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信用评价研究MATLAB仿真代码

信用评价是各种店铺卖家分析买家信用行为的重要内容, 本文给出随机仿真代码模拟实际交易过程的信用评价. 主要研究内容有:

(1)研究最大交易额和信用度的关系

(2)研究买家不评价率对信用度影响

(3)研究交易次数对信用度影响

MATLAB程序如下:

主程序main.m

%% 
clc;close all;clear all;
sita=0.20; %差距容忍度
beta=0.85; %衰减因子
%% 产生交易信息
k=200;%k=买家人数
timeMin=1;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
timeMax=100;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
TnumberMin=1;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
TnumberMax=80;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
moneyMin=20;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
moneyMax=1000;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
SEvaluategoodMin=0.9;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差
SEvaluategoodMax=0.96;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差
SEvaluatemidMin=0.98;
SEvaluatemidMax=0.999;
noEvaluateRate=0.2;%noEvaluateRate=买家不评价的概率
BEvaluateMin=0.9;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
BEvaluateMax=0.99;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
[TransData,N,LP]=TransInf(k,timeMin,timeMax,TnumberMin,TnumberMax,moneyMin,moneyMax,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,...
    SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax,noEvaluateRate,BEvaluateMin,BEvaluateMax);%jisuan
% N=总交易次数
%k=买家人数
%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax
%noEvaluateRate=买家不评价的概率
%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围

%TransData(i).B=i=第i个买家
%TransData(i).S=卖家,不要了
%TransData(i).T=第i次交易的时间
%TransData(i).M=第i次交易的金额
%TransData(i).R=第i次交易的评价值,好评则为1,中评则为0,差评则为一1
%TransData(i).rou=买家自身的好评率
%LP=评价率

%% 
Pi=zeros(k,1);
for i=1:k
    T=TransData(i).T;
    M=TransData(i).M;
    R=TransData(i).R;
    ysl=(T).*M;
    Pi(i,1)=sum(R.*ysl/sum(ysl));
end

Pmean=mean(Pi);

P=0;
for i=1:k
   rou=TransData(i).rou;
   s01=abs(Pi(i,1)-Pmean);
   if s01<=sita
       fy01=(1-s01)*rou;
   else
       fy01=(1-s01)*rou*beta;
   end
    P=P+Pi(i,1)*fy01;
end
disp('差距容忍度')
sita
disp('衰减因子')
beta
disp('总交易次数')
N
disp('评价率')
LP
disp('卖家的信用度')
P
disp('考虑评价率的卖家的信用度')
Q=P*LP


 

关键函数 交易信息函数TransInf.m

function [TransData,N,LP]=TransInf(k,timeMin,timeMax,TnumberMin,TnumberMax,moneyMin,moneyMax,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,...
    SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax,noEvaluateRate,BEvaluateMin,BEvaluateMax)
%% 产生交易信息函数

%k=买家人数
%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax
%noEvaluateRate=买家不评价的概率
%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围

%% TransData结构体的结果定义
%TransData(i).B=i=第i个买家
%TransData(i).S=卖家,不要了
%TransData(i).T=第i次交易的时间
%TransData(i).M=第i次交易的金额
%TransData(i).R=第i次交易的评价值,好评则为1,中评则为0,差评则为一1
%TransData(i).rou=买家i自身的好评率
% N=总交易次数
%LP=评价率

T01=timeMin:timeMax;
L01=length(T01);
if L01<TnumberMax%
    error('请输入正确的参数,交易时间范围设置过小');
end

noEnumber=0;%
Enumber=0;%
for i=1:k%按买家循环
    %% --记录数据开始-------------
    TransData(i).B=i;
    TransData(i).S=1;
    % 产生交易时间
    index01=randperm(L01);
    state=0;
    iter=0;
    while state==0
        Tnumber=randi([TnumberMin TnumberMax],1,1);%产生交易次数
        if L01>=Tnumber
            time01 =index01(1:Tnumber);
            time=sort(time01);
            break;
        else
            state=0;
            iter=iter+1;
        end
        if iter>=10
            error('请输入正确的参数,交易时间范围设置过小');
        end
    end
    TransData(i).T=time;
    % 产生金额
    money=randi([moneyMin moneyMax],1,Tnumber);%产生交易金额,默认为整数
    TransData(i).M=money;%第i次交易的金额
    
