highlight: a11y-dark 近期，有接手到一个echarts地图图表项目，因为采集的散点数据很多打不到准确的地图点上，故有了这个问题。 一般而言，标题的两个问题其是同一个问题，因为对与一个地图数据，也就是geoJson来说，其实就是一个有很多个点的多边形。 目前来说判断点是否在一个多边
制作数学视频时，各类几何图形是使用最频繁的。 一般来说，常用的几何图形包括：点，线，圆以及多边形。 1. 点 点是最简单图形，也是其他所有图形的基础。 绘制其他任何图形时，都是用点来定位的。 manim中生成一个点很方便，只要给定一个坐标即可。 这里的坐标包含 [x, y, z]3个维度，如果绘制二
manim绘制图形时，除了上一节提到的那些必须的参数，还有一些可选的参数， 这些参数可以控制图形显示的样式。 绘制各类基本图形（点，线，圆，多边形等）时，每个图形都有自己的默认的样式，比如上一节的图形， 有的默认是白色，有的默认是红色。 控制图形样式的参数最常用的有以下四个： stroke_widt
在 Python 中我们日常分析数据的过程当中经常需要对数据进行相关性分析，相关性热力图（Correlation Heatmap）是我们经常使用的一种工具。通过相关性热力图，我们可以通过为相关性不同的数据使用不同深浅的不同颜色进行标记，从而直观地观察两两数据序列之间的相关性情况——这将有助于我们进一...
本文是我上个学期选修的一门人工智能与交通运输课程的一个小作业的实验报告的示例代码部分，源文件为 Jupyter Notebook 格式。这份实验报告是关于对一组微观交通流量数据应用数据分析方法进行简单的研究的，实现了多种不同的交通预测模型并进行了对比。
本文介绍基于Python中seaborn模块，实现联合分布图绘制的方法~
# 多租户实现方式 ```properties 多租户在数据存储上主要存在三种方案，分别是： 1. 独立数据库 即一个租户一个数据库，这种方案的用户数据隔离级别最高，安全性最好，但成本较高。 优点：为不同的租户提供独立的数据库，有助于简化数据模型的扩展设计，满足不同租户的独特需求；如果出现故障，恢复
# 多表增删改查示例 本章介绍学习多张表增、删、改、查功能如何实现，下面以销货出库单作为示例，该业务栏位如下： > **销货出库单栏位** > - 销货单号、销货日期、状态、客户、备注 > > **销货出库单明细栏位** > - 商品编码、商品名称、规格型号、数量、单位、单价、金额 该示例适用于出货
# 多个物理磁盘挂载到同一目录的方法 (lvm 软raid) ## 背景 ``` 公司里面的一台申威3231的机器 因为这个机器的raid卡没有操作界面. 所以只能够通过命令行方式创建raid 自己这一块比较菜, 想着先尝试使用lvm的方式进行软raid挂载,也验证一下性能. 所以写一些这个文章 `
多租户架构，之前还在做运维的时期接触也不多。遇到多租户问题，第一反应是有些发虚的。 但实际很多问题很简单，也容易解决。本文就是一个例子。 问题：RAC节点2打开所有PDB时，报错ORA-30013。 SQL> alter pluggable database all open; alter plug
一.多层前馈神经网络 首先说下多层前馈神经网络，BP算法，BP神经网络之间的关系。多层前馈[multilayer feed-forward]神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，后向传播（BP）算法在多层前馈神经网络上面进行学习，采用BP算法的（多层）前馈神经网络被称为BP神经网络
多层旋转动画 插入若干个三解形 然后将页面切换成【平滑】（Office 2019~ 365 才有这功能，或者 iSlide 平滑过渡）
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多语言也是我们经常能用到的东西，asp.net core中默认支持了多语言，可以使用.resx资源文件来管理多语言配置。但是在修改资源文件后，我们的应用服务无法及时更新，属实麻烦一些。我们可以通过扩展IStringLocalizer，实现我们想要的多语言配置方式，比如Json配置，PO 文件配置，E
大家在日常后端开发过程，不可避免的会接触到需要用到配置多个数据源的场景，在这里，小编介绍一种简单方便的，只需要简单的配置和一个@DS注解就能实现动态数据源的方式，这种动态数据源底层原理是基于Mybatis-plus来实现的。
华为《Taurus MM: bringing multi-master to the cloud》论文被国际数据库顶会VLDB 2023录用，这篇论文里讲述了符合云原生数据库特点的超燃技术。
近日，阿里通义实验室开源了CosyVoice语音模型，它支持自然语音生成，支持多语言、音色和情感控制，在多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言声音合成和指令执行能力方面表现卓越。 CosyVoice采用了总共超15万小时的数据训练，支持中英日粤韩5种语言的合成，合成效果显著优于传统语音合成模型。 C
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更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 如何判断量化策略是否失效 我们在交易量化策略的时候，经常会遇到量化策略出现持续性的回撤。此时，必须考虑一种情况，即正在交易的策略可能失效了。于是，我们的首要工作是，判断这个量化策略是否失效。 判断量化交易
粘包和拆包问题也叫做粘包和半包问题，它是指在数据传输时，接收方未能正常读取到一条完整数据的情况（只读取了部分数据，或多读取到了另一条数据的情况）就叫做粘包或拆包问题。 从严格意义上来说，粘包问题和拆包问题属于两个不同的问题，接下来我们分别来看。 1.粘包问题 粘包问题是指在网络通信中，发送方连续发送
