人工智能

时间平方根法、时间对数法笔记

规范求取固结系数的方法有时间平方根法和时间对数法,基本原理都是利用理论曲线和试验曲线的形状相似性,配合经验,找某一固结度下(时间平方根法选的是90%固结度,时间对数法选的是50%固结度)理论曲线上时间因数相当于试验曲线上的某一时间值。时间平方根法步骤如下:先根据试验数据绘制变形与时间平方根的关系曲线,然后找到曲线上初始阶段的直线段,延长交与纵轴,交点叫做理论零点,再过理论零点做一条直线,新直线是老

数据的应用

上学的时候学习的统计学,后来工作又做了财务分析,所以我对数据有特殊的感情。当然我说的数据,不仅仅是数字,它还有各种各样的形式,比如说文字、图像等等。 人类的进步在于对数据的传递和应用,也在于持续的记录和不断的验证。对于数据的应用,我觉得主要有几点可以重点关注: 1、记录数据 数据记录是起点,这个记录可以是对历史过往的追溯,也可以是对当前发生事情的记录,当然也可以是对未来前景的一些展望。(以我目前的

智能AI医疗物资/耗材管理系统升级改造方案分析

基于AI技术的智能物资管理系统为各级医疗机构(包括三甲医院、社区诊所、药房等)提供了一套完整的数字化管理解决方案。系统通过物联网传感器实时监控库存状态,结合机器学习算法分析历史消耗数据、季节性因素和突发公共卫生事件影响,可提前90天预测物资需求波动,使库存周转率提升40%以上。系统具备以下核心功能: 智能预警机制&

「数据湖篇」一文带你深入理解数据湖

更多精彩好文,尽在微信公众号《大数据阶梯之路》 一、数据湖是什么 数据湖相当于一个汇集着来自各个异构数据源的原生态数据,不经过加工清洗数据,数据的格式也五花八门,结构化和半结构化和非结构化的数据都能够被数据湖管理起来。 那么就引申出数据湖的特点: 数据湖的存储能力极强,能容纳海量数据 数据湖中数据格式多,不止结构化数据,还能存储半结构化和非结构化数据 数据湖提供从异构数据源中提取数据和元数据

亿万级海量数据去重软方法,spark/hive/flink/mr通用

一、场景描述: 小强作为一名数据工程师,给予hadoop生态,经常会接到类似uv的去重统计。对于这种需求,一般的数据工程师撸起袖子直接干!一般情况下不会有问题。某一天,你公司突然业务发展发展起来,数据量慢慢暴涨,你会突然发现之前的count distinct去重经常oom或是龟速出数据。上来一股脑加内存!加!果断加!某一天你老板要你在原来按天的uv加一个月uv、年uv,这时你慌了。只会说“老板!加

Trae IDE评测体验:通过 MCP Server - Figma AI Bridge 一键将 Figma 转为前端代码

Trae IDE评测体验:通过 MCP Server - Figma AI Bridge 一键将 Figma 转为前端代码在现代前端开发中,从设计稿到可用页面的交付往往需要大量重复劳动:切图、手写样式、布局调整……而借助 MCP Server - Figma AI Bridge,我们可以将 Figma 设计稿自动转换成整洁的 HTML/CS

产品经理眼中的数据仓库

作为一名数据产品经理,即使我们不写程序,也需要知道正在运行的大数据系统中,是如何一步步的实现可视化展示的。不仅能指导在新产品规划中提前基于典型业务场景、异常业务分析(如核心客户流失对年度营业收入的影响分析、某次线下活动过后出现一批从未出现过的新线索)、客户最为关心的经营指标波动等等的产品功能设计,也能在需求汇报或原型讲解时,以事实案例为依据、数据为支撑来提升可行性和上线后的成功概率。甚至在产品投入

C++在游戏引擎开发中的实践

内存管理,这是第一个绕不开的坎。现代游戏引擎自己管理内存是基操,因为new/delete的频繁调用和内存碎片在实时系统中是致命的。所以,搞引擎的基本都有自己的内存分配器。比如,我们常搞一个基于内存池的分配器。预先申请一大块内存,然后在这块内存上划分。对象创建销毁不是直接找系统,而是在池子里分配和回收。这能极大减少系

华为云Flexus+DeepSeek征文 | 基于Dify和DeepSeek-R1开发企业级AI Agent全流程指南

作者简介我是摘星,一名专注于云计算和AI技术的开发者。本次通过华为云MaaS平台体验DeepSeek系列模型,将实际使用经验分享给大家,希望能帮助开发者快速掌握华为云AI服务的核心能力。 目录1. 前言2. 环境准备2.1 华为云资源准备2.1 实操手册3. 开发企业知识库Agent3.1 访问dify平台工作室3.2 导入工作流3.4 创建知识库3.4