白鲸 数据分析 模型dataops
尝试用ColabPro训练深度学习模型
Colab中使用.ipynb文件，即我们平时使用的Jupyter Notebook文件来完成相关代码的执行。如果要训练模型，需要将模型封装成可以经过ipynb文件执行的形式。 在具体的运行时类型中，可以选择不同的运行时，其中包含了可选的GPU和CPU。GPU中有V100、A100、T4这几种可以选择 ......
解密IP分片与重组：数据传输中的关键技术
本文介绍了IP分片与重组的工作原理及其在数据传输中的重要性。IP分片将大数据包分割为小分片进行传输，重组则将其重新组合为完整数据包。这种技术能适应不同网络链路的传输单元限制，提高传输效率和可靠性。随着IPv4地址枯竭，IPv6的采用越来越普遍，了解IP分片与重组对于网络优化和IPv6部署至关重要。 ......
如何将数组中元素为空的数据过滤掉？
场景：后台返回所有文件列表信息，需要将fileId有值的文件过滤出来回显到页面上。 错误处理：使用map+if判断 let arr = [ { fileId: '1', fileName: '缴费明细表' }, { fileId: '2', fileName: '支付明细表' }, { fileId ......
【RocketMQ】DLedger模式下的选主流程分析
RocketMQ 4.5版本之前，可以采用主从架构进行集群部署，但是如果master节点挂掉，不能自动在集群中选举出新的Master节点，需要人工介入，在4.5版本之后提供了DLedger模式，使用Raft算法，如果Master节点出现故障，可以自动选举出新的Master进行切换。 Raft协议 R ......
全球海洋测深DEM（GEBCO）数据集 下载
1、概述 GEBCO（General Bathymetric Chart of the Oceans）全球 DEM数据集（Geo-Engineering Digital Savage）是基于“全球地球系统计划”（Global Earth System Project）的最新数据集。 GEBCO 数据 ......
三维模型3DTile格式轻量化压缩处理重难点分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
采集分析仪设计资料：437-带触摸显示的10路5Msps@18bit采集分析仪
带触摸显示的10路5Msps@18bit采集分析仪 一、产品概述 本产品提供了多种传感器接入接口，支持多种类型传感器实时采集、处理、显示等功能。主处理器采用XC7Z100-FFG900芯片，具有444K逻辑单元和双核ARM Cortex-A9 MPCore处理器。PL部分得可编程逻辑可以实现各种传感 ......
一次执行10天的SQL(数据库练习)
一次执行10天的SQL 原创 薛晓刚 四海内皆兄弟 2023-09-15 07:01 发表于上海 收录于合集 #开发理念54个 #Oracle57个 #MYSQL46个 子查询和关联查询过多的危害（从前标量子查询那篇文章的延续） 子查询过多（很有可能不少都是不必要的，或者设计导致的）会导致SQL变得 ......
使用高斯混合模型拆分多模态分布
本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。 高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，简称GMM）是一种在统计和机器学习领域中常用的概率模型，用于对复杂数据分布进行建模和分析。GMM 是一种生成模型，它假设观测数据是由多个高斯分布组合而成的，每个高斯分布称为一个 ......
IBM推出Granite生成式人工智能功能和模型
导读 为了在不断增长、竞争异常激烈的人工智能领域争得一席之地，IBM 本周在其最近推出的 Watsonx 数据科学平台上推出了新的生成式人工智能模型和功能。这些新模型被称为 Granite 系列模型，似乎可以被归类为标准的大型语言模型（LLM），与 OpenAI 的 GPT-4 和 ChatGPT ......
数据科学和计算密集型任务中的关键主题
以下是数据科学和计算密集型任务中的关键主题： 1. 数据清洗和预处理：数据科学中的第一步通常是清洗和预处理数据，包括处理缺失值、异常值、重复值和噪声等。 2. 特征工程：特征工程是从原始数据中提取有用的特征，以供机器学习模型使用。这包括特征选择、特征变换和特征生成等技术。 3. 数据可视化：数据可视 ......
SOC芯片架构技术分析（一）
SOC芯片架构技术分析（一） 框架总览 SOC芯片研究框架 1. SoC概况 1.1 SoC简介 1.2 SoC发展历程及未来发展趋势 1.3 SoC市场概况 2. SoC产业链 2.1 SoC产业链概况 2.2 产业链上游情况 2.3 产业链中游情况 2.4 产业链下游及终端应用 3. 成长驱动力 ......
数据采集实践第一次作业
作业一 要求：用requests和BeautifulSoup库方法定向爬取给定网址（http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020 ）的数据，屏幕打印爬取的大学排名信息 o 输出信息： 排名 学校名称 省市 学校类型 总分 1 清华大学 北京 综合 ......
