Redis详细介绍.zipRedis持久化、分布式、内存优化及存储过程SpringBoot+Redis缓存方案深度解读基于Redis的分布式锁实现及采坑案例基于Redis构建应用程序组件通过Redis构建分布式缓存技术
2023/6/9 13:42:57
7KB
1
武汉大学计算机学院商务智能课后作业1请思考数据挖掘可能会遇到哪些法律问题，可能会和哪些法律有关，请举出具体例子并讨论；
Skewness是什么，请计算对称正态分布，正偏移和负偏移时候的Skewness的指（请自行拟定数据分布具体数值）
Skewness是什么，请计算对称正态分布，正偏移和负偏移时候的Skewness的指（请自行拟定数据分布具体数值）
2023/6/6 23:06:40
63KB
1
包含通过中心频率确定分解个数K的matlab程序和相关资料三篇，分享大家共同学习。
VMD分解的效果主要受模态数的选取值的影响，当模态的选取值较小时，由于VMD算法相当于自适应滤波器组，原始信号中一些重要信息将会被过滤，影响后续预测的精度；
而当模态的选取值较大时，相邻模态分量的中心频率则会相距较近，导致模态重复或产生额外的噪声。
不同模态的主要不同点在于中心频率的不同，所以，通过对不同模态数下中心频率的分布进行观察选取合适的模态数值。
VMD分解的效果主要受模态数的选取值的影响，当模态的选取值较小时，由于VMD算法相当于自适应滤波器组，原始信号中一些重要信息将会被过滤，影响后续预测的精度；
而当模态的选取值较大时，相邻模态分量的中心频率则会相距较近，导致模态重复或产生额外的噪声。
不同模态的主要不同点在于中心频率的不同，所以，通过对不同模态数下中心频率的分布进行观察选取合适的模态数值。
2023/6/6 9:24:48
2.19MB
1
此项目是一个完整的springboot+springcloud分布式项目，还整合了soul第三方网关服务，里面有详细的项目操作说明，可以下载参考
2023/6/5 17:48:13
57.79MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB