人工智能的定义 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是通过计算机系统模拟人类智能的学科，涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域，旨在实现推理、学习和问题解决等能力。 核心技术领域 机器学习：通过算法让计算机从数据中学习规律，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 深度学习：基于神经网络的机器学习分支，广泛应用于图像识别、语音处理等复杂任务。 自然语言处理（NLP）：
@[TOC](目录)## 当系统遇到性能瓶颈时，采取以下步骤进行性能分析和优化：## 1. 确认性能问题
“KIMS” 和 “CIMS” 是两个常用于工业、制造、信息管理系统领域的缩写。它们分别代表不同类型的管理系统，常用于企业信息化建设中。下面我们来分别解释它们的含义、应用场景、功能模块以及它们之间的区别和联系。 ? 一、KIMS（Knowledge & Information Management System） 知识与信息管理系统 1. 定义： KIMS（Knowledge and I
排查进程占用 C:\Users\>taskkill /PID 51560 /F 错误: 无法终止 PID 为 51560 的进程。 原因: 拒绝访问。 以及你通过 netstat 查到： TCP 192.168.1.48:4001 1.12.12.21:443 ESTABLISHED 51560 ? 问题分析： 进程 ID（PID）为 5156
数据去重的基本思路 数据重复问题通常分为两类：完全重复（所有字段相同）和部分重复（关键字段相同）。解决思路围绕识别、标记或删除重复项展开，需根据业务场景选择保留策略（如保留最新记录或合并数据）。 基于哈希或唯一标识的去重 为每条数据生成唯一标识（如MD5哈希），通过比对标识快速定位重复项。适用于结构化数据表或文件去重。 import hashlib def generate_hash(row):
人工智能（AI）领域包含众多算法，每种算法都有其特点、适用场景和优缺点。从主流人工智能算法类别的出发，分类整理各自的算法缺点、适用场景及解决的问题，算法的用途。 ? 一、监督学习（Supervised Learning） 常见算法： 线性回归（Linear Regression） 逻辑回归（Logistic Regression） 决策树（Decision Tree） 随机森林（Random
? 一、索引核心知识（以 MySQL 为主） 1. 为什么需要索引？ 索引就像书的目录，用来加快查询速度。 没有索引，查询数据需要全表扫描，效率低。 2. MySQL 常见索引结构 ✅ 主结构：B+Tree 默认索引结构（如 InnoDB 的主键索引、二级索引） 特点： 所有数据只存在叶子节点 每个节点存放多个键，磁盘读取次数少 适合范围查询、排序、分页 ❌ B-Tree
HarmonyOS应用与鸿蒙生态概述 HarmonyOS是华为推出的全场景分布式操作系统，旨在为不同设备提供统一的操作系统体验。鸿蒙生态则围绕HarmonyOS构建，涵盖开发者工具、应用框架、硬件合作等多个方面。 核心特性 分布式能力 HarmonyOS支持设备间无缝协同，通过软总线技术实现硬件能力共享，例如手机、平板、智能家居设备可互相调用功能。 一次开发多端部署 开发者可通过ArkUI框架编写
企业代理前端服务：利用虚拟IP实现高可用与无缝故障转移 在现代企业架构中，前端服务的高可用性至关重要。通过虚拟IP（VIP）技术，可以将流量动态分配到多台实际服务器，实现故障自动切换和负载均衡。以下是具体实现方案和核心原理。 虚拟IP技术简介 虚拟IP是一个逻辑IP地址，不绑定特定物理设备，而是通过路由协议或代理工具动态映射到后端服务器。当主服务器故障时，虚拟IP自动漂移到备用节点，确保服务连续性
开发 SaaS 居民基层健康平台和物联网平台的架构经历 在医疗健康行业数字化转型的浪潮中，我有幸参与了一个极具意义的项目 —— 开发 SaaS 模式的居民基层健康平台和配套的物联网平台。该项目旨在通过技术手段提升基层健康服务的效率和质量，实现居民健康数据的互联互通和实时监测。 业务架构设计 业务架构是整个项目的基石，我们首先进行了深入的业务调研。基层健康服务涉及居民、社区医生、基层医疗机构、上级医
非线性回归模型详解 非线性回归是一种统计方法，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的非线性关系模型。与线性回归不同，非线性回归允许模型以更灵活的方式拟合数据，适用于变量间存在复杂关系的情况。 非线性回归的基本概念 非线性回归模型的一般形式为： [ y = f(x, \beta) + \epsilon ] 其中，( y ) 是因变量，( x ) 是自变量，( \beta ) 是模型参数，( \eps
@PostConstruct 是一个标记注解，用于指定在对象创建后需要立即执行的方法。它被用于标注一个非静态的void方法，该方法将在依赖注入完成后自动调用。 使用场景： 初始化配置：@PostConstruct可用于执行初始化配置，例如加载配置文件、创建数据库连接等。 注册监听器：@PostConstruct可用于注册监听器，例如注册消息队列监听器、注册事件监听器等。 数据处理：@PostCo
电子产品维修平台系统设计 平台架构 采用分层架构设计，包括前端交互层、业务逻辑层、数据访问层和基础设施层。前端使用Vue.js/React框架，后端采用Spring Boot或Node.js，数据库选用MySQL或MongoDB，云服务部署在AWS或阿里云。 核心模块 用户模块 角色：客户、维修工程师、管理员 功能：注册/登录、个人信息管理、权限控制（JWT鉴权） 订单模块 订单创建
训练算法的基本流程 数据预处理是算法训练的关键步骤。确保数据干净、格式统一，缺失值处理、异常值剔除、数据标准化都需要在这一阶段完成。特征工程决定了模型性能上限，包括特征选择、特征构造、特征变换等操作。 选择合适的模型架构取决于问题类型。分类问题常用决策树、支持向量机、神经网络；回归问题可采用线性回归、随机森林；聚类问题则使用K-means、DBSCAN等算法。模型复杂度需要与数据规模匹配。 超参数
CountDownLatch详解 概念与工作原理 CountDownLatch 是 Java 中的一个同步工具类，位于 java.util.concurrent 包下，主要用于多线程间的协作。它允许一个或多个线程一直等待，直到其他线程执行完后再执行。其工作原理是通过一个计数器来实现的，计数器的初始化值为线程的数量。每当一个线程完成了自己的任务后，计数器的值就相应地减 1。当计数器到达 0 时，表示
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