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翻译 apache-hadoop 2.0.2-alpha HDFS Federation
原文出处http://hadoop.apache.org/docs/r2.0.2-alpha/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/Federation.htmlHDFSF分为2层 namespace和block storageNamespace 由目录，文件和快组成 支持所有的namespace 文件相关的操作，例如增，
2012-10-17 13:49:46
1438
原创 hive简介，安装 配置常见问题和例子
<!--@font-face {font-family:Helvetica}@font-face {font-family:宋体}@font-face {font-family:"Cambria Math"}@font-face {font-family:Calibri}@font-face {font-family:"\@宋体"}p.MsoNormal
2012-09-28 11:08:37
6855
原创 舆情聚类与政府投诉联动分析：基于时间序列的社会治理框架
二者结合，能形成“舆情预警—问题聚类—投诉验证—时间序列追踪—治理闭环”的完整社会治理路径。在实际落地中，建议结合本地数据开展试点，持续迭代模型参数，不断提高分析的准确性和实用性。它能将碎片化民意转化为系统化治理行动，提前发现风险、提升响应速度、优化资源配置，最终实现“民有所呼、我有所应”的善治目标。：舆情中占比高的“基础设施类”问题，通常在投诉系统中也集中出现，但投诉滞后舆情峰值7-15天。（舆情线 + 投诉线），实现问题早发现、早干预、早解决。识别核心问题类别，再映射到政府投诉数据中，进行。
2026-07-20 09:15:30
257
原创 AI赋能政府舆情与群众诉求融合治理系统建设思路
随着互联网技术快速发展，群众表达诉求的方式发生了深刻变化。过去，群众遇到问题主要通过信访、电话、现场反映等方式向政府反馈，问题发现主要依靠人工收集和基层经验判断。同一个社会治理问题，往往会以不同形式出现在不同平台。例如，某地区这些信息表面上属于不同渠道、不同表达方式，但其本质可能反映的是同一个治理问题：某领域问题长期存在，治理措施未能有效发挥作用。例如：单个事项看，可能只是普通投诉。但将多年、多渠道数据进行关联分析后，可以发现：这并不是单个群众诉求，而是某一领域治理能力不足的集中体现。
2026-07-20 08:58:50
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原创 一种基于人类行为—内分泌映射的大语言模型动态情绪系统：从生理数据标定到虚拟激素驱动决策的工程化框架
当前大语言模型（LLM）的具身智能与情感计算（Affective Computing）高度依赖于静态提示词（Prompt）工程或外部规则模板，缺乏人类情感固有的连续性、时滞性及环境累积效应。本研究提出一种全新的数据驱动型大模型动态情绪系统。该系统彻底摆脱传统情感计算的先验规则设定，开创性地设计了一条“人类生理数据标定高维行为聚类时间序列内分泌状态空间LLM决策调制”的完整工程化路径。
2026-06-08 09:43:40
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原创 A Study on the Construction of a Silicon-Based Emotional Computing Model Driven by Human Behavioral
Abstract: This paper introduces the Temporal Hormonal Superposition Model (THSM), a novel AI framework for simulating human-like emotional dynamics by mimicking endocrine system interactions. Unlike static affective computing, THSM employs unsupervised clu
2026-06-08 09:19:54
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原创 基于人类行为聚类与虚拟内分泌时间序列的硅基情绪计算模型构建研究
当前人工智能（AI）的情感计算多依赖于静态Prompt或外挂规则，缺乏人类情绪的连续性、滞后性与环境累积效应。本文提出一种全新的硅基内分泌情绪计算框架——时间序列激素叠加模型（Temporal Hormonal Superposition Model, THSM）。该模型通过对多模态人类行为大数据进行无监督聚类，提取“情景-激素响应”的归一化相对量映射矩阵；在AI内部构建基于指数衰减的虚拟激素池，并引入初始基因种子（Seed）与长期环境累积因子（E）的交互作用。
