根据给定的文件信息，我们可以提炼出以下知识点： 标题“EMT-V4.05.00-完整安装包”暗示着这是一个软件安装包的名称，其中“EMT”可能是软件的缩写或者品牌名称，而“V4.05.00”代表这个安装包是该软件的第四个主版本，第五个次版本，和第零个修订版本。通常这样的版本命名遵循软件行业的标准命名规则，即主版本号通常表示有重大更新，次版本号表示新增功能或重要的功能改进，而修订版本号则表示的是错误修复或者小的更新。 描述中的“懂的都懂”可能是指软件的用途或安装方法对于熟悉该软件或相关技术的用户来说是显而易见的。这也表明这个安装包可能面向的是特定的技术社群或者有一定的使用门槛。这个描述没有提供更多的具体信息，可能是因为其目标用户已经具备了相应的背景知识。 标签“刷机”表明这个安装包很可能与手机或电子设备的固件刷新相关，即安装或更新设备的操作系统和相关软件。在移动设备领域，“刷机”是一个常见的术语，它涉及到下载固件文件，然后通过特定的软件工具在设备上进行安装更新的过程。这通常需要一定的技术知识和对设备的深入理解，因为错误的刷机操作可能会导致设备变砖或失去保修。 压缩包内的文件“EMT_V4.05.00_Setup.exe”是实际的安装程序，它是一个可执行文件（EXE），通常用于Windows操作系统。安装程序通常包含了软件的安装向导，引导用户通过一系列步骤完成安装过程。它也可能包含了更新程序、配置工具以及其他支持文件，确保用户能够顺利完成软件的安装和配置。 这个文件“EMT-V4.05.00-完整安装包”很可能是一个面向技术用户的软件安装包，用于刷机或更新特定设备的系统和软件。考虑到描述中的模糊性，这个安装包可能涉及到了特定的技术或设备型号，对于普通用户来说可能较为复杂。 ：

Grennplum 备份与恢复工具gpbackup和gprestore，用于数据备份和恢复gpbackup_helpe， Greenplum数据库迁移工具 gpcopy和gpcopy_helper 可以在新旧服务器之间进行迁移。本人亲测可以用。 在当今的信息化时代，数据库的备份与恢复以及数据库迁移是数据库管理员（DBA）和数据工程师必须掌握的重要技能。Grennplum作为一款流行的大数据处理平台，提供了专门的工具来支持这些操作。本文将详细解读Grennplum备份与恢复工具gpbackup和gprestore，以及Greenplum数据库迁移工具gpcopy和gpbackup-helper的使用方法和相关知识点。 gpbackup和gprestore是专门为Greenplum数据库设计的备份与恢复工具。gpbackup负责将数据库的数据和元数据进行备份，而gprestore则负责将备份的数据恢复到原数据库或新数据库中。这两个工具的使用可以帮助DBA在数据丢失或系统故障时，快速、准确地恢复数据，保障业务的连续性。备份操作一般包括全备份和增量备份，根据备份的数据量大小和备份频率的不同，备份策略也会有所差异。gpbackup支持定期自动备份，同时也允许DBA进行手动备份操作。 接下来，gpcopy工具是Greenplum数据库专用的迁移工具，它可以将数据从旧的数据库系统迁移到新的数据库系统，或者是在同一数据库系统内进行数据迁移。与gpbackup工具不同的是，gpcopy主要侧重于数据迁移，而gprestore则侧重于数据的恢复。gpcopy的使用场景广泛，包括系统升级、硬件迁移、负载均衡等多种情况，可以帮助用户无缝地将数据从一个环境迁移到另一个环境，而对业务的影响降到最低。 此外，gpbackup-helper和gpcopy-helper是这两个工具的辅助工具，它们通常用于在备份和迁移过程中处理一些额外的配置工作，比如备份压缩、备份文件管理、数据校验等。使用这些辅助工具可以优化备份和迁移过程，提高操作的效率和可靠性。 总结起来，gpbackup和gprestore是Greenplum数据库进行数据备份与恢复的强大工具，而gpcopy和gpcopy-helper则是实现高效数据迁移的有效手段。这些工具的设计考虑到了数据的安全性、操作的简便性和系统的稳定性，是DBA在进行数据管理和系统维护时不可或缺的助手。 强烈建议在使用这些工具之前，用户能够详细阅读官方文档，理解其工作原理和使用方法，同时结合实际的环境和需求，进行充分的测试，以确保在生产环境中能够顺利执行备份和迁移任务。由于这些操作涉及到数据的完整性和系统稳定性，任何失误都可能导致不可估量的损失。因此，正确掌握和使用这些工具，对于维护Greenplum数据库的健康运行至关重要。