    %% 好评率计算
    for j=1:Tnumber
        rnoE=rand;
        if rnoE>noEvaluateRate
            % 产生好评率
            rgood = SEvaluategoodMin + (SEvaluategoodMax-SEvaluategoodMin).*rand(1,1);%介于SEvaluategoodMax和SEvaluategoodMin之间
            % 产生中评率
            rmidle = SEvaluatemidMin + (SEvaluatemidMax-SEvaluatemidMin).*rand(1,1);%介于SEvaluatemidMi,nSEvaluatemidMax之间
            if rgood>rmidle
                error('对卖家的好评率范围SEvaluategoodMin和SEvaluategoodMax设置过大或者SEvaluatemidMin和SEvaluatemidMax过小,请重新设置');
            end
            r001=rand;%
            if (r001>=0)&&(r001<rgood);
                R01=1;
            end
            if (r001>=rgood)&&(r001<rmidle);
                R01=0;
            end
            if (r001>=rmidle)&&(r001<1);
                R01=-1;
            end
            Enumber=Enumber+1;%记录评价的交易
        else
            R01=0;
            noEnumber=noEnumber+1;%记录不评价的交易
        end
   
        if j==1%第一个交易直接赋值
            TransData(i).R=R01;
        else%其他交易放到后面
            TransData(i).R=[TransData(i).R, R01];
        end
    end
    TransData(i).rou=BEvaluateMin + (BEvaluateMax-BEvaluateMin).*rand(1,1);%
    %% --记录数据结束-------------
end
N=noEnumber+Enumber;
LP=Enumber/N;

main2.m 是研究最大交易额和信用度的关系

%% 研究最大交易额和信用度的关系
clc;close all;clear all;
sita=0.20; %差距容忍度
beta=0.85; %衰减因子
%% 产生交易信息
K=100:100:1000;
G=length(K);
Pcell=zeros(G,1);
Qcell=zeros(G,1);
for g=1:G
    k=200;%k=买家人数
    timeMin=1;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    timeMax=100;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    TnumberMin=1;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    TnumberMax=80;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    moneyMin=20;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    moneyMax=K(g);%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    SEvaluategoodMin=0.9;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差
    SEvaluategoodMax=0.96;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差
    SEvaluatemidMin=0.98;
    SEvaluatemidMax=0.999;
    noEvaluateRate=0.2;%noEvaluateRate=买家不评价的概率
    BEvaluateMin=0.9;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    BEvaluateMax=0.99;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    [TransData,N,LP]=TransInf(k,timeMin,timeMax,TnumberMin,TnumberMax,moneyMin,moneyMax,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,...
        SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax,noEvaluateRate,BEvaluateMin,BEvaluateMax);%jisuan
    % N=总交易次数
    %k=买家人数
    %[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    %[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    %[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    %[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax
    %noEvaluateRate=买家不评价的概率
    %[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    
    %TransData(i).B=i=第i个买家
    %TransData(i).S=卖家,不要了
    %TransData(i).T=第i次交易的时间
    %TransData(i).M=第i次交易的金额
    %TransData(i).R=第i次交易的评价值,好评则为1,中评则为0,差评则为一1
    %TransData(i).rou=买家自身的好评率
    %LP=评价率
    
    %%
    Pi=zeros(k,1);
    for i=1:k
        T=TransData(i).T;
        M=TransData(i).M;
        R=TransData(i).R;
        ysl=(T).*M;
        Pi(i,1)=sum(R.*ysl/sum(ysl));
    end
    
    Pmean=mean(Pi);
    
    P=0;
    for i=1:k
        rou=TransData(i).rou;
        s01=abs(Pi(i,1)-Pmean);
        if s01<=sita
            fy01=(1-s01)*rou;
        else
            fy01=(1-s01)*rou*beta;
        end
        P=P+Pi(i,1)*fy01;
    end
    Q=P*LP;
    Pcell(g,1)=P;
    Qcell(g,1)=Q;
end
figure;
plot(K,Pcell,'b-',K,Qcell,'r--');
legend('信用度','考虑评价率的信用度');
xlabel('交易金额上限');
ylabel('信用度');
title('信用度和交易金额上限关系曲线');


disp('差距容忍度')
sita
disp('衰减因子')
beta
disp('总交易次数')
N
disp('评价率')
LP
disp('卖家的信用度')
P
disp('考虑评价率的卖家的信用度')
Q


