别再用静态属性或者方法了。好好分析，你这个属性和行为该归结到哪个模型而不是碎片化

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博客建议不要再使用静态属性或方法，强调要对属性和行为进行分析，将其合理归结到相应模型，避免碎片化。
别再用静态属性或者方法了。好好分析，你这个属性和行为该归结到哪个模型而不是碎片化
大数据系统及分析技术
xiaokaiabcde的博客
11-04 6005
大数据 IDC将大数据技术定义为：“为更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。”大数据的关键在于种类繁多、数量庞大、使用传统的数据分析工具无法在可容忍的时间内处理相应的数据。大数据分析主要涉及两个不同的领域：一是如何将海量的数据存储起来，二是如何在短时间内处理大量不同类型的数据，即解决大数据存储与大数据处理等问题 大数据概览 ...
系统分析员考试复习笔记-3：第三章 操作系统基本原理
rodesad的博客
06-01 1244
系统分析考试笔记。
浅析静态规划和动态规划
程序猿视角
03-19 1万+
动态规划真正的威力在于它的高效率。状态转移模型中，状态的数量远远少于状态转移路径的数量。采用传统的搜索算法暴力穷举每条路径，算法复杂度远远高于遍历状态节点。
《深入解析Java内存模型从堆栈结构到垃圾回收机制》
silverfox13881548512的博客
10-13 348
Java内存区域概览Java虚拟机（JVM）在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域有各自的用途、创建和销毁的时间，有些区域随虚拟机进程的启动而存在，有些区域则依赖于用户线程的启动和结束而建立和销毁。理解这些内存区域是深入理解Java内存模型和垃圾回收机制的基础。堆（Heap）是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块，被所有线程共享。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例，几乎所有的对象实例都在这里分配内存。堆也是垃圾收集器管理的主要区域，因此很多时候也被称作“GC堆”
AI智能体如何解决图数据库静态局限，构建智能知识系统？
2401_85390073的博客
10-19 1049
文章探讨了图数据库在处理关系数据方面的优势及其静态局限性，提出通过AI智能体的持续知识库扩展来构建自进化知识图谱。AI智能体可通过多跳推理、多模态理解和时间感知等技术，动态更新和完善图结构，使知识图谱随时间演进。这种AI驱动的自进化知识图谱能提升AI模型的智能度，为业务应用提供更准确的洞察和决策支持，同时减少人工维护成本。
Java面试官最爱问的垃圾回收机制，这位阿里P7大佬分析总结的属实到位
2401_84152317的博客
05-03 926
2021年的金三银四一眨眼就到了，对于很多人来说是跳槽的好机会，大厂面试远没有我们想的那么困难，摆好心态，做好准备，你也可以的。另外，面试中遇到不会的问题不妨尝试讲讲自己的思路，因为有些问题不是考察我们的编程能力，而是逻辑思维表达能力；最后平时要进行自我分析与评价，做好职业规划，不断摸索，提高自己的编程能力和抽象思维能力。BAT面试经验实战系列：Spring全家桶+Redis等其他相关的电子书：源码+调优面试真题：《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》
技术解析：如何做到从硬件到存储再到运维的极致降本？
2501_92049521的博客
07-29 977
作为一款完全自主研发的数据库，OceanBase可以帮助企业节省至少60%的存储成本，且同时实现硬件成本与运维成本的降低，其核心技术是什么？本文详细解读
数字化转型的必须了解的十个关键词
weixin_45727359的博客
01-19 599
什么是数字化转型的本质？阿里研究院安筱鹏博士提出十个关键词勾勒出数字化转型的本质：1、不确定性2、复杂系统3、竞争的本质4、转型的逻辑起点5、工具革命6、决策革命7、数据的自动流动8、软件...
IT行业都有哪些职位，初学者（0基础，新人）该如何选择，才能够快速进入这个行业？...
dedong4563的博客
12-07 1603
【本人性格不好，被惹到了必然句句带脏字，所以评论中如果有不开眼的，请慎重。 另外，这篇回答从头到尾都是我自己的个人偏见，绝对不客观，也绝对不会为本答案负责。 所以，有自己正常思维的请不要再看下去了。 最后，这篇文章在最后会指向硬广，来佐证文中实例，因此，不喜欢有广告的可以直接举报了。 顺手推荐一下修真院的专栏，各种IT行业的真实小故事。IT修真院 - 知乎专栏】 互联网行...
这一年，这些书：2021年读书笔记
热门推荐
Heartsuit的博客
12-31 2万+
Note: 以下 markdown 格式文本由 json2md 自动转换生成，可参考JSON转Markdown：我把阅读数据从MongoDB中导出转换为.md了了解具体的转换过程。 红玫瑰与白玫瑰:张爱玲全集02 作者：张爱玲[中] ISBN：9787530218617 出版社：北京十月文艺出版社 出版日期：2019-02-28 图书标签：张爱玲,短篇小说,文学,红玫瑰与白玫瑰,小说 豆瓣地址： https://book.douban.com/subject/30294358/ 阅读日期：2021-01
多个信号量嵌套申请风险建模：构建资源依赖图防止环路形成的2种数学模型
# 1. 信号量嵌套申请的风险本质与系统影响 在多线程并发编程中，信号量...深入分析其风险本质，需从资源依赖关系入手，建立形式化模型以预测和规避潜在环路。这为后续章节引入图论与Petri网分析方法奠定实践基础。 #
大数据系统及分析
Suy1__的博客
10-30 3161
IDC将大数据技术定义为：“为更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。” 大数据的关键在于种类繁多、数量庞大、使用传统的数据分析工具无法在可容忍的时间内处理相应的数据。大数据分析主要涉及两个不同的领域：一是如何将海量的数据存储起来，二是如何在短时间内处理大量不同类型的数据，即解决大数据存储与大数据处理等问题 大数据概览 大数据的主要特征 大量化...
第5章 数据库系统（选择｜案例｜论文）（重点★★★★★）
lj1530562965的博客
02-11 683
系统分析师第5章数据库系统学习笔记
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
系统分析与设计：问题定义与模型归结方法详解
本文围绕“系统分析与设计方法”这一主题，结合可运行源码的实际应用背景，深入探讨了从问题定义到模型归结的全过程，重点聚焦于如何科学、系统地识别并解决复杂信息系统中的关键问题。该内容不仅适用于系统架构设计...
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