函数
-
KL散度在NMF中的应用: 文本主题提取的实践
嘿，技术爱好者们，大家好！今天我们来聊聊一个在机器学习领域挺有意思的话题——KL散度在非负矩阵分解（NMF）中的应用，以及如何用它来玩转文本主题提取。准备好你的咖啡，让我们开始吧！ 1. NMF是什么？ 首先，我们得先搞清楚NMF...
-
深度学习赋能：古文词汇还原的艺术与科技
大家好，我是对古文有着浓厚兴趣，同时又痴迷于人工智能技术的你。今天，咱们就聊聊一个既有诗意又充满挑战的话题——如何运用深度学习技术，来破解古文词汇还原这个难题，让那些尘封在历史长河中的文字，重新焕发出它们的光彩。 1. 古文词汇还原：...
-
NMF算法在协同过滤推荐中的应用：原理与实战
NMF算法在协同过滤推荐中的应用：原理与实战 “咦？这个电影我好像没看过，但评分预测还挺高，要不要试试？” 你是不是经常在各种App上遇到类似的情景？这背后，很可能就藏着一种叫做“非负矩阵分解”（Non-negative Matrix...
-
PromQL高级进阶：聚合、子查询、直方图与性能优化实战指南
你好，我是你的老朋友，监控达人“Prometheus小能手”。今天咱们来聊聊PromQL的那些高级玩法，保证让你对PromQL的理解更上一层楼！ 前言：PromQL，不仅仅是查询 对于咱们SRE工程师来说，Prometheus就像...
-
Java 程序员必看：MySQL、PostgreSQL、Oracle 连接池深度对比与调优指南
你好，我是老码农张三，今天咱们聊聊 Java 程序员在数据库连接池方面经常遇到的问题，以及如何针对 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 这三大数据库进行连接池的调优。 作为一名 Java 开发者，你一定经常要和数据库打...
-
Matplotlib数据可视化入门：从零开始绘制你的第一个Python图表
Matplotlib数据可视化入门：从零开始绘制你的第一个Python图表 你是否厌倦了枯燥的数据表格？想让你的数据“活”起来，更直观地展现数据的内在规律和趋势？那么，你绝对需要学习数据可视化！而Python的Matplotlib库，...
-
Prometheus 直方图 Bucket 设置秘籍：响应时间分布的艺术
你好，我是老码农，一个在 DevOps 领域摸爬滚打多年的老兵。今天咱们聊聊 Prometheus 直方图（Histogram）的 Bucket 设置，这可是个技术活儿，直接关系到你监控系统的效果和决策的准确性。特别是对于那些需要深度定制...
-
实验室日常：原子力显微镜操控二维材料的五个血泪经验
一、针尖选型：别让'杀鸡刀'毁了你的二维材料 每次看到新人拿着标称刚度40N/m的探针去扫描二硫化钨，我就想起当年自己戳破的第一片石墨烯。单层材料的力学响应极其敏感，建议选择柔性探针（刚度0.2-2N/m）配合动态模式...
-
ForkJoinPool 终极指南：实战案例解析，玩转 Java 并行编程
嘿，老铁们，我是老码农！今天咱们聊聊 Java 并发编程的利器—— ForkJoinPool 。这玩意儿在多核 CPU 时代可是个宝，能帮你把任务拆分、并行执行，充分利用硬件资源，提升程序性能。不过， ForkJoinPool 也不是万能...
-
富文本编辑器XSS攻防战;HTMLPurifier、DOMPurify、Bleach三大金刚谁更强?
在Web应用的世界里，富文本编辑器简直是把双刃剑。一方面，它赋予用户创作内容的自由，让他们像艺术家一样挥洒创意；另一方面，它也为XSS（跨站脚本攻击）敞开了大门，一不小心就会引狼入室。今天，咱们就来聊聊如何利用三款强大的防御武器——HTM...
-
深入解析PromQL中的histogram_quantile函数：延迟与响应时间的精确计算
在监控系统中，延迟和响应时间是衡量系统性能的重要指标。Prometheus作为一款广泛使用的监控工具，其查询语言PromQL提供了 histogram_quantile 函数，用于从直方图数据中计算分位数。本文将深入探讨 histogra...
-
从规则编写到管理，全面提升Prometheus监控系统的效率与稳定性
引言 在现代的IT基础设施中，监控系统是不可或缺的一部分。Prometheus作为一款开源的监控和告警工具，因其强大的灵活性和可扩展性而广受欢迎。然而，随着系统规模的扩大和复杂性的增加，如何高效地管理和优化Prometheus成为了一...
-
Matplotlib多数据集误差条形图绘制：避免重叠和混淆的技巧
在数据分析和可视化中，误差条形图（Error Bar Chart）是一种非常有效的工具，可以清晰地展现数据的均值和方差。然而，当需要同时展示多个数据集的误差条形图时，如何避免条形图的重叠和混淆，从而使图表清晰易懂，就成为一个挑战。本文将详...
-
深入探讨MySQL中的引发的索引失效事件
在当今信息化时代，数据存储与管理显得尤为重要。作为最受欢迎的关系型数据库之一，MySQL以其高效、灵活而闻名。然而，在实际应用中，我们经常会遇到一些看似简单却又极具挑战性的问题，其中之一便是索引失效事件。 让我们明确什么是“索引失效”...
-
别再只会 Mutex 了！Java 多线程性能优化之 SIMD 指令集 (AVX/SSE) 实战
大家好，我是你们的硬核老哥阿猿。今天咱们不聊虚的，直接上干货，聊聊 Java 多线程性能优化里一个经常被忽视的“大杀器”——SIMD 指令集（Single Instruction Multiple Data），特别是 AVX 和 SSE。...
-
Semaphore 实战：数据库、缓存、网络连接优化全攻略，让你的 Java 项目飞起来！
Semaphore 实战：数据库、缓存、网络连接优化全攻略，让你的 Java 项目飞起来！ 嘿，哥们儿！我是老码农了，今天咱不聊那些虚头巴脑的理论，直接上干货！咱们聊聊怎么用 Java 里的 Semaphore 优化数据库连接、缓...
-
PWA 应用跨平台安全差异大揭秘, 这样做才能更安全!
PWA（Progressive Web App，渐进式 Web 应用）听起来很美好，一次开发，到处运行。但你有没有想过，在不同的浏览器和操作系统上，PWA 的安全性可能会有差异？别掉以轻心，这些差异可能会让你的 PWA 暴露在风险之中！今...
-
前端性能优化新思路-WebAssembly原理、应用与实战指南
作为一名对前端性能有着极致追求的开发者，你是否经常遇到以下困境？JavaScript 在处理密集型计算任务时力不从心，页面卡顿、动画掉帧，用户体验大打折扣？各种优化手段用尽，效果却不尽如人意？那么，WebAssembly (简称 Wasm...
-
LSH算法如何应对高维稀疏数据的“诅咒”？
“喂，你知道吗？最近我在研究一个叫LSH的算法，简直是高维稀疏数据的救星！” “LSH？听起来很高大上，是做什么的？” “简单来说，就是‘局部敏感哈希’（Locality-Sensitive Hashing）。你想啊，咱们平时处理...
-
KL散度非负矩阵分解（NMF）迭代算法的数学推导与音乐信号处理应用
KL 散度 NMF 迭代算法：数学推导与音乐信号处理实践 在数字信号处理和机器学习领域，非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）是一种强大的技术，用于将非负数据矩阵分解为两个非负矩阵的...
