2020-03-10

最新推荐文章于 2020-11-10 13:15:04 发布
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文科生45岁学编程，只为兴趣，给自己加油!!!
93年上中专前沒碰过电脑，第一次学basic语言始终听不懂，为什么：x=x+1?..现在重新拾起！！！！

eclipse-java-2020-03-R-win32-x86-64
03-01
标题 "eclipse-java-2020-03-R-win32-x86-64" 暗示我们正在讨论的是一个适用于Windows操作系统（64位）的Eclipse IDE版本，具体为2020-03发布版。Eclipse是一款开源的集成开发环境（Integrated Development ...
Eclipse JavaEE 2020-03最新版 eclipse-jee-2020-03-R-incubation-win32-x86_64.zip
04-15
这个版本，"eclipse-jee-2020-03-R-incubation-win32-x86_64.zip"，是针对Windows 32位和64位系统的，包含了Eclipse IDE的最新功能和改进。 1. **Eclipse IDE**: Eclipse是一个开放源代码的软件开发平台，它不仅...
2020-06-03
zh1775825464的博客
06-03 1145
坚持是一件不容易的事，未来不一定美好，但当下希望要珍惜。昨天看见的一句话。 stay hungry，stay foolish。 这是谁说的呢？
2020-03-14
东哥的博客
03-14 1247
<% } %> 这个怎么改成随机
Unparseable date: "2020-03-10"
weixin_38263179的博客
03-10 7856
Unparseable date: “2020-03-10”，在写好了日期转换器后，提交jsp页面时，jsp页面里的日期类型报错！添加链接描述
2020-11-10
qq_51985243的博客
11-10 1493
文章目录 1.进程基本概述 2.进程的组成部分 3.进程的环境 4.进程状态 5.进程优先级 6.进程管理命令 7.vmstat 8.后台运行作业 1.进程基本概述 进程是已启动的可执行程序的运行中实例。 /proc目录下以数字为名的目录，每一个目录代表一个进程，保存着进程的属性信息。每一个进程的PID是唯一的，就算进程退出了，其它进程也不会占用其PID 2.进程的组成部分 已分配内存的地址空间安全属性，包括所有权凭据和特权程序代码的一个或多个执行线程进程状态 3.进程的环境 本地和全局变量当前调度上下文分
时间格式的处理，前端的时间显示2020-03-10T16:02:00.000+0000
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qq_39038793的博客
04-09 1万+
@JsonFormat(shape=JsonFormat.Shape.STRING,pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss",timezone="GMT+8") @Data public class ProData { @JsonFormat(shape=JsonFormat.Shape.STRING,pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:s...
2020-04-10
m0_46591785的博客
04-10 2591
Super关键字 可以访问父类中定义的属性 可以调用父类中定义的成员方法 可以在子类构造器中调用父类构造器 .子类所有的构造器默认都访问父类中空参数的构造器 .子类一定会调用父类构造器（默认过程调用无参） //如果没有显示定义构造方法，Java编译阶段提供一个默认构造方法 //如果定义了自己的构造器，Java使用自己的构造器 //父类所有的构造器：子类必须实现它，子类默认当中一定使用到了父类的构造...
2020-05-10
zcz19920114的博客
05-10 1410
本人camera hal小白，无从下手有没有camera hal 的大佬可以指点一下或者提供一点资料，在此谢了
2020-07-07
北漂猿
07-07 952
2020-09-03 Eclipse安装
qq_36095102的博客
09-03 3189
1. 1.下载Eclipse javaEE版 https://www.eclipse.org/downloads/ 2.Eclipse目录下：创建workspace作为工作区默认目录(个人习惯)+创建Backup存放插件(个人习惯) 3.启动Eclipse并指定默认的工作区(指定到Eclipse目录下：./workspace) 4. 5. ...
2020-06-07
lyyzxl的博客
06-07 2919
arcgis engine 实现栅格计算器，包括数学运算、逻辑运算、三角函数运算和代数运算。有大佬能帮一下吗？arcgis用10.2版本，环境用vs2015，代码加注释。求大佬。
精选资源
vlmcsd-1113-2020-03-28-Hotbird64(最新版本KMS)
11-26
vlmcsd-1113-2020-03-28-Hotbird64(最新版本KMS) Linux X64 CPU 程序路径 binaries/Linux/intel/static/vlmcsd-x64-musl-static 配置为服务启动 vim /etc/systemd/system/vlmcsd.service [Unit] Description=KMS ...
vlmcsd-1113-2020-03-28-Hotbird64.7z
04-30
2020-03-28 (1113) .kmd file format changed to version 2.0 (version 1.x files cannot be used any more) host builds are now configurable in the .kmd file Bugfix: vlmcs did not use the configured CSVLKs ...