管理软件开发工具，不需要编写代码就可以进行基于数据库的各种应用软件开发。包括信息的录入、统计、查询、分析处理、报表输出、图形分析等方方面面，是目前最好用的管理软件开发工具。只要您具备一定的计算机基础知识、熟悉本行业的管理业务，完全可以利用该平台开发出功能强大的管理系统。单机、网络均可使用，不是用传统的编程开发模式，而是给用户一种途径,就能灵活设计自己实用的管理软件。 该平台具有高度的稳定性、开放性、通用性、灵活性。同时提供了多个示例供您学习。我们已利用该平台开发出众多行业应用的管理软件。如：车辆配件、车辆维修、车辆贸易、车辆管理、货运、公安行政法律文书、消防文书、公文、卫生监督、消防档案、店铺进销存、商务进销存、人事、设备、库存、办公事务、客户、固定资产、销售、采购、房产中介、物业收费、学校等等27个行业的160多款管理系统。深受用户青睬。简捷实用、强大灵活、节约您的管理成本，提高您的管理效率。公司自主开发的《数据库信息管理开发平台》做为公司核心产品，在国内平台类产品中居于领先地位，操作简单，功能强大、容量小，对环境要求低，是真正的绿色软件构建平台。基于该平台开发的产品不计其数。拥有广泛的用户群体。配套的 全方位的帮助文件、图文并茂的操作演示，开发示例流程，用户开发各行业管理软件，得心应手。具有如下功能：1、快速构建基于数据库的信息管理应用；2、无代码高效快速开发；3、涵盖单机和网络应用；4、支持多种流行数据库；5、适应WinX全系列平台；6、纯绿色软件开发模式。　如有技术问题可以直接与我们联系电话：0635-8386265、8386255 QQ:331396408 对比3.9版，平台4.0新增功能如下： 一、 供了三层应用模式，分别提供了服务器和客户端，支持远程（互联网）应用，通过数据压缩加密传输和安全客服端满足了在互联网上顺畅使用。这样，基于平台的开发应用可以支持单机、局域网和互联网三种应用模式，三种应用模式高度兼容，基本上不做任何修改就可以在从一种应用模式转换到另一种模式！ 二、 支持多语言，可以根据自己需要实现简体版、繁体版、英文版等，从而可以是基于平台开发的产品应用到更大的范围。通过该功能还可以实现系统的“改头换面”，系统界面的任何文字显示都可以根据需要改变！ 三、 在功能更强的同时，系统确更精简，现在，做所有的开发设计工作，只需要一个dbimp.exe程序（只有1.2M！）就可提供了完整的环境！系统更绿色，应用更简单！ 四、 数据备份与恢复功能增加备份分类，可以选择备份全部、系统表和信息表,并增加了备份内容指示,从而可以根据备份的目的分别备份或恢复，并可以发现备份中的异常问题。 五、 用户权限设置：内建了对System用户的支持，该用户不具有开发功能，但可以管理其他用户，使用该用户取代admin用户可以更好的保护开发者的权益。 六、 报表中新增40余种纸张格式，可以更灵活的设计更丰富的报表格式。 七、 增强了图片操作，录入窗口图形控件支持图片从常见图像获取设备中直接获取，例如摄像头、扫描仪等，支持对保存的图片以实际大小查看。 八、 辅助录入、列表框控件、结点从表SQL语句均支持字段参数，从而可以更好的支持逐级筛选功能。 九、 管理树：新增结点自动处于编辑状态；支持子结点拖拽为根结点。 十、 系统各处的SQL语句新增函数：@^CURUSER()，以确定当前系统用户的名称。 十一、 记录计算与验证设置中增加如下函数： $0^：数字字段转货币大写(不包括"元整"后缀) @^NULLCURUSER()：如果字段为空，赋值当前用户名 @^FIELDEXP() ：根据当前记录指定字段的值设定的公式计算 十二、序列填充支持前缀和后缀字符串。 十三、录入窗口支持功能按钮，可以实现特定状态下的窗口转换和调用外部应用。 十四、命令面板新增支持功能按钮，可以制作更加动态化的面板转换。 十五、支持vista操作系统。 十六、更加完善了帮助文档。 十七、提供完整的开发视频教学资料，涵盖平台应用开发的完整过程（光盘版）。