2026-06-08 09:04:59
328
原创 人工智能评标应用研究——构建智能化、标准化、可信化的新型评标体系
与此同时，人工智能、大模型、多模态识别、智能语音、物联网传感等技术快速发展，为提升评标效率、优化专家体验、强化过程监管、完善风险预警提供了新的技术路径。通过构建智能化、标准化、可信化的新型评标体系，可进一步提高远程评标运行稳定性和协同效率，推动公共资源交易平台向更加规范、高效、安全的方向发展。目前评标工作在专家沟通、服务协调、业务规范、评标环境等方面仍存在一些问题。该助手并非替代专家评审，而是作为“互动式辅助工具”，由专家主动发起提问，AI 不主动干预评审结果，避免影响独立评审原则。
2026-05-20 16:56:36
236
原创 人工智能在合同审查中的检测场景与实现技术（招投标领域实践）
招投标领域重点关注：工期、价款、付款方式、质量标准、违约责任、争议解决、招标范围、履约担保、变更程序等。未来，随着多模态大模型和领域知识图谱的进一步演进，合同审查将向“智能合同生成 + 实时风险预警”方向继续升级，最终大幅降低业务风险，提升招投标全流程效率。： 识别隐性高风险条款，例如价格调整机制模糊、索赔条件不明确、违约责任弱化、低价中标暗示、转包风险等。： 检测招标文件、投标文件与正式合同之间在金额、工期、项目经理、主体名称、日期逻辑等方面的冲突。：与投标文件金额不一致，建议按投标承诺调整。
2026-05-08 09:44:43
654
原创 判断当前股市所处的周期中的哪一个环节
sz = yf.download("399001.SZ", start=start_date, end=end_date, progress=False)['Volume'] # 深证。sh = yf.download("^SSEC", start=start_date, end=end_date, progress=False)['Volume'] # 上证。df['total_volume'] = (df['sh'] + df['sz']) / 100000000 # 亿手。
2025-12-05 10:14:07
820
原创 中国股市（上证 + 深成）交易量历史数据获取与周期分析
26年成交量数据进一步印证：在中国A股，时间是敌人，成交量是罗盘。从2000年的“野蛮生长”到2025年的“成熟震荡”，市场已从“政策万能”转向“结构优化”，但四个阶段的铁律不变：低迷筑底、发展起飞、平衡筑顶、破灭洗牌。2025年12月，成交量已用9.2万亿手的“硬通货”宣告： 第6轮周期正加速，新一轮平衡期已在眼前，破灭期至少还有 400+ 个交易日缓冲。量化不是预言，而是护城河。你已准备好，用数据穿越下一个 26 年了吗？
2025-12-05 09:46:46
2316
原创 DogSpeak AI：让狗狗“开口说话”的行为翻译器（技术详解版）
DogSpeak AI 不试图将狗“人类化”，而是尊重其物种表达方式，通过技术去理解与翻译。我们不再只是喂养者、命令者，而是沟通者与倾听者。也许，理解才是对它最温柔的回应。
2025-07-14 09:27:04
1065
原创 智能家居安卓程序设计（二）
一 UI设计主界面布局文件设备界面程序既支持语音输入也支持屏幕点击，可以对着该程序 发出语音指令，如 打开电视，调节音量，调节频道等。
2024-07-16 22:33:01
725
1
原创 通过手机控制家用电器的一个程序的设计（一）
设计一款安卓平台上的家庭智能控制软件，通过语音识别指令控制家用电器。该软件结合离线语音识别技术、红外线和WIFI通讯技术，实现对家电的智能控制，如开关机、调温度、调频道等操作。
2024-07-16 22:06:35
1614
原创 用C在安卓手机上开发
在安卓手机上进行C语言开发需要一些特定的工具和设置。通常，C语言用于编写安卓的底层代码，如性能关键的模块或与硬件直接交互的部分。我们可以使用Android NDK（Native Development Kit）来开发这些部分。以下是如何在安卓手机上使用C进行开发的详细步骤。
2024-07-13 18:32:53
2839
1
原创 使用Python进行安卓开发
Python是一种高级编程语言，以其简洁和强大的功能而广受欢迎。尽管Python并不是原生的安卓开发语言（通常使用Java或Kotlin），但是通过一些工具和库，我们可以使用Python来进行安卓应用开发。本文将介绍如何使用Python进行安卓开发，并详细讲解相关步骤和工具。
2024-07-13 18:30:52
2841
原创 自动驾驶决策和控制系统的研究
