回归分析

SpringBoot项目的POM文件分析

pom.xml内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-ins ......
SpringBoot 文件 项目 POM

人均瑞数系列,瑞数 6 代 JS 逆向分析

声明 本文章中所有内容仅供学习交流使用,不用于其他任何目的,不提供完整代码,抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关! 本文章未经许可禁止转载,禁止任何修改后二次传播,擅自使用本文讲解的技术而导致的任何意外,作者均不负责,若有侵权, ......
JS

【24、25】福州大学计算机考研分析

福州大学考研分析 福州大学介绍 简述 福州大学(Fuzhou University),简称福大,位于福建省福州市,创建于1958年,是国家“双一流”建设高校,国家“211工程”建设高校,国家教育部、国家国防科技工业局与福建省人民政府共建高校。 福州大学是国家“211工程”重点建设高校,福建省人民政府 ......
计算机 大学

招商银行pdf流水提取分析工具

已开源在GitHub,https://github.com/youzhiran/financial_analysis 招商银行pdf流水提取分析工具 ✨使用方法 直接启动选择pdf文件即可 ⚙️设置项说明 配置项 说明 save_path 导出文件的存储目录,可以写绝对路径或相对路径 area pd ......
流水 银行 工具 pdf

LOFAR & DEMON 频谱分析

LOFAR & DEMON 频谱分析 LOFAR (Low frequency analysis and recording)谱可反映信号的非平稳特性,进而可提取信号中的宽带线谱分布特征。但是轴频及其倍频却因为基本上都淹没在低频宽带噪声中而无法直接获取。 而舰船宽带噪声高频段存在调制现象,DEMON ......
频谱 LOFAR DEMON amp

软考系列(系统架构师)- 2019年系统架构师软考案例分析考点

试题一 软件架构(架构风格、质量属性) 【问题1】(13分) 针对用户级别与折扣规则管理功能的架构设计问题,李工建议采用面向对象的架构风格,而王工则建议采用基于规则的架构风格。请指出该系统更适合采用哪种架构风格,并从用户级别、折扣规则定义的灵活性、可扩展性和性能三个方面对这两种架构风格进行比较与分析 ......
架构 系统 考点 案例分析 案例

R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22702 原文出处:拓端数据部落公众号 摘要 贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数(RQ)中的变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制 ......
位数 lasso 语言

2. STM32 HAL库结构的初步分析

1. 以串口为例,添加串口的HAL库源码 我们使用的是异步通信的方式,因此将stm32f1xx_hal_uart.c添加进来。在本次学习中,串口我们使用3种方式去学习,轮询、中断、DMA方式。因此,我们也将DMA的HAL库源码添加进来。 ......
结构 STM HAL 32

hadoop集群 大数据项目实战_电信用户行为分析_day04

进行HIVE环境配置 1.上传相关的包 2.对上传的包进行下载和创建软连接 3.配置相关的文件 4.分别发送给其他机子 假设你需要在所有机器执行同一个指令,则你就需要相关设置 5.在hive的onf文件中创建hive-site.xml进行相关设置 ```xml<configuration> <-- ......
行为分析 大数 集群 实战 行为

21.3 Python 使用DPKT分析数据包

dpkt项目是一个`Python`模块,主要用于对网络数据包进行解析和操作。它可以处理多种协议,例如`TCP`、`UDP`、`IP`等,并提供了一些常用的网络操作功能,例如计算校验和、解析`DNS`数据包等。由于其简单易用的特性,`dpkt`被广泛应用于网络安全领域,例如流量分析、漏洞利用、入侵检测... ......
数据 Python 21.3 DPKT 21

四 通用目标之make modules的执行过程分析

搜索顶层makefile发现会有两个modules目标,它们的定义分别如图3.13和3.14,查看代码发现它们分别位于ifeq ($(KBUILD_EXTMOD),)和else的条件中。KBUILD_EXTMOD的定义可以参考图2.5,即若编译的为外部模块(含有M=xxx参数),则将其设置为1,否则 ......
目标 过程 modules make

