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mob64ca140a8e67 - 常用聚類算法

在數據科學的世界裏，我們經常面對各種類型的數據。當你處理像性別、職業、品牌偏好這樣的分類數據時，傳統的k-means算法就顯得力不從心了。這正是kmodes庫大展身手的地方！🚀 為什麼需要分類數據聚類？ 想象一下，你是一家電商公司的數據分析師，想要根據用户的購物行為進行市場細分。用户的特徵包括： 性別（男/女） 職業（學生/上班族/自

聚類 , 數據 , 後端開發 , 解決方案 , harmonyos

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mb61c46a7ab1eee - 深入解析：【JAVA】Java8的 Stream相關學習分析總結

Stream 操作按“核心需求場景”分類歸納，每個類別下整合 “操作目的、核心方法、案例代碼、關鍵説明” 四個基本語法概念： Stream:的操作是鏈式執行的，每個操作都會基於上一步的結果生成新的流。 map:將流中的每個元素按照指定的規則（函數）進行轉換，生成一個包含轉換後元素的新流。 collect() 方法是一個終端操作, “執行收集動作

List , System , 數據 , 後端開發 , Python

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 工業數字孿生：從 “設備可視化” 到 “產線級智能調度與優化”

在智能製造浪潮的推動下，數字孿生技術正以前所未有的深度融入工業生產的核心。越來越多的企業通過數字孿生工程，已初步實現關鍵設備的三維可視化監控、遠程運維支持與故障精準回溯，顯著提升了管理透明度與響應效率。 然而，在智能化升級的大趨勢下，工業數字孿生的價值，不應止步於“鏡像現實”，而應邁向“優化現實”。其演進路徑，是從“看見”到“預見”，從“呈現”到“優化”的深刻躍遷。

it , 數據 , 物聯網 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生

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mob64ca1419e0cc - CUBeMX 配置STM32F103c8 串口2

基於stm32f10x系列單片機demo程序修改 配置串口 void USART1_Config(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; USART_InitTypeDef USART_InitStructure; NVIC_InitTypeDef NVIC_InitStruc

機器學習 , 串口 , 數據 , i++ , 單片機 , 人工智能

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u_16099177 頭像

雲端小夢 - AI與大數據的結合(個人理解)_ai 大數據 融合

為電商或遊戲平台引入AI智能體（特別是RAG技術）能顯著提升用户體驗和運營效率。為了幫助你快速進行技術儲備，我為你整合了一套從概念到實戰的學習路徑和資源。 下面的表格梳理了構建RAG智能體的核心環節及對應的實用工具與平台，你可以根據自身情況靈活選擇。

遊戲 , 大數據 , 數據 , API , 後端開發 , 人工智能 , Python

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u_13479 頭像

jkfox - 權重向量是特徵向量嗎 特徵向量與權重的關係

前言 動筆寫這個支持向量機(support vector machine)是費了不少勁和困難的，原因很簡單，一者這個東西本身就並不好懂，要深入學習和研究下去需花費不少時間和精力，二者這個東西也不好講清楚，儘管網上已經有朋友寫得不錯了(見文末參考鏈接)，但在描述數學公式的時候還是顯得不夠。得益於同學白石的數學證明，我還是想嘗試寫一下，希望本文在兼

權重向量是特徵向量嗎 , 支持向量機 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 約束條件

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mob64ca13ff5b03 - 大數據時代的公共安全治理_weixin

兄弟姐妹們，咱們今天聊點硬核，但絕對接地氣的東西：數據怎麼真正幫城市提升公共安全管理？ 你別説，現在不少城市的安全管理還停留在“憑經驗”“靠感覺”“看心情”的時代。什麼“感覺最近電動車又多了”“感覺某條街又容易出事了”……但感覺不等於事實，這種治理方式就像不看儀表開車，總有一天會翻車。 而當大數據的“顯微鏡”一照，安全問題就像脱光衣服

大數據 , 數據 , Css , 前端開發 , HTML , 安全管理

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JavaEdge 頭像

JavaEdge - 下一代搜索：AI 與 OpenSearch 的融合 —— 基於 MCP 的智能搜索

本文已收錄在Github，關注我，緊跟本系列專欄文章，咱們下篇再續！ 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新，我們的征途是改變世界！ 👉 實戰乾貨：編程嚴

服務器 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 搜索 , 人工智能 , 深度學習

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合合信息解決方案 - 「醫療票據識別」重磅上線！10類複雜醫療票據一站式智能分類識別

合合信息TextIn平台的新產品——醫療票據識別！ 產品支持住院發票、門診發票、醫療費用結算單、醫療費用明細等10類核心醫療票據的一站式智能切分、分類、識別，可快速提取票據中的6大類關鍵信息，為解決醫療行業在票據處理環節長期面臨的痛點提供了精準、高效的自動化解決方案。 在醫保審核、醫療與醫藥機構財務對賬等場景的數據錄入過程中，處理各式各樣的醫療票據一直

