开发平台 价值 代码 数字
OpenCV - 计算机视觉开发
OpenCV 介绍 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac ......
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, ......
QT开发 2024最新版本优雅的使用vscode开发QT
⚔️▬▬▬▬▬▶VS开发QT◀▬▬▬▬▬⚔️ ⚔️先看效果 ⚔️编辑环境变量 如图添加环境变量！！！东西全在QT的安装目录！！！找不到的按照我下面的教程再装一次！！！ https://blog.csdn.net/lllmeimei/article/details/135502781?spm=1001 ......
一行代码解决Three.js中只能在一侧看到物体的问题
项目场景： 因为该项目比较复杂庞大，在此就简单介绍一下： 通过Three.js创建若干个物体进行了组装，从而形成了一个类似眼球模拟模型的项目，用户可以通过拖动鼠标来达到控制视角（摄像机）的目的，以此来观察整个眼球状态。 Image1 Three.js眼球模型 注：下面所说的正视为从红线正轴往瞳孔（黑 ......
Android Bluetooth 蓝牙开发/蓝牙协议 小结
蓝牙术语 蓝牙 蓝牙术语： HFP(Hands-free Profile)耳机模式： 让蓝牙设备可以控制电话，如接听、挂断、拒接、语音拨号等，拒接、语音拨号要视蓝牙耳机及电话是否支持。 HSP（Handset Profile）耳机模式 用于支持蓝牙耳机与移动电话之间使用 蓝牙电话广播： Blueto ......
矩阵乘法代码
void MatrixChain(int p[], int n, int **m, int **s) { for (int i = 1; i <= n; i++) m[i][i] = 0; // 初始化 for (int r = 2; r <= n; r++) { for (int i = 1; i ......
从传统行业到半导体行业开发（YMS,DMS,EAP,EDA）
一线开发人： 今天半导体YMS 项目快要收尾了，我的心情有点高兴，多年来我一直保持着写作的习惯，总是想写一些什么，今天但是又不知道从何说起。自己从传统的行业转向左半导体行业开发。从电*机如软件开发到电*软件开发再到半导体软件开发。博客园已经很多读者都不在更新和写作，但是我依然是那个坚持在写的人。下面 ......
Dating Java8系列之通过行为参数化传递代码
给我馍馍/文 引言 作为技术开发人员，我们无法保证我们写出来的代码的可用时间和保质期，也许今天刚上线的一个功能，等到明天就因为需求变动不得不进行更改。 为什么会不断的变化 作为技术人员，我们当然希望需求能循序渐进地平稳过度，但往往事与愿违，对于其原因我简单总结为以下几点。 用户导向，用户和市场是风向 ......
代码随想录 day17 平衡二叉树 二叉树的所有路径 左叶子之和
平衡二叉树 之前一直写迭代代码 没有怎么写递归 正好这题不是很好写迭代 练习一下递归 这题递归逻辑相对简单 左右子树高度差判断是不是大于一 可以直接返回结果 不大于一就高度max（l，r）+1 二叉树的所有路径 关键要点 这题适合先序遍历 回溯过程和递归过程是一起写的 进来几次就回溯几次 这样才能回 ......
代码优化
1.搭建minio 2.修改后端文件上传接口 在用户添加service中将avatar的值设置为 修改上传接口 3.修改不能修改用户名 在添加用户的index.vue中添加账户绑定disable默认值为false，用来控制修改的不能修改用户名 4.上传文件优化 把img的地址改为form.avata ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
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 ......
云平台大数据系统需求有哪些？
高性能计算资源：需要具备强大的计算能力来处理大规模的数据和进行复杂的数据分析、机器学习训练等任务。这可以通过采购高性能的服务器和配备适当的处理器、内存和存储设备来实现。同时，需要选择适合的数据处理和机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，以提高计算效率和性能。 大规模存储能力：需要足 ......
gitlab 提交代码自动重启服务/执行脚本/远程服务器脚本
1. 在服务器中安装gitlab-runner ```sh # https://docs.gitlab.com/runner/install/ apt install gitlab-runner ``` 2. 将gitlab-runner 注册到gitlab服务中 ```sh gitlab-runn ......
