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2025年9月3日
支持向量机(SVM)核心笔记 - 实践
摘要: 一、核心目标与基本概念1. 基本需求:在样本空间中找到一个划分超平面,将不同类别样本分开。2. 理想超平面:对训练样本局部扰动的“容忍性”最优,即最大化margin(间隔)——超平面到两类样本中最近点的距离之和。3. 关键定义超平面:n维空间中的n-1维子空间,用方程 wᵀx + b = 0 表示(
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posted @ 2025-09-03 08:27 wzzkaifa
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2025年9月2日
MySQL 与 ClickHouse 深度对比:架构、性能与场景选择指南 - 详解
摘要: 引言:数据时代的引擎之争在当今数据驱动的企业环境中,选择合适的数据库引擎成为架构设计的关键决策。想象这样一个场景:特斯拉的实时车况分析系统需要在毫秒级延迟下处理数百万辆汽车的传感器数据,而某电商平台的订单系统则要求绝对可靠的事务支持以确保每一笔交易的准确性。这两个场景分别对应了现代数据库技术的两大核
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posted @ 2025-09-02 22:32 wzzkaifa
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实用指南:MJ Prompt Tool-好用的Midjourney提示词工具
摘要: 本文转载自:MJ Prompt Tool-好用的Midjourney提示词工具 - Hello123工具导航**一、✨ MJ Prompt Tool:Midjourney 创意加速器,秒变 AI 绘画提示词老司机!MJ Prompt Tool 是 Noonshot 团队专为AI 绘画玩家打造的脑洞收
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posted @ 2025-09-02 21:52 wzzkaifa
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函数、数组与 grep + 正则表达式的 Linux Shell 编程进阶指南 - 详解
摘要: 文章目录1.函数相关2.数组相关3.正则表达式与grep根据你提供的内容,我整理了一份关于Shell脚本中函数、数组和正则表达式的简明参考:1.函数相关函数调用:直接使用函数名调用:函数名参数传递:函数内接收参数:$n(如$1表示第一个参数,${10}表示第十个参数)调用时传递参数:函数名 参数1
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posted @ 2025-09-02 21:32 wzzkaifa
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实用指南:Spring AOP面向切面的底层原理、注解、切入点表达式、连接点获取方法名参数值等
摘要: Spring AOP注解原理与实例参考视频:https://www.bilibili.com/video/BV14WtLeDEit/?p=41&share_source=copy_web&vd_source=053075eb8bd04ebb7bc161d3f4386d4AOP注解@Before():
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posted @ 2025-09-02 20:59 wzzkaifa
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完整教程:常用 Kubernetes (K8s) 命令指南
摘要: Kubernetes(简称 K8s)是一个开源的容器编排平台,它可以自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。为了有效地使用 Kubernetes,掌握常用的命令是必不可少的。在本文中,我们将介绍一些 Kubernetes 的常用命令,帮助你更高效地管理 Kubernetes 集群和资源。1. 环境准备
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posted @ 2025-09-02 20:29 wzzkaifa
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实用指南:Flask 之请求钩子详解:掌控请求生命周期
摘要: 在构建现代 Web 应用时,我们常常需要在请求的不同阶段自动执行一些通用逻辑,例如:记录日志、验证权限、连接数据库、压缩响应、添加安全头等。如果在每个视图函数中重复这些代码,不仅冗余,而且难以维护。Flask 请求钩子(Request Hooks) 正是为解决这一问题而设计的。它允许你在请求处理流程
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posted @ 2025-09-02 20:02 wzzkaifa
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20250827的学习笔记 - 详解
摘要: 一、pthread 线程(1)优点:比多进程节省资源,可以共享变量。(2)概念:线程是轻量级进程,一般是一个进程中的多个任务。注:进程是系统中最小的资源分配单位,线程是系统中最小的执行单位。(3)特征:1、共享资源2、效率高 30%3、三方库:pthread cloneposix注:使用时要记得编写
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posted @ 2025-09-02 19:33 wzzkaifa
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从容应对数据库云优秀的平台运维:克服焦虑、优化排查的系统化方法
摘要: 目录从容应对数据库云平台运维:克服焦虑、优化排查的系统化方法一、疑问本质分析:运维焦虑的根源与影响1.1 运维焦虑的典型表现与影响1.2 运维场景中的压力来源分析二、构建系统化排查流程:避免遗漏关键信息2.1 标准化故障排查方法论2.2 高效日志分析技巧2.3 关键排查命令与工具记忆法三、克服焦虑的
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posted @ 2025-09-02 18:56 wzzkaifa
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素材归一化:4步精通预处理技巧
摘要: 在机器学习和数据分析中,归一化是数据预处理的关键一步,它能显著提升模型性能和收敛速度。本文将带你全面理解归一化的核心概念、实践方法和应用场景。1️⃣ 什么是归一化?归一化是一种基础而强大的数据预处理技术,它将不同特征的数值缩放到统一的尺度范围内,消除不同变量之间的量纲差异。通过归一化,我们可以将原
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posted @ 2025-09-02 18:18 wzzkaifa
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