機器學習 , 數據 , 切圖 , 人工智能 , 圖像質量

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上海拔俗網絡 - AI城市級智能體平台：為城市裝上會思考的“超級大腦”

你有沒有想過，我們生活的城市，其實像一個龐大的生命體？交通是它的血脈，電網是它的神經，無數的攝像頭和傳感器是它的眼睛和耳朵。但長期以來，這些器官各自為政，互不相通。交通部門不知道一場暴雨即將來臨，電力部門不瞭解一場大型活動會造成區域擁堵。 這種“信息孤島”現象，讓城市管理常常陷入“頭痛醫頭、腳痛醫腳”的被動局面。而“AI城市級智能體平台”，就是要為這個龐大的生命體，裝上一個統一的、會

數據 , NLP , 公共資源 , 人工智能 , 解決方案

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未聞花名AI - 構建AI智能體：十四、從“計算”到“洞察”：AI大模型如何讓時間序列數據“開口説話”

一、我需要學習“時間序列”嗎 今天主題是“時間序列模型”，在開始之前我們先討論一下學習大模型需要了解時間序列嗎，首先要看我們的目標，學習大模型也必須也要有自己的目標。 應用型工程師： 如果想成為一名應用大模型的專業工程師，比如構建一個智能聊天客服機器人、開發一個文檔總結工具、創建一個代碼生成助手，那麼，不需要深入研究時間序列模型，此時你的核心技能應該是：

擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , NLP , 人工智能 , 時間序列

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mob64ca14089531 - 微軟Chart控件導學--渲染圖表

chart.xkcd是一個獨特的手繪風格圖表庫，專門為創建卡通式、手繪風格的圖表而設計。這種圖表渲染庫在現代Web應用中扮演着重要角色，但當處理大量數據時，圖表渲染可能會阻塞主線程，影響用户體驗。本文將深入探討chart.xkcd與Web Workers的完美結合，幫助您實現流暢的圖表渲染性能。 🤔 為什麼圖表渲染會阻塞主線程？ 在傳統的前端開發中，所有的J

數據 , 主線程 , Css , 前端開發 , HTML , Web

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jima 頭像

Jimaks - PostgreSQL緩存機制與優化

PostgreSQL作為世界上最先進的開源關係型數據庫之一，擁有強大的緩存機制來提升查詢性能。理解並正確利用這些緩存機制，對於數據庫性能優化至關重要。 PostgreSQL緩存架構概述 PostgreSQL採用了多層次的緩存體系，主要包括共享緩衝區（Shared Buffers）、操作系統緩存和查詢計劃緩存。每一層都有其特定的作用和優化策略。 共享緩衝區（Shared Buf

數據 , MySQL , 緩存 , 數據庫 , postgresql

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能教育個性化學習資源推薦中的冷啓動解決方案

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能教育個性化學習資源推薦中的冷啓動解決方案/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！在《大數據新視界》與《 Java 大視界》專欄的技術長征中，我們已共同拆解 20 + 行業的數字化謎題。 如今，智能教育這片藍海正掀起變革浪潮。當全球在線教育用户突

spark , 冷啓動 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , Java大數據 , JAVA , 智能教育

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mob64ca1418e88d - 阿里雲SLS——雲上的辛勤山寨者 - 難易相成 -

作者：戴志勇 當“即查即算”遇上數據爆炸 你是否經歷過這樣的場景？ 在阿里雲日誌服務裏，一個看似簡單的看板，點開卻要等上幾十秒；高峯期多人同時查日誌，系統直接“卡成 PPT”；更糟的是，有時結果還不準——因為達到資源限制，系統只能“估算”答案。 這背後，是日誌規模爆炸式增長帶來的現實困境：當數據量從 GB 躍升至 TB 甚至 PB 級，“邊查邊算”的傳統模

數據 , Css , SQL , 物化視圖 , 前端開發 , HTML

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上海拔俗網絡 - AI智慧監管系統：用技術織就全維防控網

在監管領域，“人防+人海戰術”的傳統模式早已難抵海量場景與隱蔽風險。AI智慧監管系統並非簡單的“監控+報警”，而是以技術為經緯，構建起“實時感知、智能研判、閉環處置”的自動化體系，讓監管從“事後追責”躍遷至“事前預警”，精準破解傳統監管的盲區與低效難題。 系統的核心支撐是分層技術底座，就像搭建一套智能“監管中樞”，每一層都有明確分工。最底層是感知與算力層，依託邊緣計算和5G技術打造“

服務器 , 數據 , NLP , 人工智能 , 模態

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巧克力大王 - 以AI驅動的全週期合規治理，打造運營商數據安全平台新範式

一、概要 隨着通信行業數字化、智能化的持續推進，5G、物聯網、雲網融合等新型業務高速發展，數據正從業務支撐要素轉變為戰略核心資產。面對複雜的安全監管環境與業務創新訴求，推出數據安全平台，以合規治理、全週期安全管控、AI智能優化為核心特徵，構建面向運營商行業的系統化解決方案。該平台通過“全域採集—智能識別—協同處置—持續優化”的技術閉環，實現對數據安全的動態感知與精準響應，為

