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Confluence是一个专业的企业级知识管理与协作平台，由澳大利亚软件公司Atlassian开发。 一、主要功能 文档协作 团队成员可以共同创建、编辑和更新各种文档，如项目文档、技术文档、操作手册等。例如，一个软件开发团队可以在Confluence中撰写软件需求文档，不同的开发人员、测试人员和产品 阅读全文
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Bugzilla是一个开源的缺陷跟踪系统，在软件开发和测试过程中被广泛使用。 一、主要功能 缺陷提交 开发团队成员、测试人员或者用户可以通过Bugzilla提交软件中发现的问题。提交时需要详细描述缺陷的症状，比如软件在执行某个特定操作时出现的错误提示信息、软件崩溃的具体场景等。例如，在一个网页浏览器 阅读全文
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禅道是一款国产的开源项目管理软件，它融合了项目管理、任务管理、缺陷管理、测试管理等多种功能，广泛应用于互联网软件研发等众多领域。 一、功能特点 项目管理 禅道可以对项目进行全生命周期的管理。从项目的创建、规划，到执行、监控和收尾，每个阶段都有相应的功能支持。例如，在项目创建阶段，用户可以设定项目名称 阅读全文
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一、基本介绍 所属公司及背景：Jira是由澳大利亚的Atlassian公司开发的。Atlassian是一家知名的软件公司，专注于为团队提供协作和生产力工具。Jira最初是为软件开发团队设计的，用于管理软件项目中的问题（如缺陷、任务、新功能请求等），随着时间的推移，它的应用范围不断扩展，被许多不同行业 阅读全文
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国际知名工具 PingCode：集成了代码仓库、代码质量分析、持续集成、项目管理等多个功能的开发者服务平台，能帮助开发团队实现从代码提交到线上部署的全流程自动化。 Worktile：专为企业团队设计的项目协作管理工具，将项目任务、团队协作、文件管理等功能集成在一起，提供丰富的模板和工具。 Jira： 阅读全文
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一、项目概述 本项目旨在通过模拟生成的交通相关数据，构建一个逻辑回归模型来预测交通流量。通过对时间、天气、是否为周末等因素的分析，实现对交通流量的分类预测（流量高或低），并评估模型的准确性。 二、功能模块设计 数据生成模块 功能描述：生成包含时间、天气、是否为周末以及相应交通流量的模拟数据。 输入： 阅读全文
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1. 项目目标 在能源管理领域，准确预测电力需求对于保障能源供应稳定至关重要。气温是影响电力需求的重要因素之一，通过建立气温与电力需求之间的线性回归模型，我们可以预测不同气温条件下的电力需求，从而为能源供应规划提供有力支持。 2. 建模准备 数据收集 来源：从气象部门获取历史气温数据，从电力公司获取 阅读全文
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基本概念 神经元与生物启发：人工神经网络受人类大脑中的生物神经元启发，生物神经元由细胞体、树突和轴突等组成，可处于兴奋或抑制状态，通过突触传递信息。 神经网络组成：由大量相互连接的神经元组成，包括输入层接收数据、隐藏层处理数据、输出层产生最终结果，各层神经元通过权重连接，还有激活函数引入非线性。 训 阅读全文
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定义 K - 近邻（K - Nearest Neighbors，KNN）模型是一种基于实例的监督学习算法。它的基本思想是给定一个训练数据集，对于一个新的输入实例，在训练数据集中找到与它最相似（距离最近）的K个实例，然后根据这K个实例的类别（对于分类问题）或数值（对于回归问题）来预测新实例的类别或数值 阅读全文
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一、贝叶斯定理基础 概率基础 概率是对事件发生可能性的度量。例如，在一个装有红球和蓝球的盒子中，红球占比为 \(p\)，那么随机取出一个红球的概率就是 \(p\)。 条件概率是指在某个事件已经发生的条件下，另一个事件发生的概率。如果事件 \(A\) 和 \(B\)，那么条件概率 \(P(A|B)\) 阅读全文
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一、基本原理 线性可分情况 假设我们有一个二分类问题，数据点在特征空间中是线性可分的。SVM的目标是找到一个超平面，将不同类别的数据点完全分开。这个超平面可以用方程\(w^Tx + b = 0\)来表示，其中\(w\)是权重向量，\(x\)是特征向量，\(b\)是偏置项。 对于线性可分的数据，存在无 阅读全文
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一、基本概念 定义 梯度提升树（Gradient Boosting Tree，GBT）是一种基于boosting框架的集成学习算法，用于回归和分类问题。它通过迭代地训练决策树，并将前一棵树的残差作为下一棵树的训练目标，逐步减少预测误差。 集成学习是将多个弱学习器（在梯度提升树中，弱学习器通常是决策树 阅读全文
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一、基本概念 集成学习 集成学习是将多个机器学习模型组合起来，以获得比单个模型更好的性能。随机森林就是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行预测。 例如，在预测天气是晴天还是雨天时，集成学习就像是询问多个气象专家（每个专家相当于一个决策树）的意见，然后综合这些意见来做出更准确的 阅读全文
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定义与基本概念 决策树是一种基于树结构（包括根节点、内部节点、叶节点）进行决策的模型。根节点是整个决策过程的开始，内部节点代表一个属性上的测试，叶节点代表最终的决策结果或类别。 例如，在一个判断水果是苹果还是橙子的决策树中，根节点可能是“颜色”这个属性，内部节点可以是“形状”等其他属性，叶节点则是“ 阅读全文
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一、基本概念 定义与用途 逻辑回归主要用于二分类问题，例如预测一个用户是否会购买某产品（是/否）、一封邮件是否是垃圾邮件（是/否）等。它也可以扩展到多分类问题，但本质上是通过组合多个二分类来实现的。 逻辑回归模型输出的是事件发生的概率，而不是像线性回归那样直接输出一个数值。 与线性回归的区别 线性回 阅读全文
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一、监督学习算法 线性回归（Linear Regression） 简单线性回归：用于建立一个自变量和一个因变量之间的线性关系，例如根据房屋面积预测房价，其模型表达式为\(y = \beta_0+\beta_1x+\epsilon\)，其中\(y\)是因变量（房价），\(x\)是自变量（房屋面积），\ 阅读全文
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一、引言 机器学习作为人工智能领域的核心分支，旨在让计算机系统从数据中自动学习模式和规律，以实现对未知数据的预测和决策。在当今数字化时代，机器学习已经广泛应用于各个领域，从图像识别、语音识别到金融预测、医疗诊断等，为解决复杂问题提供了强大的工具和方法。 二、机器学习基础概念 数据：是机器学习的核心， 阅读全文
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一、基本概念 定义 线性回归是一种统计分析方法，用于研究一个或多个自变量（解释变量）与一个因变量（被解释变量）之间的线性关系。它试图找到一条最佳拟合直线（在简单线性回归中）或超平面（在多元线性回归中），使得因变量的预测值与实际值之间的误差最小。 简单线性回归模型的数学表达式为：\(y = \beta 阅读全文
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1. 项目概述 1.1项目目标 为学生提供个性化课程推荐，助力高效选课。 构建师生交流社区，促进课程相关交流。 实现课程与用户信息的高效管理。 1.2功能概述 用户管理：包括注册、登录、信息修改、角色管理。 课程管理：课程发布、查询、修改、删除、选课操作、评价与推荐。 交流社区：课程讨论、留言板、评 阅读全文
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1. 引言 1.1目的 本设计文档旨在详细描述基于SSM框架的新闻管理系统的设计方案，包括系统架构、功能模块、数据库设计、接口设计等方面，为系统的开发、测试和维护提供依据，确保系统能够满足用户需求，具有良好的性能、可扩展性和可维护性。 1.2范围 本系统涵盖了新闻管理的各个环节，包括前台新闻展示和后 阅读全文