运筹学 机器 之间 作用
对象模型和关系数据库中的关系表示形式，包括 EF Core 在两者之间的映射方式
public class Post {//文章 public string Title { get; set; } public string Content { get; set; } public DateOnly PublishedOn { get; set; } public bool Ar ......
瀑布图有什么作用？除了excel如何快速制作？
瀑布图是一种特殊的数据可视化图表，具有以下作用： 1. 对比变化：瀑布图可以清晰地展示数据在不同因素作用下的变化情况。通过将数据分解成各个组成部分，并以阶梯状呈现，可以直观地对比每个因素对总体结果的影响。 2. 分析趋势：瀑布图有助于分析数据的增长或减少趋势。通过观察连续的阶梯形，可以快速识别出上升 ......
第三方软件测试有什么作用？可以包含哪些测试内容？
第三方软件测试 在当今软硬件产品层出不穷的时代，产品质量对企业发展至关重要。第三方测评单位颁发的产品检测认证报告，是企业实力最有力的证明。企业可将产品检测报告用于软件产品退税、高新企业申报加分、双软认证加分、投标产品加分、首版次等政策类产品认证、项目验收依据、APP商铺上架依据、产品质量证明等方面。 ......
机器学习算法原理实现——随机森林，核心是就是行列抽样，可以并行
记得参考之前的文章 机器学习算法原理实现——cart决策树：分类&回归 随机森林算法训练步骤： 代码实现（决策树复用了之前的深度剪枝实现）： # 导入numpy库 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score class ......
KingbaseES中不同user之间的权限关系
1.概念 1.schema是每个database中特有的。 schema概念有点像命名空间，这个逻辑空间包含若干表对象。 在DB里面，有了schema才可以创建对象，对象需要依赖于schema，默认为schema为 public 2.user是cluster级别的，它的逻辑架构位于数据库之上。可以在 ......
提高机器 CPU 、内存、硬盘的使用率
CPU使用率 下载地址一：http://todo.sercretcore.cn/cpu.zip 下载地址二：https://cdn.wyr.me/files/cpu.zip 使用方法 例1：所有CPU核心负载30%运行10秒钟 ./cpu -p 30 -t 10 例2：所有CPU核心负载30%持续运 ......
机器人如何有效采摘苹果？
摘要：本文利用动捕数据构建拟人运动模型，对比观察两种苹果采摘模式，并对系统性能进行全面评估，为提高机器人采摘效率提供创新方法。 近期，一项关于苹果采摘机器人的有趣研究—— "Design and evaluation of a robotic apple harvester using optimi ......
职场借款：如何处理与下属之间的金钱问题
在职场中，金钱问题往往是一个微妙而又充满挑战的议题。当下属因为个人困境向你求助，特别是涉及金钱的请求时，作为领导者，应该如何处理这种请求呢? 1. 借与不借：维护职业与私人之间的界限 在职业环境中，领导与下属之间维持一定的界限是至关重要的。这不仅有助于确保公平和透明度，还可以防止可能的利益冲突或道德 ......
园区交换机之间做NTP时钟同步
问题：当前我们自己局域网中，每台设备的时钟存在差异，导致查看日志时不清楚事故发生的时间 》 解决办法：在核心设备配置NTP服务，让其余二层设备都从核心上同步NTP时间。 原理：核心设备向其他设备发送广播，其他设备接收到广播后更新clock时间，与核心进行时间同步。 配置如下： core： ntp-s ......
使用网线连接电脑和Fanuc机器人控制柜，运行python脚本，实现上传（或下载）TP程序（或LS程序）
废话不多书，直接上干货！使用网线连接电脑和Fanuc机器人控制柜，运行python脚本，实现上传（或下载）TP程序（或LS程序）首先找一根网线，连接电脑和Fanuc控制柜，并在电脑端或者机器人示教器操作一下ping命令，确保机器人和电脑之间通讯是ok的。例如下图这样。 其次运行python脚本，该脚 ......
变量 常量 作用域
变量 大概简介  实例操作 public class Demo06 { public static void main(String[] args) { //int ......
机器学习算法原理实现——lightgbm，核心leaf-wise生长结合数据和特征并行+直方图算法+单边梯度抽样+互斥特征捆绑
算法亮点： 1、leaf-wise生长策略+特征并行和数据并行 让我们通过一个简单的例子来详细解释 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略。假设我们有以下的数据集：| 年龄 | 收入 | 购买 || | | || 20 | 3000 | 0 || 25 | 3500 | 0 || 30 ......
Python变量：创建、类型、命名规则和作用域详解
变量 变量是用于存储数据值的容器。 创建变量 Python没有用于声明变量的命令。 变量在您第一次为其分配值时被创建。 示例 x = 5 y = "John" print(x) print(y) 变量不需要声明为特定类型，并且甚至在设置后可以更改类型。 示例 x = 4 # x的类型为int x = ......