**城市交通**：自动驾驶系统需要应对复杂的城市交通环境，包括行人、自行车和其他车辆。- **A*算法**：改进的Dijkstra算法，引入启发式函数，提高路径搜索效率。- **高速公路**：在高速公路环境中，自动驾驶系统主要关注车道保持、跟车和超车。- **感知不确定性**：传感器数据的不确定性和误差对决策和控制系统提出了挑战。- **战略层**：包括路线规划和导航，决定从起点到终点的总体路径。- **战术层**：涉及局部路径规划和决策，如超车、变道和避障。
2024-07-12 09:30:26
1165
原创 汽车电子助力转向系统研究
电子助力转向系统（EPS）作为一种先进的转向技术，不仅提高了驾驶的舒适性和安全性，还为自动驾驶技术提供了关键支持。电子助力转向系统作为现代汽车中的重要技术，不仅提升了传统车辆的驾驶体验和安全性，还为自动驾驶技术的实现提供了重要支持。助力的大小和方向根据驾驶员的输入和行驶状态动态调整。当驾驶员转动方向盘时，转向角传感器和转向力矩传感器检测相应的转向角度和转向力矩，并将这些信息以电信号的形式传递给ECU。- **转向传感器（Steering Sensor）**：检测驾驶员的转向输入（如转向角和转向力）。
2024-07-12 09:03:16
800
原创 基于K线图的股市情绪分析及预测模型构建
K线图是技术分析中最常用的工具之一，它通过展示股价的开盘价、收盘价、最高价和最低价，反映市场的波动和投资者的情绪。通过这些数据可以绘制出K线图，并进行进一步的分析。利用训练好的模型对未来一个月的股市趋势进行预测，并与实际市场数据进行对比，评估模型的预测效果。2. **模型预测**：利用训练好的情绪模型和综合预测模型，预测股市的价格走势和波动趋势。3. **结果评估**：通过实际市场数据验证预测结果，评估模型的准确性和可靠性。2. **回归分析**：构建多元回归模型，分析情绪特征对股市趋势的影响。
2024-07-11 15:46:34
3183
原创 利用大数据分析股市异常资金
例如，通过分析某日的交易数据发现，单日交易量比平均值高出多个标准差，且交易集中在少数账户上，结合新闻情感分析结果发现，该日的新闻和社交媒体对该公司存在大量负面评论。3. **深度学习方法**：如自编码器、LSTM等，通过复杂的神经网络结构捕捉高维数据中的异常。3. **市场波动**：异常资金流动可能引发市场剧烈波动，增加投资风险。2. **市场监管**：及时发现并制止市场操纵和内幕交易，维护市场秩序。1. **精准投资**：识别市场热点和潜在风险，提高投资决策的准确性。
2024-07-11 15:39:46
1645
原创 Apollo 自动驾驶平台代码结构和源码分析
以下是该模块的主要组件和核心代码分析。通过上述代码示例和组件分析，可以看出Apollo中的LiDAR检测模块如何从原始点云数据出发，通过预处理、聚类和跟踪等步骤，实现对周围环境中障碍物的检测和感知。- **`detector`**：对象检测器的实现，包括不同类型的检测模型（如YOLO、SSD等）和检测算法。- **`tracker`**：对象跟踪器的实现，用于跟踪检测到的对象在多个帧之间的位置和运动。- **`logging`**：日志记录工具，用于记录检测和跟踪的过程信息，便于调试和分析。
2024-07-10 09:30:07
2754
原创 人工智能在自动驾驶中的目标检测研究
视觉识别技术在自动驾驶中的目标检测扮演着不可或缺的角色。通过不断优化目标检测算法，结合最新的深度学习技术，自动驾驶车辆将能够更加准确、安全地感知周围环境，实现真正的无人驾驶。视觉识别技术使得车辆能够像人类一样“看”到周围环境，通过图像处理和深度学习算法，实现对周围目标的检测和识别。我们将详细讨论目标检测的基本原理、常用算法、最新进展、已有的开源项目及其在自动驾驶中的应用和挑战。通过这些详细的讨论和分析，我们可以更好地理解人工智能在自动驾驶中如何通过视觉识别进行目标检测，并进一步推动这一技术的研究和应用。
2024-07-10 08:41:33
1599
1
原创 利用投标相似度辅助围串标判定
**原理**：余弦相似度用于计算两个向量之间的相似度，通过计算向量夹角的余弦值来判断相似程度。- **原理**：Jaccard相似度用于衡量两个集合的相似度，是两个集合交集与并集的比值。3. **模型综合**：将多种相似度计算方法综合使用，能够提高检测的准确性，但也增加了计算复杂度和处理时间。3. **相似度计算**：使用余弦相似度、Jaccard相似度和编辑距离分别计算每对投标文件的相似度分数。4. **综合评估**：根据相似度分数设定阈值，超过阈值的文件对被标记为可能存在围标行为。
2024-07-09 10:30:49
1757
原创 自动驾驶技术的原理
1. **目标检测（Object Detection）**：识别并定位道路上的其他车辆、行人、动物、交通标志、信号灯等。- **路径规划**：基于视觉识别获得的环境信息，结合其他传感器（如激光雷达、雷达）的数据，规划车辆的行驶路径。6. **语义分割**：将图像划分为不同的区域，如道路、车道、人行道、建筑物等，帮助车辆理解复杂的环境。- **目标分类**：对检测到的目标进行分类，确定其类别，如行人、车辆、交通标志等。- **运动控制**：根据规划的路径，控制车辆的速度和方向，确保安全驾驶。