 

main3.m 研究买家不评价率对信用度影响

%% 研究买家不评价率对信用度影响
clc;close all;clear all;
sita=0.20; %差距容忍度
beta=0.85; %衰减因子
%% 产生交易信息
K=0.1:0.01:0.3;
G=length(K);
Pcell=zeros(G,1);
Qcell=zeros(G,1);
for g=1:G
    k=200;%k=买家人数
    timeMin=1;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    timeMax=100;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    TnumberMin=1;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    TnumberMax=80;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    moneyMin=20;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    moneyMax=1000;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    SEvaluategoodMin=0.9;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差
    SEvaluategoodMax=0.96;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差
    SEvaluatemidMin=0.98;
    SEvaluatemidMax=0.999;
    noEvaluateRate=K(g);%noEvaluateRate=买家不评价的概率
    BEvaluateMin=0.9;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    BEvaluateMax=0.99;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    [TransData,N,LP]=TransInf(k,timeMin,timeMax,TnumberMin,TnumberMax,moneyMin,moneyMax,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,...
        SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax,noEvaluateRate,BEvaluateMin,BEvaluateMax);%jisuan
    % N=总交易次数
    %k=买家人数
    %[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    %[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    %[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    %[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax
    %noEvaluateRate=买家不评价的概率
    %[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    
    %TransData(i).B=i=第i个买家
    %TransData(i).S=卖家,不要了
    %TransData(i).T=第i次交易的时间
    %TransData(i).M=第i次交易的金额
    %TransData(i).R=第i次交易的评价值,好评则为1,中评则为0,差评则为一1
    %TransData(i).rou=买家自身的好评率
    %LP=评价率
    
    %%
    Pi=zeros(k,1);
    for i=1:k
        T=TransData(i).T;
        M=TransData(i).M;
        R=TransData(i).R;
        ysl=(T).*M;
        Pi(i,1)=sum(R.*ysl/sum(ysl));
    end
    
    Pmean=mean(Pi);
    
    P=0;
    for i=1:k
        rou=TransData(i).rou;
        s01=abs(Pi(i,1)-Pmean);
        if s01<=sita
            fy01=(1-s01)*rou;
        else
            fy01=(1-s01)*rou*beta;
        end
        P=P+Pi(i,1)*fy01;
    end
    Q=P*LP;
    Pcell(g,1)=P;
    Qcell(g,1)=Q;
end
figure;
plot(K,Pcell,'b-',K,Qcell,'r--');
legend('信用度','考虑评价率的信用度');
xlabel('买家不评价率');
ylabel('信用度');
title('信用度和买家不评价率关系曲线');


disp('差距容忍度')
sita
disp('衰减因子')
beta
disp('总交易次数')
N
disp('评价率')
LP
disp('卖家的信用度')
P
disp('考虑评价率的卖家的信用度')
Q


 

main4.m 研究交易次数对信用度影响

%% 研究交易次数对信用度影响
clc;close all;clear all;
sita=0.20; %差距容忍度
beta=0.85; %衰减因子
%% 产生交易信息
K=10:5:80;
G=length(K);
Pcell=zeros(G,1);
Qcell=zeros(G,1);
for g=1:G
    k=200;%k=买家人数
    timeMin=1;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    timeMax=100;%[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    TnumberMin=1;%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    TnumberMax=K(g);%[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    moneyMin=20;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    moneyMax=1000;%[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    SEvaluategoodMin=0.9;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差
    SEvaluategoodMax=0.96;%[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差
    SEvaluatemidMin=0.98;
    SEvaluatemidMax=0.999;
    noEvaluateRate=0.2;%noEvaluateRate=买家不评价的概率
    BEvaluateMin=0.9;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    BEvaluateMax=0.99;%[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    [TransData,N,LP]=TransInf(k,timeMin,timeMax,TnumberMin,TnumberMax,moneyMin,moneyMax,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,...
        SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax,noEvaluateRate,BEvaluateMin,BEvaluateMax);%jisuan
    % N=总交易次数
    %k=买家人数
    %[timeMin,timeMax]=交易时间范围
    %[TnumberMin,TnumberMax]=交易次数范围
    %[moneyMin,moneyMax]=交易金额范围
    %[SEvaluateMin,SEvaluateMax]=对卖家的好评率范围[0.7,0.9],0-0.7为好评,0.7-0.9为中,0.9-1为差,SEvaluategoodMin,SEvaluategoodMax,SEvaluatemidMin,SEvaluatemidMax
    %noEvaluateRate=买家不评价的概率
    %[BEvaluateMin,BMax]=买家自身的好评率范围
    