国产六核CPU商显板，三屏异显，米尔基于全志D9360开发板
芯驰D9-Pro 自主可控、安全可信的高性能商显方案 采用国产CPU：集成了6个ARM Cortex-A55@1.6GHz 高性能CPU和1个ARM Cortex-R5@800MHz； 高性能的高安全HSM安全的处理器，支持TRNG、AES、RSA、SHA、SM2/3/4/9； 它包含100GFLO ......
uboot 裸机开发
裸机程序开发里有一种低成本方案，利用u-boot的TFTP和USB下载功能，将成程序下载到开发板的内存用go命令来运行。 只要最终结果是ARM机器指令即可。理论上u-boot也能直接运行内存中的ELF文件，它需要用 bootelf命令运行。不过我一般都是编译器直接转成bin文件来运行的。 因为u-b ......
ThingsKit 物联网平台 可视化规则引擎发布
ThingsKit发布了可视化可拖拽规则引擎和可视化组态、可视化大屏这些新功能。这些功能的发布将为用户提供更加便捷、高效、直观的操作体验，有助于提升物联网应用的开发和管理效率。 可视化可拖拽规则引擎可以让用户通过简单的拖拽操作，快速构建出复杂的业务逻辑和规则，从而实现对设备的智能化控制和管理。这将大 ......
【专题】新零售下品牌消费者为中心的数字化转型报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32130 原文出处：拓端数据公众号 白皮书显示，阿里巴巴目前拥有超过五亿用户，成为中国领先的网上商城和各大品牌争相发力平台。作为B2C模式为代表的天猫，也逐渐成为了品牌运营的核心阵地。在数据银行、会员通等一系列数字化消费者运营工具被引入天猫平台后， ......
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 ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
关于代码逐过程的思考
始终要明确一个过程中只能完成一次操作，这样才能有序进行。当然错误情况主要集中与边界条件的处理。 这道题，最开始 点击查看代码 class Solution { public: ListNode *getIntersectionNode(ListNode *headA, ListNode *headB ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest中yield的用法详解
前言 在之前的介绍中，我们已经介绍了fixture的简单用法，但其实fixture还提供了两种非常优雅高效的写法，来完成测试执行前的处理操作与执行后的处理操作，即使用yield或addfinalizer来实现。本文我们将介绍使用yield来实现操作。 yield 在fixture中的关键字yield ......
一段简单的jquery代码，抓取抖音直播间的实时弹幕
代码： { let jq = null if (!document.querySelector('#jquery')) { jq = document.createElement('script') jq.id = 'jquery' jq.src = 'https://libs.baidu.com/ ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架fixture作为参数使用
前言 测试用例参数化的时候，使用 pytest.mark.parametrize() 参数化传测试数据，如果我们想引用前面不同fixture返回的数据当测试用例的入参。这个时候我们就可以用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题，本文就来给大家介绍一下如何使用fixture来实现参数化 ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架Fixture作用域详解
前言 Pytest的fixtrue是存在作用域的,比如作用域为函数级别，那么没执行一条用例,就会重新执行一次fixtrue，如果是类级别,那么多个类执行时会在去执行fixture。fixture的作用域有5个,分别是: function,class,module,package,session。有了 ......
软件测试/测试开发全日制|Pyest结合json实现数据驱动测试
前言 数据驱动测试是提高代码覆盖率和可靠性的重要方法。结合pytest和JSON（JavaScript对象表示）文件可以轻松实现数据驱动测试。和CSV文件类似，Python读取json文件也不需要借助其他的第三方库，因此我们不需要进行额外的环境安装。下面是如何使用pytest和JSON文件进行数据驱 ......