关于AeroiEDG边缘智能分析网关硬件的功能特点介绍

AeroiEDG边缘智能分析网关是一款边缘计算设备,专注于提供智能视频分析功能。该设备可以与摄像机、监控系统等进行连接,实现视频数据的实时处理和智能分析,从而提供更高效、精准的视频监控和管理。 AeroiEDG边缘智能分析网关具有以下主要特点: 1. 强大的边缘计算能力:AeroiEDG运用了先进的 ......
网关 AeroiEDG 边缘 特点 功能

TC10 异常退出无法正常使用一例分析

1.主要现象,客户TC系统正常使用,近期未做bmide和itk代码部署更新,突然频繁出现“tcserver.exe异常崩溃”造成TC无法使用。 2.尝试解决的处理 2.1登录系统,使用dba账户进行可能异常的操作,发现异常无法准确复现,各种操作都可能会出现:查询、创建、展开BOM、搜索引用等。 2. ......
TC 10

游戏服务器性能压测实战分析

今天遇到一个性能压测的问题,也是很多同学做游戏服务器开发经常会遇到的,今天记录一下分享给大家。 性能压测遇到的问题 服务器硬件情况: 8核16G服务器, 带宽1000M, redis假设在独立的内网云服务上,通过内网连接; 性能压测: 压测功能接口1: 查询当前服务器的时间戳,并返回给客户端; 压测 ......
实战分析 实战 性能 服务器

浅谈人工智能视频分析技术的原理及行业场景应用

人工智能视频分析技术是利用计算机视觉、模式识别和深度学习算法等技术,对视频数据进行自动化处理和分析的过程。其基本工作原理包括以下几个步骤: 视频采集:通过摄像头或其他视频设备获取源视频数据。 视频预处理:对视频进行去噪、增强和解码等处理,以获取清晰、可用的视频图像。 视频分割:将视频划分为一帧帧连续 ......
人工智能 人工 场景 原理 智能

linux 性能与内存分析工具

linux-tools 包含了一系列性能分析工具和调试工具,用于监视和分析 Linux 系统的性能、内核活动以及其他性能相关信息。具体包含的工具可能因不同的 Linux 发行版和版本而有所不同。以下是一些常见的工具,可能包含在 linux-tools 或相关的包中: perf:perf 工具集,包括 ......
内存 性能 工具 linux

Django Message 组件使用方法源码分析

目录[Django Message超全总结教程]1.使用方法1.1 基础配置 [Django Message超全总结教程] 1.使用方法 1.1 基础配置 INSTALLED_APPS = [ ... 'django.contrib.messages', ... ] # 在django settin ......
使用方法 组件 源码 Message 方法

神经网络基础篇:逻辑回归

逻辑回归(Logistic Regression) 对于二元分类问题来讲,给定一个输入特征向量\(X\),它可能对应一张图片,想识别这张图片识别看它是否是一只猫或者不是一只猫的图片,想要一个算法能够输出预测,只能称之为\(\hat{y}\),也就是对实际值 \(y\) 的估计。更正式地来说,想让 \ ......
网络基础 逻辑 神经 基础 网络

DevExpress WPF Pivot Grid组件,可轻松实现多维数据分析!(二)

在上文中(点击这里回顾>>)我们主要为大家介绍了DevExpress WPF Pivot Grid组件的超快速枢轴分析功能、Microsoft分析服务等,本文将继续介绍图表透视数据的处理、MVVM支持等。欢迎持续关注我们,探索更多新功能哦~ P.S:DevExpress WPF拥有120+个控件和库 ......
数据分析 DevExpress 组件 数据 Pivot

R语言改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析股票盈利能力和可视化|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32418 原文出处:拓端数据部落公众号 大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。 人们在投资时总期望以最小的风险获取最大的利益,面对庞大的股票市场和繁杂的股票数据,要想对股票进行合理的分 ......
均值 算法 盈利 K-Means 能力

