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最新推荐文章于 2025-07-21 11:44:08 发布
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本文旨在提供一个全面的数据整合研究项目的索引，记录数据整合领域的丰富历史，并为后续研究提供支持。

This page aims at providing a comprehensive index of data integration research projects, thereby documenting the rich history of data integration and supporting further research.

12、 Leverage Data and AI to Future-Proof Your Legal Practice
weixin_42263617的博客
06-08 63
本博文探讨了如何通过数据和人工智能未来化您的法律实践，详细介绍了AI采用框架及其在法律领域的应用。文章分析了不同组织的AI成熟度水平，并提供了实用策略以推动AI的广泛应用。此外，还列举了实际案例来展示AI在合同分析、法律研究和电子发现中的成功实施，帮助法律机构提高效率、准确性和决策能力。
12、Future Directions and Research Opportunities in Cyber-Physical Systems
perl8的博客
05-26 88
This blog explores the future directions and research opportunities in Cyber-Physical Systems (CPS), highlighting emerging trends such as IoT, AI, and 5G. It discusses key challenges including security, interoperability, scalability, and resilience, while
【转】Spring Data JDBC - Reference Documentation
紫枫伊的博客
04-08 4149
Spring Data JDBC - Reference Documentation Jens Schauder, Jay Bryant, Mark Paluch, Bastian Wilhelm Version 2.1.7, 2021-03-31 © 2018-2021 The original authors. 声明：本文转自Spring官网，如果网络不好登不上官网的小伙伴可以在这里看，如有翻译，链接会贴在原文链接下方 原文链接 Copies of this document may be made
Spring Integration 是一个用于构建基于消息的系统和事件驱动的应用的企业级集成框架
BLOG域名:programb.blog.youkuaiyun.com
05-16 608
grep命令的输出将作为input-to-cut命令发送，该命令将解析结果并以逗号（“，”）分隔每一行，并且只保留第一列数据（第一个“，”之后的所有内容将被丢弃）。Spring Integration是一个基于Java的企业集成解决方案，它提供了一组丰富的组件和模式，用于构建复杂的集成流程。: Messaging Gateway 是应用程序与 Spring Integration 之间的桥梁，它允许应用程序通过简单的方法调用发送和接收消息，而不需要了解底层的消息机制。它可以用于实现复杂的消息路由逻辑。
2019 年数据仓库 BI 及 Data Science 最全书单
wujiandao的专栏
07-10 2237
前两天在网络上搜集一些数据仓库的书，发现有个哥们写了一个非常详细的书单。这份书单可能是2019年最齐全的数据仓库，BI以及数据科学学习书单了，不敢独享，转载到这里方便大家...
1、Euro - Par 2015 Workshops: A Comprehensive Overview
7h6j5k4l3的博客
07-21 16
The Euro-Par 2015 workshops brought together researchers and practitioners to address key challenges in parallel and distributed computing. Covering topics from big data management in clouds to on-chip memory hierarchies and undergraduate education in para
Python Interview Questions And Answers For Data Analyst
dangerous156的博客
06-27 1543
Python Interview Questions And Answers For Data Analyst
《Cloud Native》云原生技术汇总
静静是我女朋友
03-23 7854
An awesome & curated list of best applications and tools for Cloud Native. This Awesome Repository is highly inspired from cncf’s landscape & Awesome. Items marked with ![Op...
（转） [it-ebooks]电子书列表
weixin_34233618的博客
01-15 2197
[it-ebooks]电子书列表 [2014]: Learning Objective-C by Developing iPhone Games || Leverage Xcode and Objective-C to develop iPhone games http://it-ebooks.info/book/3544/Learning Web App Devel...
Spring Data MongoDB 是 Spring Data 项目的一部分，它提供了与 MongoDB 文档数据库的集成
BLOG域名:programb.blog.youkuaiyun.com
05-17 385
此外，MongoDB Java 驱动程序的兼容性表显示，对于 MongoDB 4.x 版本，推荐的驱动程序版本是 4.2.x 或更高版本。此外，Spring Data MongoDB 还提供了与 Spring 的转换服务集成的功能丰富的对象映射，基于注解的映射元数据，但可扩展以支持其他元数据格式，持久性和映射生命周期事件，基于 Java 的查询、条件和更新 DSL，自动实现存储库接口，包括对自定义查找方法的支持，以及 QueryDSL 集成以支持类型安全的查询等。如果你有时间的话，绝对值得一读。
提示词工程在智能生物多样性监测中的应用
AI天才研究院
12-26 710
Introduction to Prompt Engineering and AI in Biodiversity Monitoring Key Concep
用好ChatGPT之准确分配角色
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herosunly的博客
04-06 15万+
本文介绍核心内容为用好ChatGPT之准确分配角色，希望对学习和使用ChatGPT的同学们有所帮助。为了兼顾质量和速度，本专栏的更新频率为一周一到两更。 文章目录 1. 前言 2. 基本概念讲解 3. 实战案例 3.1 案例展示 3.2 范式表示 4. 附录 4. 附录
高端大气上档气的banner生成工具和图案集合，python脚本
12-09
效果预览： https://pan.quark.cn/s/b30e3f5e57c7 [TOC] code_banner 一个有追求的程序员总是希望自己的项目有一个高端大气上档气的banner，但是每次开发项目都去设计banner无疑有点浪费时间。 因此，这个项目总结一些程序员常用banner生成方法，以及一些著名的banner图案，方便在使用的时候可以信手拈来。 源码地址：https://.com/HeLiangHIT/code_banner 文字banner生成 网页版 打开网页： http://www.network-science.de/ascii/ 输入文字比如，选择字体比如graffiti，点击do it! 等待几秒。 输出内容后拷贝： 本地安装 网页版有时候太慢了，该工具开源，可以下载到本地编译安装。 依次执行如下命令安装工具： 该工具已解压到目录 ./figlet/ 下，可以直接在里面编译安装。 之后可以执行 生成对应的banner如下 更多控制参数查看帮助： 其中字体可以到 http://www.figlet.org/examples.html 选择，然后到 http://www.figlet.org/fontdb.cgi 下载后用于生成对应风格的banner文字。 项目font目录下是我觉得还不错的一些字体。 指定字体生成banner的方法： 这里整理一些比较合适的字体： block.flf, bulbhead.flf, computer.flf, alligator.flf, doh.flf, isometric1.flf, isometric2.flf, isometric3.flf, isometric4.flf, larry3d.flf,...
