目录一、Informer代码运行过程记录2.1环境配置2.2数据集下载2.3源码运行一、Informer代码运行过程记录Informer代码源码算比较简单的了，比如三维重建这些才是真的复杂的。2.1环境配置版本一般向下兼容，不建议一个项目一个环境，先缺啥补啥，都是可以实现的。2.2数据集下载GitHub官网链接地址即可下载，查看各数据的格式与参数，作者的开源比较完备，包含ETT（变压器温度）、ECL（耗电量）和WTH（气象）3个数据集，采用PyTorch实现且没有特殊包依赖的模型代码。比如下面的例子：WTH.csv数据集是按小时收集的指标,分别是风变、…、等特征变量，**第一个必须是采样时间，

📘北尘_：个人主页🌎个人专栏:《Linux操作系统》《经典算法试题》《C++》《数据结构与算法》☀️走在路上，不忘来时的初心文章目录一、版本回退1、内容2、演示二、撤销修改1、情况⼀：对于⼯作区的代码，还没有add2、情况⼆：已经add，但没有commit3、情况三：已经add，并且也commit三、删除文件总结一、版本回退1、内容之前我们也提到过，Git能够管理⽂件的历史版本，这也是版本控制器重要的能⼒。如果有⼀天你发现之前前的⼯作做的出现了很⼤的问题，需要在某个特定的历史版本重新开始，这个时候，就需要版本回退的功能了。执⾏gitreset命令⽤于回退版本，可以指定退回某⼀次提交的版本。要解

目录一、概要二、效果演示三、代码讲解3.1爬虫采集行政处罚数据3.2存MySQL数据库3.3发送告警邮件&微信通知3.4定时机制四、总结一、概要您好！我是@马哥python说，一名10年程序猿。我原创开发了一套定时自动化爬取方案，完整开发流程如下：采集数据->筛选数据->存MySQL数据库->发送邮件->微信提醒->定时执行如果您现在苦于每天繁琐、重复的数据采集工作，可尝试套用该自动化方案，节省人力，降本增效！二、效果演示基于数据隐私保护，部分数据已脱敏。图2.1MySQL数据库结果（部分数据已脱敏）：图2.2Excel结果（部分数据已脱敏）：图2.3微信消息提醒：图2.4收件箱告警邮件：图2

文章目录一、AnyLogic介绍二、设置2.1设置中文三、新建项目四、行人库介绍五、创建新行人六、切换3D视角七、增加墙八、行人密度图学习、参考链接：Anylogic入门基础课程一、AnyLogic介绍二、设置2.1设置中文三、新建项目四、行人库介绍点击面板，选择第三个图标，就是行人库行人库分为两个区域（空间标记和模块）从左边拽一个矩形墙出来把墙的外观的填充类型改为无填充拽两条目标线出来拽一个pedSource模块出来，作用是设置人的起始点设置目标线为左边的那条同样的，拽出一个PedGoTo，作用是设置人的目的地，设置它的目标线为右边的那条最后，拽一个PedSink出来，作用是将到达目的地的人

PCF8591数字电压表数码管显示1.主要功能：讲解视频：2.仿真3.程序代码4.设计报告5.设计资料内容清单&&下载链接资料下载链接（可点击）：基于51单片机PCF8591数字电压表数码管设计(proteus仿真+程序+设计报告+讲解视频）仿真图proteus7.8及以上程序编译器：keil4/keil5编程语言：C语言设计编号：S00591.主要功能：基于51单片机AT89C51/52（与AT89S51/52、AT89C51/52、STC89C51/52等51内核单片机通用）基于51单片机的数字电压表设计1.采用PCF8591实现AD采样功能;2.采样电压范围0-5V;3.用数码管显示转换

非平衡数据产生现象及原因非平衡数据是人工智能安全中经常遇到的问题，一方面，在采集和准备数据时，由于安全事件发生的可能性不同等因素的影响，使得训练数据存在非平衡，另一方面，机器学习模型的攻击者也可能利用非平衡数据学习所产生的分类效果在多数类上的偏斜，而成为攻击者对机器学习模型攻击的一种手段，不管哪种情况，对机器学习系统的数据进行非平衡数据处理都是非常有必要的在网络信息安全问题中，诸如恶意软件检测、SQL注入、不良信息检测等许多问题都可以归结为机器学习分类问题。这类机器学习应用问题中，普遍存在非平衡数据的现象产生的原因：攻击者的理性特征使得攻击样本不会大规模出现。警惕性高的攻击者，会经常变换攻击方

文章目录3D转换1三维坐标系23D移动translate3d3透视perspective43D旋转rotate3d53D旋转rotate3d63D呈现transform-style73D案例3D转换我们生活的环境是3D的，照片就是3D物体在2D平面呈现的例子。3D特点：近大远小。物体后面遮挡不可见当我们在网页上构建3D效果的时候参考这些特点就能产出3D效果。1三维坐标系三维坐标系其实就是指立体空间，立体空间是由3个轴共同组成的。x轴：水平向右注意：X右边是正值，左边是负值y轴：垂直向下注意：y下面是正值，上面是负值Z轴：垂直屏幕注意：往外面是正值，往里面是负值3D转换我们主要学习工作中最常用的

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~维数灾难维数灾难是指在涉及到向量计算的问题中，当维数增加时，空间的体积增长得很快，使得可用的数据在空间中的分布变得稀疏，向量的计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数值分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。降维不仅可以减少样本的特征数量，还可以用来解决特征冗余（是指不同特征有高度相关性）等其他数据预处理问题。可视化并探索高维数据集也是它的一个重要应用。降维算法是专门用于降维的算法，可以分为线性和非线性的，线性的降维算法是基于线性变换来降维，主要有奇异值分解，主成分分析等算法，主成分分析是最常用的降维算法，下面我们将重点讨论它

forEach和map基本用法forEachmap剖析原理forEachmap总结基本用法forEach和map都是JavaScript中常见的用于遍历数组的方法，它们都可以用于对数组中的每个元素执行某种操作，但它们的使用方式和返回结果略有不同。forEachforEach是一个用于数组的方法，它会对数组中的每个元素执行一次回调函数。该方法没有返回值，它只是遍历整个数组并执行回调函数。forEach方法的语法如下：array.forEach(callback(currentValue,index,array),thisArg);其中，callback是要执行的函数，它会被传入三个参数：curr

一、理论方面1.InnoDB存储引擎和MyISAM的区别InnoDB和MyISAM是MySQL数据库常见的两种存储引擎，它们在功能和性能方面有一些重要区别：        1.事务支持：InnoDB是一个支持事务处理的存储引擎，它使用了ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性来确保数据的完整性。而MyISAM不支持事务，它执行的是自动提交模式，即每个SQL语句都被视为一个独立的事务。        2.锁定粒度：InnoDB使用行级锁定（row-levellocking），这意味着在并发操作时只锁定所需的行，从而提高了多用户并发处理的效率。MyISAM使用表级锁定（table-level