Friedman检验是一种非参数统计检验方法，常用于比较多个相关样本（即重复测量数据）之间的差异是否显著。它是方差分析的一种非参数替代方法，适用于数据不满足正态分布或方差齐性的情况。以下是关于Friedman检验的关键内容及其在机器学习中的应用： 1. Friedman检验的基本原理 适用场景： 比较多个算法在同一组数据集上的性能。 数据是有序的（比如排名），且每个样本属于配对数据（相同数据集上的不同算法结果）。 检验假设： 原假设：所有组的中位数相等（即没有显著差异）。 备择假设：至少有一组的

目录 一、xml概述 1.什么是xml 2.W3C组织 3.XML的作用 4.XML与HTML比较 5.XML和properties（属性文件）比较 二、XML语法概述 1.文档展示 2.XML文档的组成部分 3.xml文档声明 3.1 什么是xml文档声明 3.2 xml文档声明结构 4.xml元素 4.1 xml元素的格式1 4.2 XML元素的格式2 4.3 xml文档的根元素 4.4 元素中的空白 4.5 元素命名规范 4.6 元素属性 4.7 注释 4.8 转义字符和CDATA区 4.

目录 前言 一、网络请求被拒绝 二、数据是通过JavaScript加载的 三、需要进行登录 四、网站反爬虫策略 五、网站结构变更 总结 前言 作为一名开发者，使用Python编写爬虫程序是一项常见的任务。爬虫程序的目的是收集互联网上的数据，并将其保存或使用于其他目的。但有时候，你可能会遇到一些困难，无法成功爬取网页数据。 本文将介绍一些常见的原因，解释为什么你的爬虫程序可能无法获取到网页数据，并提供解决方案和代码示例。希望通过这篇文章，你能够更好地理解爬虫程序的工作原理，并能够解决爬取网页数据的

1.内存分区模型 c++在程序运行时，将内存大方向分为四个区： 代码区：放代码的区域，由操作系统管理 全局区：全局变量，静态变量，常量，操作系统释放 栈区：局部变量，由编译器管理和释放 堆区：程序员自己管理的内存，若程序员不释放，则程序结束时操作系统自动回收。 1.1 程序运行前 程序运行之前有代码区和全局区。 从上图可以发现，全局和局部是分开的，虽然全区常量和全局变量，静态变量都是在全局区，但是，可以发现变量和常量其实也是分开的。 1.2 程序运行后 程序运行之后有栈区和堆区。 栈区：局部变量

一、 项目认识 背景： 电商直播/短视频已积累大量「视频 + 评论」数据，蕴含了消费者的真实反馈。 目标： 通过「商品识别 → 情感分析 → 评论聚类」三步，辅助品牌洞察、网红投放评估。 二、 Baseline 代码流程 1. 读取和预处理 video_data = pd.read_csv("origin_videos_data.csv") comments_data = pd.read_csv("origin_comments_data.csv") video_data["text"] =

一、逻辑分析 打车 APP 订单系统是整个打车业务的核心，负责处理从乘客下单到行程结束的一系列流程，涉及乘客、司机和平台三方的交互。 乘客端 下单：乘客打开 APP，输入上车地点、目的地，选择车型等信息后提交订单。此时系统需要验证乘客账户状态（如是否欠费、账户是否冻结等）。 订单匹配：系统接收到订单后，根据乘客位置、订单信息等因素，在司机池中寻找合适的司机。这涉及到司机的实时位置、忙碌状态、车型匹配等条件。 等待司机接单：订单发出后，乘客处于等待状态，能实时看到附近可用司机的数量、预计等待时间等

一、概念 1.递归 递归是指一个函数在其定义中直接或间接调用自身的编程方法 。简单来说，就是函数自己调用自己。递归主要用于将复杂的问题分解为较小的、相同类型的子问题，通过不断缩小问题的规模，直到遇到一个最简单、最基础的情况（基本情况），从而停止递归。 递归算法有两个过程，一是递推过程，二是回归的过程。 2.循环 循环是计算机科学运算领域的用语，也是一种常见的控制流程。循环是一段在程序中只出现一次，但可能会连续运行多次的代码。循环中的代码会运行特定的次数，或者是运行到特定条件成立时结束循环，或者是

目录 一、图像梯度计算 图像梯度-sobal算子： Scharr：权重变化更大（线条更加丰富，比Sobel更加细致捕捉更多梯度信息） Laplacian算子：对噪音点敏感（可以和其他一起结合使用） 二、边缘检测： Canny边缘检测： 编辑 三、图像金字塔： 高斯金字塔： 拉普拉斯金字塔 四、图像轮廓： cv2.findContours(img, mode, method) 一、图像梯度计算 图像梯度-sobal算子： 为什么两边✖️2？ ——因为我们关注的就是P5左右两边的梯度差，p6p4离得

前言 C 和 C++ 是两种功能强大且广泛使用的编程语言。C 语言因其高效、灵活和接近硬件的特性，在系统编程、嵌入式系统和高性能计算中占据重要地位。C++ 则在 C 的基础上增加了面向对象编程特性，广泛应用于软件开发、游戏编程和大型系统设计。本文将详细介绍 C 和 C++ 语言的特点、历史、核心概念以及常见应用，帮助初学者和专业人士更好地理解和掌握这两种语言。 C 语言概述 历史 C 语言由丹尼斯·里奇（Dennis Ritchie）在 1972 年于贝尔实验室开发。它最初用于开发 UNIX 操

Apache HBase平衡器架构 推荐超级课程： 本地离线DeepSeek AI方案部署实战教程【完全版】 Docker快速入门到精通 Kubernetes入门到大师通关课 AWS云服务快速入门实战 目录 Apache HBase平衡器架构 **介绍** Apache HBase背景 HBase术语 **HBase架构** Apache HBase平衡器目标 Apache HBase平衡器架构 **架构** Apache HBase平衡器性能 **示例**： 结论 介绍 Apache HBas

