# 项目方案：Java降版本
## 方案背景
在软件开发过程中，经常会遇到需要将项目从较高的Java版本降级为较低版本的需求。例如，由于某些原因，项目需要在Java 8的环境中运行，但实际上项目已经使用了Java 11的特性。为了解决这个问题，我们需要一套可靠的方案来降低Java版本。
## 方案概述
本方案将通过使用不同的工具和技术来实现Java版本的降级。我们将解决以下几个问题：
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原创
2023-08-03 13:50:39
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图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越
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2023-08-26 19:58:51
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重构背景及原因 最近由于项目组的人员在不断扩充，导致项目中代码风格各异，大有百花齐放甚至怒放之势。考虑到团队的生存与发展，经过众人多次舌战之后，最终决定项目组根据业务分成几个小分队，以加强团队管理与提高效率，同时也能培养阶梯人才。各个小分队为了“统一”代码风格，提高成员的代码能力以便最终能提高项目代码质量，减少以后的维护成本，最终决定“每日”进行小组内的代码走查/审查（Code Review），
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2023-08-08 11:54:59
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1.主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，目标是基于方差提取最有价值的信息，属于无监督问题。但是降维后的数据因为经过多次矩阵的变化我们不知道降维后的数据意义，但是更加注重降维后的数据结果。2.向量的表示及基的变换（基：数据的衡
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2024-07-06 09:10:43
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# 降Java：深入理解Java的降级和优化
在现代软件开发中，Java是一种广泛使用的编程语言。然而，在某些情况下，由于性能瓶颈或架构兼容性，必须对Java代码进行降级处理。本文将介绍Java降级的概念、常见原因、实践方法以及相应的代码示例，帮助开发者更好地理解和实施降级策略。
## 一、降级的概念
降级是指在一定条件下，针对系统的某些功能或性能，选择使用次优或简化的解决方案。简而言之，降
原创
2024-10-23 03:59:44
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# 降BIOS：理解与应用
在现代计算机中，BIOS（基本输入输出系统）起着至关重要的作用。它是计算机硬件与操作系统之间的一个桥梁，负责引导系统启动和管理硬件。随着技术进步，BIOS也在不断更新和升级。在某些情况下，我们可能需要“降BIOS”，也就是将BIOS版本降级到早期版本。本文将深入探讨降BIOS的必要性、过程以及示例代码。
## 什么是降BIOS？
降BIOS是将计算机中的BIOS版
降准:降的是存款准备金率. 小甲存银行100, 银行会把15交给央妈. 那么存款准备金率就是 15%. 现金央妈降准,从15%,降到14%.那么银行只需要交给央妈14.这样银行留有更多的钱,从而有更多的钱贷给需要钱的公司,企业. 降准一部分原因是为了 去杠杆. 债转股项目:欠债公司的股份, 来抵银行的债....
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2021-08-24 16:26:56
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LLE局部线性嵌入，Locally Linear Embedding（LLE）是另一个功能强大的非线性降维（nonlinear dimensional reduction，NLDR）技术。它是一个流形学习技术，并不基于投影。简单地说，LLE工作的方式是：首先衡量每个训练实例与它最近的邻居们（closest neighbors，c.n.）的线性相关程度，然后在这些局部关系可以得到最好地保存的情况下，
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2024-03-19 10:28:42
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本周关于降维的学习主要分为五类：PCA、LDA、LLE、tSNE、ISOMAP 来进行学习 首先自己的任务是：tSNE的学习 （一）降维的基本知识点总结 1、降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法。 （1）线性降维：PCA、ICA、LDA、LFA、LPP （2）非线性降维方法：①基于核函数的方法：KPCA、KICA、KDA ②基于特征值的方法：IS
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2024-04-08 08:25:43
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单细胞RNA降维之UMAPUMAP首先，UMAP是一种非线性降维的算法，相对于t-SNE，UMAP算法更加快速 该方法的原理是利用流形学和投影技术，达到降维目的 首先计算高维空间中的点之间的距离，将它们投影到低维空间，并计算该低维空间中的点之间的距离。然后，它使用随机梯度下降来最小化这些距离之间的差异。比方说，图中两个黑点，若考虑直线距离，那么这两个黑点之间距离很相近 如果放到流形学上，那么这两个
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2023-10-11 22:56:28
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特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，LDA(Linear Discriminant Analysis线性判别分析)，LDA(Latent Dirichlet Allocation潜在狄利克雷分配)，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，深度学习SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap，word2vec。1. LASSO通过参数缩减达到降维的目的。LAS
