从17汇总过来

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博客提及2011年2月9日，有字母W及40%的数据，但未明确其具体含义和所属信息技术领域。

1. Feb 09, 2011, W. 40%

看过来！数学建模国赛常见问题汇总
qq_52590045的博客
08-13 2764
支撑材料是支撑竞赛论文的相关佐证材料，为zip压缩格式，支撑材料中应包含完成解答的全部代码，相关佐证图表或数据等。论文的MD5码是与论文一一对应的一个唯一标识码，论文的任意改动均将使得MD5码发生改变，文件的重新打开或保存即使无修改也可能改变。在快到竞赛论文提交截止时间时，会有大量的同学集中提交，造成客户端的服务器承载力达到顶峰就会显示前方有人排队，此时请耐心等待或取消排队重新上传。特别注意的是参赛者本机上的提交时间不是作品的提交时间，由于可能的网络延迟，作品MD5码被服务器接受的时间才是论文提交时间。
C/C++新手看过来----新手问题汇总分析
快乐天堂
09-25 4711
分析C/C++代码的常见基本错误问题
计算机网络知识汇总（超详细整理）
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风过孤屿，山海自成诗行。
07-02 57万+
为了准备期末考试，同时也是为了之后复习方便，特对计算机网络的知识进行了整理。本篇内容大部分是来源于我们老师上课的ppt。而我根据自己的理解，将老师的PPT整理成博文的形式以便大家复习查阅，同时对于一些不是很清楚的地方，我去查阅了相关资料进行补充，当然也会有部分个人看法夹带其中来帮助大家理解。
ICRA 2021自动驾驶相关论文汇总 | 科研党看过来，全文干货
3D视觉工坊
07-01 5893
本文来源：知乎作者：wanghy，编辑：智车科技/导读/ICRA（International Conference on Robotics and Automation）是IEEE机...
测试题13-17汇总（答案解析）
zhu_fangyuan的博客
11-10 7091
day13测试 1. SpringMVC的执行流程 Dispatcher->HandlerMapping->HanderAdapter->Handler->ViewResolver->View 2. Integer a= 128 与 Integer b = 128相等吗？ 不相等，两个不同的对象 3. Mybatis的一级、二级缓存 一级缓存 Mybatis的一级缓存是指Session缓存。一级缓存的作用域默认是一个SqlSession。Mybatis默认开启一级缓存。 也
《异常检测——从经典算法到深度学习》17 基于 VAE-LSTM 混合模型的时间异常检测
Smileyan's blog
03-28 3万+
《异常检测——从经典算法到深度学习》 0 概论 1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法 3 基于One-Class SVM的异常检测算法 4 基于高斯概率密度异常检测算法 5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇 6 基于重构概率的 VAE 异常检测 7 基于条件VAE异常检测 8 Donut: 基于 VAE 的 Web 应用周期性 KPI 无监督异常检测 9 异常检测资料汇总（持续更新&抛砖引玉） 10 Bagel: 基于条件 VAE 的鲁棒无监督KPI异常检
想了解智能驾驶测试？从面试题汇总开始吧！
2201_76100073的博客
08-30 9935
摄像头的标定有内参标定和外参标定，标定的目的主要有两个，一个是消除畸变，一个是统一坐标系，标定就是为了获取内/外参数矩阵，用的是张氏标定法，通过拍摄N组棋盘格的照片实现。分析的过程：首先在CANOE工具里导入dbc文件，包括车身dbc，底盘dbc，真值dbc等(dbc就是CAN数据库，里面定义了节点、报文及对应信号的定义及说明等信息)，然后将测试采集到的数据(blf格式)通过工具转成csv格式导出，之后在csv文件中筛选出真值和雷达相关数据，主要是横纵向距离及速度，进行比较，计算平均值和方差。
Excel常用函数：汇总计算与统计
让你爱上电路设计
04-25 3798
Excel常用函数：汇总计算与统计
前端面试题汇总大全（含答案）-- 持续更新
张兴华的博客
08-07 19万+
汇总了一些前端常见的面试题。 一、HTML 篇 1. 简述一下你对 HTML 语义化的理解？ 用正确的标签做正确的事情。 html 语义化让页面的内容结构化，结构更清晰，便于对浏览器、搜索引擎解析；即使在没有样式 CSS 情况下也以一种文档格式显示，并且是容易阅读的; 搜索引擎的爬虫也依赖于 HTML 标记来确定上下文和各个关键字的权重，利于 SEO; 使阅读源代码的人对网站更容易将网站...
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玩Arduino看过来！Arduino基础资料汇总（入门教程、项目教程）-电路方案
04-22
Arduino是当前世界上最为流行的...Arduino项目教程(前奏3)—从串口中认识“数字”与“模拟” Arduino项目教程(1)—点亮一盏灯 Arduino项目教程(2)—感应灯 Arduino项目教程(3)—Mini台灯 Arduino项目教程(4)—声控灯
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CAD技巧汇总.docx
12-16
：值为0时，可保持镜像过来的字体不旋转时，进行旋转。 4. 如何修改块？：修改块命令：REFEDIT，按提示，修改好后用命令：REFCLOSE，确定保存，你原先的按改后也随之保存。 5. 打印出的字体是空心该如何解决？：在...
【华为 ICT & HCIA & eNSP 习题汇总】——题目集17
小宇y的博客
04-19 1330
LAN-free备份并不属于LAN备份方式，而属于SAN（存储区域网）备份的一种，该过程不经过局域网，直接通过SAN进行，即备份数据流直接传到磁带库中，从而无需占用网络带宽，适合大量数据的备份。这三者都是网络层安全威胁，所以，选项ACD正确。边界网络区指的是数据中心网络与外部网络之间的接口区域，负责处理进出数据中心的所有流量，其作用是提供安全防护，并不是直接负责处理敏感数据的区域。路由转发描述的是路由器的主要功能，而非交换机的交换方式，路由器主要负责在网络层进行包的转发，根据目的IP地址来决定最佳的路径。
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
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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
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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。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 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AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
将修改好的语句发过来
06-20
- 使用递归CTE `months`，从指定起始日期（如`2025-05-01`）开始，逐月递增，直到当前月份或指定结束日期。 2. **按月汇总每日数据**： - 在`monthly_data`中，通过`GROUP BY DATE_FORMAT(日期, '%Y-%m')`实现按...
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