回归分析
字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析|拥抱开
首页 登录 字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析|拥抱开源 白泽z 2022-09-013,421 关注 一、前言 Hertz[həːts] 是一个 Golang 微服务 HTTP 框架,在设计之初参考了其他开源框架 fasthttp、gin、echo 的优势, 并结合字节跳动内部的需求, ......
和利时MACS6通过dat文件实现任意时间范围与测点的历史数据提取与科研分析
实现了通过软件程序对任意时间范围、任意测点、任意测点数量、任意数值精度的数据提取(可同时提取任意多个测点)(思路参考: https://bbs.hcbbs.com/thread-1262104-2-1.html) 可私信定制修改分析 原文链接:博客园 https://www.cnblogs.com/ ......
Binder系列-5-binder_mmap—1—mmap()分析
一、man mmap 1. 函数声明 #include <sys/mman.h> void *mmap(void *addr, size_t length, int prot, int flags, int fd, off_t offset); int munmap(void *addr, size ......
数据驱动未来:公司运营数据分析大屏引领企业变革
公司运营数据分析大屏作为数字化时代的产物,正逐渐成为企业决策的新宠。它不仅有助于企业更好地洞察市场、优化流程、提升效率,还能助力企业提高风险管理能力、实现可持续发展。 ......
分布式代码执行分析
SparkContext对象的构建 以及 Spark程序的退出, 由 Driver 负责执行 具体的数据处理步骤, 由Executor在执行. 其实简单来说就是: 非数据处理的部分由Driver工作 数据处理的部分(干活)由Executor工作 要知道: Executor不仅仅是一个, 视集群规模, ......
基于 Aidlux的智慧教育版面分析场景下的实践
基于 Aidlux的智慧教育版面分析场景下的实践 基于 Aidlux的智慧教育版面分析应用 一、Aidlux环境介绍 所有代码均可通过加课程小助手wx获得:AidLux_Me 官网:https://aidlux.com/ 1.产品优势 AidLux是基于ARM架构的跨生态(Android/鸿蒙+Li ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤: 数据集分析与预处理: 对给定的16000条数据集进行初步分析,了解数据的结构、特征。 进行数据清洗,处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析,以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程: 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载: 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索: 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值: 使用isnull ......
POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模,尤其是POT建模,对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是,E ......
TSINGSEE青犀视频智能分析网关V4烟火检测算法解决方案
AI烟火检测算法是安防领域中一种重要的技术手段,它可以有效地检测和预防火灾等危险情况。在安防场景中,烟火检测算法可以应用于多个领域,如森林防火、商场楼宇、工厂工地、校园、社区、仓库等场景中。 ......
TSINGSEE青犀智能分析网关V4:搭建智慧幼儿园视频AI智能监管方案
基于智能分析网关V4内的周界入侵、越界、区域入侵、徘徊等算法,自动实时监测幼儿园周边及内部存在的可疑、安全隐患行为,并能立即抓拍和告警提醒,提升幼儿园安全防范能力。 ......
智能分析网关V4基于AI视频智能分析技术的周界安全防范方案
TSINGSEE青犀智能分析网关V4周界安全防范方案,可以应用于各种场景,如学校、园区、住宅小区、工地、工厂、仓库、机场等。在这些场景中,利用先进的AI技术对周界进行实时监测和预警,可以实时监测周界的安全情况,及时发现异常情况并发出警报,提高安全防范的效率和准确性,保障人员和财产的安全。 ......
安卓之缓存的应用场景以及各种技术优劣分析
本文主要探讨了安卓开发中的缓存技术及其应用场景,通过分析几种常见的缓存技术,包括内存缓存、磁盘缓存和网络缓存,阐述了它们的优点和缺点。此外,本文还提供了相应的代码示例,以帮助读者更好地理解这些缓存技术的实现方式。 ......
MD-RED 3.10 (Windows) - 移动取证数据分析
MD-RED 3.10 (Windows) - 移动取证数据分析 Mobile Forensic Software 请访问原文链接:MD-RED 3.10 (Windows) - 移动取证数据分析,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。 作者主页:sysin.org MD-RED - 移动取证软件 ......
MD-CLOUD 1.8 (Windows) - 用于提取和分析云帐户的数字取证软件
MD-CLOUD 1.8 (Windows) - 用于提取和分析云帐户的数字取证软件 Mobile Forensic Software 请访问原文链接:MD-CLOUD 1.8 (Windows) - 用于提取和分析云帐户的数字取证软件,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。 作者主页:sysin. ......
