应用领域 模型 领域reactor
PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MARKOV REGIME SWITCHING）自回归模型分析经济时间序列|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22617 最近我们被客户要求撰写关于MRS的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim ......
R语言有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请、支出数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24742 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 摘要 有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。它们应用于许多不同的领域，例如天文学、生物学、医学 ......
9 种方法使用 Amazon CodeWhisperer 快速构建应用
文章作者：Kris Schultz 3D Specialist Solutions Architect, Amazon Web Services 文章译者：郑予彬 亚马逊云科技资深开发者布道师 代码校验：阙铭飞 亚马逊云科技大中华区解决方案研发中心 解决方案架构师 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提 ......
JavaScript中常见的数据结构和算法及其应用场景简介
在JavaScript编程中，数据结构和算法是必不可少的组成部分。本文将介绍JavaScript中常见的数据结构和算法以及它们的应用场景。 ......
Gitflow分支管理模型
### 1 前言 Git flow 是一个Git分支管理模型，由 Vincent Driessen 于2010年发布在其个人网站的一篇博文中《[A successful Git branching model](https://nvie.com/posts/a-successful-git-bran ......
InnoDB 的锁和事务模型
[TOC] # InnoDB 的锁 InnoDB 使用的锁类型包括： - 共享锁（shared lock）和排它锁（exclusive lock） - 意向锁（intention lock） - 记录锁（record lock） - 间隙锁（gap lock） - 下一钥匙锁（next-key lo ......
Serverless 应用托管助力企业加速创新
回顾过去十年，数字化转型将科技创新与商业元素不断融合、重构，重新定义了新业态下的增长极。商业正在从大工业时代的固化范式进化成面向创新型商业组织与新商业物种的崭新模式。随着数字化转型在中国各行业广泛深入，不管是行业巨头，还是中小微企业都不得不面对数字化变革带来的未知机遇与挑战。 ......
鼎友餐饮信息总监杨山海：餐饮新增长依托数智应用，用数字化打造单店盈利模型
做数字化的朋友都有同感，老板对数字化的重视是IT部门最大的幸福。餐饮行业如今已进入红海、深水区，在规模化发展的过程中，需要利用新型技术手段，提升销售效率并降低成本，从而达到稳定提升利润率的目标！ ......
DP2515完全兼容MCP2515支持SPI通信的can V2.0B控制器新能源汽车通信应用
DP2515完全兼容MCP2515支持SPI通信的can V2.0B控制器新能源汽车通信应用说明DP2515 是一款独立控制器局域网络(Controller Area Network， CAN)协议控制器，完全支持 CAN V2.0B 技术规范。该器件能发送和接收标准和扩展数据顿以及远程帧。 MCP ......
ASEMI探索整流桥GBU814的独特优势和应用领域
编辑-Z 整流桥GBU814在众多电子元件中独树一帜，可在多种设备中发挥其重要作用。作为一款集高效性能和可靠稳定性于一身的整流桥，GBU814已在全球范围内赢得了广泛的好评。在这篇文章中，我们将详细介绍GBU814整流桥的优势和应用领域。 让我们首先解析一下GBU814的特性。GBU814不仅拥有高 ......
.net Core基础仓储模型
.netCore简单仓储模型 共分为三层: 仓储层:Repository(类),IRepository(接口) 业务层:Service(类),IService(接口) 表现层:Controller(控制器接口层) 如图所示: Repository层 继承IRepository IbaseReposi ......
【快应用】如何避免通知栏提示快应用一直获取地理位置
【关键词】 地理位置、subscribe、unsubscribe 【问题背景】 快应用中调用geolocation.subscribe接口获取地理位置，即使在定位完成后，会在通知栏一直显示某某快应用在获取地理位置，为了避免用户认为一直在获取他的位置，导致用户的反感，这里提供一种方式来去掉这种提示 ......