2024-07-09 09:46:58
1440
原创 数字孪生技术在智能家居中的应用
此外，该系统还具备预测性维护功能，能够提前发现设备的潜在故障，及时通知用户进行维修，极大地提升了用户的居住体验和设备的使用寿命。例如，在夏季，通过预测未来几小时的温度变化，数字孪生模型可以建议空调的最佳运行模式，既保持室内舒适，又节约能源。例如，通过分析用户的使用习惯，数字孪生模型可以自动调整灯光、温度和音响系统，为用户创造最佳的居住环境。例如，空调、冰箱等设备的运行数据可以实时传输到数字孪生模型中，通过分析这些数据，可以提前发现设备的异常，及时安排维护，避免设备突发故障带来的不便。
2024-07-08 10:52:07
1072
原创 可验证算法在招投标领域的专家“盲抽”中的标段识别码加密应用研究
数据库层面的保密需要专业级别的保密措施，强如中国移动，腾讯，阿里巴巴，各类银行系统等大型企业有安全的保密措施，也未必能做到百分百保密，大多数地市的招投标系统没有专业级别的数据隔离和保密措施（内在管理风险）。设计思路，数据级别，招标信息发布系统和 评标系统，专家抽取系统的标段识别码 ，如一致，很容易被人筛选出关联关系，所以只要通过算法对专家抽取系统的标段识别码进行加密，让不同数据表和系统中的标段识别码不一致，就可以杜彻底杜绝外在风险。section只和评标系统中的评标表和 专家抽取系统中的抽取表做隐性关联。
2024-07-06 12:36:59
1186
原创 人工智能在招投标领域的运用---监控视频连续性检测
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在各个领域的应用日益广泛。本文旨在探讨人工智能在招投标领域的运营，重点介绍AI对视频完整性进行检测的具体算法。视频完整性检测在防止监控视频人为变造和剪辑中起着至关重要的作用，保障了招投标过程的公正性和透明度。人工智能对视频完整性进行检测的算法主要包括基于深度学习的模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及其他机器学习算法。这些算法通过对视频帧和音频的分析，检测视频中的异常和篡改痕迹。
2024-07-06 07:42:36
1709
原创 Classifying with random forests
本快速入门页面展示了如何使用部分实现来构建决策森林。此教程还解释了如何使用决策森林对新数据进行分类。部分决策森林是一个mapreduce实现，其中每个mapper仅使用其分区中的数据构建森林的子集。这允许在数据集非常大的情况下，只要每个分区可以在内存中加载，就能构建森林。
2024-07-03 19:52:30
1124
原创 随机森林算法
V{~}m~ P(X=V{~}1~)=p{~}1~, P(X=V{~}2~)=p{~}2~,…,P(X=V{~}m~)=p{~}m~ H(X)= -sum{~}j=1{~}{^}m^ p{~}j~ log{~}2~ p{~}j~ (X 的熵) H(Y|X=v) = 仅在 X 具有值 v 的记录中 Y 的熵 H(Y|X) = sum{~}j~ p{~}j~ H(Y|X=v{~}j~) IG(Y|X) = H(Y) - H(Y|X)中的所有值都相同，则返回一个叶节点，预测该值作为输出，否则从。
2024-06-29 12:36:39
899
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原创 Apache Mahout 用户指南
Apache Mahout 是一个功能强大、可扩展且用途广泛的机器学习库，专为分布式数据处理而设计。Mahout 建立在 Apache Hadoop 生态系统之上，利用 MapReduce 和 Spark 来实现对大规模数据集的数据处理。通过遵循本用户指南，您将获得必要的知识和技能，以有效地利用 Apache Mahout 进行机器学习项目，并利用大数据处理的功能来获得更好的结果。在本用户指南中，我们概述了 Apache Mahout、它的主要功能以及如何开始使用该库进行机器学习项目。
2024-06-29 12:35:15
1036
原创 小市值策略(股票).py
# coding=utf-8from __future__ import print_function, absolute_importfrom gm.api import *"""本策略采用布林线进行均值回归交易。当价格触及布林线上轨的时候进行卖出，当触及下轨的时候，进行买入。使用600004在 2009-09-17 13:00:00 到 2020-03-21 15:00:00 进行了回测。注意：1：实盘中，如果在收盘的那一根bar或tick触发交易信号，需要自行处理，实盘可能不会成交。.
