软设&DM学习之路NO.1

最新推荐文章于 2025-12-02 15:51:34 发布
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#数据挖掘

作者开始学习数据挖掘，尝试阅读《数据挖掘原理与技术》但感觉收获不大。之后找到了一本Weka官网推荐的英文教材，感觉更有收获。决定以后更多地阅读英文技术书籍。

3.22—3.28开始数据挖掘的学习，可是看完（粗劣的看了遍《数据挖掘原理与技术》什么也好像没有学到，唉:-(），第一周上交的学习报告被师姐 BS 了...顶...究竟要怎么学下去呢，那些概念的东西根本没办法看下去，，百无聊赖只好在网海中无聊溜达，发现了本 weka 官网介绍的一本英文教材，算是看进去了，要开始习惯看全英书籍啦...国内技术还太落后-ing

软件设计师

把学长的那本教科书划遍了，但是没有深入的去看，那本买来的资料还没有开动过，现在

❤️学习linux 两年多沉淀下来的linux 命令大全⭐建议收藏⭐
心有鸿鹄天地，不敢妄坠人间
09-14 5万+
文章目录linux 系统命令总结大全关于作者**作者介绍**0.IP 地址相关命令0.1 ifconfig 命令 ---显示网络设备信息02.ip 命令 ---显示与操作路由03.dhclient 命令 --- 动态获取或释放IP地址04.nmtui ---界面修改网卡地址信息05.nmcli 命令 --- 设置ip地址1.文件目录命令1.1 ls 命令 --显示目录下的内容1.2 cd 命令 ---切换目录命令1.3 cp 命令---复制文件或目录1.4 mkdir ---创建目录1.5 rmdir
软设&DM学习之路NO.2
linping070的专栏
04-07 582
我又在开始学习数据挖掘啦，O(∩_∩)O哈！不过呢，极痛苦的是看了那么多，感觉还是没什么用似的，慢慢的开始理解一些概念-ing。  
No.065＜软考＞《（高项）备考大全》【专项3】《论文》
Else 的博客
05-12 2308
自己改，自己的语言，容易记。在项目实施过程中，我根据公司已有的组织过程资产，根据项目的要求，严格按照项目管 理规定管控项目，和项目干系人充分沟通，团队成员密切协作，计划为纲，监控执行，动态调整，做好。重点提醒一点，考前把自己的论文打印出来，多看几遍、力争背诵，然后集中一两小时的时间在打印的答题纸上默写，对自己的论文落实到纸面上后的效果会心中有数，方便及时调整，考试的时候适当对子题目进行回应，其余的按照自己准备的默写就可以了，超常发挥不太可能，临场发挥论文质量一般会打折扣的，所以还是要提前准备好。
1.1.2.My_Linux命令学习手册
qq_54378159的博客
10-21 432
Linux个人学习笔记，不定期更新
从零开始学习Linux笔记
yy150122的博客
05-15 9万+
从零开始学习Linux，记录笔记，担心自己以后会忘，也供大家茶余饭后，闲来无事看看，自己的理解只能到这，也希望大家可以指出我的错误 让我可以有一点点进步，以后会一直更新
①小白学习Linux之基础学习★
行走的皮卡丘
08-23 5695
Linux基础学习1、centos6和7的变化1.1文件系统1.2.防火墙、内核版本、默认数据库1.3.时间同步，修改时区，修改语言1.4.主机名1.5.网络服务管理1.6.网络设置2、linux基础3、目录命令和文件命令3.1、 目录操作命令3.1.1、ls：显示目录下的内容3.1.2、cd：切换所在目录3.1.3、pwd：查询当前所在目录3.1.4、mkdir：创建空目录3.2、文件操作命令3.2.1、touch：创建新文件、修改文件时间值3.2.2、stat：查看文件详细信息3.2.3、cat：查看文
BAT机器学习面试1000题系列（第1~305题）
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结构之法 算法之道
09-28 52万+
BAT机器学习面试1000题系列 整理：July、元超、立娜、德伟、贾茹、王剑、AntZ、孟莹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络，取之分享，用之分享，且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接。另，不少答案得到寒小阳、管博士、张雨石、王赟、褚博士等七月在线名师审校。 说明：本系列作为国内首个AI题库，首发于七月在线实验室公众号上：julyedulab，并部分更新...
达梦数据库学习之DMMPP
weixin_42356462的博客
09-27 847
达梦大规模并行处理MPP介绍
Hadoop集群大数据解决方案之搭建Hadoop3.X+HA模式（二）
LXWalaz1s1s的博客
06-16 2104
  why hadoop2.X？IBM上有篇论文讲的够详细了：文章链接。   最直观的改进就是是2.X多了Yarn资源管理器优化资源分配，以及新增有HA模式防止单点故障，接下来就开始搭建一套分布式的Hadoop2.X+HA模式的平台，如果学习的话，可以用申请一年或者半年的免费云服务，当然也可以自己用虚拟机，若影用的呢是虚拟机模式的。 准备阶段 安装集群操作系统：检查一下自己电脑配置，因为最少...
【达梦数据库】VMware虚拟机 + CentOS7环境配置 + DM8 数据库安装流程
weixin_44559140的博客
05-19 3566
VMware虚拟机配置CentOS7环境，并安装达梦数据库DM8的超小白流程。
最新学习笔记 2022-04-04
qq_40838776的博客
04-10 866
STM32 MP157 华清远见学习笔记 第一章 开发环境要求 Ubuntu 18.04 LTS 64-bit 虚拟机存放硬盘分区剩余空间 80G 以上 第二章 Ubuntu 安装 安装Ubuntu 18.04 配置虚拟机 网络连接修改 Ubuntu 系统安装成功之后，默认网络配置为 NAT 模式，为了后续方便 Ubuntu 与主机进行网络通信需要修改为桥接模式 安装 VMware Tools 使用Open VM Tools安装VMware Tools： 如果您正在运行Ubuntu桌面版，则要安装VMwar
企业数据挖掘平台怎么选择，有哪些应用场景？
tipdm0301的博客
12-02 727
数据挖掘平台是一种用于从大量数据中提取有价值信息的工具或系统，主要功能包括数据预处理、数据分析、模式识别、预测分析、可视化等。这些平台通过集成多种数据挖掘技术和算法，帮助企业和组织从其数据中发现潜在的模式和关系，从而支持决策制定、业务优化和创新。
基于C语言与AG32VF303单片机的智能输液器控制系统设计（含ESP8266 WIFI模块、PCB及源码文档）
12-03
