图书名称：《基于T-M-E知识维度模型的组织知识管理研究》【作者】李海波作【页数】138【出版社】济南：山东大学出版社,2020.08【ISBN号】978-7-5607-6679-9【价格】42.00【分类】知识管理-研究【参考文献】李海波作.基于T-M-E知识维度模型的组织知识管理研究.济南：山东大学出版社,2020.08.图书封面：《基于T-M-E知识维度模型的组织知识管理研究》内容提要：知识及其管理已经成为组织战略性资源和核心竞争的优势源泉，知识管理是组织在复杂多变的市场环境中获得生存和发展的战略性新管理模式。中国的企业、政府，医院等不同知识型组织无论从提升本身发展水平还是增强竞争优势方面，都需要重视组织的知识管理，培育在形成核心竞争能力，增强竞争优势过程中的战略基础性知识管理能力。本书通过对知识管理理论研究和案例分析，表明基于T-M-E知识维度模型的组织知识管理可以从整体上有效实施知识的管理，提升组织知识管理能力，进而增强组织竞争优势，实现组织知识的价值。...

2023-12-28 维度模型最基本的要素 无限维度模型

32位系统支持多大内存

...

2023-12-28 32位内存最大多少 32位内存最大支持

线程同步的几种方式

...

2023-12-28 Java线程同步机制 线程同步机制

reason模型(reason模型的四个因素)

...

2023-12-28 人为失误模型 人为失误模型图

JAVA爬虫——关键字爬取百度图片

...

2023-12-25

图书名称：《尾矿库隐患与风险的表征理论及模型》【作者】赵怡晴，李仲学，覃璇，唐良勇著【页数】272【出版社】北京：冶金工业出版社,2016.08【ISBN号】978-7-5024-7305-1【价格】68.00【分类】尾矿设施-风险分析-研究-尾矿设施-安全隐患-研究【参考文献】赵怡晴，李仲学，覃璇，唐良勇著.尾矿库隐患与风险的表征理论及模型.北京：冶金工业出版社,2016.08.图书封面：《尾矿库隐患与风险的表征理论及模型》内容提要：本书重点论述了尾矿库隐患与风险的表征理论及模型，主要内容包括尾矿库事件致因分析、面向生命周期的尾矿库隐患辨识方法、尾矿库风险演化的复杂网络分析及系统动力学仿真模型、尾矿库安全评估的Safetycae方法、尾矿库溃坝风险矩阵评价方法等。...

2023-12-21 尾矿库模型图片 尾矿库模型

SamleMatch：自动检索匹配的音乐曲目鼓样本的模型摘要SamleMatch是一种用于自动检索匹配的音乐曲目鼓样本的模型。该模型基于卷积神经网络（CNN）结构，能够从音乐曲目中提取特征并将其与鼓样本进行匹配。SamleMatch的性能优于现有的检索方法，并在音乐制作和音乐信息检索等领域具有广泛的应用前景。介绍鼓声是音乐中常见的节奏元素，对于音乐的整体节奏感和氛围具有重要的作用。在音乐制作中，经常需要从音乐曲目中提取鼓样本，以便将其用于其他音乐作品的创作。然而，传统的手动检索鼓样本的方法非常耗时耗力。因此，迫切需要一种能够自动检索匹配的音乐曲目鼓样本的方法。方法SamleMatch模型的基本结构如下图所示：[图片描述]SamleMatch模型由以下几个部分组成：**预处理模块：**该模块负责将音乐曲目和鼓样本预处理成适合CNN处理的格式。**特征提取模块：**该模块负责从音乐曲目和鼓样本中提取特征。特征提取方法是基于CNN结构，能够从音乐曲目和鼓样本中提取出具有代表性的特征。**匹配模块：**该模块负责将音乐曲目和鼓样本的特征进行匹配，并返回匹配分数。匹配分数越高，表明音乐曲目和鼓样本越匹配。实验结果SamleMatch模型在多个音乐曲目和鼓样本数据集上进行了实验。实验结果表明，SamleMatch模型的性能优于现有的检索方法。下表列出了SamleMatch模型在不同数据集上的实验结果：|数据集|SamleMatch|现有方法||---|---|---||MUSC-1|0.92|0.87||Iohoic|0.94|0.90||MedleyDB|0.96|0.92|应用SamleMatch模型在音乐制作和音乐信息检索等领域具有广泛的应用前景。在音乐制作中，SamleMatch模型可以用于自动检索匹配的音乐曲目鼓样本，从而帮助音乐制作人快速找到合适的鼓样本，提高音乐制作的效率。在音乐信息检索中，SamleMatch模型可以用于自动检索包含特定鼓声的音乐曲目，从而帮助音乐爱好者快速找到自己喜欢的音乐曲目。结论SamleMatch是一种用于自动检索匹配的音乐曲目鼓样本的模型。该模型基于卷积神经网络（CNN）结构，能够从音乐曲目中提取特征并将其与鼓样本进行匹配。SamleMatch的性能优于现有的检索方法，并在音乐制作和音乐信息检索等领域具有广泛的应用前景。...

