案例分析 架构 答案 案例
深入理解 python 虚拟机：描述器实现原理与源码分析
在本篇文章当中主要给大家介绍描述器背后的实现原理，通过分析 cpython 对应的源代码了解与描述器相关的字节码的指令，我们就可以真正了解到描述器背后的原理！ ......
Roslyn入门（一）-C＃语法分析
原文：Roslyn入门（一）-C＃语法分析 - 从此启程 - 博客园 (cnblogs.com) 演示环境 Visual Studio 2017 .NET Compiler Platform SDK 简介 今天，Visual Basic和C＃编译器是黑盒子：输入文本然后输出字节，编译管道的中间阶段没 ......
案例-泡芙建模
案例：泡芙建模 一、基础建模与雕塑 shift+A新建圆柱，增加细分，增加细分表面修改器，S-Shift+Z，排除X，Y轴进行缩放；face-poke，O-proportional，调整最上的顶点，按两次G沿着一个方向进行微调；shift+D复制两个同样的模型，进行微调; Sculpting雕塑功能 ......
高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23378 最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验 1 介绍 在本文中 ......
【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=9706 最近我们被客户要求撰写关于非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过 ......
m基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析不同码长,码率,信道对译码性能的影响,对比卷积码,turbo码
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 LDPC ( Low-density Parity-check，低密度奇偶校验）码是由 Gallager 在1963 年提出的一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码 (linear block codes)，然而在接下来的 ......
如何修复元贝驾考仿真考试无法查看错题分析的 bug All In One
如何修复元贝驾考仿真考试无法查看错题分析的 bug All In One
元贝驾考 2023 科目一 模拟考试
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【深入浅出 Yarn 架构与实现】6-3 NodeManager 分布式缓存
不要跳过这部分知识，对了解 NodeManager 本地目录结构，和熟悉 Container 启动流程有帮助。 一、分布式缓存介绍 主要作用就是将用户应用程序执行时，所需的外部文件资源下载缓存到各个节点。 YARN 分布式缓存工作流程如下: 客户端将应用程序所需的文件资源 (外部字典、JAR 包、二 ......
Python 项目 Logging 实践案例
定义BaseLogger：base_logger.py # -*- coding: utf-8 -*- import sys import logging import logging.handlers from typing import Union from cfg.common import ......
用Python语言进行时间序列ARIMA模型分析
应用时间序列 时间序列分析是一种重要的数据分析方法，应用广泛。以下列举了几个时间序列分析的应用场景： 1.经济预测：时间序列分析可以用来分析经济数据，预测未来经济趋势和走向。例如，利用历史股市数据和经济指标进行时间序列分析，可以预测未来股市的走向。 2.交通拥堵预测：时间序列分析可以用来预测交通拥堵 ......
Meta分析在建成环境研究中的使用——基于Revman5.3
Meta分析（荟萃分析）又叫元分析、meta分析等，是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的数据等来分析两个变量间真实的相关关系。目前主要应用于医学领域（尤其是循证医学中）。 由于目前多被用于循证医学研究，Meta分析的纳 ......
【验证码逆向专栏】数美验证码全家桶逆向分析以及 AST 获取动态参数
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【9种】ElasticSearch分词器详解，一文get！！！| 博学谷狂野架构师
ElasticSearch 分词器 作者: 博学谷狂野架构师 GitHub：GitHub地址 （有我精心准备的130本电子书PDF） 只分享干货、不吹水，让我们一起加油！😄 概述 分词器的主要作用将用户输入的一段文本，按照一定逻辑，分析成多个词语的一种工具 什么是分词器 顾名思义，文本分析就是把全 ......
python 自动化测试案例
使用 Selenium 与 unittest 框架的自动化测试案例，可以用来模拟浏览器自动打开网站并提交表单： 在下述代码中，我们定义了一个继承自 unittest.TestCase 的测试类 TestLoginForm，其中 setUp() 方法在每个测试方法执行前会调用，用来启动浏览器并打开测试 ......
python Django校验表单登录案例
定义一个视图函数，用于处理登录表单的提交动作。 在该视图函数中，使用 request.POST.get() 方法获取 POST 请求中提交的用户名和密码数据，具体代码如下： from django.shortcuts import render, redirect from django.contr ......
Hudi学习笔记5 - Hudi配置分析（1）
Hudi 官方配置文档：https://hudi.apache.org/docs/configurations，从源码分析可以看到配置项 hoodie.payload.ordering.field 已经废弃，取而代之的是 hoodie.datasource.write.precombine.fiel ......
昇腾实战丨DVPP媒体数据处理视频解码问题案例
摘要：本期就分享几个关于DVPP视频解码问题的典型案例，并给出原因分析及解决方法 本文分享自华为云社区《DVPP媒体数据处理视频解码问题案例》，作者：昇腾CANN 。 DVPP（Digital Vision Pre-Processing）是昇腾AI处理器内置的图像处理单元，通过AscendCL媒体数 ......