    %TransData(i).B=i=第i个买家
    %TransData(i).S=卖家,不要了
    %TransData(i).T=第i次交易的时间
    %TransData(i).M=第i次交易的金额
    %TransData(i).R=第i次交易的评价值,好评则为1,中评则为0,差评则为一1
    %TransData(i).rou=买家自身的好评率
    %LP=评价率
    
    %%
    Pi=zeros(k,1);
    for i=1:k
        T=TransData(i).T;
        M=TransData(i).M;
        R=TransData(i).R;
        ysl=(T).*M;
        Pi(i,1)=sum(R.*ysl/sum(ysl));
    end
    
    Pmean=mean(Pi);
    
    P=0;
    for i=1:k
        rou=TransData(i).rou;
        s01=abs(Pi(i,1)-Pmean);
        if s01<=sita
            fy01=(1-s01)*rou;
        else
            fy01=(1-s01)*rou*beta;
        end
        P=P+Pi(i,1)*fy01;
    end
    Q=P*LP;
    Pcell(g,1)=P;
    Qcell(g,1)=Q;
end
figure;
plot(K,Pcell,'b-',K,Qcell,'r--');
legend('信用度','考虑评价率的信用度');
xlabel('交易次数');
ylabel('信用度');
title('信用度和交易次数关系曲线');


disp('差距容忍度')
sita
disp('衰减因子')
beta
disp('总交易次数')
N
disp('评价率')
LP
disp('卖家的信用度')
P
disp('考虑评价率的卖家的信用度')
Q

程序结果:

差距容忍度

sita =

    0.2000

衰减因子

beta =

    0.8500

总交易次数

N =

        7677

评价率

LP =

    0.8032

卖家的信用度

P =

  126.8858

考虑评价率的卖家的信用度

Q =

  101.9120

>> 

需要讨论的可以加Q1579325979讨论

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[陇剑杯 2021]日志分析 题目做法及思路解析&#xff08;个人分享&#xff09; 问一&#xff1a;单位某应用程序被攻击&#xff0c;请分析日志&#xff0c;进行作答&#xff1a; 网络存在源码泄漏&#xff0c;源码文件名是_____________。(请提交带有文件后缀的文件名&…...

Java面试汇总——jvm篇

目录 JVM的组成&#xff1a; 1、JVM 概述(⭐⭐⭐⭐) 1.1 JVM是什么&#xff1f; 1.2 JVM由哪些部分组成&#xff0c;运行流程是什么&#xff1f; 2、什么是程序计数器&#xff1f;(⭐⭐⭐⭐) 3、介绍一下Java的堆(⭐⭐⭐⭐) 4、虚拟机栈(⭐⭐⭐⭐) 4.1 什么是虚拟机栈&…...

数据结构:完全二叉树(递归实现)

如果完全二叉树的深度为h&#xff0c;那么除了第h层外&#xff0c;其他层的节点个数都是满的&#xff0c;第h层的节点都靠左排列。 完全二叉树的编号方法是从上到下&#xff0c;从左到右&#xff0c;根节点为1号节点&#xff0c;设完全二叉树的节点数为sum&#xff0c;某节点编…...

RK3568 移植Ubuntu

使用ubuntu-base构建根文件系统 1、到ubuntu官网获取 ubuntu-base-18.04.5-base-arm64.tar.gz Ubuntu Base 18.04.5 LTS (Bionic Beaver) 2、将获取的文件拷贝到ubuntu虚拟机,新建目录,并解压 mkdir ubuntu_rootfs sudo tar -xpf u...

