-03-15 23:36

Python 爬虫实战：于好大夫在线抓取医生评价数据，选择优质医疗服务

目录引言一、爬虫基础预备知识1.1爬虫的基本概念1.2必备库介绍二、抓取医生评价数据2.1目标网站分析2.2发送HTTP请求2.3解析网页内容2.4保存数据三、数据分析与可视化3.1数据清洗3.2数据分析
西攻城狮北·2025-03-15 22:04

Kotlin编程实践-【标准库函数使用场景（let、run、with、apply、also）】

文章目录前言let用途示例run用途示例with用途示例apply用途示例also用途示例使用场景总结前言Kotlin标准库提供了一些非常有用的扩展函数，如let,run,with,apply,also
Hello姜先森·2025-03-15 22:32

Kotlin作用域函数it和with的使用场景

在Kotlin中，apply、run、with使用this，而let和also使用it，这背后的原因是为了提供灵活性和代码清晰度。
micro9981·2025-03-15 22:31

Python如何快速计算技术指标的金叉死叉？

引言在股票市场中，技术分析是一种重要的工具，它可以帮助投资者识别市场趋势和潜在的买卖点。技术指标金叉死叉是技术分析中常用的一种方法，它涉及到两个移动平均线（MA）的交叉点。
量化问财·2025-03-15 22:30

Kotlin 标准函数 with、run、apply 的定义和使用

Kotlin标准函数with、run、apply的定义和使用1.with函数定义：with函数允许你在一个对象的上下文中执行一个lambda表达式，而不需要在lambda表达式中重复引用该对象。
阿华-vitor·2025-03-15 22:00

Python 爬虫实战：科学知识收集网站构建

本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术构建这样一个网站，涵盖从目标网站分析到数据存储与展示的完整流程。二、目标网站分析选择一个合适的科学知识网站作为数据源是构建收集网站的第一步。
西攻城狮北·2025-03-15 21:58

【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现

参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例
一穷二白到年薪百万·2025-03-15 21:28

JavaScript性能优化实战：从8s到0.8s的极致提升

涵盖‌防抖节流、虚拟滚动、WebWorkers、内存泄漏排查‌等高频痛点解决方案，最后提供Chrome性能分析工具实战指南，助你打造丝滑的Web应用！
小诸葛IT课堂·2025-03-15 21:28

【商城实战(35)】UniApp插件集成：解锁原生功能的神秘面纱

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。
奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:57

手把手教你在uniapp中进行组件库二次开发

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。
奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:56

【商城实战(33)】解锁版本迭代与更新策略

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。
奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:26

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

在这篇文章中，我们将详细分析cv2.dnn的优缺点，并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口，适合已经在使用
白.夜·2025-03-15 21:26

Kafka 生产者与消费者的关系与应用场景分析

在现代分布式系统中，ApacheKafka作为一个高性能的消息队列系统，在数据流转和处理方面扮演着至关重要的角色。Kafka采用了经典的生产者-消费者模式，极大地解耦了数据生成与数据消费的过程。本文将详细探讨Kafka中生产者与消费者的关系、常见问题以及Kafka在实际应用中的使用场景。1.Kafka中生产者与消费者的关系1.1生产者（Producer）生产者是Kafka系统中的一个客户端应用程序
白.夜·2025-03-15 21:26

TDengine 使用教程：从入门到实践

TDengine是一款专为物联网（IoT）和大数据实时分析设计的时序数据库。它能够高效地处理海量的时序数据，并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。
遇见伯灵说·2025-03-15 21:55

第三十个问题-讲讲Agent、MCP、OpenAI Responses API

应用场景：客服自动化、法律文档检索、代码审查、数据输入、股票分析等36。OpenAI的Agent生态：DeepResearch：自动生成带引用的研究报告。Operator：通过控制浏览器光标执
释迦呼呼·2025-03-15 21:54

【前端拓展】Canvas性能革命！WebGPU + WebAssembly混合渲染方案深度解析

真实场景痛点分析：传统WebGL在高频数据更新时存在CPU-GPU通信瓶颈JavaScript的垃圾回收机制导致渲染卡顿复杂物理模拟（如SPH流体）难以在单线程中实现技术选型对比：graphLRA[计算密集型任务
爱上大树的小猪·2025-03-15 21:24

C语言 第四章 数组（4）

目录多维数组理解举例：二维数组的定义方式定义方式1：定义方式2：二维数组的内存分析成员的调用举例代码示例1代码示例2代码示例3多维数组理解二维数组、三维数组、...都称为多维数组。
点纭·2025-03-15 21:23

大模型在招聘场景下的应用

一、简历自动化筛选与匹配应用：大模型能够自动分析大量简历，根据职位要求筛选出合适的候选人，并按匹配度排序。Prompt写法：请对以下简历进行筛选，找出符合【职位名称】职位要求的候选人。
IT猫仔·2025-03-15 21:23

【商城实战(22)】商城性能优化秘籍：从前端到后端的实战攻略

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。
奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:23

DeepSeek多语言智能创作引擎解析

行业分析机构
智能计算研究中心·2025-03-15 20:22

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim
MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

uniCloud 外部系统联登 注册功能 C# 完整示例

APP端this.
易天法地·2025-03-15 20:51

IOS兼容 - uniapp ios固定定位失效与刘海屏的坑

问题描述uniapp一套代码，打包之后安卓可以正常显示版本号，IOS不可以错误现象：IOS只有滚动到屏幕底部才能看到版本号原因分析：IOS设计更希望屏幕跟随着用户滚动而滚动，所以无法实现相对浏览器窗口的固定定位
月白星兮·2025-03-15 20:21

软件测试流程有哪些？第三方软件检测机构测试方案推荐

软件测试流程步骤分析需求文档这一步需要明确用户测试需要文档，对测试业务范围、测试人员分配、测试场景等各个业务流程进行分析。尽可能
第三方软件测评·2025-03-15 20:19

Python处理CSV文件的12个高效技巧

它，是Python数据分析的瑞士军刀。pipinstallpandas导入我们的英雄——pandas，并亲切地叫它pd。impo
宇宙大豹发·2025-03-15 20:18

为什么需要进行软件测试需求分析?专业第三方软件测评中心分享

一、什么是软件测试需求分析?
第三方软件测评·2025-03-15 20:48

嵌入式硬件设计 — 智能设备背后的隐形架构大师

一、嵌入式硬件设计概述（一）需求分析（二）硬件选型（三）电路设计（四）PCB制作与焊接（五）硬件调试与测试（六）软件移植与开发二、嵌入式硬件选型（一）微控制器（MCU）/微处理器（MPU）（二）存储器（
begei·2025-03-15 20:48

2280将数组和减少的最少操作次数（贪心算法） 分析+源码+证明

题目解析请你返回将nums数组和至少减少一半的最少操作数。这句话相当于最后数组和小于等于最开始数组和的一半。1.1算法原理解法：贪心+大根堆（堆顶为最大值）具体策略：每次挑选数组中最大的数，进行减半，直到数组和减少到至少一半为止。举例：初始nums的和为5+19+8+1=33。以下是将数组和减少至少一半的一种方法：选择数字19并减小为9.5。选择数字9.5并减小为4.75。选择数字8并减小为4。最
懒羊羊大王&·2025-03-15 20:47

Flet 项目常见问题解决方案

Flet项目常见问题解决方案fletFletenablesdeveloperstoeasilybuildrealtimeweb,mobileanddesktopappsinPython.Nofrontendexperiencerequired
龙香令Beatrice·2025-03-15 19:44
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