内容概要：本文介绍了一个基于 PostgreSQL 和 pgvector 扩展构建的学术热点 RAG 数据仓完整 SQL 开发案例，实现“关键词×语义”混合检索功能。通过创建论文元数据与嵌入向量一体化存储的数据表，结合倒排索引、trgm 关键词匹配和向量相似度计算，支持混合搜索、主题过滤、时间筛选、去重、结果重排等典型应用场景，并提供从环境搭建、数据建模、索引导入到多种查询需求的全流程 SQL 实现。; 适合人群：具备一定数据库和 SQL 基础，从事 AI、信息检索、知识库系统开发的研发人员或数据工程师，尤其是关注 RAG、向量检索与混合搜索技术的从业者； 使用场景及目标：① 构建支持语义与关键词融合检索的学术知识库或企业内部知识系统；② 学习如何在传统关系型数据库中集成向量检索能力；③ 掌握基于 PostgreSQL 的混合索引优化、去重聚类与结果重排序技术； 阅读建议：建议结合实际业务需求修改并扩展本文提供的 SQL 脚本，重点关注索引配置、权重融合策略与生产环境维护技巧，同时可延伸至 Python 批量导入与评测系统的构建，形成端到端解决方案。

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛用于图像处理和计算机视觉任务的库，它提供了丰富的函数和算法，支持C++、Python、Java等多种编程语言。这个压缩包包含了与OpenCV相关的资源，以及两个构建工具——cmake和mingw-x86-64。 cmake是一个跨平台的自动化构建系统，它简化了项目的构建过程，特别是对于依赖于多种库和有复杂配置需求的项目。cmake-3.26.4-windows-x86_64.zip文件应该是包含了适用于Windows 64位系统的cmake版本3.26.4的安装或解压包。Cmake能够生成各种编译器（如Visual Studio、MinGW等）的项目文件，帮助开发者管理和构建OpenCV这样的项目。 mingw-x86-64是MinGW-w64项目的一部分，这是一个为Windows提供GCC（GNU Compiler Collection）编译器的集合，支持64位架构。MinGW-w64提供了开发原生Windows应用程序所需的工具链，包括头文件、库和编译器。在构建OpenCV时，可以使用mingw-x86-64来编译源代码，生成可执行程序。 在使用这些工具构建OpenCV时，通常需要以下步骤： 1. 解压缩cmake-3.26.4-windows-x86_64.zip，安装并配置环境变量，确保命令行可以调用cmake。 2. 安装mingw-x86-64，将mingw的bin目录添加到PATH环境变量，使其包含在系统路径中。 3. 下载OpenCV的源代码，通常是通过git克隆OpenCV仓库或者从官网下载zip文件。 4. 创建一个构建目录，通常不在源代码目录下，然后在该目录下运行cmake。例如： ``` mkdir build cd build cmake -G "MinGW Makefiles" ../path/to/opencv-source-code ``` 这里，"-G 'MinGW Makefiles'"指定了使用mingw的makefiles生成方式。 5. 使用mingw的make命令编译OpenCV： ``` mingw32-make ``` 6. 编译完成后，库文件和头文件将位于build目录下的相应子目录中，可以将其添加到你的项目路径中，以便链接和使用OpenCV。 在标签"opencv c++ windows"中，"c++"表示OpenCV库主要是用C++编写和设计的，它提供了面向对象的API，使得在C++中使用OpenCV更加方便。而"windows"则表明这些工具和库是针对Windows操作系统进行编译和配置的。 至于x86_64-8.1.0-release-posix-seh-rt_v6-rev0.7z和ad19b81391cd407b4ad60b539f5698e1.zip.temp这两个文件，它们可能与mingw-x86-64相关，可能是特定版本的mingw编译器或相关工具链的组件，但具体用途需要进一步的信息才能确定。在实际操作中，确保这些文件与你的系统兼容并正确安装是关键。 这个压缩包提供了一套在Windows上构建和使用OpenCV的环境，包括了OpenCV库本身、cmake构建工具以及mingw编译器，可以让你在C++环境中进行计算机视觉的开发工作。