文章目录 图像矩阵在内存中的存储 矩阵基本操作 高性能法——使用经典的C风格运算符[]（指针） 迭代器法 通过指定On-the-fly地址查找 核心函数LUT 性能分析 常用数据类型定义： cv::Size(cols, rows); cv::Size(width, height); cv::Scalar(gray) cv::Scalar(blue, green, red) typedef Vec<uchar, 2> Vec2b; typedef Vec<uchar, 3> Vec3b; ty

HTTP的请求协议 请求数据格式： 请求行 请求数据的第一行，包含请求方式、资源路径、协议及版本。 请求头 从请求数据的第二行，以key: value的格式 常见的请求头 Host：请求的主机名，如：localhost:8080（Tomcat服务器的默认端口号） User-Agent：发起请求的浏览器版本；例如：Chrome的浏览器标识Mozilla/5.0...Chrome/79 ；IE的浏览器的标识符类似Mozilla/5.0（Windows NT ...） like Gecko Accep

这里写目录标题 正则表达式 正则表达式的定义 正则表达式用途 基础正则表达式 基础正则表达式示例 查找特定字符 利用中括号“[ ]”来查找集合字符 查找行首“^”与行尾字符“$” 查找任意一个字符“.”与重复字符“*” 查找连续字符范围“{}” 查询两个0的字符 查询以 w 开头以 d 结尾，中间包含 2~5 个0的字符串 元字符总结 扩展正则表达式z 文本处理器 sed 工具 输出符合条件的文本(p 表示正常输出) 删除符合条件的文本(d) 替换符合条件的文本 迁移符合条件的文本 使用脚本编辑

原理 double 由以下部分组成： 符号位 指数部分 尾数部分 符号位的含义：为 0 表示正数，为 1 表示负数。 指数部分的含义：在规格化数中，指数部分的整型值减去 1023 就是实际的指数值。在非规格化数中，指数恒为 -1022 这个常数。 尾数部分：尾数部分的整型值就是它的值，不像指数部分那样需要分别处理。 规格化数的值： value = ( − 1 ) sign × 2 exponent − 1023 × ( 1 + mantissa 2 52 ) \text{value} = (-1

目 录 摘要 1 绪论 1.1 研究背景 1.2 研究意义 1.3 论文结构与章节安排 2 系统分析 2.1 可行性分析 2.2 系统流程分析 2.2.1 数据新增流程 2.2.2 数据删除流程 2.3 系统功能分析 2.3.1 功能性分析 2.3.2 非功能性分析 2.4 系统用例分析 2.5本章小结 3 系统总体设计 3.1 系统架构设计 3.2 系统功能模块设计 3.3 数据库设计 3.3.1 数据库概念结构设计 3.3.2 数据库逻辑结构设计 3.4本章小结 4 系统详细设计与实现 4.

本篇将主要介绍 UDP 协议，介绍了有关 UDP 协议的报头、协议特点、UDP 协议在操作系统中的缓冲区、UDP 协议使用的注意事项，以及有关 UDP 的 Socket 编程程序，同时重点介绍了操作系统对于 UDP 协议报文的管理。 接着介绍了有关端口号的映射。 目录 UDP协议 1. UDP协议报头 2. UDP协议特点 3. UDP的缓冲区 4. OS对UDP报文的管理 4. UDP 使用的注意事项 5. 基于UDP的应用层协议 6. 基于UDP协议的程序 端口号的映射 1. 端口号范围划分

监督学习算法对比 线性回归（Linear Regression） vs 支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 线性回归： 特点：简单、易于理解和实现，基于线性假设建立输入和输出之间的关系。 应用场景：预测房价、股票价格、温度等连续值问题。 优点：计算效率高，模型可解释性强。 缺点：假设数据符合线性关系，对于非线性问题需要转换或采用其他方法。 支持向量机 (SVM)： 特点：能够处理线性和非线性问题，通过核技巧可以解决非线性分类问题。 应用场景：文本分类、图像识别、

目录 1.昨日回顾 2.QPS_TEST_PROTOBUF协议的集成 3.QPS_TEST_SERVER端实现 4.QPS_TEST_QPS简单介绍 5.QPS_TEST_QPS客户端工具编写和性能测试 1.昨日回顾 2.QPS_TEST_PROTOBUF协议的集成 ## 14) Reactor框架QPS性能测试 接下来我们写一个测试用例来测一下我们的Reactor框架的qps。 > qps: (Query Per Second)每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少

图像分类系统 一、简介 本项目构建了基于swin_transformer的植物中草药分类识别系统。凭借swin_transformer卓越的性能，该系统能够高效、精准地识别检测 '白茅根', '白芍','白头翁','百部', '百合' '半夏','北沙参', '苍术','侧柏叶', '柴胡','赤芍', '佛手'等67种常见植物中草药，满足多样化的使用需求。在接下来的内容中会详细阐述数据集介绍、技术栈、模型训练和精心打造的应用界面设计。利用该应用，用户仅需上传中草药图片，系统便能快速检测输出其类

📊 本文特色：从零开始掌握日历图和箱线图可视化技巧，包含多个完整实例、核心配置项解析和实用场景指南，助您快速构建专业数据可视化图表。pyecharts源码 目录 什么是日历图和箱线图？ 📅 日历图（Calendar） 📊 箱线图（Boxplot） 环境准备 📋 基础依赖 🔧 安装步骤 基础日历图实现 代码详解 📌 日历图关键点总结 更多图表实现 图表2：Calendar_heatmap（高级日历图） 代码详解 📌 Calendar_heatmap关键点总结 图表2与图表1的对比 图