统计效率瓶颈并评测解决

最新推荐文章于 2020-12-10 20:52:54 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/legend_x/article/details/15503459
博客指出统计效率存在瓶颈，具体表现为机器死机、半小时目标未执行以及重心放错位等情况，反映出统计工作在执行过程中面临的阻碍。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.统计效率瓶颈：
1.机器死机
2.半小时完成目标没有执行
3.重心放错位
DeepSeek：开启教育测评智能化新时代
邓邓子的博客
05-11 1587
随着教育数字化转型加速，DeepSeek 在教育测评领域的应用展现出巨大潜力。本文围绕 DeepSeek 在教育测评中的实践，深入探讨其在测评试题智能生成、学生学习评价报告、教育测评系统优化等方面的应用。在试题生成上，利用先进技术实现高效、多样命题；在学习评价报告方面，基于多维度数据生成个性化报告；在系统优化层面，显著提升测评系统智能化水平。同时分析应用中面临的数据隐私、算法偏见等挑战，并对多模态融合等未来发展趋势进行展望，为推动教育测评智能化发展提供参考。
大数据分析领域，主要面临哪些瓶颈？
02-22 1287
1、数据分析之数据准备瓶颈：OLAP 我们知道从上个世纪90年代，甚包括80年代末，OLAP就已经被很好地使用了。但是我们知道企业的数据和运营的过程，是 个持续动态变化的过程，它需要在第 时间交给业务部门做数据分析，而OLAP做不到这 点。 旦有 个数据分析的变化，我们需要交给IT部门去重新构建OLAP。所以如果这个瓶颈不打掉，企业的数据化运营的链条是不通畅的，并且业务流程会很缓慢，同时企业的运营...
es 排序 聚合统计_分库代价高的情况下，如何优化ES解决亿级数据量检索
weixin_39751679的博客
12-10 599
数据平台已迭代三个版本，从一开始遇到很多常见的难题，到现在终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的实现参考，但愿能帮助大家少走些弯路，在此篇幅中偏重于ElasticSearch的优化。一、需求说明项目背景：在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配)，分库代价较高。改进版本目标：数据能跨月查询，并...
河南省小麦生产成本收益分析与效率测评
二是数据包络分析（DEA），这是一种广泛应用于生产效率评估的工具，通过对比实际产出与理想状态下可能达到的最大产出，衡量小麦生产过程中的综合效率、技术效率和规模效率。这种方法可以帮助识别出生产过程中可能...
【数据传输性能分析】：NB-IoT与eMTC传输效率的全面评测
[【数据传输性能分析】：NB-IoT与eMTC传输效率的全面评测](https://d3i71xaburhd42.cloudfront.net/9ee75f313f77ea7092abf1705374b9796d1e1696/28-Figure30-1.png) # 摘要 本论文对NB-IoT与eMTC技术进行了全面的...
移动App性能评测与优化：提升开发效率和质量
性能评测与优化涉及多个方面，包括但不限于应用启动时间、响应速度、资源消耗、电池寿命和网络使用效率等。在移动App开发的过程中，性能问题往往会直接影响到用户满意度和应用的市场表现，因此开发者必须高度重视并...
业精于勤毁于嬉，行成于思毁于随
legend_x的专栏
01-06 823
勤基本能做到了，但是要更勤！ 思还没有做到，现在只做到大量的获取知识，思考方面做的比较少，需要注意啊！！！
低效工作原因统计
legend_x的专栏
11-04 745
不断的切歌曲很浪费时间，耳机插不牢固浪费时间，机器重启浪费时间，eclipse死掉浪费时间
最近两件大事和一些小目标
legend_x的专栏
08-24 743
两件大事 1.老婆辞职从事餐饮创业，我的支持不过，批评太多鼓励太少，给与的方向性之后没有具体的行动细节上的建议，修正此类行为。 2.自己的项目需要修改的地方：1.计划的分配2.产品和公共模块的衔接3.搜索部分 一些细节 1.每天记录日志，6点左右 2.每周一本非专业类书籍，拓展眼界 3.培养自己计划的执行力度 技术晋升路线 1.mybatis  springmvc freemark
更好的率性而为
legend_x的专栏
11-01 699
1.本来我是打算10月到11月底学习算法的，可是不知道怎么回事对重构和架构迷上了。导致现在完全没有心思去看算法。你说我是强迫自己学习算法呢还是顺兴而为继续学习架构？ 我的选择是学习架构，计划只是对未来要做事情的一种规划，而有时候确实又有不按规划去做的这种情况，我只能说只要你最终达到某个点，结果是正确的，那么中间的这些点，次序并不重要，重要的是你保持积极的心态去做这件事情！！！！
中孚密保卫士是由中孚信息股份有限公司开发的一款信息安全产品，主要用于终端计算机的保密管理和数据防泄漏 它主要面向政府机关、军工单位、科研院所等对信息安全有较高要求的涉密单位，帮助其实现对涉密信息的全
08-14
终端保密管理：对计算机终端的操作行为进行监控和审计，防止违规外联、非法拷贝、打印、截屏等行为。 数据防泄漏（DLP）：通过内容识别、加密、权限控制等手段，防止敏感或涉密数据通过U盘、网络、邮件等途径泄露。 文件加密与权限控制：对涉密文件进行透明加密，确保文件在授权范围内使用，防止未授权人员查看或传播。 行为审计与日志记录：详细记录用户的操作行为（如文件访问、外发、打印等），便于事后追溯和审计。 违规外联监控：防止涉密计算机违规连接互联网或其他非授权网络，保障网络边界安全。 移动存储介质管理：对U盘、移动硬盘等设备进行授权管理，区分普通盘和专用盘，防止非法数据拷贝。
Python批量发送短信验证码的实现方法.doc
08-14
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信号处理领域中经验模态分解(EMD)对复杂信号进行IMF分量提取与应用
最新发布
08-14
内容概要：本文介绍了经验模态分解（EMD）这一强大的信号处理技术，详细解释了EMD如何将复杂信号分解为多个内在模态函数（IMF）分量，从而揭示信号的局部特征。文中不仅提供了理论背景介绍，还给出了具体的Python代码实例，展示了EMD在去除心电图基线漂移和分析多层信号方面的实际应用场景。同时指出了EMD存在的局限性和优化方法，如边界效应和模态混叠问题及其解决方案。 适合人群：从事信号处理相关工作的研究人员和技术人员，尤其是对非平稳信号处理感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要从复杂信号中提取有用信息的各种场合，如金融数据分析、生物医学工程等领域。目标是帮助读者掌握EMD的基本原理和具体应用，提高处理非平稳信号的能力。 阅读建议：建议读者结合提供的代码片段动手实践，深入理解EMD的工作机制以及如何针对不同类型的数据选择合适的参数设置。
神经网络基础知识的入门教学指南
08-14
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4a0cf578c0a4 神经网络基础知识的入门教学指南（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
C++ 编程语言实现的神经网络库
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基于神经网络与 PID 算法的温控系统模拟研究
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SwiFTP.rar
08-14
SwiFTP.rar
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08-14
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