【触想智能】工业平板电脑使用固态硬盘的优势分析
工业平板电脑是集工业触摸屏、液晶显示器、主机与一体的工业电脑，其主要硬件包括中央处理器CPU、主板、内存、显卡、硬盘等。前面几项硬件对工业平板电脑的影响，大部分人都比较了解，但是说到硬盘的影响，知道的人就不是很多了，甚至很多人在选购时忽略了硬盘对平板电脑的影响。 硬盘对工业平板电脑的性能真的没有影响 ......
Linux基础19 Gdisk, 挂载命令mount与配置文件, fstab文件的详细信息, Swap介绍与案例, 修改/etc/fstab错误重启系统, 修复(单用户模式登陆)
gdisk gdisk分区，分区表是GPT，支持更大的容量分区。128个。 #需要安装 [root@oldboy ~]# yum install -y gdisk 1.添加硬盘，3TB 在vmware里面添加 2.查看是否能识别出来。 [root@oldboy ~]# lsblk NAME MAJ: ......
Tomcat总体架构，启动流程与处理请求流程
系列文章目录和关于我 参考书籍《Tomcat架构解析》 一丶Tomcat总体架构 本文沿袭《Tomcat架构解析》中启发式的方式来总结Tomcat总体架构 1 Server 假设当前我们要编写一个web应用服务器，web应用服务器最基本的功能是接受客户端发送的请求数据并进行解析，完成相关的业务处理， ......
视觉冲击数据可视化设计案例 激发你的可视化设计灵感
数据可视化是信息和数据的图形表示。通过使用图表、图形和地图等元素，数据可视化工具提供了一种可访问的方式来查看和理解数据中的趋势、异常值和模式。 ......
创新案例 | 智能物流服务提供商 Tive 如何通过跟踪和可视化实现 80% 的增长
您正在寻找可靠的物流解决方案吗？ Tive 是领先的智能物流服务提供商，提供跟踪和实时可见性解决方案。使用 Tive，您可以主动监控公路、空运、海运和铁路运输。它可以帮助您减少运输问题并确保准时和全面交付，从而改善客户体验。 Tive 已经帮助数百个全球品牌改善了物流和供应链的知名度，从而提高了 ......
联机分析处理OLAP
OLAP工具。提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析。 联机分析处理OLAP是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。它具有FASMI(Fast Analysis of Shared Mult ......
目标检测数据集分析
现在支持导出excel数据，可以使用自己喜欢的软件生成图像了。 目标检测数据集分析 平时我们经常需要对我们的数据集进行各种分析，以便我们找到更好的提高方式。所以我将我平时分析数据集的一些方法打包发布在了Github上，分享给大家，有什么错误和意见，请多多指教！ 项目地址 图片数量、标注框数量、类别信 ......
01-三层架构之查询数据库数据
一、后台操作流程 1.创建数据库 CREATE DATABASE wyy_music; USE wyy_music; DROP TABLE IF EXISTS `tb_music`; CREATE TABLE `tb_music` ( `music_id` INT(11) PRIMARY KEY N ......
ReentrantReadWriteLock源码分析
ReentrantLock是互斥锁，若存在读多写少同时保证线程安全的场景，ReentrantLock效率比较低，此时需要用到ReentrantReadWriteLock。 一、ReentrantReadWriteLock介绍 ReentrantReadWriteLock是可重入的读写锁，实现了Rea ......
记一次 .NET 某车零件MES系统 登录异常分析
一：背景 1. 讲故事 这个案例有点特殊，以前dump分析都是和软件工程师打交道，这次和非业内人士交流，隔行如隔山，从指导dump怎么抓到问题解决，需要一个强大的耐心。 前几天有位朋友在微信上找到我，说他们公司采购的MES系统登录的时候出现了异常，让我帮忙看一下，我在想解铃还须系铃人，怎么的也不应该 ......
ReentrantLock源码分析
一、ReentrantLock介绍 ReentrantLock是JDK1.5引入的，实现Lock接口的互斥锁。保证多线程的环境下，共享资源的原子性。与Synchronized的非公平锁不同，ReentrantLock的实现公平锁、非公平锁。ReentrantLock是重入锁，重入是指，同一个线程可以 ......
Python数据分析中 melt()函数的一些用法
melt()函数是一个数据重塑工具，用于将宽格式数据转换为长格式数据（Unpivot a DataFrame from wide to long format, optionally leaving identifiers set.） 1. 基本语法 pandas.melt(frame, id_va ......
Tomcat总体架构，启动流程与处理请求流程
系列文章目录和关于我 参考书籍《Tomcat架构解析》 一丶Tomcat总体架构 本文沿袭《Tomcat架构解析》中启发式的方式来总结Tomcat总体架构 1 Server Server接受客户端发送的请求数据并进行解析，完成相关的业务处理，然后将处理结果作为响应返回给请求计算机。 从上面这段话来看 ......