江一破-优快云博客

原创四种均值计算方法：算术平均、几何平均、调和平均、平方平均

本文介绍了四种常用的均值计算方法：算术平均、几何平均、调和平均和平方平均。算术平均是最基础的计算方式，适用于描述数据集中趋势；几何平均适合处理增长率、比率等乘积关系数据；调和平均则适用于速率、比率等反比关系数据；平方平均（均方根）常用于处理波动较大的数据。每种方法各有特点和应用场景，选择合适的方法取决于数据类型和分析目的。文章详细阐述了各种均值的数学原理、计算方法和典型应用，并提供了Python实现示例，为数据分析和统计计算提供了实用参考。

2025-07-29 12:30:17 831

原创 PyCaret 库详细介绍

PyCaret是一个开源的低代码机器学习库，旨在简化和加速机器学习工作流程。它通过自动化数据预处理、模型选择和调优等重复性任务，将传统机器学习中需要数百行代码完成的工作简化为几行代码。PyCaret封装了scikit-learn、XGBoost等流行库，提供统一API，支持分类、回归、聚类等任务。核心功能包括自动化工作流、低代码API、模型部署和GPU加速。安装简单，支持Python虚拟环境，并提供丰富的可视化评估工具。PyCaret显著降低了机器学习门槛，让用户能更专注于业务问题而非技术细节。

2025-07-29 12:29:28 810

原创 Redis 详细介绍与使用

Redis 是一款高性能键值数据库，由 Salvatore Sanfilippo 于2009年开发，旨在解决传统关系型数据库在高并发场景下的性能瓶颈。其核心优势包括：内存存储实现毫秒级读写、支持多种数据结构（字符串、哈希、列表等）、提供RDB/AOF持久化方案，以及集群模式支持高可用扩展。Redis适用于缓存、分布式锁、排行榜等场景，但存在内存容量限制和单线程模型可能影响复杂查询的不足。相比Memcached，Redis功能更丰富；相较MongoDB，Redis更专注于高性能缓存。

2025-07-23 16:43:11 727

原创 JDK 介绍与使用指南

JDK（Java Development Kit）是Java开发的核心工具包，包含编译器（javac）和运行时环境（JRE），实现“一次编写，到处运行”。通过JVM将Java源码编译为跨平台字节码，解决了操作系统兼容性问题。

2025-07-23 16:40:19 1057

原创 Swagger 功能介绍与使用详解

Swagger（OpenAPI）是一个用于定义和描述RESTful API的开源框架，旨在解决文档与代码割裂问题。它通过自动化方式生成交互式API文档，支持实时调试，并可根据OpenAPI文件自动生成客户端SDK和服务端框架代码。安装使用简单，支持Python/Flask和Java/Spring Boot等多种语言框架，开发者只需添加注解或配置文件即可自动生成文档。核心功能包括动态文档渲染、代码生成和API测试，大幅提升前后端协作效率，降低维护成本。

2025-07-18 17:06:06 1109

原创电力行业AGC与一次调频技术详解

AGC与一次调频是电力系统频率控制的核心技术。一次调频通过本地调速器实现秒级快速响应（1-30秒），抑制频率波动；AGC则通过集中控制实现分钟级精确调节（30秒-10分钟），消除频率偏差并优化跨区域功率平衡。两者协同工作形成分层防御体系：一次调频快速抑制扰动，AGC完成精细化调节。实际应用中需注意方向协调（避免指令冲突）和参数优化（如死区设置）。随着新能源并网，虚拟同步机和储能技术正扩展传统调频方式的应用场景。该技术体系对保障电网安全稳定运行具有不可替代的作用。

2025-07-18 15:21:31 1204

原创 Node.js 手册：详细介绍及使用指南

Node.js是基于V8引擎的异步事件驱动JavaScript运行时，突破传统Web服务器的并发瓶颈。其核心设计采用非阻塞I/O和事件循环机制，通过libuv实现跨平台异步I/O处理。相比传统多线程模型，Node.js能在单线程中高效处理高并发，内存占用显著降低。主要适用于I/O密集型场景，如Web服务器、API网关、实时应用等，可实现全栈JavaScript开发，显著提升开发效率。但不适合CPU密集型任务如视频处理。典型应用包括MERN技术栈、CLI工具、Serverless和IoT开发。

