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文章问答课程

蓮花仙者
2025-07-20 11:56:02

Python中如何检测高维数据的局部异常模式？

在Python中检测高维数据的局部异常模式，推荐使用局部异常因子（LOF）算法；2.LOF通过比较样本点与其K近邻的局部可达密度（LRD）来识别异常，LOF值远大于1表示该点为局部异常；3.实际操作步骤包括：生成高维数据、初始化并训练LOF模型、根据LOF分数识别异常点；4.LOF的关键参数包括n_neighbors（影响局部范围）和contamination（估计异常比例）；5.高维数据中传统方法效果差的原因包括维度灾难、距离度量失效、数据分布难理解及特征冗余；6.适用于高维局部异常检测的其他

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蓮花仙者
2025-07-20 12:02:01

如何用COUNT()统计记录数？COUNT(*)与COUNT(列名)处理NULL值有何区别？

COUNT()统计所有行，包括NULL值；COUNT(列名)仅统计该列非NULL值。一、COUNT()用于统计整表记录总数，不关心列是否为空；二、COUNT(列名)用于统计某列有效值数量，忽略NULL；三、两者区别在于是否计算NULL值，选择依据具体需求：需总记录数用COUNT(*)，需有效填写数用COUNT(列名)。

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蓮花仙者
2025-07-20 12:16:02

无法打开虚拟机的原因

问题一“无法连接MKS：套接字连接次数太多；正在放弃。”解决方法：右键点击“开始”菜单，选择“计算机管理”，在“服务”中找到与VM相关的服务，并启动它。然后重新启动VM。问题二虚拟机启动后出现黑屏现象，具体表现为：虚拟机可以正常启动，但屏幕显示为黑色。解决方案：重置网络设置并重启电脑后再尝试打开虚拟机。步骤：以管理员身份打开命令提示符（cmd）。输入命令：netshwinsockreset，并按回车键。重启电脑，然后重新打开虚拟机。虚拟机非正常关闭后无法启动。处理方法：打开虚拟机安装目录，删除以

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蓮花仙者
2025-07-20 12:21:02

Python多线程如何实现？并发编程入门指南

Python多线程并不能真正实现并行计算，尤其在CPU密集型任务中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程无法同时利用多个CPU核心，因此大多数情况下不能提高程序运行速度；但在I/O密集型任务中，如网络请求、文件读写等，线程在等待I/O时会释放GIL，从而实现“并发”提升效率；1.多线程适用于I/O密集型任务，2.多线程受GIL限制不适用于CPU密集型任务，3.多线程存在数据竞争问题需使用锁、信号量、条件变量等同步机制解决，4.多线程与多进程的选择取决于任务类型，多进程适用于CPU密集型任务，

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蓮花仙者
2025-07-20 12:28:16

如何在windows上优雅的用centos

前言如果想在windows上搞个linux，现在比较可行的方法有两种：1.通过虚拟机安装Linux2.给自己电脑装个双系统今天我发现了一个新方法，我觉得相比较于前两种还是十分优雅的，下面就介绍一下如何搞linux子系统。开始1.我们需要先打开windows自带的一个非常fancy的功能，打开方式的途径是这样的：找到控制面板->程序选项->启用或关闭Windows功能->滑到最底下开启“适用于Linux的windows功能”这样就算成功打开了然后保存2.我们在链接服务器的时候一般需要xshell或

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蓮花仙者
2025-07-20 12:30:02

Linux中的磁盘、分区、物理卷、卷组、逻辑卷等概念的理解及磁盘扩容操作

在实际工作中，经常会遇到磁盘扩容或分区等任务，但由于对相关概念不够了解，往往会感到不安，担心操作失误导致严重后果。借着最近的实践经验，我决定系统地总结这些知识点。一、概念磁盘（Disk）磁盘是计算机中用于存储数据的硬件设备。在Linux系统中，磁盘通常以/dev/sdX或/dev/hdX的形式表示，其中X是一个字母，如a、b、c等，代表不同的磁盘。使用fdisk-l命令可以查看磁盘的信息：Disk/dev/sda：931.51GiB，1000204886016字节，1953525168个扇区

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蓮花仙者
2025-07-20 12:32:10

Maven Archetype 多 Module 自定义代码脚手架

大多数公司都有一个通用的模板项目，帮助你快速创建一个新项目。这种项目通常需要集成一些公司内部的中间件、单元测试、标准的代码格式和通用的代码分层等。今天，我们将利用Maven的Archetype插件来简化这一过程。从上图可以清楚地看到，利用这个插件机制只需几个简单的步骤：archetype:create-from-project：根据自己的项目代码生成原型项目。通过install等命令生成原型文件。archetype:generate：通过原型生成目标项目。看起来很简单，但如果你按照网上找到的资

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蓮花仙者
2025-07-20 12:51:02

Python怎样检测数据中的上下文异常？条件概率法

条件概率法在上下文异常检测中有效，因为它直接评估数据点在特定上下文下的出现概率，从而识别出在孤立状态下正常但在特定语境下异常的数据点。1.首先定义上下文，需结合领域知识，如时间窗口、环境参数等；2.建立模型估计条件概率P(数据点|上下文)，离散数据可用频率统计，连续数据可用KDE或GMM等方法；3.设定异常阈值，当条件概率低于该阈值时标记为异常。Python实现中常见挑战包括上下文定义、数据稀疏性、模型选择与计算成本、阈值设定等，可通过拉普拉斯平滑、特征工程、模型优化等方式缓解。此外，LSTM、

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蓮花仙者
2025-07-20 13:00:03

MySQL定时任务与事件触发器_Sublime实现定期数据更新操作实例

MySQL实现自动化数据更新主要依靠事件调度器和触发器。事件调度器基于时间驱动，用于定期执行维护任务，如数据归档、报表生成，通过设定时间点或周期自动运行SQL代码；触发器则基于DML操作驱动，在数据变更时自动响应，常用于维护数据完整性、记录日志等。使用事件的场景包括周期性任务如每日清理日志，而触发器适用于即时响应如用户注册自动积分。设置事件需注意开启调度器、权限配置、事件生命周期（ONCOMPLETIONPRESERVE保留事件）、错误日志排查及服务器时区设置。SublimeText虽不执行数据

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蓮花仙者
2025-07-20 13:09:02

Python如何实现快速排序？分治算法解析

快速排序在Python中的核心思想是“分而治之”。1.它通过选择一个“基准”元素，将数组分为小于基准和大于基准的两部分；2.然后递归地对这两部分继续排序，直到整个数组有序；3.实现中使用主函数quick_sort和递归辅助函数_quick_sort_recursive，分区函数_partition负责确定基准位置；4.分区采用Lomuto方案，选择最右元素为基准，通过交换确保左侧小于基准、右侧大于基准；5.快速排序受欢迎的原因包括平均时间复杂度O(nlogn)、原地排序节省空间、实际运行效率高；

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