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操作系统相关(进程、线程、死锁、分页等)知识点详解

操作系统简称OS,负责管理协调计算机硬件与软件资源工作的****系统软件屏蔽了硬件层的复杂性,为上层应用软件与用户提供易用的服务。

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#java#开发语言
课程设计——基于Matlab的LDPC编解码算法实现及LDPC码性能测试

本文档使用Typora软件编辑,Github由于无法解析部分语法可能会出现乱码,出现乱码请使用Typora打开即可。行间公式出现乱码时:Typora软件勾选 “插入内联公式” 选项,点击“文件” --> “偏好设置” --> “Markdown” --> “Markdown扩展语法” —> 勾选 “内联公式(例:$ \LaTeX $)”另外提供了无乱码的pdf版文档。

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#matlab#算法
毕业设计——基于SSM架构、协同过滤算法实现的音乐智能推荐系统+源码+综述

协同过滤算法是一种基于用户行为分析的推荐算法,通过挖掘用户的历史行为数据,发现用户的兴趣偏好,并据此为用户推荐相似的音乐或艺术家。基于SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)架构和协同过滤算法的音乐智能推荐系统,以其高效、稳定、精准的特点,为解决这个问题提供了有效的方案。为了提高系统的性能和精准度,还可以对系统进行优化和改进。

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#架构
Python实现10大经典排序算法

快速排序的名字起的是简单粗暴,因为一听到这个名字你就知道它存在的意义,就是快,而且效率高!插入排序是一种最简单直观的排序算法,它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。和选择排序一样,归并排

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#排序算法#python#算法
毕业设计——基于springboot微服务架构的班车预约系统的设计与实现

首先,一条请求从用户移动端或者PC端发出,经过前端的Nginx的代理转发到sb-gateway的网关,网关进一步的将请求进行路由分发到对应的Controller,从而执行相应的业务逻辑,其中对应的Controller中分为两步,第一步:找缓存,若存在,直接返回,若不存在。第二步:业务逻辑方法向Dubbo请求远程调用(RPC),得到结果,另外一边业务执行相应的底层如MySQL等,将结果返回给网关,并

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#架构#spring boot
常用正则表达式汇总,建议收藏

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#正则表达式
毕业设计:基于springboot微服务架构的班车预约系统的设计与实现

首先,一条请求从用户移动端或者PC端发出,经过前端的Nginx的代理转发到sb-gateway的网关,网关进一步的将请求进行路由分发到对应的Controller,从而执行相应的业务逻辑,其中对应的Controller中分为两步,第一步:找缓存,若存在,直接返回,若不存在。第二步:业务逻辑方法向Dubbo请求远程调用(RPC),得到结果,另外一边业务执行相应的底层如MySQL等,将结果返回给网关,并

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#架构#spring boot
毕业设计——基于spark的电影推荐系统,包括基于ALS、LFM的离线推荐、实时推荐

项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的MovieLens数据集作为依托,以电影网站真实业务数据架构为基础,包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。【离线推荐部分】离线统计服务:批处理统计性业务采用Spark Core +Spark SQL进行实现,实现对指标类数据的统计任务。部署在Tomcat上。【数据存储部分】业务数据库:项目采用广泛应用的文档

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#spark#大数据
毕业设计——基于朴素贝叶斯、神经网络mlp实现的抖音情感数据分析系统设计与实现(训练样本+源码文件+模型文件)

本项目资源包含3个源程序文件、1个样本数据文件、一个模型文件基于朴素贝叶斯和神经网络多层感知器(MLP)实现的抖音情感数据分析系统,旨在从抖音平台上的海量文本数据中提取用户的情感倾向,为内容创作者、广告商以及平台管理者提供有价值的洞察。以下是对该系统设计与实现的综述。

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#神经网络#人工智能
万字详解18 种传统统计学中的经典数据分析方法,适合收藏

描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析:集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布?离中趋势分析:离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差(协方差:用来度量两个随机变量

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#数据分析#kotlin#数据挖掘
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