Python用KNN(K-近邻)回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33917 原文出处:拓端数据部落公众号 KNN是一种非参数学习算法,这意味着它不会对底层数据做出任何假设。这是一个非常有用的特性,因为大多数客户的数据并不真正遵循任何理论假设,例如线性可分性,均匀分布等等。 何时应使用KNN? 假设您想要租一间公 ......
近邻 误差 房价 Python KNN

据类方法之:KMeans聚类分析

书接上回,在上一篇博客中完成了数据的降维分析,这里在降维后的基础上继续进行聚类分析,使用前2个PC进行KMeans据类并可视化。 from sklearn.cluster import KMeans from collections import Counter # 语言定义颜色和画布 colors ......
方法 KMeans

21.1 Python 使用PEfile分析PE文件

PeFile模块是`Python`中一个强大的便携式第三方`PE`格式分析工具,用于解析和处理`Windows`可执行文件。该模块提供了一系列的API接口,使得用户可以通过`Python`脚本来读取和分析PE文件的结构,包括文件头、节表、导入表、导出表、资源表、重定位表等等。此外,PEfile模块还... ......
文件 Python PEfile 21.1 21

软考系列(系统架构师)- 2018年系统架构师软考案例分析考点

试题一 软件架构(非功能性需求、C/S 架构) 【问题1】(8分) 在系统架构设计中,决定系统架构设计的非功能性需求主要有四类:操作性需求、性能需求、安全性需求和文化需求。请简要说明四类需求的含义。 (1) 操作性需求:指系统完成任务所需的操作环境要求及如何满足系统将来可能的需求变更的要求。 (2) ......
架构 系统 考点 案例分析 案例

AI智能分析视频监控系统如何助力智慧民宿规范化、安全最大化?

民宿智能监控系统是一种便捷而有效的安全解决方案,它可以提供全面的监控和保护民宿的功能。以下为具体方案: 1、视频监控 安装高清摄像头覆盖民宿的关键区域,如大门、入口、走廊和共用区域等。这些摄像头可以实时监控,记录入住和离开的时间,提供对民宿周边环境的监视。 2、智能识别 结合人脸识别技术,将摄像头与 ......
民宿 监控系统 智慧 智能 系统

EJS模板注入漏洞分析(CVE-2022-29078)

主要参考https://xz.aliyun.com/t/12323#toc-9进行复现 EJS 介绍和用法可见官网:https://ejs.bootcss.com/#features EJS 是一套简单的模板语言,帮你利用普通的 JavaScript 代码生成 HTML 页面。EJS 没有如何组织内 ......
漏洞分析 漏洞 模板 29078 2022

国标GB28181安防平台LiteCVR分发的FLV视频流,在VLC中无法播放的原因排查分析

有用户反馈,在项目现场配置过HTTPS后,出现LiteCVR安防监控视频平台分发出来的https视频流在vlc中不能播放。今天我们来针对这个案例做一个分析和讲解。 ......
视频流 国标 原因 LiteCVR 28181

线性回归 Lme4

data<-readClipboard() data = as_tibble(data) %>% tidyr::separate(value,sep = "\t",into = LETTERS[1:4]) colnames(data) <- as.character(unlist(data[1,]) ......
线性 Lme4 Lme

Unity 打包il2cpp模式时的常见问题分析

Unity 编辑器模式下是采用.net 虚拟机解释执行.net 代码,发布的时候有两种模式,一种是mono虚拟机模式,一种是il2cpp模式。由于iOS AppStore规定不允许使用虚拟机,所以发布到iOS,Unity采用了il2cpp技术,把IL(.net字节码) 的代码转成c++代码,然后再用 ......
常见问题 常见 模式 il2cpp 问题

阅读笔记:《软件需求分析》阅读笔记三

在继续深入研究《软件需求分析》这本书的过程中,我发现了一些关键的观点和概念,这些观点不仅对软件工程师和需求分析师有价值,对整个软件开发流程也具有重要意义。以下是我在本次阅读中的主要发现和理解: 需求分析的重要性 需求分析在软件开发过程中占据关键地位。它不仅仅是整个项目的起点,还是确保项目成功交付的关 ......
笔记 需求 软件