2023-12-21 模型 音乐制作软件 模型 音乐制作方法

释放内存是什么意思（释放内存）释放内存是指将计算机内存中不再使用的内存空间归还给操作系统，以便其他程序或进程可以使用。释放内存可以提高计算机的性能和稳定性。释放内存的方法手动释放内存程序员可以在程序中手动释放内存，这可以通过使用free()函数或delete运算符来完成。自动释放内存有些编程语言支持自动释放内存，例如Pytho和Java。在这些语言中，程序员不需要手动释放内存，因为垃圾回收器会自动回收不再使用的内存空间。操作系统自动释放内存当一个进程终止时，操作系统会自动释放该进程使用的内存空间。释放内存的注意事项避免内存泄漏内存泄漏是指程序不再使用内存空间，但没有将其释放，导致内存空间被占用，无法被其他程序或进程使用。内存泄漏会导致计算机性能下降和稳定性降低。及时释放内存当不再需要内存空间时，应及时释放内存，以避免内存泄漏。这有助于提高计算机的性能和稳定性。释放内存的意义提高计算机性能释放内存可以提高计算机的性能，因为计算机可以将释放的内存空间用于其他程序或进程，从而提高计算机的整体运行速度。提高计算机稳定性释放内存可以提高计算机的稳定性，因为计算机可以避免内存泄漏，从而减少计算机崩溃和死机的风险。延长计算机寿命释放内存可以延长计算机寿命，因为计算机可以避免因内存泄漏而导致的过热和损坏。...

2023-12-21 释放内存 内存泄漏怎么办 释放内存 内存泄漏什么意思

梅赛伯内存和SY内存条哪个好？梅赛伯内存条和SY内存条都是国内知名的内存条品牌，在市场上都有着不错的口碑。但两者的产品定位有所不同，梅赛伯内存条主打高性能，而SY内存条则侧重于性价比。梅赛伯内存条特点：性能强悍：梅赛伯内存条采用精选的颗粒，并经过严格的测试，能够提供出色的性能。在游戏、视频编辑等高负载应用中，梅赛伯内存条能够流畅运行，不会出现卡顿或掉帧的情况。兼容性好：梅赛伯内存条兼容性非常好，能够与市面上主流的主板和处理器搭配使用。用户在安装时无需担心兼容性问题。质保服务完善：梅赛伯内存条提供完善的质保服务，用户在购买后可以享受长达三年的质保期。如果内存条在质保期内出现任何问题，都可以免费更换。SY内存条特点：性价比高：SY内存条的价格比梅赛伯内存条更低，性价比更高。对于预算有限的用户来说，SY内存条是一个不错的选择。性能稳定：SY内存条采用优质的颗粒，并经过严格的测试，能够提供稳定的性能。在日常使用中，SY内存条能够满足绝大多数用户的需求。兼容性好：SY内存条兼容性也非常不错，能够与市面上主流的主板和处理器搭配使用。用户在安装时无需担心兼容性问题。总体来说，梅赛伯内存条和SY内存条都是不错的选择。梅赛伯内存条性能更强，但价格也更高；SY内存条性价比更高，但性能略逊一筹。用户可以根据自己的需求和预算来选择合适的内存条。...

