一、背景 帶參系統存在於許多應用領域中，比如快取一致協議等。因為它的研究價值，驗證這樣的系統的也就吸引來了形式化驗證、模型檢測和定理證明等社群的關注。要想驗證帶參系統的正確性，就必須驗證任意例項大小的系統中

簡介 ArrayList是我們開發中非常常用的資料儲存容器之一，其底層是陣列實現的，我們可以在集合中儲存任意型別的資料，ArrayList是執行緒不安全的，非常適合用於對元素進行查詢，效率非常高。 執行

前言&引入 一個好的log模組可以幫助我們排錯，分析，統計 一般來說log中需要有時間、棧資訊(比如說檔名行號等)，這些東西一般某些底層log模組已經幫我們做好了。但在業務中還有很多我們需要記錄

人臉識別活體檢測系統，人臉識別活體檢測資料分析平臺 [本文由匯新雲李先生編輯/人臉識別活體檢測系統開發搜尋微信：huixinyunit] 什麼是活體檢測？ 判斷捕捉到的人臉是真實人臉，還是偽造

隨著資訊科技的飛速發展，稅收徵管也已經進入大資料時代，由於資料資訊化的廣泛運用，稅務工作既迎來了空前的發展機遇，又遇到了多種挑戰，如果不能有效應對，將會給稅收工作帶來不利影響。挖掘和利用大資料在資訊科技飛速發展

“C++很不錯，PHP是世界上最好的語言，所以我選Java …” 在全球軟體開發者群體中，關於最優語言與最優框架的爭論從未停止。 本次 ActiveReports 大資料分析報告，將藉助權威資料，為您呈

調研機構Gartner公司最近的調查表明，增強分析、持續智慧和可解釋的人工智慧(AI)是資料和分析技術的主要趨勢之一。根據調查，深入瞭解以下十大技術趨勢是推動這一發展的關鍵，並根據業務價值優先考慮這些趨勢以保

通過迭代方式尋找 K 個簇的一種劃分方案，使得聚類結果對應的代價函式最小。 1、缺點 需要人工預先確定初始 K 值，且該值和真實的資料未必吻合。 K 均值只能收斂到

簡要說明 在上一篇文章《Web 前端效能分析（一）》 中，我們對前端效能相關的知識進行了學習和探討，並且做了一個試驗性質的專案用來實踐和驗證，本文附上主要功能模組 -web-perform

一、 PCA PCA 屬於一種線性、非監督、全域性的降維演算法，旨在找到資料的主成分，並利用這些主成分表徵原始資料，從而達到降維的目的。 二、LDA 線性判別分析是一種有監督學習演

大資料分析工程師和大資料開發工程師分別能做什麼？ 有沒有具體的專案案例之類 通俗解釋開發和分析 非要把他倆分開的話， 一個是偏向於資料，一個偏向於工程。 好比要炒個菜，工程

本文按以下順序敘述: 官方文件中對HashMap介紹的解讀. 到原始碼中看看HashMap這些特性到底是如何實現的. 把原始碼啃下來有一種很爽的感覺, 相信你讀完後也能體會到

1.無監督學習：簡介 聚類演算法：第一個無監督學習演算法（無標籤的資料） 什麼是無監督學習呢？ 對比：監督學習問題指的是，我們有一系列標籤，然後用假設函式去擬合它，作為對比，在無監督學習中，我們的資

先使用docker run -it --rm -d -p 80:80 nginx:1.15.8-alpine 命令啟動一個nginx容器。如果沒有異常，會得到容器ID如d2408a7931c9

Zara（颯拉）的母公司、西班牙快時尚巨頭  Inditex 為  麻省理工學院 （Massachusetts Institute of Technology）提供了400萬美元的資金，用於支援全球可持續發展