挖掘FOR的潜力(5)

最新推荐文章于 2025-08-30 12:59:58 发布

最新推荐文章于 2025-08-30 12:59:58 发布 · 106 阅读

很多情况下，我们常常需要批量修改文件名，下面给出了一个简单的脚本实现该功能，大大减少手工修改带来的困扰！

给每个文件名前增加一个“附-”字：

FOR /R %I IN (*.*) DO rename "%~nxI" "附-%~nxI"

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fhq的挖掘treap的潜力

wbysr

11-28

3153

http://fanhq666.blog.163.com/blog/static/819434262011021105212299/ 你的Treap能支持以下操作吗？1.区间增减 2.区间求最小 3.区间反转（倒序） 4.区间移动（把一段剪切、粘贴）不能？只能用splay？其实，Treap也可以办到。方法就是：设计把一个子树split成两个子树的算法，以及把两个子树merge的算法。

挖掘 FOR 的潜力（1）

天行健 ● 君子以自强不息

02-05

1501

用For批处理生成一批IP地址，减少手工编辑（包括UltraEdit）的麻烦。在命令行方式下，输出到屏幕 C:/for /L %i in (1,1,254) do @echo 182.119.202.%i创建新文件并输出 C:/for /L %i in (1,1,254) do @echo 182.119.202.%i > D:/ret.txt追加到文件输出 C:/for

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clj的treap

wbysr

11-26

862

终于要开始学习各种复杂的数据结构了。。明天早晨写一下picture 的求面积版然后就暂时不写线段树了把网上clj的treap代码抄过来学习学习。。#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; const

数据挖掘在大数据领域的发展潜力

软件工程实践的博客

08-30

987

在当今数字化时代，大数据已经成为企业和社会发展的重要资产。数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，在大数据领域发挥着至关重要的作用。本文的目的在于全面分析数据挖掘在大数据领域的发展潜力，探讨其技术原理、应用场景以及未来趋势，为相关从业者和研究者提供深入的见解和参考。本文的范围涵盖了数据挖掘的基本概念、核心算法、数学模型，结合实际案例展示其在大数据领域的应用，同时分析了相关的工具和资源，以及未来发展面临的挑战和机遇。

探索AI人工智能领域数据挖掘的应用潜力

AI 领航者的博客

06-09

643

在当今数字化时代，数据以前所未有的速度和规模产生。AI人工智能的发展使得我们有能力处理和分析这些海量数据，而数据挖掘正是从大量数据中发现有价值信息的关键技术。本文的目的在于全面探索AI人工智能领域数据挖掘的应用潜力，涵盖数据挖掘的基本概念、算法原理、实际应用场景等多个方面，为读者提供一个系统的了解数据挖掘在AI中应用的视角。范围包括常见的数据挖掘技术如分类、聚类、关联规则挖掘等，以及它们在商业、医疗、金融等多个领域的应用。

探索微信生态：深度挖掘WeChat SDK for Go的潜力

gitblog_00176的博客

08-09

935

探索微信生态：深度挖掘WeChat SDK for Go的潜力 wechatWeChat SDK for Go （微信SDK：简单、易用）项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wech/wechat 在日新月异的技术洪流中，微信作为社交领域的巨擘，其强大的生态系统吸引了无数开发者。对于那些致力于利用Golang进行高效、简洁开发的朋友们，一款名为WeChat S...

Python文本挖掘数据分析项目

qq_64366080的博客

06-19

1501

某电商产品数据分析流程每个环节都有具体的要求,例如需求文档要求包含:目的,分析思路,预期效果业务部门出问题和需求,以及对算法&数据部门输出报告的理解和应用。

Python领域数据挖掘的实战经验

AI天才研究院

06-11

1263

数据挖掘就像“从海量沙子里淘黄金”——用科学的方法从数据中发现有价值的规律。在Python领域，由于其丰富的工具库（如Pandas、Scikit-learn）和简洁的语法，已成为数据挖掘的首选语言。本文按“故事引入→核心概念→算法原理→实战案例→应用场景→未来趋势”的逻辑展开，重点通过“做蛋糕”的生活类比，将数据挖掘的抽象步骤具象化。数据挖掘全流程：采集→清洗→特征工程→训练→评估→应用（像做蛋糕的流水线）。关键步骤：数据清洗是“挑坏材料”，特征工程是“调整材料比例”，模型训练是“用历史配方教机器”。