野生蓝莓产量预测数据集-readme.md
12-09
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一个拿来即用的docker镜像大礼包，直接构建docker镜像环境(docker、dockerfile、k8s、helm、shell and so on )，Linux运维工具及脚本，K8S构建，各种
12-09
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4dcb2845d5d 说明 使用七牛，加速java和tomcat下载， 已推送到官方 交流QQ群 如梦技术：
极简的mqtt服务器，是否方便部署和使用
12-09
极简的mqtt服务器，是否方便部署和使用；
【遥感与地理信息】基于Sentinel-2影像的NDVI时序分析：城市植被覆盖变化监测方法实现
12-09
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台对巴基斯坦拉合尔地区进行长时间序列的遥感影像分析。通过加载全球行政边界数据集并筛选出拉合尔地区的地理范围作为研究区域（AOI），随后加载2016年至2025年间的Sentinel-2地表反射率影像集合，结合云掩膜处理（基于SCL波段）去除云影响，并按年份合成中值影像。在此基础上，计算各年度归一化植被指数（NDVI），用于评估植被覆盖变化情况。文章还展示了真彩色影像与NDVI空间分布图的可视化方法，并进一步通过比较2025年与2016年的NDVI差值，分析十年间植被动态演变趋势。; 适合人群：具备基本遥感知识和Earth Engine操作经验的学生、科研人员或环境监测相关从业人员；熟悉JavaScript语法者更佳； 使用场景及目标：①开展城市绿化变化监测、土地利用分析或生态环境评估；②学习时间序列遥感数据处理流程，掌握云去除、影像合成、NDVI计算与变化检测等关键技术； 阅读建议：建议结合代码逐段运行并观察结果，理解每一步的数据处理逻辑，可尝试调整年份或研究区域以拓展应用范围。
【计算机视觉】基于SVM的图像分类方法：MATLAB实现花卉与动物识别系统设计
12-09
内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现基于支持向量机（SVM）的图像分类，针对花卉与动物两类图像进行识别。通过提取图像的颜色直方图和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征（如对比度、能量、熵），将高维视觉信息转化为数值特征向量，并进行归一化处理以消除量纲影响。随后采用RBF核函数的SVM模型进行训练与分类，利用7:3划分训练集与测试集，最终评估分类准确率并可视化混淆矩阵，还提供了单张图像的预测示例。完整代码实现涵盖数据加载、特征提取、模型训练、测试评估全流程。; 适合人群：具备基本图像处理与机器学习知识的MATLAB初学者或本科/研究生阶段学生，以及希望动手实践SVM图像分类的技术人员； 使用场景及目标：①学习如何从图像中提取颜色与纹理特征用于分类任务；②掌握SVM在实际图像识别中的应用方法，理解RBF核、参数设置与模型评估流程；③构建简单的二分类图像识别系统并验证效果； 阅读建议：建议读者结合代码逐段运行调试，深入理解特征提取与SVM建模细节，可尝试更换数据集或调整特征参数以进一步提升分类性能。
【智能优化算法】基于MATLAB的蚁群算法在TSP路径规划中的应用：旅行商问题求解与可视化实现
最新发布
12-09
内容概要：本文提供了一个基于MATLAB实现的蚁群算法（ACO）用于求解旅行商问题（TSP）的完整代码与详细说明。通过设定城市坐标、预计算距离矩阵、初始化蚁群算法参数，模拟蚂蚁群体在寻找最短路径过程中的信息素积累与更新机制，最终输出每代最优路径距离及全局最优路径。代码包含核心迭代流程、路径构建策略（轮盘赌选择）、信息素挥发与增强机制，并通过可视化手段展示迭代收敛曲线和最优路径图，帮助理解算法运行过程。; 适合人群：具备基本MATLAB编程能力、对智能优化算法感兴趣的高校学生、科研人员或工程技术人员，尤其适合初学蚁群算法的学习者； 使用场景及目标：①学习和理解蚁群算法的基本原理及其在组合优化问题（如TSP）中的应用；②通过调节参数（如蚂蚁数量、α、β、ρ等）进行实验分析，提升算法调优能力；③作为智能算法课程设计或项目开发的基础模板； 阅读建议：建议结合代码逐段运行并观察输出结果，重点关注距离矩阵计算、概率选择机制和信息素更新部分，配合可视化图形加深对算法收敛性和路径优化过程的理解。
DDS与non-DDS
01-18
- **Scalability**: While both types support scalable architectures, DDS offers superior performance when handling large numbers of nodes communicating simultaneously over wide areas. - **Security**:...
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