从问题到证据
记录建模、数据分析与软件开发中的方法、结果和局限。
记录建模、数据分析与软件开发中的方法、结果和局限。
9 个项目,覆盖建模、数据分析与软件系统。
兼顾音质、体积与计算开销。
比较常见格式,并针对不同音频与噪声选择处理策略。
提取时频特征,以双流 U-Net 完成噪声分类和人声去噪。
文件缩小 25.49%,失真降低 70.78%,14 类噪声识别率约 95%。
高频带状噪声和重叠噪声仍是薄弱场景。
分析热膨胀失配与结构缺陷对封装可靠性的影响。
用混合法则和层合板模型估算等效材料参数。
分析材料、尺寸和缺陷分布对 BGA 角点响应的影响。
角点位移 3.82×10⁻² mm,等效 CTE 22.86 ppm/°C,等效模量 27.75 GPa。
为参数选择和薄弱位置识别提供量化依据。
在多重约束下平衡成本与碳排放。
结合节约算法、K-means、最近邻和模拟退火优化路线。
考虑垃圾类型、车辆容量、行驶时长、中转站和路网限制。
形成 9 辆车方案,并评估选址、十年成本和日碳排放。
通过 30 次运行、路径可视化和敏感性分析检查结果。
联合建模三维运动、遮蔽几何与协同搜索。
用位置函数、点到线段距离和离散时间步判断有效遮蔽。
搜索航向、速度、投放时刻、起爆延迟与任务分配。
单弹有效遮蔽 4.9 s,三机协同达到 16.1 s。
后续可加入更真实的空气动力与不确定性因素。
在三节点 Hadoop 集群上完成百万级评分分析。
设计目录与数据表,完成清洗、关联和聚合。
热门影片评分更集中,观影范围更广的用户评分更严格。
样本约占 3%,且缺少人口统计信息,结论以描述为主。
可继续加入协同过滤、用户聚类与评分预测。
比较三种分类模型的性能与解释性。
处理缺失值和类别编码,统一划分训练集与测试集。
使用准确率、混淆矩阵与 ROC–AUC 评价模型。
随机森林准确率 83.41%、AUC 0.889,高于另外两种模型。
随机森林更稳定,逻辑回归和决策树更易解释。
面向对象设计的命令行信息管理系统。
支持账户操作、游客访问和失物招领信息管理。
按实体、服务、菜单和入口分层,复用校验与异常处理。
用文本文件保存用户及信息状态,不依赖数据库。
处理文件缺失、日期格式和输入缓存等常见问题。
支持公开留言、管理员回复与内容管理。
保存留言、时间、公开状态和管理员回复。
访客只能读取公开内容并提交受限字段,管理员拥有管理权限。
使用 Supabase Auth 与 AAL2 级 TOTP 验证保护后台。
结合长度校验、蜜罐和数据库触发器限制滥用。
将推断、分类和降维方法用于多指标数据。
使用 Hotelling T² 与 Wilks’ Lambda 检验均值差异。
比较多种聚类方法,并建立判别函数。
用主成分和旋转因子解释指标结构。
比较标准化前后的结果,检验变量尺度影响。