運營商 , 數據 , 網絡安全 , 數據安全

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沃觀態勢感知 - 國外社交媒體分析網站怎麼找到有關信息？一圖看懂數據抓取原理

在全球市場競爭愈發激烈的背景下，越來越多企業開始依靠國外社交媒體分析網站來獲取不同國家用户的真實聲音和市場趨勢。但很多人仍然好奇：這些平台是如何在海量平台、海量語言、海量數據中找到與企業相關的信息？它們又如何保證數據的廣度、深度與準確性？ 要理解國外社交媒體分析網站的信息抓取方法，必須從數據抓取原理講起，它既包括技術邏輯，也涉及平台合規、算法能力與架構設計。國外社交媒體分析

數據 , 人工智能 , 數據分析 , 社交媒體 , 數據抓取

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編程思想者 - Flutter如何狀態管理 - 專注於技術的研究

引言 在 Flutter 開發中，“狀態” 是貫穿 APP 生命週期的核心 —— 小到一個按鈕的 “是否選中”，大到跨頁面共享的 “用户登錄信息”，都屬於狀態的範疇。隨着 APP 複雜度提升，開發者常會陷入 “狀態混亂” 的困境：頁面間狀態傳遞繁瑣、狀態更新後 UI 不同步、重複代碼堆積導致維護困難。 傳統的 “父子組件傳參”（setStat

數據 , 架構 , 後端開發 , flutter , ide , Python , ui

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UMail郵件系統 - 如何挑選優質可靠的郵件系統供應商

郵件系統作為企業內外溝通的核心樞紐，其穩定性與安全性直接影響業務推進效率。優質的郵件系統供應商不僅能提供基礎的收發功能，更能成為企業數據安全的守護者與辦公流程的賦能者。挑選過程中，需跳出功能羅列的誤區，從企業實際需求出發構建評估體系。 一、郵件系統供應商挑選：先抓這4個核心維度 1、安全防護的全面性 數據安全是郵件系統的立身之本，這一需求在隱私保護法規日益完善的當下愈發突出

郵件系統 , 安全防護 , 服務器 , 數據 , 郵件服務器

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上海拔俗網絡 - 經濟運行智能問答智能體：給經濟分析師配個"AI小秘書"

當我們想了解經濟運行狀況時，我們通常會怎麼做？去翻閲幾十頁的統計局報告？去研究複雜的K線圖和儀表盤？還是去搜索那些充滿專業術語的分析文章？對於大多數人來説，經濟數據就像一個被鎖在保險櫃裏的寶藏，我們知道它價值連城，卻苦於沒有鑰匙。 “經濟運行智能問答智能體服務系統”，正是要打造一把萬能鑰匙，成為每個人都能隨時請教的“隨身經濟顧問”。它的核心使命，是打破數據壁壘，將複雜、靜態的經濟數據

數據 , app , 微服務 , NLP , 人工智能

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powertoolsteam - 主流表格控件工具對比與 SpreadJS+GcExcel 全棧解決方案技術解析

主流表格控件工具對比與 SpreadJS+GcExcel 全棧解決方案技術解析 摘要 表格控件作為企業級應用開發的核心組件，直接影響數據處理效率、用户體驗與系統擴展性。本文通過對比 Element UI Table、Ant Design Table、AG Grid 等主流工具的核心能力，重點解析葡萄城 SpreadJS 純前端表格控件與 GcExcel 服務端組件的全棧協同方案，

服務端 , 數據 , 代碼人生 , 解決方案

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1艾一刀 - 資本瘋搶無人物流玩家，行深智能的核心底氣是什麼？

文 | 智能相對論 作者 | 孫曉巍 2025年無人物流配送風起雲涌。頭部玩家接連在資本市場有大動作：新石器年內完成第二筆6億美元的融資，九識智能完成1億美元B4輪融資，白犀牛完成B+輪融資，順豐這樣的物流巨頭甚至連投了三次。 毫無疑問，無人物流配送已經成了自動駕駛垂直領域的真正熱門。數據顯示，今年L4級無人物流配送賽道累計融資已超過40億元人民幣。 當乘

數據 , 自動駕駛 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

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mob64ca141275de - 每天進步一點點------FPGA 靜態時序分析模型——reg2reg

目錄 1.Reg2Reg路徑時序模型 2.Reg2Reg路徑建立時間裕量（Setup Slack）公式 建立時間約束公式： 建立時間裕量（Setup Slack）公式： 3.Reg2Reg路徑保持時間裕量（Hold Slack）公式 保持時間約束公式： 保持時間裕量（Hold Slack）公式： 1.Reg2Reg路徑時序模

數據 , 寄存器 , Css , 前端開發 , 建立時間 , HTML

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