C++大学教程(第九版)6.34猜数字游戏 6.35 修改的猜数字游戏

文章目录 6.34题目代码运行截图6.35题目代码运行截图 6.34题目 猜数字游戏)编写一个程序&#xff0c;可以玩“猜数字”的游戏。具体描述如下:程序在1~1000之间的整数中随机选择需要被猜的数&#xff0c;然后显示: 代码 #include <iostream> #include <cstdlib>…...

【立创EDA-PCB设计基础】5.布线设计规则设置

前言&#xff1a;本文详解布线前的设计规则设置。经过本专栏中的【立创EDA-PCB设计基础】前几节已经完成了布局&#xff0c;接下来开始进行布线&#xff0c;在布线之前&#xff0c;要设置设计规则。 目录 1.间距设置 1.1 安全间距设置 1.2 其它间距设置 2.物理设置 2.1 导…...

ElementUI简介以及相关操作

ElementUI是一套基于Vue.js的桌面端组件库&#xff0c;提供了丰富的组件帮助开发人员快速构建功能强大、风格统一的页面。以下是ElementUI的简介以及相关操作&#xff1a; 简介&#xff1a;ElementUI是一套为开发者、设计师和产品经理准备的基于Vue 2.0的桌面端组件库&#xff…...

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …...

k8s从入门到放弃之Ingress七层负载

k8s从入门到放弃之Ingress七层负载 在Kubernetes&#xff08;简称K8s&#xff09;中&#xff0c;Ingress是一个API对象&#xff0c;它允许你定义如何从集群外部访问集群内部的服务。Ingress可以提供负载均衡、SSL终结和基于名称的虚拟主机等功能。通过Ingress&#xff0c;你可…...

Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集

Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集 78.子集 78. 子集 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路&#xff1a; 笔者写过很多次这道题了&#xff0c;不想写题解了&#xff0c;大家看灵神讲解吧 回溯算法套路①子集型回溯【基础算法精讲 14】_哔哩哔哩_bilibili 完…...

使用分级同态加密防御梯度泄漏

抽象 联邦学习 &#xff08;FL&#xff09; 支持跨分布式客户端进行协作模型训练&#xff0c;而无需共享原始数据&#xff0c;这使其成为在互联和自动驾驶汽车 &#xff08;CAV&#xff09; 等领域保护隐私的机器学习的一种很有前途的方法。然而&#xff0c;最近的研究表明&…...

376. Wiggle Subsequence

376. Wiggle Subsequence 代码 class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int n nums.size();int res 1;int prediff 0;int curdiff 0;for(int i 0;i < n-1;i){curdiff nums[i1] - nums[i];if( (prediff > 0 && curdif…...

基于数字孪生的水厂可视化平台建设:架构与实践

分享大纲&#xff1a; 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年&#xff0c;数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段&#xff0c;基于数字孪生的水厂可视化平台的…...

【android bluetooth 框架分析 04】【bt-framework 层详解 1】【BluetoothProperties介绍】

1. BluetoothProperties介绍 libsysprop/srcs/android/sysprop/BluetoothProperties.sysprop BluetoothProperties.sysprop 是 Android AOSP 中的一种 系统属性定义文件&#xff08;System Property Definition File&#xff09;&#xff0c;用于声明和管理 Bluetooth 模块相…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

如何理解 IP 数据报中的 TTL?

目录 前言理解 前言 面试灵魂一问&#xff1a;说说对 IP 数据报中 TTL 的理解&#xff1f;我们都知道&#xff0c;IP 数据报由首部和数据两部分组成&#xff0c;首部又分为两部分&#xff1a;固定部分和可变部分&#xff0c;共占 20 字节&#xff0c;而即将讨论的 TTL 就位于首…...

Device Mapper 机制

Device Mapper 机制详解 Device Mapper&#xff08;简称 DM&#xff09;是 Linux 内核中的一套通用块设备映射框架&#xff0c;为 LVM、加密磁盘、RAID 等提供底层支持。本文将详细介绍 Device Mapper 的原理、实现、内核配置、常用工具、操作测试流程&#xff0c;并配以详细的…...