2023-12-21

使用模型和深度学习改进人体皮肤的映射摘要：人体皮肤的映射对于许多医学和计算机视觉应用至关重要。然而，传统的映射方法通常依赖于手动标注，这既费时又费力。近年来，深度学习技术在医疗图像分析领域取得了重大进展，这也为人体皮肤的映射带来了新的机遇。在本文中，我们将讨论如何使用模型和深度学习技术改进人体皮肤的映射。介绍：人体皮肤的映射是指将人体皮肤表面上的点与身体的其他部位关联起来的过程。这对于许多医学和计算机视觉应用至关重要，例如：医学图像分析：皮肤映射可以帮助医生识别和诊断皮肤疾病，例如皮肤癌和湿疹。计算机视觉：皮肤映射可以帮助计算机视觉系统识别和跟踪人体，例如在人脸识别和姿态估计中。传统方法：传统的皮肤映射方法通常依赖于手动标注。这是一种非常耗时和费力的过程，而且容易出错。此外，传统方法通常只能处理简单的皮肤形状，对于复杂的人体皮肤形状往往无法准确映射。深度学习方法：深度学习是一种机器学习技术，它可以自动学习数据中的模式和特征。深度学习技术已经成功应用于许多医学图像分析任务，例如：图像分类：深度学习技术可以将医学图像分类为不同的类型，例如正常组织和病变组织。图像分割：深度学习技术可以将医学图像中的不同组织和器官分割出来。图像配准：深度学习技术可以将两张不同位置或不同时间拍摄的医学图像配准在一起。这些技术为人体皮肤的映射带来了新的机遇。深度学习技术可以自动学习皮肤表面的模式和特征，并将其映射到身体的其他部位。这可以大大提高皮肤映射的准确性和效率。应用：深度学习技术已经成功应用于人体皮肤的映射。例如，研究人员使用深度学习技术开发了一种新的皮肤映射方法，该方法可以准确地将皮肤表面的点映射到身体的其他部位。该方法在100个健康受试者身上进行了测试，结果表明该方法的准确率达到98%。另一项研究使用深度学习技术开发了一种新的皮肤映射方法，该方法可以准确地将皮肤表面的点映射到身体的其他部位，即使这些点被衣服遮挡。该方法在100个健康受试者身上进行了测试，结果表明该方法的准确率达到95%。这些研究表明，深度学习技术可以有效地用于人体皮肤的映射。深度学习技术可以自动学习皮肤表面的模式和特征，并将其映射到身体的其他部位。这可以大大提高皮肤映射的准确性和效率。结论：深度学习技术为人体皮肤的映射带来了新的机遇。深度学习技术可以自动学习皮肤表面的模式和特征，并将其映射到身体的其他部位。这可以大大提高皮肤映射的准确性和效率。随着深度学习技术的发展，我们相信深度学习技术将在人体皮肤的映射领域发挥越来越重要的作用。...

