回归分析

分析开发板信息中为啥df -h显示sda11分区挂载只有2GB Size且使用100%,但fdisk -l sda11有37GB size?

问题点 当使用开发板中的存储设备分区,进而格式化挂载到某个目录上后,使用df&lsblk后发现分区挂载情况和实际的存储器分区信息有差异后,会感到很疑惑,下面介绍遇到的情况: 情况1 使用xml添加分区后发现对应分区格式化&挂载对应设置的系统目录上但分区size Available size&Used ......
sda 只有 fdisk 信息 11

利用 Excel 对学生的成绩进行分析管理

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成绩 学生 Excel

高并发优化方案分析

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考试成绩分析软件都能统计哪些数据?

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Datainside数据分析,基于大数据分析学生成绩综合评价

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inplan表分析

基础数据表 attributes - 所有的Uda enum_types - 所有的下拉项 enum_values - 所有下拉项的值。 table_ordering - 所有的Interface 的数据表。 interface_ordering - 记录Interface 之间的关系表 (ROOT ......
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Spring Framework RCE CVE-2022-22965 漏洞分析

本文会从几个角度分析漏洞CVE-2022-22965,首先会从payload的构造。每次我都喜欢先分析漏洞的payload,不得不承认实力没达到可以直接分析漏洞地步。 ......
漏洞分析 漏洞 Framework Spring 22965

连续性数据Meta荟萃分析全流程

Meta荟萃分析(也称Meta分析,元分析,异质性分析等),其是一种综合各种文献结论,进而汇总综合评价的方法,Meta分析常用于医学、心理学、教育学、生态学等专业领域。通俗地看,Meta分析是将多篇类似研究的文献进行汇总,将多个文献的研究结论进行总结,并且通过一系列科学分析,从而得到科学结论的方法。 ......
连续性 流程 数据 Meta

Python Flask 上下文管理源码分析

Python Flask 上下文管理源码分析 前言 Flask 上下文管理可以说是 Flask 非常具有特色的设计,它总共可分为 2 个大的方向: 应用上下文管理:通过 current_app 即可拿到当前 Flask 实例 请求上下文管理:通过导入的 request 对象即可拿到当前的请求对象 特 ......
上下文 源码 上下 Python Flask

vllm kernels分析

vllm kernels分析 接着上一节的架构分析,vllm的csrc目录下有一些手动实现的核函数,在上一节没有具体分析,这节详细来看看。 文件结构 csrc/activation_kernels:对应的silu和gelu激活函数 csrc/attention: 存放的是sq_kv_attentio ......
kernels vllm

【结对编程-基于C++分析队友代码】中小学数学卷子自动生成程序

【结对编程-基于C++分析队友代码】中小学数学卷子自动生成程序目录【结对编程-基于C++分析队友代码】中小学数学卷子自动生成程序 1基本功能实现 1一、主要内容 1二、题目要求 1三、运行效果 2代码分析: 4一、总体分析: 4二、代码格式规范: 4三、优缺点分析: 6基本功能实现一、主要内容认真学 ......
卷子 自动生成 队友 中小学 数学

万字长文深度解读Java线程池,硬核源码分析

前言 本文将深入分析Java线程池的源码,包括线程池的创建、任务提交、工作线程的执行和线程池的关闭等过程。通过对线程池源码的解析,我们能够更好地理解线程池的原理和机制,为我们在实际开发中合理使用线程池提供指导。 文章内容较长,建议找个安静的环境慢慢细读,由于线程池涉及的内容比较多,需要至少熟悉以下知 ......
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【原创】BGP中几种时间上的分析

BGP当中的关于几种时间上的简单分析 在刚接触BGP时,出现了几种时间上的概念,对于这些时间上的概念,除了熟悉之外,也有一些疑惑,疑惑的是这些时间之间有没有什么联系?都是孤立存在的么?如果有联系的话,它们和BGP中的路由表、BGP邻居又有什么关系?带着这些疑惑,我们下面来仔细捋捋! 第一:在谈到BG ......
时间 BGP

动态面板案例分析

动态面板模型分析 如果在面板模型中,解释变量包括被解释变量的滞后值,此时则称之为“动态面板模型”,其目的是处理内生性问题。动态面板模型发展分为3个阶段,第1阶段是由Arellano and Bond(1991)提出的差分GMM(difference GMM),第2阶段由Arellano and Bo ......
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神经网络案例分析

神经网络(neural network)是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型,神经网络有多种,包括BP神经网络、卷积神经网络,多层感知器MLP等,最为经典为神经网络为多层感知器MLP(Multi-Layer Perception),SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型(比如决策树、随机 ......

nginx日志分析

转自: https://blog.csdn.net/u012467744/article/details/103821553 关键字:awk wc sort uniq head Nginx日志分析 访问日志 access_log path(存放路径) [format(自定义日志格式名称) [buff ......
nginx 日志

软件应用安全测试-分析报告用途和类型

​ 应用安全测试 随着信息技术的飞速发展,软件和系统集成项目在政府、事业单位、企业、学校等各个领域的应用越来越广泛,因此,第三方检测机构出具的测试报告也变得越来越重要。专业CMA/CNAS第三方检测机构出具的测试报告主要有以下五种: 1、鉴定测试报告 鉴定测试报告是一种用于政府项目申报、高新认证、项 ......