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2024-05-09 12:41:25
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本文包括两部分，使用python实现PCA代码及使用sklearn库实现PCA降维，不涉及原理。总的来说，对n维的数据进行PCA降维达到k维就是：对原始数据减均值进行归一化处理；求协方差矩阵；求协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；选取特征值最大的k个值对应的特征向量；经过预处理后的数据乘以选择的特征向量，获得降维结果。 实验数据数据data.txt使用[2]中编写的数据，以下是部分数据截
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2023-08-10 11:37:47
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前面写的PCA，LE，LDA，LLE都是以前就比较熟悉的东西，从这篇开始写的都是之前不熟悉的甚至都不知道名字的算法，然而都还很经典。疫情期间在家里看看原文，学习学习，既是算法总结又是读论文笔记。这篇来写LTSA局部切空间排列。本篇符号尽量与原文保持一致，与前面几篇有所不同。主要思路LTSA（Local Tangent Space Alignment）的基本思路是用样本点的近邻区域的切空间来表示局部
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2024-05-22 19:23:55
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目录例子LDA降维在前几篇的文章中，大管提到了PCA降维，有小伙伴私信说在实际情况中，效果不太好。那大管今天就和大家聊一聊另一种降维的方法线性判别分析 (LDA)。它目前也是机器学习领域中比较经典而且又热门的一种算法。 还记得在PCA中是怎样做的吗？简单来说，是将数据映射到方差比较大的方向上，最后用数学公式推导出矩阵的前TopN的特征向量，这里的方差可以理解为
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2024-02-21 16:20:43
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PCA算法的步骤① 样本矩阵X的构成假设待观察变量有M个属性，相当于一个数据在M维各维度上的坐标，我们的目标是在保证比较数据之间相似性不失真的前提下，将描述数据的维度尽量减小至L维(L样本矩阵X在这里用x 1 ,x 2 ,…,x N 共N个数据(这些数据都是以列向量的形式出现)来表示，那么X=[x 1 x 2
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2024-02-23 09:38:21
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坑货ITunes降级ITunes卸载安装问题问题一：直接卸载iTunes，安装后，提示一个文件是新版本的，直接找到文件删除即可问题二：安装后，IPad无法识别连接，卸载不完全导致问题三：卸载后，提示无写入键权限问题，无法安装如何卸载：按顺序卸载软件。删除注册表：删除文件目录：如何安装：安装提示无法打开键，注册表键值权限不足，无法写入，类似ICloud卸载问题（window商店版本）降级安装软件的
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2024-01-03 10:45:23
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1 基于特征选择的降维特征选择是在数据建模过程最常用的特征降维手段，简单粗暴，即映射函数直接将不重要的特征删除，不过这样会造成特征信息的丢失，不利于模型的精度。由于数据的Fenix以抓住主要影响因素为主，变量越少越有利于分析，因此特征选择常用于统计分析模型中。1.1特征选择的方法过滤法(Filter)：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，通过设定阈值或者待选择阈值的个数来选择特征。包装法(Wr
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2023-11-13 23:27:06
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来自：宋天龙《PYTHON数据分析与数据化运营》，以下内容比较简陋，方便日后翻阅。1. python实现数据降维数据降维的情况： 1.维度数量 2.建模是否需要保留原始维度，保留：特征选择；不保留：特征转化（PCA,LDA） 3.对模型的计算效率和时效性 降维的方式：特征选择，特征转换，特征组合import numpy as np
from sklearn.tree import Decisio
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2023-08-31 19:27:34
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Python中T-SNE实现降维 from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
X_tsne = TSNE(
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2023-05-30 19:50:27
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一、Tensor的降维——torch.squeeze()函数1.tensor的维度小编对于张量的理解一直很模糊，今天用Excel来帮助大家理解，希望对大家有所帮助。首先，张量是多维数组，这里不多赘述，可以去查阅相关资料。今天重点介绍的是张量的维度。张量有一维、二维、三维、四维等。一维：正如我们的Eecel表里的3个数字就组成一维数据。你也可以把它理解为一行数据，即由单个元素组成的一组数据。&nbs
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2023-08-25 07:24:24
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