本设计实现了一种基于AG32VF303可编程逻辑器件与ESP8266无线通信模块的智能输液监控系统。该系统提供了完整的源代码、设计文档及印制电路板布局文件，适用于学术研究、教学实践或工程开发等应用场景。经过充分验证的程序代码具备较高的可靠性，可供后续扩展与二次开发参考。 系统硬件架构以AG32VF303为核心处理器，配合ESP8266模块构建无线通信链路。操作界面支持物理按键与移动终端远程控制两种交互模式，用户可根据实际需求灵活选择控制方式。主要功能模块包括：输液流速精确调节单元、药液温度恒温管理单元以及储液容器液位监测预警单元。 工程文件中已包含完整的电路板设计资料，可直接用于生产制造。该设计方案充分考虑了临床输液过程的实际需求，通过集成化的控制策略实现了输液参数的智能化管理。 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！
【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
12-03
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
12-03
内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制，并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术，提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用，如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法，以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解，展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生；熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模；②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题；③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率；④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程，关注算法实现细节与仿真结果分析，同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
谷粒商城是一个完整的大型分布式架构电商平台项目它全面涵盖了微服务架构下的各项核心技术旨在通过实战演练帮助开发者掌握高并发高可用的企业级电商系统开发能力_该项目以电商业务为核心.zip
12-03
谷粒商城是一个完整的大型分布式架构电商平台项目它全面涵盖了微服务架构下的各项核心技术旨在通过实战演练帮助开发者掌握高并发高可用的企业级电商系统开发能力_该项目以电商业务为核心.zip
微信小程序菜谱系统源码：含推荐、分类、列表与详情功能模块
12-03
该微信小程序专注于提供烹饪指导服务，其核心功能模块涵盖个性化食谱推送、系统化类别划分、结构化菜单陈列以及详尽的制作步骤解析。平台通过算法分析用户偏好，实现定制化内容推荐；同时依据食材类型、烹饪难度及菜系流派进行多维度分类，便于用户精准检索。每个食谱均附有高清图文教程、精确配料比例、分阶段操作指南及营养构成分析，确保烹饪过程的可靠性与成功率。界面设计强调逻辑清晰与操作便捷，支持收藏、分享及进度跟踪等辅助功能，旨在构建一体化的数字厨房助手体验。 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！
if(CollectionUtils.isNotEmpty(list)){ for(CncFileDlrecDm dm : list){ String workStep = dm.getWorkingStep(); if("光刀".equals(workStep)|| ("铣三侧".equals(workStep) && "9#厂".equals(dm.getFactoryName()) && dm.getPlateName().startsWith("方铁"))){ isNineProcess = true; break; } } } 有没有优化空间
08-23
这段代码的逻辑是遍历一个 `list` 集合，查找满足特定条件的对象，并将 `isNineProcess` 设为 `true` 后跳出循环。目前逻辑没有问题，但确实存在一些优化空间，主要集中在以下几点： ### 优化建议： 1. **提前终止循环**：当前代码已经使用了 `break`，在找到匹配项后立即跳出循环，这部分是合理的。 2. **减少重复计算**：`"铣三侧".equals(workStep)`、`"9#厂".equals(dm.getFactoryName())` 和 `dm.getPlateName().startsWith("方铁")` 可以提取出变量避免重复调用。 3. **可读性优化**：可以将条件判断提取为方法或变量，提升代码可读性。 ### 优化后的代码示例： ```java if (CollectionUtils.isNotEmpty(list)) { for (CncFileDlrecDm dm : list) { String workStep = dm.getWorkingStep(); String factoryName = dm.getFactoryName(); String plateName = dm.getPlateName(); boolean isOpticalCutting = "光刀".equals(workStep); boolean isMillingThreeSides = "铣三侧".equals(workStep); boolean isFactoryNine = "9#厂".equals(factoryName); boolean isSquareIronPlate = plateName != null && plateName.startsWith("方铁"); if (isOpticalCutting || (isMillingThreeSides && isFactoryNine && isSquareIronPlate)) { isNineProcess = true; break; } } } ``` ### 优点： - 提高可读性：每个条件都有明确的命名。 - 避免重复调用 `dm.getXXX()` 方法。 - 更容易维护和扩展逻辑。 ---
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