指令 模型 语言 数据
C语言数据的存储
[TOC] ## 类型的基本归类 **整形家族：** ```c char unsigned char signed char short unsigned short [int] signed short [int] int unsigned int signed int long unsigned ......
[数据结构]树上倍增
# 树上倍增 ## 一、一点理解 最近遇到几个关于树上倍增问题。本人太菜，有时候想不到用倍增，这里做个总结。 树上倍增核心就是：$f[u][j]$，含义是$u$向上跳$2^j$步到的位置，然后用$f[u][j] = f[f[u][j-1]][j-1]$进行转移。 **树上倍增常见应用就是：快速幂、线 ......
【专题】2022中国智能财税市场研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=31442 数字化是复杂系统中的一个重要驱动因素，它得到了技术进步的支持。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末13份财税数字化行业相关报告。 随着以大数据、物联网、云计算、人工智能等为代表的数字技术的不断成长和成熟，企业必须应对的内外部环境发生了 ......
【专题】全球数字经济财税动态报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2022智能财税用户需求场景调研报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2022中国财税SaaS行业白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2022年中国财税数字化行业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】中国小微企业云财税行业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2022中小企业财税数字化发展研究报告PDF合集分享（附原数据表）
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【专题】2022年中国企业财税无纸化实践白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=31442 数字化是复杂系统中的一个重要驱动因素，它得到了技术进步的支持。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末13份财税数字化行业相关报告。 随着以大数据、物联网、云计算、人工智能等为代表的数字技术的不断成长和成熟，企业必须应对的内外部环境发生了 ......
redis数据结构跳表
# redis数据结构跳表 ## 数据结构 ### 跳表节点 ```c typedef struct zskiplistNode { // 层 struct zskiplistLevel { // 前进指针 struct zskiplistNode *forward; // 跨度 unsigned ......
c# 利用数据库将程序加密隐藏？
下面将介绍如何通过LiteDB将自己的程序进行加密，首先介绍一下LiteDB。 LiteDB LiteDB是一个轻量级的嵌入式数据库，它是用C#编写的，适用于.NET平台。它的设计目标是提供一个简单易用的数据库解决方案，可以在各种应用程序中使用。 LiteDB使用单个文件作为数据库存储，这个文件可以 ......
ui自动化从登录到新增数据
from selenium import webdriverfrom time import sleepfrom selenium.webdriver.common.by import By# 通过ID来定位driver = webdriver.Chrome()driver.maximize_win ......
R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=9384 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VAR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 目录 模型与数据 估算值 预测误差脉冲响应 识别问题 正交脉冲响应 结构脉冲反应 广义脉冲响应 参考文献 脉冲响应分析是采用向量自回归模 ......
ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。 该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值 ......
R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23305 最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR 我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。 一 ......
R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=3772 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MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。 创建测试数据 第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。我们假设预测变量和因变量之间存在线性关系，所以我们用线性模型并添加一些噪音 ......
JavaScript基础：学习JavaScript语言的基本语法和常用操作，了解网页交互的基本原理
JavaScript是一种广泛应用于网页开发中的脚本语言，它可以与HTML和CSS一起使用，实现网页交互及动态效果。 以下是JavaScript的基本语法和常用操作： 1. 变量声明：使用var、let或const关键字声明变量。 ```javascript var name = "John"; l ......
Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33436 原文出处：拓端数据部落公众号 尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。而使用贝叶斯方法，客户可以按照自己认为合适的方式定义模型。 线性回归 在此示例中，我们将帮助客户 ......
数据库相关
事务： 概念 事务是一个不可分割的数据库操作序列，也是数据库并发控制的基本单位，其执行的结果必须使数据库从一种一致性状态到另一种一致性状态。事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行。 MySQL默认就是自动事务管理(自动开启事务,自动提交事务),一条sql语句就是一个事务 事务执行的过程中， ......
tick数据和K线数据 写入csv还是hdf5
写入csv最省事，每次更新，都可以按行写入。hdf5如果是整块写入速度很快，但是记录实时行情需要不断追加，效率非常低下。 csv最大的问题是读取，如果长年用一个csv文件记录一个品种，这个csv文件会变得很臃肿，读取csv对内存是个大考验。hdf5连接的是一个对象，然后查询该对象最后1000行数据， ......