AIGC 领域多智能体系统在教育行业的潜力挖掘

AI天才研究院

04-30

1150

规模化教育与个性化需求的冲突：传统班级制难以满足学生差异化学习节奏教育资源分布不均与高效配置的挑战：优质师资与内容的供需失衡问题突出本文聚焦AIGC驱动的多智能体系统（MAS）如何通过分布式协作机制，构建智能化教育生态。智能体建模理论与教育场景适配多智能体协作架构设计与算法实现典型教育场景的应用落地路径技术落地的关键挑战与解决方案理论基础：解析多智能体系统与AIGC的融合逻辑技术架构：构建教育领域专属的智能体协作模型实践路径：通过算法实现与案例验证技术可行性应用拓展。

大数据领域数据挖掘的应用场景全解析

AI天才研究院

05-03

1272

随着全球数据量以年均40%的速度增长（IDC《数据时代2025》报告），数据已成为企业核心资产。数据挖掘（Data Mining）作为从海量、高维、异构数据中提取隐含、潜在、有价值信息的关键技术，是大数据价值落地的核心工具。本文聚焦数据挖掘在各行业的具体应用场景，覆盖技术原理、实战案例与未来趋势，为企业技术选型与业务创新提供参考。核心概念：定义数据挖掘关键技术（分类、聚类、关联规则等）；算法与数学模型：结合Python代码与公式解析核心算法；应用场景：分行业解析零售、金融、医疗等领域的具体应用；

国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip

12-01

JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip

最新发布

12-01

JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip

【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）

12-01

【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。

【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究

12-01

内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员；使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用；阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。

基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip

12-01

Arcgispro适用的PPTools工具箱

12-01

工具力求完善，减少bug，如有问题联系我包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表面要素生成界址点界址点两连查找尖锐角_仅查找以作参考尖锐角分割_仅分割以做参考尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类数据比对 (第五版) 数据更新数据库要素清空制作举证图斑信息表字段比对字段重复值清理

C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计

12-01

内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者；使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题；阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。

【嵌入式系统】基于GCC优化与组件裁剪的固件瘦身方法：面向STM32/ESP32/nRF52平台的低资源部署方案设计

12-01

内容概要：本文系统介绍了嵌入式固件裁剪与优化的实战方法，重点围绕编译器级优化（如GCC的-Os、-flto、--gc-sections等选项）、主流芯片平台（STM32、ESP32、nRF52）的具体瘦身流程以及工具链实践展开。通过对比不同优化配置下的固件大小、执行效率和编译时间，验证了-Os结合LTO与段裁剪可显著减小体积，同时提供了HAL库裁剪、启动文件优化、分区表调整、调试信息移除等关键操作步骤，最终实现固件体积大幅缩减。; 适合人群：具备嵌入式开发经验的工程师，尤其是从事MCU固件开发、资源受限设备优化及相关技术研究的1-3年工作经验人员；熟悉C/C++语言及基本编译链接原理者更佳；使用场景及目标：①在存储空间紧张的嵌入式设备中最大化压缩固件体积；②提升代码执行效率并合理平衡调试能力；③掌握跨平台（STM32/ESP32/nRF52）固件优化通用方法论；阅读建议：建议结合具体项目实践文中优化策略，逐步应用编译器选项、组件裁剪与链接脚本修改，并借助size、objdump、strip等工具分析优化效果，注意避免过度优化带来的稳定性风险。

挖掘Twitter数据的21个实用策略：《21 Recipes for Mining Twitter》深度解析

《21个挖掘Twitter数据的配方》(21-Recipes for Mining Twitter, 9781449303167) 是一本由 Matthew A. Russell 所著的专业书籍，专注于数据挖掘领域，特别是针对社交媒体平台Twitter的数据分析和信息提取。这本书...