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【MATLAB 】 CEEMD 信号分解+希尔伯特黄变换+边际谱算法

Scipy 中级教程——信号处理【1月更文挑战第8篇】

【MATLAB】史上最全的25种信号分解算法全家桶

本文根据 StarRocks Summit 2023 演讲实录整理而成，主要分享了基于 StarRocks 和 Paimon 打造湖仓分析方案及背后的技术原来和未来规划。

本文分享单目3D目标检测，DD3D 模型的论文解读，了解它的设计思路，论文核心观点，模型结构，以及效果和性能。

解算 IMU 采样数据的过程与惯导解算技术原理有关，而提高定位精度的方法主要依赖于IMU自身精度的提高和算法改进。

因为huggingface目前国内已无法访问，按照原有的手册安装时就会报错，本文给出解决办法，以顺利完成安装和使用

人工智能概述（二）

在21世纪的信息时代，大数据和机器学习已经成为技术发展的新浪潮，正在深刻地改变我们的生活和工作方式。本文将探讨这两种技术的基本原理、应用以及未来发展趋势。

在哪里可以找到3D模型？现在许多网站都提供了大量免费和高质量的3D模型，以帮助所有3D创作者节省时间和精力。但是，并非您找到的所有3D模型都有质量保证或免费供个人使用！ 在本文中，我们收集了40多个最佳3D模型网站，包括室内设计，建筑外观设计，动物，物体，车辆，游戏角色和环境等，我们还为您提供了用户指南，以便您可以专注于创建其他一些令人惊叹的作品。

在评估机器学习模型的性能时，F1score都被首选指标。在本文中，我们将介绍一个值得更多关注和认可的替代度量:马修斯相关系数(MCC)。

导读: 作者：振策-阿里云计算平台-产品解决方案, 20230805 本文将分享当前云原生大数据架构的发展历程/架构定义/核心能力/应用场景及趋势思考。主要包括以下四个部分： - 从大数据上云看架构 - 云原生数据平台的核心能力 - Data+AI with Cloud-Native - 未来趋势与思考

NLP自然语言处理之NLTK工具的使用，进行英文情感分析、分词、分句、词性标注（附代码）

最近阿里云机器学习PAI平台和达摩院智能计算实验室一起发布“低碳版”巨模型M6-10T，模型参数已经从万亿跃迁到10万亿，规模远超业界此前发布的万亿级模型，成为当前全球最大的AI预训练模型。同时做到了业内极致的低碳高效，使用512 GPU在10天内即训练出具有可用水平的10万亿模型。

Spark Operator浅析 本文介绍Spark Operator的设计和实现相关的内容. Spark运行时架构 经过近几年的高速发展,分布式计算框架的架构逐渐趋同. 资源管理模块作为其中最通用的模块逐渐与框架解耦,独立成通用的组件.

BasicEngine是阿里巴巴搜索事业部自研的推荐在线召回引擎，依托强大的搜索底层技术支持，可以在线实现复杂的关联排序运算，支持灵活的推荐策略组合，为推荐系统的升级发展拓展了无限想象空间。

本文整理自阿里云计算平台产品专家周硕（簌篱）在阿里云DataWorks on EMR StarRocks解决方案介绍中的分享。介绍了阿里云DataWorks与EMR Serverless StarRocks的结合使用，详细阐述了在数据同步、数据消费、数据治理三大场景中的核心能力。DataWorks作为大数据开发治理平台，提供了从数据建模、数据集成、数据开发到数据治理的全链路解决方案，结合StarRocks的高性能分析能力，帮助企业实现OLAP分析、湖仓一体开发及数据综合治理，满足复杂业务场景下的需求，提升数据处理和分析效率。

本文介绍了如何使用 Puppeteer 和代理 IP 技术实现在线问卷调查的自动填写与提交。Puppeteer 是一个基于 Node.js 的无头浏览器自动化库，能够模拟用户行为，填写表单并提交数据。通过配置代理 IP，可以提高匿名性和爬取效率，避免因频繁请求而被封禁。本文提供了详细的代码示例和技术分析，帮助读者理解和应用这一技术。

本文介绍了如何使用 JavaScript 神经网络库 **Brain.js** 实现不同类型的神经网络，包括前馈神经网络（FFNN）、深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）。通过简单的示例和代码，帮助前端开发者快速入门并理解神经网络的基本概念。文章还对比了各类神经网络的特点和适用场景，并简要介绍了卷积神经网络（CNN）的替代方案。

OAuth 2.0 是一种开放标准，允许用户授权第三方应用访问其在某一网站上的私密资源，而无需提供用户名和密码。它通过提供一个令牌（token）来实现这一功能。OAuth 2.0 主要包括四种授权模式：授权码模式、简化模式、密码模式和客户端模式。授权码模式是最常用的一种，适用于第三方平台登录功能。Spring Security OAuth 2.0 提供了强大的工具来实现授权服务器和资源服务器的集成，支持多种授权模式和令牌存储方式，如内存、数据库、JWT 和

本教程涵盖了从数据库到AJAX的多个知识点，并详细介绍了项目实现过程，包括静态页面分析、数据库创建、项目结构搭建、JSP转换及各层代码编写。最后，通过通用分页和优化Servlet来提升代码质量。

本文介绍了Web开发中的会话跟踪技术——Cookie与Session，以及过滤器(Filter)和监听器(Listener)的概念和应用。Cookie通过在客户端记录信息来识别用户，而Session则在服务器端保存用户状态。过滤器用于拦截和处理请求及响应，监听器则监控域对象的状态变化。文章详细解释了这些技术的实现方式、应用场景和主要方法，帮助开发者更好地理解和使用这些工具。

