python-信息分析与预测第25页

【软考架构】信息系统开发与软件工程、软件架构的关系

但是在软考备考过程中确实遇到了相似的困惑：有些知识点一旦理解了其实很简单，但是在理解之前，反反复复看了多遍还是学了前面忘了后面，本文要探讨的关于信息系统开发与软件工程、软件架构的关系就是其中一个困扰了我许久的例子

warmbook·2025-01-25 18:39

如何实现gitlab和jira连通

将GitLab和Jira集成起来可以实现开发任务与代码变更的联动，提高团队协作效率。

Channing Lewis·2025-01-25 18:09

摄影三要素

一、光圈：光线的闸门（一）光圈的定义与原理光圈就像是相机镜头中的一扇可调节大小的窗户，它控制着进入相机的光线量。光圈值通常用f数来表示，比如f/1.4、f/2.8、f/5.6等。

长安er·2025-01-25 18:09

Mybatis源码学习（七）——ResultSetHandler 结果处理

通过之前对StatementHandler类（Mybatis源码学习（五）——StatementHandler-CSDN博客）的分析发现在所有StatementHandler接口的实现类，无论是PreparedStatementHandler

Laplaces Demon·2025-01-25 18:38

【笔记总结】华为云：应用上云后的安全规划及设计

一、背景和问题数字化时代，随着信息技术的飞速发展，企业和各类组织纷纷将自身的应用程序迁移至云端。

通信_楠木·2025-01-25 18:08

10-2.Android BuildConfig 之获取版本号与版本名（通过 BuildConfig 类方式获取、通过 PackageInfo 方式获取）

一、版本号与版本名版本号（versionCode）是一个整数，用于内部版本控制，每次发布新版本时，版本号必须递增，Android系统使用版本号来判断应用的更新版本名（versionName）是一个字符串

我命由我12345·2025-01-25 18:38

数据库基础知识：理论、E-R图、事务、原则

（5）数据库理论与E-R图数据库理论（DatabaseTheory）是在创建数据库的过程涉及创建现实世界的抽象模型；将现实世界的概念作为实体表示在数据库中。

地信小学生·2025-01-25 18:07

Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现

在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法，它们都基于划分的思想，但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点（centroid）。距离度量:通常

呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

ChatGPT是强人工智能吗?

本文从人工智能发展的三个阶段的角度,分析当前强大的AI大模型所处的阶段,并通过对比各阶段的定义,明确各阶段的特点和未来发展方向;NarrowAI（弱人工智能）、AGI（人工通用智能）和ASI（人工超级智能

呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

通过在MATLAB中实现SOFM，可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估，旨在提供图像处理问题的解决方案。

无声远望·2025-01-25 17:36

Spring注解09——BeanPostProcessor后置处理器深度剖析

文章目录1.写在之前2.BeanPostProcessor是什么3.xxxBeanPostProcessor源码分析4.Spring框架用该接口干嘛呢？总结1.写在之前本篇会有一些源码的分析，

大黄奔跑·2025-01-25 17:06

全面解析物联网信息安全知识体系

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本资料集详细介绍物联网信息安全的多个重要方面，包括基础概念、数学基础、数据安全与隐私保护、集成安全技术、安全分析、防护策略和身份认证。

无声远望·2025-01-25 17:06

网络安全态势感知：企业数字化转型的 “安全密钥”

它借助大数据分析、机器学习这些先进技术，就像是拥有了超级强大的“洞察力

知白守黑V·2025-01-25 17:35

五、Mongodb的备份恢复与导出导入

1、备份备份的语法：mongodump-hdbhost-ddbname-odbdirectory-h：服务器地址，也可以指定端⼝号-d：需要备份的数据库名称-o：备份的数据存放位置，此⽬录中存放着备份出来的数据示例：mongodump-h127.0.0.1:27017-dtest1-o~/Desktop/test1bak2、恢复恢复语法：mongorestore-hdbhost-ddbname--

s_daqing·2025-01-25 17:05

Go语言初上手（三）编码规范与性能优化 | 青训营

本节课讲了如何写出更简洁清晰的代码，每种语言都有自己的特性，也有自己独特的代码规范，对于Go来说，有哪些性能优化的手段、趁手的工具，也都进行了介绍。高质量代码需要具备正确可靠、简洁清晰的特性正确性：各种边界条件是否考虑完备、错误的调用能否被处理可靠性：异常情况或错误处理明确，依赖的服务异常能够及时处理简洁：逻辑是否简单、后续新增功能是否能够快速支持清晰可读：其他人阅读理解代码时是否能清楚明白、重构

余cos·2025-01-25 17:04

网络安全从入门到精通（特别篇I）：Linux安全事件应急响应之Linux应急响应基础必备技能

网络安全应急响应1.Linux应急响应1.1询问攻击情况范围1.2应急排查思路1.3判断事件类型1.4信息收集：1.5备份所有信息1.6断开网络1.6.1重启/禁用网卡1.6.1.1Centos6重启所有网卡

HACKNOE·2025-01-25 17:04

b站任务脚本

它通过与Bilibili的API接口进行交互来完成各种任务，并返回执行结果。

AALoveTouch·2025-01-25 17:04

Node.js NativeAddon 构建工具：node-gyp 安装与配置完全指南

Node.jsNativeAddon构建工具：node-gyp安装与配置完全指南node-gypNode.jsnativeaddonbuildtool[这里是图片001]项目地址:https://gitcode.com

P7进阶路·2025-01-25 17:33

MySQL与Oracle对比及区别

一、比较1、MySQL的特点性能卓越，服务稳定，很少出现异常宕机；开放源代码无版本制约，自主性及使用成本低；历史悠久，社区和用户非常活跃，遇到问题及时寻求帮助；软件体积小，安装使用简单且易于维护，维护成本低；品牌口碑效应；支持多种OS，提供多种API接口，支持多种开发语言，对流行的PHP，Java很好的支持2、Oracle的特点兼容性：Oracle产品采用标准SQL，并经过美国u构架标准技术所（N

m0_74823434·2025-01-25 17:03

基于 Node.js 的天气查询系统实现(附源码）

主要功能默认显示多个主要城市的天气信息支持城市天气搜索响应式布局设计深色主题界面优雅的加载动画技术栈后端：Node.js+Express前端：HTML5+CSS3+JavaScriptHTTP客户端：AxiosAPI

Kasper0121·2025-01-25 17:33

Python-静态方法（@staticmethod）

@staticmethod静态方法只是名义上归属类管理，但是不能使用类变量和实例变量，是类的工具包放在函数前（该函数不传入self或者cls），所以不能访问类属性和实例属性classcal:cal_name='计算器'def__init__(self,x,y):self.x=xself.y=y@property#在cal_add函数前加上@property，使得该函数可直接调用，封装起来defca

lhh_qrsly·2025-01-25 17:03

[转] mongodb数据库备份和恢复

mongodb数据库备份和恢复1、mongodump（备份）及mongorestore（还原）→说明：mongodump是一个用于导出二进制数据库内容的实用工具，它导出的bson文档中只会包含着集合文档等信息

hi_zf·2025-01-25 17:32

推荐开源项目：大麦抢票辅助

2、项目技术分析该项目的核心原理是实时监控大麦App的页面状

鲍凯印Fox·2025-01-25 17:02

mikro-orm 和typeorm 对比

以下是Mikro-ORM和TypeORM的详细对比：设计理念与架构Mikro-ORM：基于数据映射器、工作单元和身份映射模式。

大耳朵乔乔·2025-01-25 17:02

小程序与内嵌网页的数据通信

小程序与内嵌网页的数据通信前言微信小程序提供了web-view组件，允许开发者在小程序中嵌入网页。然而，由于小程序和网页运行在不同的环境中，它们之间的通信就需要依赖特定的机制来实现。

大耳朵乔乔·2025-01-25 17:31

新华三H3CNE网络工程师认证—DHCP配置

它通过客户端/服务器模式工作，客户端向服务器请求配置信息，服务器根据策略返回相应的信息，如IP地址、子网掩码、网关和DNS服务器地址。

极客范儿·2025-01-25 17:01

Apache Doris 2.1.8 版本正式发布

该版本持续在湖仓一体、异步物化视图、查询优化器与执行引擎、存储管理等方面进行改进提升与问题修复，进一步加强系统的性能和稳定性，欢迎大家下载体验。

SelectDB技术团队·2025-01-25 17:01

2.2.3 代码格式与风格指南

虽然好多人说工控行业都是一帮电工，没有什么素质，这完全是误解，任何程序所在的行业，都需要个人保证其代码风格能够很好与团队进行协作，在过去一台设备一个人写的多，往往不注意这些，这也导致了设备交接困难，成了后来接手工程师永远的痛

