Javascript中数据流的异常值检测 这是用于预测数据集中异常值的多元正态分布模型的实现。 有两种数据要么是异常值，要么是正常数据。 假设正态数据已生成高斯分布。 我们选择一个阈值是指截断尾部形状。 该算法是对称的，因此它可以考虑异常值的两个极端（高和低）。 阈值的值可以通过训练对测试数据集执行交叉验证来估计。 这个库是使用 syvester.js 库构建的。 包中的 html 文件显示了它在实践中的使用方式。 但是，index1.html 示例中的演示适用于 3 维数据。 这可以通过修改 outlier.js 中的 mergeArrays 方法来更新。 这是因为我们正在附加批量数据，并且几行代码调整将使其适用于任意数量的维度。 该算法遵循从不混合训练集和测试集的原则。 我们需要设置分类器来开始这个过程。 该数据不作为训练集，下一批数据将被馈送到分类器。 在训练集上获得协方差矩

HI3516加载时卡死解决方法总结

GPS高程的转换在不考虑重力场模型的情况下,文中使用各种数学拟合方法由高程异常已知点内插未知点的高程异常,是实践中使用较多的方法。但一般的拟合方法都是只考虑高程异常变化的趋势性或随机性,而不是将二者结合起来同时考虑。最小二乘配置理论将局部地区的高程异常分为趋势和随机两部分,趋势性是所有点共同的变化。解算中由已知点的高程异常的随机部分推估未知点的随机量,并对趋势性进行最小二乘平差。故而这种方法在理论上更加完善。实验根据某矿区81个已知数据点进行计算,并结合曲面拟合法、多面函数法以及加权平均法进行比较。试验结果表明,文中的方法优于其它三种方法。

C#字符串，基本语句；抛出异常 try ，catch；switch，case；基础用法学习

Capsh 异常，应该是licap，与liacap—bin缺少问题，包里面包含这两个文件，文件版本为2.43-1 此为arm_cortex-a8_neon-vfpv4专用（arm8），其他版本没试，请自取

针对Web攻击流量检测问题，提出一种基于动态自适应池化算法(Dynamic Adaptive Pooling Algorithm,DAPA)的卷积神经网络模型。首先将数据集中每一条请求流量进行剪裁、对齐、补足等操作，生成一系列50×150的矩阵数据A作为输入，然后搭建基于动态自适应的卷积神经网络模型去进行异常流量检测，使之可以根据特征图的不同，动态地调整池化过程，在网络结构中添加Dropout层来解决流量特征提取过程中的过拟合问题。实验表明，该方法比未使用动态自适应池化的方式精确度提升了1.2%，损失值降低了2.6%，过拟合问题也得到了解决。

典型案例21：SA站点底噪异常抬升现象 现象描述： SA站点在日常监控发现天线校准告警及底噪抬升现象。 根因分析： 小区状态正常，但底噪依然抬升，怀疑外部干扰器导致，但查询周边站点未发现干扰。 将BPU及AAS都重启后，光路通， AAS状态异常并出现小区退服告警（Service Unavailable）及Software Management Lost ConnecTIon to File Server告警。此类告警出现的原因为radio可能没获取到loadmodule，需要设置一下软件包的uri链接和用户名密码。 解决方案： 处理好小区告警后，小区状态正常，底噪恢复。 典型案例22：停车场监控设备干扰SA小区底噪抬升速率 现象描述： 某地SA测试时发现小区测试速率只有300Mbps左右,无法达到峰值速率,现场扫频发现前60M带宽存在较高干扰 。 根因分析： 通过参数配置核查,发现参数配置正常,同时现场关闭AAU发现扫频仪测试发现该频段干扰还存在,确定为外部干扰。 对周边区域扫频测试发现在渴望饲料厂停车场内视监控设备在2155～2552MHz前20M底噪高达-90dbm。 解决方案： 协调关停设备后，底噪下降到-110dbm以下。

UID查等级=微博扫号验证查验是否异常，挂拨号，需要代理，存放文件里内，自动生成txt文档可供查看，

java中20个常见异常举例源码，空指针异常，数组越界等，自己写的，以后查异常也方便了

spring-mvc-custom-exception 在 Spring MVC 中自定义现有的 ExceptionHandlerExceptionResolver 类以动态处理异常的示例 如何运行示例 git clone https://github.com/sbcoba/spring-mvc-custom-exception.git cd spring-mvc-custom-exception mvn spring-boot:run