ABB机器人EIP从站配置( OmniCore版) _ WAN口为例
1, 网络设置( 示教器操作) 设置WAN口IP地址为192.168.1.10 2, EtherNet/IP协议选择WAN口连接 3, ......
java开发之个微机器人的开发
简要描述： 根据消息回调收到的xml转发文件消息，适用于同内容大批量发送 请求URL： http://域名地址/sendRecvFile 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： ......
两个命令之间连接&&、||、&、|的区别
两个命令之间连接 说明 command1 && command2 第二个命令仅在第一个命令成功执行（返回零退出状态）时才会执行。 command1 || command2 第二个命令仅在第一个命令失败（返回非零退出状态）时才会执行。 command1 & command2 将多个命令同时启动，而不必 ......
学了1个月机器学习的总结
书实在是厚，看不下去，还是看视频容易接受。 总结： 入门应该从如何把点拟合成一条线开始。 先从统计学里的方差开始，扩展最小二乘法，引出线性回归。然后是逻辑回归，引出机器学习核心——求代价函数最小值。进而引出正则、学习率、过拟合欠拟合、偏差方差、准确率召回率、训练集验证集测试集等机器学习基础。 进而扩 ......
EasyGBS视频融合云平台在数字化民生服务中可以发挥重要作用
一、方案简介 EasyGBS国标视频融合云平台基于端-边-云一体化架构，以推动基层治理模式创新、提升民生服务水平为目标，在智慧社区、数字乡村、智慧养老等民生安全方面发挥着卓越作用。该平台具有海量视频接入、汇聚与管理、处理及分发等视频能力，可实现视频直播、录像、回放、检索、云存储、告警上报、语音对讲、 ......
基因、基因家族和通路之间的关系
基因、基因家族和通路之间的关系如下： 基因（Gene）： 基因是DNA上的一段编码信息，它指导生物体合成特定的蛋白质或RNA分子。基因是生物体遗传信息的基本单位，每个基因编码了一个或多个蛋白质或RNA的特定序列。基因具有多样性，因为同一基因可以在不同个体中存在不同的等位基因，导致生物体的遗传多样性。 ......
类与类、类与接口、接口与接口之间的关系
类与类之间是继承关系，只能单继承，不能多继承，但可以多层继承； 类与接口之间是实现关系，可以单实现和多实现； 接口与接口之间可以单继承和多继承，如果实现类实现的是最下面的子接口，就要重写体系当中所有的抽象方法。 ......
文本翻译,机器翻译序列(Seq2seq)
# Seq2seq # 进行机器翻译 import collections import math import os import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as ......
71-变量的作用域-全局变量-局部变量-栈帧内存分析讲解
帧就是看电影的时候，一咋眼一个帧，胶卷一样，这个也是一样 使用前必须要赋值，上面全局有a，你这局部再a，他就认为你这是一个局部变量，只是重名了 a=300是栈帧里的，而a=3是全局的，就像你班级里有个张伟，你学校里还有个，你肯定优先考虑你班级的 ......
机器学习算法原理实现——xgboost，核心是加入了正则化和损失函数二阶泰勒展开
先看总的图： 本质上就是在传统gbdt的决策树基础上加入了正则化防止过拟合，以及为了让损失函数求解更方便，加入了泰勒展开，这样计算损失函数更方便了（除了决策树代码有差别，其他都是gbdt一样，本文仅实现xgboost的决策树）。如下： 再解释各个步骤： 。。。 让gpt来汇总下： 好了，我们直接写下 ......
机器学习算法原理实现——gbdt
前面的文章介绍了决策树的实现，我们基于之前决策树的实现（https://www.cnblogs.com/bonelee/p/17691555.html），写一个gbdt： import numpy as np from sklearn.model_selection import train_tes ......
机器学习算法原理实现——adaboost，三个臭皮匠顶个诸葛亮
adaboost算法的基本原理是什么？举一个简单的例子说明呢 AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，其基本原理是结合多个弱学习器来构建一个强学习器。AdaBoost的工作方式如下： 权重初始化：给定一个训练数据集，首先为每个训练样本分配一个权重，开始时这些权重都是 ......
img的srcset属性的作用
img标签的srcset可以用来处理页面在不同像素密度终端设备上对图片的选择性展示 sizes作用就在于告诉浏览器根据【屏幕尺寸]和【像素密度】的计算值从srcset中选择最佳的图片源。 < img src="density-x1.jpg" srcset="density-x1.jpg 1x> 1. ......
Python机器学习——鸟类图像分类
（一）选题背景： 1.生物多样性保护：鸟类是地球上最为丰富和多样的脊椎动物类群之一，对于生态系统的稳定和生物多样性的维持起着重要作用。通过开展鸟类图像分类研究，可以帮助精确地辨别鸟类物种，有助于监测鸟类的分布、数量和迁徙情况，从而更好地实施生物多样性保护和生态环境管理。 2.环境监测和生态学研究：鸟 ......