HTTP协议（HyperText Transfer Protocol）是用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议，是万维网数据通信的基础。HTTP由蒂姆·伯纳斯-李于1989年在CERN发起，标准由W3C和IETF制定。HTTP 1.1是最广泛使用的版本，定义于1999年的RFC 2616。HTTP请求/响应过程包括客户端连接、发送请求、服务器响应、释放连接和客户端解析响应。常见的HTTP方法有GET、POST、PUT、DELETE等。Web服务器如Tomcat、Resin、JBoss、WebSphere和WebLogic支持JSP/Servlet技术，用于开发和部署Web应用

1688 一件代发的关键词搜索 API 接口，可快速从平台海量商品库中查找相关信息。主要参数包括：q（搜索关键字）、start_price 和 end_price（价格区间）、page（页码）、page_size（每页显示数量）、sort（排序方式）及 filter（额外过滤条件）。此接口适用于需要精准定位商品的开发者和商家。

本文介绍了如何使用Node.js和Puppeteer实现自动化数据抓取，特别是针对新闻网站“澎湃新闻”。通过设置代理IP、User-Agent和Cookie，提高爬虫的效率和隐蔽性，避免被网站封锁。代码示例展示了如何模拟鼠标点击、键盘输入等操作，抓取并整理新闻数据，适用于需要规避IP限制和突破频率限制的场景。

【10月更文挑战第28天】在TLS中，服务器的加密身份和强大私钥是安全基础，2048位RSA密钥足以满足大多数需求。保护私钥需在可信环境生成、加密存储、使用HSM、及时撤销旧证书、每年更新证书。确保证书覆盖所有域名，选择可靠CA，使用SHA256签名算法，配置完整证书链，禁用不安全加密套件，启用前向保密，使用会话重用机制，启用OCSP Stapling，加密整个网站，删除混合内容，安全设置Cookie，配置HSTS和CSP。

【10月更文挑战第27天】公网IP与内网IP是网络通信中的两个重要概念。公网IP是互联网上的唯一标识，而内网IP仅在局域网内部有效，用于局域网内的设备通信。由于IPv4地址资源有限，通常一个公司或家庭只有一个公网IP，内部设备通过NAT（网络地址转换）技术共享该公网IP访问互联网。这样不仅节省了IP资源，还提高了网络安全性和稳定性。

本文介绍了 Redis 的基础与进阶知识。Redis 是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库，属于 NoSQL 数据库。文章详细讲解了 Redis 的安装、配置、数据类型及其操作，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。此外，还提供了 Python 操作 Redis 的示例代码，以及 Redis 在实际应用中的几个典型案例，如 KV 缓存、分布式锁、延迟队列、发布订阅和定时任务等。通过这些内容，读者可以全面了解 Redis 的核心功能和应用场景。

本文详细介绍了如何抓取和处理m3u8视频文件，包括从网页源代码中提取m3u8文件地址、下载m3u8文件及其对应的ts片段、处理加密的ts文件以及使用ffmpeg合并视频片段。通过多线程下载和文件路径处理，确保了高效和准确的视频抓取与合并。文中还提供了具体的Python代码示例，帮助读者理解和实现整个过程。

使用Python实现智能生态系统监测与保护的深度学习模型

歌词创作是一门艺术，关键在于巧妙的结构安排。开头需迅速吸引听众，主体部分要坚实且富有逻辑，结尾则应留下深刻印象。《妙笔生词智能写歌词软件》提供多种 AI 功能，帮助创作者找到灵感，优化歌词结构，写出打动人心的作品。

​ 在当今数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，随着数据量的爆炸性增长，如何高效、安全地治理这些数据成为企业面临的重要挑战。人工智能（AI）与边缘计算技术的融合，为数据治理带来了前所未有的机遇。本文将通过实际案例，探讨如何利用AI与边缘计算显著提升数据治理的效率和效果。

【10月更文挑战第1天】随着信息技术的发展，投资者现在能够访问到前所未有的海量金融数据。本文将指导您如何利用Python来抓取当前股市行情的大数据，并通过分析这些数据为自己提供决策支持。我们将介绍从数据获取到处理、分析以及可视化整个流程的技术方法。

MathML（数学标记语言）是一种基于XML的语言，用于在Web页面中结构化地展示数学公式和符号。它通过内容模型和表现模型描述数学表达式的语义和排版，广泛应用于教育、科学出版等领域，并支持屏幕阅读器提升可访问性。尽管现代浏览器如Firefox对其支持良好，但在某些浏览器中可能需额外插件才能正确渲染。MathML的优点包括结构化表示和高可读性，但也存在一定的学习曲线和兼容性问题。

【8月更文第31天】 在现代软件开发过程中，持续集成（Continuous Integration, CI）和持续交付（Continuous Delivery, CD）已经成为提升开发效率和软件质量的重要实践。Jenkins 是一个广泛使用的开源工具，它能够帮助团队实现自动化构建、测试和部署，是 CI/CD 流水线的核心组件之一。本文将详细介绍 Jenkins 在 CI/CD 管道中的应用，并提供具体的代码示例。

【8月更文第29天】Pandas 是 Python 社区中最受欢迎的数据分析库之一，它提供了高效且易于使用的数据结构，如 DataFrame 和 Series，以及大量的数据分析功能。然而，随着数据集规模的增大，单机上的 Pandas 开始显现出性能瓶颈。这时，Dask 就成为了一个很好的解决方案，它能够利用多核 CPU 和多台机器进行分布式计算，从而有效地处理大规模数据集。

【8月更文第28天】Elasticsearch 是一个分布式的、RESTful 风格的搜索和分析引擎，它能够实时地存储、检索以及分析大规模的数据集。结合 Logstash 和 Kibana，它们共同构成了 Elastic Stack，这是一套强大的工具组合，适用于收集、存储、分析和可视化数据。

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