SequoiaDB分布式数据库2023.9月刊
本月看点速览 行业领先！巨杉数据库再度入选Gartner报告 再获认可！巨杉数据库蝉联2023「Cloud 100 China」榜单 成果斐然，巨杉数据库获评广东省信息技术应用创新优秀产品和解决方案 创新发展，巨杉数据库入选2023信创企业排行榜 行业领先！巨杉数据库再度入选Gartner报告 近日 ......
2023数据采集与融合实践作业一
作业①： 实验要求： 用requests和BeautifulSoup库方法定向爬取给定网址（http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020 ）的数据，屏幕打印爬取的大学排名信息。输出信息：排名 学校名称 省市 学校类型 总分1 清华大学 北京 综合 ......
软件测试 - - - 测试数据库mysql
连接数据库， navicat 连接数据库 多使用软件。而不只是记载记笔记。去使用软件。去使用navicat。 软件测试 - - - 测试数据库 dbeaverUltimate有免费的社区版本 workbench这是官方做的软件。 navicat需要收费，如果破解，大公司会受到律师函。 输入URL，连 ......
数据库操作
1.创建数据库： createdatabase 数据库名； create database if not exists 数据库名； create database 数据库名 character set 字符编码； 2.查看数据库： show databases； 3.查看数据库定义信息： show ......
2023数据采集实践作业1
作业1 要求：用requests和BeautifulSoup库方法定向爬取给定网址（http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020 ）的数据，屏幕打印爬取的大学排名信息。 输出信息： 排名 学校名称 省市 学校类型 总分 1 清华大学 北京 综合 8 ......
Windows网络编程之select模型(二)
一、select模型的特点 select 函数通常用于多路复用（multiplexing）操作，允许你同时监视多个套接字（sockets）的状态，并在其中任何一个套接字准备好进行 I/O 操作时进行响应。 以下是 select 模型的特点和作用： 并发处理多个套接字： select 允许你同时监视多 ......
数据采集与融合技术第一次作业
作业1 1. 要求：用requests和BeautifulSoup库方法定向爬取给定网址（http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020 ）的数据，屏幕打印爬取的大学排名信息。 2. 输出信息： 排名 学校名称 省市 学校类型 总分 1 清华大学 北 ......
布尔数据 边的相交
边与边、边与面相交会得到公共部分Common Part，公共部分可能是点，也可能是重叠的边。在过滤相交的边与边、边与面时都有一定的优化空间，即使用BVH来加速检测相交部分。在快速判断边与边是否重叠、边与面是否重叠部分的代码采用固定数量的采样点的处理方式不太严谨。将相交的结果及过程数据都保存到BOPD... ......
2023数据采集与融合技术实践作业一
作业1 要求：用requests和BeautifulSoup库方法定向爬取给定网址（http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020 ）的数据，屏幕打印爬取的大学排名信息。 输出信息： 排名 学校名称 省市 学校类型 总分 1 清华大学 北京 综合 8 ......
数据结构学习带背(一)|基本概念
数据结构的基本概念： 数据 数据元素 数据对象 数据类型 数据结构 数据结构的三要素： 1、 2、 3、 分别有什么？ 测试 可以用（）定义一个完整的数据结构（ 栈是什么？ ......
面试之数据库
数据库设计三范式 第一范式。任何一张表必须有主键，每一个字段具有原子性不可再分。 第二范式。所有非主键字段完全依赖主键字段，不存在部分依赖（复合主键可能存在此情况）。 第三范式。所有非主键字段直接依赖于主键字段，不存在传递依赖（比如员工表中存在部门编号和部门名）。 注：多对多时建三个表，用关系表存放 ......
Java数据类型
Java数据类型 摘自狂神说java的PPT 什么是字节 1bit表示一位 1Byte表示一个字节 1024B=1KB 1024KB=1M 1024M=1G ......
java数据类型拓展
java数据拓展 public class demo3 { public static void main(String[] args) { //整数拓展: 进制 二进制0b 十进制 八进制0 十六进制0x int i1=10; int i2=010; int i3=0x10; System.out ......
数据库的MVCC模式
PG的mvcc模式：多版本并发控制，通过在数据库中创建多个版本的数据来实现并发的读写操作。每个数据库事务都能够看到一个逻辑上一致的数据库快照，当一个事务修改了数据库中的数据时，他不会直接修改原始数据，而是创建一个新的数据版本，并将修改后的数据写入新的数据版本中，这样其他事务依然可以读取到旧的数据版本 ......
数据采集与融合技术作业1
数据采集与融合作业一 作业1-大学排名 *实验内容 对大学排名进行爬取，完整代码如下： ` import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020" ......