MD-LIVE 3.4 (Windows) - 移动取证实时提取和分析
MD-LIVE 3.4 (Windows) - 移动取证实时提取和分析 Mobile Forensic Software 请访问原文链接:MD-LIVE 3.4 (Windows) - 移动取证实时提取和分析,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。 作者主页:sysin.org MD-LIVE - ......
PE 值大小与次年增长率的关系分析
最近研究策略时,突然想到,可以统计一下历史数据中,PE 与其后一年的 PE 增长率(以下简写为 G_PE)数据,看看是否有规律。 下面将从每年的年报之后最新的数据,从基金、股票两个角度分别进行统计。 基金持仓的 PE 与 G_PE 的关系统计 我统计了股票持仓 30% 以上的基金,其成立期间,每年期 ......
聊聊ChatGLM-6B源码分析(二)
基于ChatGLM-6B第一版,要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ ChatGLMPreTrainedModel 官方的描述是 处理权重初始化的抽象类,以及下载和加载预训练模型的接 ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid(logistics)函数代价/损失函数(cost function)——对数损失函数(log loss function)梯度下降算法(gradient descent algorithm)正则化逻辑回归(regularization logistics regres ......
【机器学习】多元线性回归
目录多元线性回归模型(multiple regression model)损失/代价函数(cost function)——均方误差(mean squared error)批量梯度下降算法(batch gradient descent algorithm)特征工程(feature engineerin ......
TSINGSEE青犀视频边缘计算AI智能分析网关V4重磅发布
借助烟火识别技术及烟感传感器、温湿度传感器接入,对商业街道、楼宇等室外广泛区域的火情进行自动感知、识别和报警,并与消防管理系统进行联通,赋能智慧消防系统。 ......
AI智能分析网关V4:太阳能+4G智慧水库远程可视化智能监管方案
在执法车、执法船等移动执法载具上安装视频监控摄像头和定位设备,并接入到EasyCVR平台,可以有效管控执法载具,并进行有效通信,通过车载相机可以进行执法记录,平台也能对现场执法视频进行录像与存储,支持回放、下载等。 ......
R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=34809 原文出处:拓端数据部落公众号 PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法,常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中,我们帮助客户使 ......
用C#使用NumSharp实现简单的线性回归
前言 最近注意到了NumSharp,想学习一下,最好的学习方式就是去实践,因此从github上找了一个用python实现的简单线性回归代码,然后基于NumSharp用C#进行了改写。 NumSharp简介 NumSharp(NumPy for C#)是一个在C#中实现的多维数组操作库,它的设计受到了 ......
TCP三次握手源码分析(客户端接收SYN+ACK以及发送ACK)
内核版本:Linux 3.10内核源码地址:https://elixir.bootlin.com/linux/v3.10/source (包含各个版本内核源码,且网页可全局搜索函数)《TCP三次握手源码分析(客户端发送SYN)》《TCP三次握手源码分析(服务端接收SYN以及发送SYN+ACK)》 一 ......
u-boot启动流程分析-史上最全最详细
首发于Linux专栏 u-boot启动流程分析-史上最全最详细 24 人赞同了该文章 嗨喽,大家好,我是程序猿老王,程序猿老王就是我。 今天给大家全面的分析一下u-boot启动流程。整理这篇文章花费时间较长,中间很长时间未更新,希望这篇文章对大家有所帮助。 本章主要是详细的分析一下uboot的启动流 ......
数据分析与预测模块
要开发一个数据分析与预测模块,你可以遵循以下一般性的步骤: 明确目标: 定义你的分析和预测模块的具体目标。确定你要解决的问题是什么,以及你希望从数据中获得什么信息。 数据收集与清洗: 收集与你问题相关的数据。确保数据是完整的、准确的,并且包含所有必要的字段。进行数据清洗,处理缺失值、异常值和重复数据 ......
电力市场现货交易综合管理解决方案分析
要实现电力市场现货交易综合管理解决方案,需要结合大数据和人工智能等先进信息技术,并开发相应的算法或平台来满足用户的需求。以下是一些建议: 1.数据分析与预测模块:开发一个模块,利用全省长周期气象资源、新能源负荷出力、用电负荷和现货市场价格等数据进行分析和预测。可以应用机器学习和数据挖掘技术,构建交易 ......