本文介绍了利用v.douyin.com官方接口制作抖音短链的PHP实现方法。该接口可用于推广抖音号、第三方网址及头条文章等，效果显著。作者通过PHP模拟抓包获取数据，详细展示了GET请求的调用方式及参数设置，包括请求头、Cookie等信息。文章还涉及中间层验证过程及最终抓包结果，为开发者提供了实用的技术参考。需要注意的是，具体接口规则需在抖音开放平台申请。 在互联网时代，短视频平台如雨后春笋般涌现，成为内容创作者和品牌营销的新宠。特别是抖音，作为其中的佼佼者，吸引了无数用户和企业。为了便于用户分享和推广，抖音平台提供了官方的短链生成服务。本文将详细介绍如何通过PHP接口调用抖音短链生成服务，实现对抖音号、第三方网址及头条文章等内容的短链推广。 开发者需要在抖音开放平台申请相关的接口权限。在获得授权后，可以根据官方文档了解接口的使用规范。通常，使用PHP生成短链的过程涉及发起HTTP请求，其中包括GET请求的调用方式和参数设置。 在撰写代码时，开发者需模拟浏览器行为，设置正确的请求头和Cookie。这是因为抖音平台在处理请求时会进行一定的验证，以防止未经授权的访问。请求头通常包括User-Agent、Accept、Accept-Language等，而Cookie则可能包括认证令牌等信息。正确设置这些参数对于成功获取短链至关重要。 在GET请求中，需要特别注意参数的设置。这些参数可能包括目标网址、推广者ID等关键信息。目标网址是需要转换为短链的链接，而推广者ID则是与用户账号相关联的唯一标识。在请求中正确设置这些参数，可以确保短链生成的准确性和有效性。 在代码实现过程中，作者详细描述了中间层验证的流程。这一步骤主要涉及到抖音平台的安全机制，包括请求的合法性验证、访问频率限制等。开发者需要在代码中加入相应的逻辑，以通过这些验证机制。 文章还详细展示了最终的抓包结果。通过抓包工具如Wireshark或浏览器自带的开发者工具，开发者可以观察到HTTP请求与响应的细节，这有助于调试代码和确保接口调用的正确性。 除了技术实现细节，本文还强调了接口规则和参数配置可能会随着抖音平台政策的更新而发生变化。因此，开发者在实际应用时应当参考最新的官方文档，以确保功能的持续可用性。 通过本文的介绍和示例代码，开发者可以掌握如何使用PHP语言和抖音官方接口，实现抖音短链的生成。这不仅有助于提升推广效率，还能够为用户提供更加简洁的分享体验。对于从事网络推广和内容营销的开发者而言，这是一个非常实用的技术参考。

《估值系统用户手册，赢时胜》是一份详尽的操作指南，主要针对赢时胜软件资产管理财务估值系统。这份手册的目的是为用户提供清晰的指导，帮助他们理解和有效地使用该系统，以便于进行资产的估值与管理。以下是手册中的关键知识点： 1. **引言** - **目的**：手册的主要目标是确保用户能够熟悉并掌握赢时胜估值系统的各项功能，提高工作效率，准确无误地完成资产的估值和报告。 - **使用用户**：手册面向的用户群体主要是金融行业的专业人员，如财务分析师、投资经理、资产管理人等，他们需要利用此系统进行日常的资产管理和估值工作。 2. **主界面** - **登录管理**：用户首次进入系统需进行登录，系统可能支持多岗位切换，满足不同角色的使用需求。 - **岗位切换**：用户可以根据自己的职责权限在不同的岗位之间切换，这可能涉及到不同的操作权限和数据视图。 - **产品状态切换**：系统允许用户根据需要查看不同状态的资产，如正常、待处理、已处理等，便于追踪资产生命周期的不同阶段。 - **密码重置**：用户可以自行更改密码，确保账户安全。通常，系统会设定一定的密码复杂度规则。 - **员工信息**：用户个人信息的管理，可能包括个人信息更新、权限设置等，以确保信息的准确性和安全性。 