2025-07-08 10:17:26 797

原创 Maven 终极实战手册：从依赖管理到构建哲学，解锁 Java 工程化核心

《Maven终极实战手册》摘要： Maven是Apache开发的Java项目管理与构建工具，通过标准化和自动化解决早期构建效率问题。其核心设计包括：1）POM模型统一管理项目元数据，替代碎片化脚本；2）约定优先的目录结构和构建生命周期，实现"mvn install"一键全流程。两大支柱功能为：依赖管理体系（坐标定位、传递依赖仲裁、Scope隔离）和标准化构建生命周期（三套独立流程，阶段绑定插件）。支持多模块构建、私有仓库管理等企业级需求，显著提升Java工程化效率。

2025-07-04 13:48:43 385

原创 MySQL实用指南：功能介绍及安装教程

MySQL是全球最流行的开源关系型数据库管理系统，由Michael Widenius于1995年创建。它采用可插拔存储引擎架构，支持ACID事务保障，提供InnoDB（支持事务）、MyISAM（高速读操作）等多种引擎选择。MySQL社区版完全免费开源，支持主从复制、分区表等核心功能。安装流程包含Windows、macOS、Linux和Docker等多种方式，Windows安装需下载MSI安装包，配置端口、密码等参数后即可使用。MySQL凭借其高性能、低成本的优势，至今仍是Web应用开发的基石。

2025-07-04 08:51:18 847

原创拉普拉斯变换（Laplace Transform）的核心原理：从复频域映射到微分方程求解

拉普拉斯变换是一种将微分方程转化为代数方程的积分变换方法，其核心思想是通过引入衰减因子将时域问题映射到复频域。该技术源于傅里叶变换的局限性，通过扩展可分析函数的范围，实现了微分运算到乘法运算的转换。主要应用包括：1）求解微分方程（自动处理初始条件）；2）分析线性系统（传递函数与稳定性判据）；3）信号处理等。数学原理上，它通过复数表示将信号分解为增长/衰减的振荡波，实现了比傅里叶变换更广义的信号分析。典型应用案例展示了如何用拉普拉斯变换求解二阶微分方程，并通过Python代码验证了其有效性。

2025-07-02 16:01:49 770

原创卡尔曼滤波（Kalman Filter）核心原理与应用指南

卡尔曼滤波核心原理与应用摘要卡尔曼滤波是一种递归状态估计算法，通过融合动态模型预测与噪声观测数据实现最优估计。其核心分为预测与更新两阶段：预测阶段利用状态方程预估当前状态及不确定性；更新阶段通过卡尔曼增益加权融合预测与观测，降低估计误差。关键优势在于多源数据融合（如自动驾驶中的雷达与摄像头）和动态噪声过滤（如无人机姿态估计）。算法在GPS定位、机器人导航等领域广泛应用，示例代码展示了如何用Python实现一维位置跟踪。

2025-07-01 18:44:31 835

原创小波变换（Wavelet Transform）原理及介绍

小波变换是一种多分辨率时频分析工具，克服了傅里叶变换无法定位时间信息的缺陷。通过可伸缩平移的母小波，它能同时捕捉信号的高频细节（短时特征）和低频轮廓（整体趋势）。其核心原理是利用不同尺度的小波基与信号进行内积运算，生成时频域系数矩阵。小波变换具有动态分辨率特性，高频部分时间精度高，低频部分频率分辨率好。主要应用包括瞬态事件检测、信号降噪、数据压缩（如JPEG2000）和压缩感知（如快速MRI）。

2025-06-30 17:31:42 1309

原创核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）理论及介绍

核密度估计（KDE）是一种非参数密度估计方法，通过将每个数据点视为一个核函数（如高斯核），叠加所有核并归一化，生成平滑的连续概率密度曲线，克服直方图的边界不连续和箱宽敏感问题。