将vcf文件转成孟德尔随机化分析格式

以https://gwas.mrcieu.ac.uk/datasets/ukb-b-7330/为例: 原始文件形如: 转换代码 library(vcfR) getwd() a_data = read.vcfR('../ukb-b-7330.vcf.gz') str(a_data) head(a_da ......
格式 文件 vcf

OpenSNS V6.2.0漏洞分析

前台RCE 原理分析 触发条件 在Application/Weibo/Controller/ShareController.class.php的存在shareBox方法 大概意思是从GET请求中获取名为query的参数值,解码它,然后将解码后的值和相应的关联数组传递给视图模板渲染使用 转到Appli ......
漏洞分析 漏洞 OpenSNS 2.0 V6

DDR,总线,PCIE技术分析

DDR,总线,PCIE技术分析 PCIE开发笔记(一)简介篇 这是一个系列笔记,将会陆续进行更新。 最近接触到一个项目,需要使用PCIE协议,项目要求完成一个pcie板卡,最终可以通过电脑进行通信,完成电脑发送的指令。这当中需要完成硬件部分,使用FPGA板实现,同时需要编写Windows下的驱动编写 ......
总线 技术 PCIE DDR

DRF之权限组件源码分析

【一】权限组件介绍 Django REST framework(DRF)中的权限组件用于控制API的访问权限。 DRF内置了多个常用的权限类,同时也允许你创建自定义的权限类以满足特定需求。 【二】内置权限类 IsAuthenticated:要求用户在访问API时进行身份验证,即用户必须登录。 IsA ......
组件 源码 权限 DRF

DRF之过滤类源码分析

【一】过滤类介绍及BaseFilterBackend Django REST framework(DRF)中的过滤类允许你在API视图中对查询进行过滤,以根据特定条件筛选结果集。 过滤类是DRF的一部分,它允许你轻松地添加各种过滤选项,以满足不同用例的需求。 class BaseFilterBack ......
源码 DRF

视频|分类模型评估:精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=20650 原文出处:拓端数据部落公众号 视频|分类模型评估:精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现 分类模型评估精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现 本文将帮助您回答以下问题: RO ......
依赖性 曲线 ROC 模型 语言

pytorch(2) softmax回归

https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.4_softmax-regression ''' softmax 将未规范化的预测变换为非负数并且总和为1 我们首先对每个未规范化的预测求幂,这样可以保证输出非负。 ......
pytorch softmax

朴素贝叶斯案例分析

贝叶斯模型是利用先贝叶斯定理进行计算的一种机器学习模型,并且此处涉及先验概率和后验概率。比如我们都知道去赌场会十赌九输,此是以前的经验,即为先验概率,也或者大家都知道抛硬币时上下面第一次都是1/2概率,这均为先验概率;如果发现一个人准备跳楼,那么此时他是因为赌博导致的概率是多少?此为后验概率。有了先 ......
案例分析 案例

DRF之登录认证源码分析

【一】引入 【1】表模型 from django.db import models # Create your models here. class UserInfo(models.Model): name = models.CharField(max_length=32) password = m ......
源码 DRF

决策树案例分析

决策树(Decision Tree)常用于研究类别归属和预测关系的模型,比如是否抽烟、是否喝酒、年龄、体重等4项个人特征可能会影响到‘是否患癌症’,上述4项个人特征称作‘特征’,也即自变量(影响因素X),‘是否患癌症’称为‘标签’,也即因变量(被影响项Y)。决策树模型时,其可首先对年龄进行划分,比如 ......
案例分析 案例

Django框架高级之DRF部分源码分析

【一】DRF之请求执行流程和APIView源码分析 【二】DRF之Request源码分析 【三】DRF之Response源码分析 【四】DRF之登录认证源码分析 ......
源码 框架 部分 Django DRF

DRF之Response源码分析

【一】响应类的对象Response源码 【1】路由 from django.contrib import admin from django.urls import path from book import views urlpatterns = [ path('admin/', admin.si ......
源码 Response DRF

支持向量机(SVM)案例分析

支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,所谓二分类模型是指比如有很多特征(自变量X)对另外一个标签项(因变量Y)的分类作用关系,比如当前有很多特征,包括身高、年龄、学历、收入、教育年限等共5项,因变量为‘是否吸烟’,‘是否吸烟’仅包括两项,吸烟和不吸烟 ......
向量 案例分析 案例 SVM