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Flink多流转换(1)—— 分流&合流

目录分流代码示例使用侧输出流合流联合(Union)连接(Connect)简单划分的话,多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类目前分流的操作一般是通过侧输出流(sideoutput)来实现,而合流的算子比较丰富,根据不同的需求可以调用union、connect、join以及coGroup等接口进行连接合并操作分流将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream,得到完全平等的多个子DataStream代码示例调用.filter()方法进行筛选,将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里publicclassSplitStreamByFilter{publicstat

XAI——可解释性人工智能

可解释性AI(XAI)一、定义可解释性AI(XAI)旨在提高人工智能系统的透明度和可理解性,使人们更好地理解AI的决策过程和原理。随着AI技术的广泛应用,XAI成为了一个备受关注的重要领域。它不仅有助于建立人们对AI的信任,还可以帮助解决AI伦理和偏见等问题。XAI的研究和应用涵盖了从算法改进、可视化技术到应用场景等多个方面,为解决复杂问题提供了新的思路和方法......(省略万万字,dog.png)上面的话看完估计你还是有些云里雾里(研究这方面的大佬除外),不重要,接下来看几个XAI的实际应用,我们就豁然开朗了(原来如此.png)方向二:可解释性AI的挑战与难点提示:分析可解释性AI面临的主

CNAS中兴新支点——什么是安全测试,安全测试报告有什么作用,主要测试哪些内容?

1.安全测试在做什么?扫描?在很多人眼中,做安全的就是整天那个工具在哪里扫描操作,使用各种不同的工具做扫描。是的,扫描是安全测试很重要的一部分,扫描可快速有效发现问题。扫描工具的易用性,方便性决定了其重要地位。但是扫描工具的局限性,程序的不够灵活等缺点也是显而易见的。不管是扫描报告的分析、漏洞的深度挖掘、测试的组织等等工作都离不开安全测试人员,所以只能说扫描工具减轻了测试人员的工作量,是安全测试的一种手段。2.安全测试者是怎样定位自己的?我们经常听到一些有关安全的名称,像软件安全、信息安全、网络安全、计算机安全等一些词组,这些领域都是做安全的,那我们属于哪一个呢?【软件安全】往小了说就是某一个

Selenium+Java——测试Web端的方法集合(一)

我该怎么办?求求大家看到的帮忙出出主意2.05校招&实习招聘信息汇总2.05校招&实习招聘信息汇总合肥交行软开劝退2.05校招&实习招聘信息汇总2.05校招&实习招聘信息汇总2.05校招&实习招聘信息汇总2.05校招&实习招聘信息汇总2.05校招&实习招聘信息汇总2.05校招&实习招聘信息汇总2.05校招&实习招聘信息汇总2.05校招&实习招聘信息汇总2.05校招&实习招聘信息汇总顺丰科技我该怎么办?求求大家看到的帮忙出出主意个人开源有2k的star量,无实习无良的理想公司又毁约了,连续两年了…后面想进理想的同学还是多考虑一下吧24考研寄,简历求拷打投了一些央国企,挂了一两个其他杳无音讯,想看

Visual Studio对不安全函数的报错——C4996错误

报错信息C4996 'scanf':Thisfunctionorvariablemaybeunsafe.Considerusingscanf_sinstead.Todisabledeprecation,use_CRT_SECURE_NO_WARNINGS.Seeonlinehelpfordetails. Project1 F:\VS_Project\Project1\hello.c 15 “scanf”:此函数或变量可能不安全。考虑改用scanf_S。要禁用弃用,请使用_CRT_SECURE_NO_WARNINGS。有关详细信息,请参阅联机帮助解释:VS认为C中的部分函数不安全,就推荐使用自

C语言书籍——A/陷阱之处

文章参考于文献:《C陷阱与缺陷》[美]AndrewKoening 🌈个人主页:慢了半拍🔥创作专栏:《史上最强算法分析》 | 《无味生》 |《史上最强C语言讲解》 | 《史上最强C练习解析》🏆我的格言:一切只是时间问题。 ​目录词法陷阱 一、=不同于==二、&和|不同于&&和||三、词法分析中的“贪心法”四、整型常量五、字符与字符串语法陷阱一、理解函数声明二、运算符的优先级问题三、注意作为语句结束标志的分号四、swith语句五、函数调用六、“悬挂”else引发的问题语义陷阱一、指针与数组二、非数组的指针三、作为参数的数组声明四、避免“举隅法”五、空指针并非空字符串六、边界计算与不对称计算七、求职

人工智能|机器学习——K-means系列聚类算法k-means/ k-modes/ k-prototypes/ ......(划分聚类)

1.k-means聚类1.1.算法简介K-Means算法又称K均值算法,属于聚类(clustering)算法的一种,是应用最广泛的聚类算法之一。所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于,聚类过程为无监督过程,即待处理数据对象没有任何先验知识,而分类过程为有监督过程,即存在有先验知识的训练数据集。K-Means是无监督学习的杰出代表之一。1.1.1牧师-村民模型有四个牧师去郊区布道,一开始牧师们随意选了几个布道点,并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民,于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课

【Vue3】Vue3 UI 框架 | Element Plus —— 创建并优化表单

安装#NPM$npminstallelement-plus--save//或者(下载慢切换国内镜像)$npminstallelement-plus-S//可以选择性安装lessnpminstalllessless-loader-D//可以选择性配置@自动联想src目录ElementPlus的引入和注入main.tsimport{createApp}from'vue'importAppfrom'./App.vue'import{router}from'./router'//import引入importElementPlusfrom'element-plus'import'element-plus

带你玩转PX4无人机仿真(1) —— 运行官方案例(C++)

目录一.创建功能包二.编译运行修改官方代码参考前言:本次教程是官方提供的MAVROSOffboard(板外)控制示例,使用之前请搭建好PX4仿真环境注:搭建仿真环境可以看下面教程👇ubuntu搭建PX4无人机仿真环境(1)——概念介绍ubuntu搭建PX4无人机仿真环境(2)——MAVROS安装ubuntu搭建PX4无人机仿真环境(3)——ubuntu安装QGC地面站ubuntu搭建PX4无人机仿真环境(4)——仿真环境搭建ubuntu安装ROSmelodic(最新、超详细图文教程)一.创建功能包没有创建工作空间,可以执行下列代码,如果创建了可以跳过(如果是跟着我之前的教程,那就不用执行这一步

Python Flask Web + PyQt 前后端分离的项目—学习成绩可视化分析系统

简介使用工具:Python,PyQt,Flask,MySQL注:制作重点在网页端,因此网页端的功能更全WEB界面展示:系统登录分为管理员,老师,学生3部分管理员统一管理所有的账号信息以及登录信息老师管理,添加,修改班级,学生的成绩信息学生只能查看成绩信息,不能做出修改  PYQT界面展示: 数据库创建:项目目录Project-    -PYQT                   #存放软件端的代码文件(运行login.py启动程序)              -static                     #存放静态资源(图片等)    - templates