阿凡工控分享·2025-01-25 17:01

蓝牙LE Audio的三大改进

通常，无线耳塞仅将一个芽与输出设备配对，然后将信号投射到另一个芽。这会给整体声音带来延迟，并降低声音质量。

Lenzetech·2025-01-25 17:00

k8s pod分类、核心组件、网络模型、kubectl常用命令

假如有2个pod，pod有其生命周期，万一pod所在的节点宕机了，那么此pod将应该要在其他的节点上重建,而重建完的pod与原来的pod已经不是同一个pod了，只是两者都是运行的同一个服务而已。

2501_90243308·2025-01-25 16:00

前端 | 浏览器安全：XSS攻击、CSRF攻击、中间人攻击

攻击者通过在网站注入恶意脚本，使之在用户的浏览器上运行，从而盗用用户的信息如cookie等本质是因为网站没有对恶意代码进行过滤，与正常的代码混合在一起了，浏览器没有办法分辨那些脚本是可信的，从而导致了恶意代码的执行攻击者通过这种攻击方式可以进行一下操作

酒酿泡芙1217·2025-01-25 16:29

T-SQL语言的语法

T-SQL深度解析与应用T-SQL（Transact-SQL）是微软SQLServer使用的一种扩展SQL（结构化查询语言）。

Code花园·2025-01-25 16:29

10分钟学会海明码，从此告别数据丢失！

码距码距的定义海明码的码距举例说明码距与纠错能力的关系总结数据位与校验位的分布校验位的数量校验位的分布如何计算校验位？

凭君语未可·2025-01-25 16:29

C语言：结构体数组

结构体数组介绍定义结构体定义结构体数组初始化结构体数组访问和修改结构体数组的元素遍历结构体数组示例高级用法动态分配结构体数组使用`malloc`动态分配使用`calloc`动态分配结构体数组作为函数参数结构体数组与指针多维结构体数组使用

凭君语未可·2025-01-25 16:28

【第四天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-两种常见的递归算法（持续更新）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的搜索算法2.两种常见的递归算法3.两种详细的递归算法代码1）

Long_poem·2025-01-25 16:58

Java 不可变集合全面解析

例如，一些配置信息、常量数据等，将它们放在不可变集合中，可以确保在程序运行过程中其内容不会被意外修改。安全调用不可信库：当集合对象需要被不可信的库调用时

吉安.·2025-01-25 16:28

Python 装饰器详解：@staticmethod 与 @classmethod 的区别与用法：中英双语

Python装饰器详解：@staticmethod与@classmethod的区别与用法在Py

阿正的梦工坊·2025-01-25 16:28

Apache Flink 替换 Spark Stream的架构与实践( bilibili 案例解读)_streamsparkflink加载udf

3.基于ApacheFlink的流式计算平台为解决上述问题，bilibili希望根据以下三点要求构建基于ApacheFlink的流式计算平台。第一点，需要提供SQL化编程。bilibili对SQL进行了扩展，称为BSQL。BSQL扩展了Flink底层SQL的上层，即SQL语法层。**第二点，**DAG拖拽编程,一方面用户可以通过画板来构建自己的Pipeline，另一方面用户也可以使用原生Jar方式

2501_90243308·2025-01-25 16:58

AlphaFold2的思路总结（十五）

2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了，我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路具体来看，AlphaFold2主要利用多序列比对（MSA），把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中

xiaofengzihhh·2025-01-25 16:57

python机器学习

前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像

方安乐·2025-01-25 16:57

【阅读总结】AlphaFold3 unedited version 通读 + 服务器使用总结

省流：AlphaFold3能做什么：预测蛋白质、DNA、RNA与允许的配体/离子/共价修饰的复合物结构为什么要用AlphaFold3：有强大的泛化性和准确率，除了RNA结构略差于AIchemy_RNA2

Lasgalena·2025-01-25 16:56

基于Python的豆瓣电影爬虫数据分析可视化设计与实现

观众对电影的需求和兴趣日益增长，而在线电影平台如豆瓣电影（DoubanMovie）成为了用户获取电影信息、发表评论和评分的主要渠道之一。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:56

情感分析常见算法与模型及实现步骤

【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究

【1】系统介绍研究背景随着互联网技术的迅猛发展和社会媒体平台的普及，信息传播的速度和范围达到了前所未有的水平。这一变化不仅极大地丰富了人们的社交生活，也为社会科学研究提供了新的视角和工具。