OpenHarmony应用开发，申请权限导致应用无法安装问题
我是在添加ohos.permission.GET_RUNNING_INFO（允许应用获取运行态信息）权限时遇到的该问题。 现象： 是超链接的一种应用，也叫命名锚记，锚点可以像一个定位器一样，可以实现页面内的链接跳转，运用相当普遍。例如，我们有一个网页，由于内容太多，导致页面很长，而且里面的内容，可以分为N个部分。这样的话，我们就可以在网页的顶部设置一些锚点，这样便可以方便浏览者 ......
Python 矢量数据库和矢量索引：构建 LLM 应用程序
矢量数据库支持快速相似性搜索和跨数据点扩展。对于 LLM 应用程序，矢量索引可以通过将矢量附加到现有存储来简化完整矢量数据库的体系结构。选择索引还是数据库取决于特殊需要、现有基础结构和更广泛的企业要求。 ......
构建LLM应用程序时需要了解的5件事
构建基于LLM的应用程序无疑可以为几个问题提供有价值的解决方案。然而，理解并主动解决幻觉、提示上下文、可靠性、快速工程和安全性等挑战将有助于利用LLM的真正潜力，同时确保最佳性能和用户满意度。在本文中，我们将探讨开发人员和从业者在构建LLM应用程序时应该知道的这五个关键注意事项。 ......
理性分析不同模型的性能指标
## 性能指标 `FLOPS:`浮点运算次数。 `MADD：`表示一次乘法和一次加法，这可以粗略认为：MADD=2 * Flops，即（（输出一个元素所经历的乘法次数）+（输出一个元素所经历的加法的个数）） * （输出总共的元素的个数） `MEMREAD:`网络运行时，从内存中读取的大小,即输入的特 ......
【校招VIP】测试专业课之OSI七层模型
考点介绍： 在 OSI 模型中，每一层都依赖于下一层，并将数据传递给下一层。同时，每一层也可以向上一层提供特定的服务。这种分层结构使得网络管理员可以更轻松地管理网络，同时使得网络协议的设计更加灵活 一、考点题目 1.下面有关dns域名劫持，说法错误的是（） A.如果DNS把你想要解析的地方，解析为错 ......
Linuxy应用程序加载动态链接库的默认路径
在 Linux 系统中，当应用程序执行时，系统会按照一定的规则去寻找动态链接库（也称为共享库或 `.so` 文件）。系统使用一组默认的搜索路径来查找这些库，以便在运行时正确加载所需的库。以下是 Linux 系统寻找动态链接库的一般规则： 1. **系统默认路径**： Linux 系统会在一组默认的路 ......
【快应用】图片放大预览功能的实现
【关键词】 放大、image、background-position 【问题背景】 快应用中并没有直接的放大图片预览的功能，然而是可以利用现有的功能去实现图片的放大预览功能的。这样在快应用中浏览页面内容遇到图片时，遇到一些小图，觉得图片内容是不错的，就可以点击图片局部地方，放大查看图片的部分细节 ......
上市公司碳排放量的计算（分读for循环的应用）
需求： 工作中需要计算上市公司碳排放数据，需要利用分读for循环进行文本值提取，然后进行匹配和记录写入，最后需要分析汇总，用于后续的深度数据挖掘。 解决： def read_txt(inputpath, outputpath): with open(outputpath, 'w', encoding ......
.NET应用UI组件DevExpress XAF v23.1 - 全新的日程模块
DevExpress XAF是一款强大的现代应用程序框架，允许同时开发ASP.NET和WinForms。DevExpress XAF采用模块化设计，开发人员可以选择内建模块，也可以自行创建，从而以更快的速度和比开发人员当前更强有力的方式创建应用程序。 在新版中，DevExpress XAF组件发布了 ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例6：CNN模型预测性别与年龄
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例7：GOTURN模型实现视频对象跟踪
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例3：SSD模型实现对象检测
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例5：FCN模型实现图像分割
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例4：SSD-MobileNet模型实时对象检测
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......