eclipse_java_2020-03安装包.7z
03-30
"eclipse_java_2020-03安装包.7z" 和 "eclipse-java-2020-03-R-win32-x86_64-Windows安装包.zip" 都是Eclipse针对Java开发者的2020年3月版本的安装文件，适用于Windows 64位操作系统。这两个文件可能包含了不同的...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
dekad_start window_start window_end ... mean std SPI 0 2020-01-21 2019-12-23 2020-01-31 ... NaN NaN NaN 1 2020-02-01 2020-01-03 2020-02-10 ... NaN NaN NaN 2 2020-02-11 2020-01-13 2020-02-20 ... NaN NaN NaN 3 2020-02-21 2020-01-23 2020-02-29 ... NaN NaN NaN 4 2020-03-01 2020-02-01 2020-03-10 ... NaN NaN NaN .. ... ... ... ... ... ... ... 136 2023-11-01 2023-10-03 2023-11-10 ... 103.801567 109.699404 -0.210590 137 2023-11-11 2023-10-13 2023-11-20 ... 104.145778 109.390817 -0.243583 138 2023-11-21 2023-10-23 2023-11-30 ... 104.025441 108.997062 -0.402079 139 2023-12-01 2023-11-02 2023-12-10 ... 103.858540 108.616178 -0.519799 140 2023-12-11 2023-11-12 2023-12-20 ... 103.526449 108.298913 -0.850668 为什么代码输出的时间尺度还是不对
08-19
你遇到的问题是： > **SPI 输出的时间尺度不对，比如 `window_start` 和 `window_end` 的时间跨度看起来不是30天。** 我们来看你的输出示例： ``` dekad_start window_start window_end 2020-01-21 2019-12-23 2020-01-31 ``` 这里 `window_start = 2019-12-23`, `window_end = 2020-01-31`，这显然不是一个30天的窗口，而是一个月的跨度，说明你的 **SPI窗口定义逻辑出现了问题**。 --- ## ❗问题定位：窗口定义错误 你在代码中这样定义窗口： ```python window_end = dekad_start window_start = dekad_start - pd.Timedelta(days=29) ``` 但你在筛选窗口数据时却用了： ```python window_data = df[(df['date'] > window_start) & (df['date'] <= dekad_end)] ``` ### ✅ 正确逻辑应是： ```python window_data = df[(df['date'] >= window_start) & (df['date'] <= window_end)] ``` 因为你定义了： ```python window_end = dekad_start window_start = dekad_start - pd.Timedelta(days=29) ``` 所以窗口应该是： ``` [dekad_start - 29天, dekad_start] ``` 但是你用了 `dekad_end` 作为窗口结束时间，而 `dekad_end` 是 **每旬的结束时间（10日、20日、月底）**，这会导致窗口被错误地扩展到整旬结束日，而不是当前旬的开始日。 --- ## ✅ 正确代码应为： ```python window_end = dekad_start window_start = dekad_start - pd.Timedelta(days=29) window_data = df[(df['date'] >= window_start) & (df['date'] <= window_end)] ``` 而不是： ```python window_data = df[(df['date'] > window_start) & (df['date'] <= dekad_end)] ``` --- ## 🧪 示例说明 以 `dekad_start = 2020-01-21` 为例： ```python window_start = 2020-01-21 - 29天 = 2019-12-23 window_end = 2020-01-21 ``` 正确的窗口是： ``` [2019-12-23, 2020-01-21] # 共30天 ``` 如果你用了 `dekad_end = 2020-01-31`，那么窗口变成了： ``` [2019-12-23, 2020-01-31] # 39天，错误 ``` --- ## ✅ 修改建议（修复窗口筛选逻辑） 将： ```python window_data = df[(df['date'] > window_start) & (df['date'] <= dekad_end)] ``` 改为： ```python window_data = df[(df['date'] >= window_start) & (df['date'] <= window_end)] ``` 同时确保 `window_end = dekad_start` 是正确的。 --- ## ✅ 建议添加调试打印语句 你可以在循环中加入调试信息，帮助你检查窗口是否正确： ```python print(f"dekad_start: {dekad_start}, window_start: {window_start}, window_end: {window_end}") ``` 输出示例： ``` dekad_start: 2020-01-21 00:00:00, window_start: 2019-12-23 00:00:00, window_end: 2020-01-21 00:00:00 ``` 确保 `window_start` 到 `window_end` 确实是30天。 --- ## ✅ 总结 | 问题 | 原因 | 修复方法 | |------|------|-----------| | 时间窗口跨度错误 | 使用了 `dekad_end` 而非 `window_end` | 改为使用 `window_start` 到 `window_end` | | 数据边界错误 | 使用了 `>` 而非 `>=` | 改为 `>= window_start` | | 窗口天数不对 | 没有检查窗口是否正好30天 | 添加调试输出 | --- ##
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