3. **系统功能** - **资产录入**：用户可以输入新资产的相关信息，如购买价格、折旧率、预期寿命等，以便系统自动计算资产价值。 - **估值计算**：系统依据预设的估值模型和市场数据，定期或按需对资产进行估值，提供实时的资产净值。 - **报表生成**：系统能自动生成各种财务报表，如资产清单、估值报告、损益表等，供决策者参考。 - **风险监控**：通过设定阈值和预警机制，系统可对异常资产变动进行提醒，降低潜在风险。 - **数据同步**：系统应具备与其他业务系统（如会计系统、CRM系统）的数据交互能力，实现数据的一致性。 4. **版本更新** - **版本历史**：手册记录了系统的版本更新历程，如V0.1到V1.1的变更，显示了系统的持续改进和功能完善。 - **变更记录**：每次版本升级都详细记录了变更内容和范围，帮助用户了解新版本带来的改进和新增功能。 5. **操作流程** - **操作步骤**：手册会详细阐述每个功能的操作步骤，包括菜单选择、输入数据、执行命令等，使用户能够快速上手。 《估值系统用户手册，赢时胜》是一份全面的指导文档，涵盖了系统的基础操作、核心功能和更新历史，旨在帮助用户充分利用赢时胜软件资产管理财务估值系统，提升金融资产管理的专业性和效率。

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为预测尾矿坝竖向位移,在分形理论的基础上,利用常维分形和变维分形两种方法,对尾矿坝竖向位移的监测数据进行分析和预测,得出结论:对于不能直接利用常维分形方法分析的数据,可以利用变维分形的方法对数据进行N阶累计和处理后,使得各段分维形数非常接近,利用前面已知的分维形数预测下一段的分形维数,再计算出后面竖向位移,所得预测数据与实际监测数据相对误差较小.

山东大学软件学院高级机器学习（硕士）复习纲要 本资源摘要信息涵盖了机器学习的基本概念、分类、模型选择、学习准则、优化算法、过拟合和欠拟合、回归学习、KNN 算法和 SVM 算法等知识点。 1. 机器学习的概念和分类 机器学习是人工智能的一个分支，它专注于开发算法和技术，使得计算机系统模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习可以按照学习形式、函数不同、学习准则不同等方式进行分类。 2. 机器学习的过程 机器学习的过程包括模型问题分析、模型选择、模型训练/参数优化、学习准则定义和优化算法等步骤。在模型问题分析阶段，需要明确问题和目标，确定想要机器学习模型来解决的具体问题。然后，选择合适的机器学习模型，并使用训练数据来训练模型。定义学习准则，使用优化算法来找到最优的模型。 3. 过拟合和欠拟合 过拟合是指模型太复杂，以至于过度学习训练数据中的细节和噪声，以至于它在新数据上表现不佳。解决方法包括减少模型复杂度、正则化、特征工程和早停等。欠拟合是指模型太过简单，以至于无法捕捉到数据中的基本结构和模式，不能很好地适应训练集。解决方法包括增加模型复杂度、减少正则化、特征工程和更长时间训练等。 4. 回归学习 回归学习是指通过建立输入与输出之间的关系模型，对新输入数据做出预测。常见的回归模型包括线性回归、岭回归、套索回归、弹性网络回归、多项式回归等。在选择模型时，需要考虑数据的性质、模型的复杂度、正则化、性能评估等因素。 5. KNN 算法 KNN 算法是一种简单直观的分类算法，思路是对于一个给定的测试样本，算法在训练集中找出距离最近的K个邻居，然后根据这些邻居的信息来预测测试样本的标签。KNN 算法的特点包括简单直观、不需要训练阶段、懒惰学习、适用于多分类问题等。影响 KNN 算法性能的主要因素包括 K 值的选择、距离度量、维度和数据的质量和样本分布等。 6. SVM 算法 SVM 算法是一种优化思想的算法，目标是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据之间的间隔最大化。在处理非线性问题时，SVM 算法会使用核函数，将数据映射到更高维空间以找到合适的分割超平面。SVM 算法的实现过程包括选择合适的核函数、构建并解决一个优化问题等步骤。