2021-12-29 11:00:39
1958
1
原创 布林线均值回归
# coding=utf-8from __future__ import print_function, absolute_importfrom gm.api import *"""本策略采用布林线进行均值回归交易。当价格触及布林线上轨的时候进行卖出，当触及下轨的时候，进行买入。使用600004在 2009-09-17 13:00:00 到 2020-03-21 15:00:00 进行了回测。注意：1：实盘中，如果在收盘的那一根bar或tick触发交易信号，需要自行处理，实盘可能不会成交。.
2021-12-29 10:58:02
1751
原创 无人机自动喷洒农药的设计
1 寻路系统1.1GPS绘制喷洒范围1.2 根据喷洒设备设置最小范围。如10米1.3 根据喷洒范围 和 最小范围划分多个像素点。1.4 自动路径生成.路径规划算法2 常规1.1 电池管理1.2 喷洒控制设计...
2021-05-18 11:20:12
1634
原创 【无聊】记录一些mind wave的应用
1 通过 mind wave 分析人的脑纹特点，识别人格分裂者的脑部放电情况，证实人格分裂案例是否真是存在2 对 同一场地服用致幻剂人群的脑波探测。是否有相同内容。。证实同一时刻，同一地点出现幻觉的内容是否相同。3 mind wave->.brain-text->智能家居的应用 。
2018-01-14 22:45:05
368
原创 可定制智能系统解决方案
架构如下：抽象出模块：一 内部运行1 规则模块condition : 条件、接输入接口，通过一个中央控制器判断action: 动作。接硬件通用接口rule：规则。 rule由2部分组成，condition和action 。action可以迭代condition.形成一个复杂的逻辑树，action=condition+action+action=condition+con
2017-04-26 21:52:45
605
原创 集成智能家居输入设备集成方案
1 mindwave设备+电脑或移动设备或智能路由器 +智能家居（优点，指令加密性，缺点不便携）2 智能手环+移动设备+智能家居（缺点：复杂）3 麦克风+语音识别软件+移动设备+智能家居（优点便携）4 摄像头+分析软件+电脑+智能家居（根据监控视图人的动作分析简单动作输入，例如伸一个手指开灯，2个关灯。）（优点便携）
2017-04-26 19:49:16
499
原创 时间序列知识
1 自回归模型2 长期趋势季节变动循环变动不规则变动3加法模型 乘法模式4平稳时间序列不平稳时间序列-》转化成平稳时间序列 arima 做差分--->arma模型 平稳时间序列白噪声 自回归(ar)滑动平均(ma)自回归滑动平均(arma)
2013-03-11 10:52:49
783
原创 RDBMS性能扩展实践
1 数据量增大时，分布式，多实例共享2 读请求很多使用二级缓存，memcached3写请求增多取消2级节点，改变架构，原始的master/slaves改成cluster的，多个写入节点的解决方案支持或者升级master 16核128gRAM 15krpm硬盘驱动器的增强型服务器减少索引，改变设计4 需求变更，查询复杂，连接操作多数据冗余，
2013-02-28 14:36:08
549
根据数据库生成实体类的一个工具
2009-02-13
java远程进行telnet,ftp,ssh连接的方法及源代码.rar
2008-09-25
空空如也
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