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2025年12月9日

摘要: 一、合成事件(Synthetic Event)的定义合成事件是 React 封装的跨浏览器一致的事件系统,基于原生 DOM 事件构建,通过抽象层屏蔽不同浏览器对事件的实现差异(如属性定义、触发时机、API 格式),为开发者提供统一、兼容的事件处理接口,无需关注浏览器底层实现细节。二、合成事件的核心特 阅读全文
posted @ 2025-12-09 16:18 jzssuanfa 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 文章目录【1】脚本目的【2】脚本内容【3】逐句语法分析(1)`find "$DATA_PATH" -name "\*.pkl" -type f | head -20`(2)`find "$DATA_PATH" -name "\*.pkl" -type f | wc -l`(3)`head -1 la 阅读全文
posted @ 2025-12-09 15:51 jzssuanfa 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 文章目录摘要1. 引言:为什么需要指标监控?1.1 监控的本质1.2 Spring Boot 的监控演进2. 核心组件解析2.1 Micrometer:指标采集的“门面”2.2 Spring Boot Actuator:暴露监控端点3. 快速上手:集成 Prometheus 监控3.1 添加依赖3. 阅读全文
posted @ 2025-12-09 15:28 jzssuanfa 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 目录环境要求安装方式选择方式一:Docker Compose 安装(推荐)方式二:使用宝塔 Docker 管理器方式三:Standalone 模式安装验证安装配置连接常见问题环境要求系统要求操作系统: Linux (CentOS 7+, Ubuntu 18.04+, Debian 9+)CPU: 最 阅读全文
posted @ 2025-12-09 15:04 jzssuanfa 阅读(45) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 近日,中国通信标准化协会主办的“2025 OSCAR 开源产业大会”在北京·中关村国家自主创新示范区展示中心-会议中心举行。中国信通院正式发布2025年度 OSCAR“开源+”典型案例征集结果,悬镜安全自主研发的源鉴SCA(软件成分分析) 产品凭借其卓越的性能和商业化成果,再获“开源+商业化产品”荣 阅读全文
posted @ 2025-12-09 14:48 jzssuanfa 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 代码主要功能通过Matlab分类预测也能够实现SHAP可解释分析了,GRNN广义回归神经网络分类预测+特征贡献SHAP分析+特征依赖图!该MATLAB代码实现了一个基于GRNN广义回归神经网络的分类模型,并集成了SHAP可解释性分析框架。主要机制包括:数据预处理:数据打乱、分层划分训练/测试集、归一 阅读全文
posted @ 2025-12-09 14:16 jzssuanfa 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 摘要本周以可解释机器学习为核心议题,系统阐述其在现代人工智能应用中的关键作用。内容重点解析可解释性的重要性——如避免“聪明的汉斯”式表面智能、满足法律合规与公平性要求,并深入探讨模型可解释性与性能强大性之间的权衡关系(如线性模型可解释性强但限制大、深度模型性能优但解释性差)。进一步,将可解释机器学习 阅读全文
posted @ 2025-12-09 13:51 jzssuanfa 阅读(60) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 一、人形机器人在课堂教育领域内的应用现状和前景预测(一)现状分析目前,人形机器人首要借助以下几种形式融入课堂教育:1. 辅助教学与课堂助手:一些学校已经开始尝试使用人形机器人作为“课堂学伴”或“老师助教”。例如,北京部分中小学部署了具备辅助教学、个性化辅导、智能编程等功能的机器人,它们能根据课堂反馈 阅读全文
posted @ 2025-12-09 13:38 jzssuanfa 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 第一部分:TypeScript基础入门TypeScript简介1.什么是TypeScriptTS 是JS 的超集,简单来说就是为 js添加了类型限定。众所周知js的类型系统存在 先天的缺陷,程序中很多的问题都是因为错误的 类型导致的。ts属于静态类型编程语言,js属于动态编程语言2. Ts的优势ts 阅读全文
posted @ 2025-12-09 13:20 jzssuanfa 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 文章目录前言一、机器学习到底是什么?二、机器学习的核心分类1. 监督学习(Supervised Learning):有老师手把手教任务类型:示例:关键:2. 无监督学习(Unsupervised Learning):自己探索数据的秘密任务类型:示例:3. 半监督学习(Semi-Supervised 阅读全文
posted @ 2025-12-09 12:58 jzssuanfa 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
 
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