2025-06-27 09:51:39 1098

原创 Pydantic BaseModel介绍

Pydantic的BaseModel是Python数据验证和管理的核心工具，利用类型注解在运行时自动校验数据。它支持自动类型转换、嵌套模型验证和序列化，特别适用于API开发。相比Marshmallow等工具，BaseModel更简洁高效，与FastAPI深度集成。主要优势包括减少重复代码、提升数据可靠性和开发效率。适用于需要严格数据验证的场景，如用户输入处理和配置管理。虽然有一定性能开销，但其类型驱动的设计显著提升了代码健壮性。

2025-06-26 16:06:34 884

原创论文写作总结

论文写作总结论文写作是科研过程中一个必不可少的一环，它既是研究成果的表述，也是研究者互相交流的一个介质。一篇好的论文不仅能为作者带来声望，还能引导行业的发展，推动人类进步。因此对于从事研究的人来说，学会如何写好一篇论文是一件至关重要的事。关于论文，我们首先要明确论文是“做”出来的，而不是“写”出来的，因为写论文的实质其实是对自己研究工作的描述，如果没有实际的工作支撑，那么写论文将是一件困难的事情，这也是为什么有些人有够写出优质的论文，而有些人只能写出半成品的原因所在了。其次，论文写作与传统写作是存在差

2021-12-23 13:05:30 1949

原创 2021/8/3-第五天作业

1.根据决策表定义，写出下图中的 U,C,D,V\mathbf{U}, \mathbf{C}, \mathbf{D} , \mathbf{V}U,C,D,V 和 III 注: 最后两个属性为决策属性.答：实例集合 U={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}\mathbf{U} = \{x_1, x_2, x_3, x_4, x_5, x_6, x_7\}U={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}，条件属性集合 C={Headache,Temperature,Lymphocy

2021-08-03 22:27:10 132

原创 2021/8/2-第四天作业

1. 写出下面无向图的邻接矩阵。答：邻接矩阵 E=[0111101011011010]E = \left[\begin{matrix} 0 & 1 & 1 & 1 \\1 & 0 &1 & 0 \\1 & 1 & 0 & 1 \\1 & 0 & 1 & 0 \end{matrix}\right]E=⎣⎢⎢⎡0111101011011010⎦⎥⎥⎤. 2. 定义无向网络。答：A

2021-08-02 23:23:46 99

原创 2021/07/28-第三天作业

1. 将向量下标为偶数的分量 (x2,x4,…)(x_2, x_4, …)(x2,x4,…) 累加, 写出相应表达式.答：表达式可以写为 ∑i%2=0xi\sum_{i\%2=0} x_i∑i%2=0xi. 2. 各出一道累加、累乘、积分表达式的习题, 并给出标准答案.答：给定一个向量 X=(x1,x2,…,xn)\mathbf{X} = (x_1, x_2, \dots, x_n)X=(x1,x2,…,xn)，求下标属于3到97的分量的和与乘积。累加：∑i=397xi\s

2021-07-28 23:16:23 220

原创 2021/7/27-第二天作业

1. 令A={1,2,5,8,9}\mathbf{A} = \{1, 2, 5, 8, 9\}A={1,2,5,8,9}，写出 A\mathbf{A}A 上的 “模 2 同余” 关系及相应的划分.答：关系 R={(1,1),(2,2),(5,5),(8,8),(9,9),(1,5),(5,1),(1,9),(9,1),(5,9),(9,5),(2,8),(8,2)}\mathbf{R} = \{(1, 1), (2, 2), (5, 5), (8, 8), (9, 9), (1, 5), (5, 1),

2021-07-27 23:04:03 91

原创 2021/07/26-第一天作业

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar

2021-07-26 22:30:09 263

原创讲座内容总结

通过几天的聆听与学习，不仅增长了见识，拓宽了眼界，而且对本实验室有了一个大致的了解。本实验室的研究内容大都与机器学习有着密切关联，研究的内容多种多样，有理论与应用的研究，也有开创性的研究，成果比较丰富。各老师的研究方向主要包括主动学习、形式概念分析、推荐系统、肠道微生物组学数据分析、三支决策与粒计算等。下面则将对讲座的内容进行具体总结。1. 主动学习主动学习与传统的有监督学习相比，是通过较少的训练样本，去训练一个精度较高的分类模型。提出这样的思想...

2021-07-25 22:29:13 390

qq_42758052的博客