OpenCV训练模型
## 目录： * 1.工具准备 * 安装OpenCV3，并添加环境变量 * 安装qt，并将OpenCV3中src，face，hace.hpp文件拷贝到工程文件下 * 2.训练部分 * 采集人脸（十张黑白照） * 训练模型 * 人脸识别 ## 工具准备 * 1.Opencv的安装 将用mingw源码编 ......
大数据分布式存储
为什么需要分布式存储？ 数据量太大，单机存储能力有上限，需要靠数量来解决问题 数量的提升带来的是网络传输、磁盘读写、CPU、内存等各方面的综合提升。 分布式组合在一起可以达到1+1>2的效果 1. 分布式系统常见的组织形式？ 去中心化模式：没有明确中心，大家协调工作 中心化模式：有明确的中心，基于中 ......
手把手教你学专利检索---欧洲专利局检索数据库
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/549997689 欧洲专利局官方网站 http://worldwide.espacenet.com/ 欧洲专利局（EPO）的Espacenet专利检索数据库文献覆盖面广，可以免费检索全世界100多的国家的公开专利申请，目前专利文献 ......
【校招VIP】java语言考点之ConcurrentHashMap1.7和1.8
考点介绍： ConcurrentHashMap是JAVA校招面试的热门考点，主要集中在1.7和1.8的底层结构和相关的性能提高。理解这个考点要从map本身的并发问题出发，再到hashTable的低性能并发安全，引申到ConcurrentHashMap的分块处理。同时要理解读锁和写锁的区别 一、考点题 ......
将java实体类转为数据库sql
package com.qr.util; /** * 创建时间：2023年8月15日 下午3:24:23 * 文件名称：CreateTableSql.java * 类说明： */ import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import j ......
nlp入门（五）隐马尔科夫模型
源码请到：自然语言处理练习: 学习自然语言处理时候写的一些代码 (gitee.com) 一、马尔科夫模型概念 1.1 马尔科夫模型：具有马尔可夫性质并以随机过程为基础的模型 1.2 马尔科夫性质：过去状态只能影响现在状态，影响不了将来的状态 1.3 马尔科夫过程：随机过程满足马尔科夫性质，状态转移矩 ......
模型超参数基本都没改，测试时加载模型报模型结构不匹配，设置模糊加载模型即：model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=Fasle)，但效果出奇的差
# 原因 跑模型的时候，用的是多卡加载torch.nn.DataParallel(self.model)，测试是用的单卡模糊加载保存的模型权重，很多模型参数都没有加载成功，自然会导致测试效果很差。 # 解决方法 ` # 如果你想要用nn.DataParallel来加载模型 state_dict = ......
langchain接入星火大模型（其他模型也可以参考）
首先来说LangChain是什么？不了解的可以点击下面的链接来查看下。 LangChain入门指南_故里_的博客-CSDN博客 然后在介绍一下星火认知大模型相关： 讯飞星火认知大模型感兴趣的小伙伴可以了解一下，国内比较成熟的类GPT（我自己定义的，也不知道对不对）模型。 说一下大概需求，首先我是要用 ......
【数据结构】排序2 交换排序
交换排序就是基于比较交换的排序。 主要讲两种交换排序算法：**冒泡排序和快速排序**。 冒泡排序比较简单一般不会单独考察，重点考察的是快速排序的内容。 #### 1.冒泡排序 **基本算法思想：** 对于每趟排序，从后往前两两比较，如果为逆序则进行交换，这样很显然不能一趟就得到正确的序列，但是每次都 ......