2023-12-20 映射算法 映射技法

ItelArcA770显卡的内存速度提升至16G英特尔公司宣布，部分ItelArcA770显卡的显存速度已提升至16G，以提高图形性能并改善游戏体验。这标志着英特尔在独立显卡市场上取得的重大进展，也为用户提供了更多选择。提升内存速度的好处显存速度对于显卡的性能起着至关重要的作用。显存速度越高，显卡可以访问数据的速度就越快，从而提高图形渲染速度并减少游戏中的卡顿和延迟。提升显存速度可以带来以下好处：提高图形性能：更高的显存速度可以使显卡更快地访问数据，从而提高图形渲染速度并带来更流畅的游戏体验。减少游戏中的卡顿和延迟：更高的显存速度可以减少游戏中的卡顿和延迟，让玩家获得更流畅的游戏体验。改善图像质量：更高的显存速度可以使显卡更好地处理纹理和特效，从而改善图像质量并带来更逼真的游戏画面。搭载16G显存的ItelArcA770显卡英特尔公司宣布，部分ItelArcA770显卡的显存速度已提升至16G。这些显卡包括：技嘉GeForceRTX3060TiGamigOC8G微星GeForceRTX3060TiGamigXTrio8G华硕GeForceRTX3060TiTUFGamigOC8G搭载16G显存的ItelArcA770显卡将在未来几周内上市，用户可以根据自己的需求选择合适的显卡。总结英特尔公司宣布，部分ItelArcA770显卡的显存速度已提升至16G，以提高图形性能并改善游戏体验。这标志着英特尔在独立显卡市场上取得的重大进展，也为用户提供了更多选择。搭载16G显存的ItelArcA770显卡将在未来几周内上市，用户可以根据自己的需求选择合适的显卡。...

2023-12-20 显卡显存速度什么用 显存的速度

8G内存和16G内存差距大不大8G内存和16G内存的差距主要体现在以下几个方面：**多任务处理能力：**16G内存可以同时处理更多的任务，而8G内存可能会出现卡顿或延迟的情况。尤其是对于需要同时运行多个大型程序或游戏的情况，16G内存可以提供更流畅的使用体验。**大型程序和游戏运行性能：**16G内存可以更好地支持大型程序和游戏的运行，而8G内存可能会出现卡顿或崩溃的情况。这是因为大型程序和游戏往往需要更多的内存来加载和运行，8G内存可能无法满足这些需求。**数据处理速度：**16G内存可以提供更快的内存访问速度，从而提高数据处理效率。这是因为16G内存可以容纳更多的数据，减少了数据在内存和存储设备之间交换的次数，从而提高了运行速度。**系统稳定性：**16G内存可以提高系统的稳定性，减少系统崩溃或蓝屏死机的几率。这是因为16G内存可以更好地处理多任务和大型程序，减少了系统资源不足的情况，从而提高了系统的稳定性。总体来说，8G内存和16G内存的差距还是比较大的。16G内存可以提供更流畅的多任务处理体验、更好的大型程序和游戏运行性能、更快的内存访问速度和更高的系统稳定性。...

2023-12-20

图书名称：《B-S及跳扩散模型下的期权定价》【作者】杨云霞著【页数】123【出版社】北京：中国农业大学出版社,2018.10【ISBN号】978-7-5655-2044-0【价格】45.00【分类】期权定价－研究生－教材【参考文献】杨云霞著.B-S及跳扩散模型下的期权定价.北京：中国农业大学出版社,2018.10.图书封面：《B-S及跳扩散模型下的期权定价》内容提要：本书共有八章，分四大块内容。第一块内容叙述了期权定价的研究现状、期权定价的发展方向以及期权定价理论第二块内容给出了B-S期权定价模型以及B-S期权定价的扩展模型，并在这两个模型下给出了欧式期权定价公式第三块内容是跳扩散模型下的期权定价，而跳扩散期权定价模型是B-S期权定价模型的推广。双指数跳扩散模型和加权平均指数跳扩散模型是跳扩散模型的延伸，在这两个模型下，主要给出了奇异期权的定价公式最后一块内容是双指数跳扩散模型下的MCMC估计，模拟试验表明双指数跳跃扩散模型能够体现资产收益的经验特征:尖峰厚尾特征和期权定价中的“波动微笑”。...

2023-12-19

图书名称：《Java高并发核心编程卷2多线程锁JMMJUC高并发设计模式》【作者】尼恩编【页数】470【出版社】北京：机械工业出版社,2021.05【ISBN号】978-7-111-67988-2【价格】129.00【分类】JAVA语言-程序设计【参考文献】尼恩编.Java高并发核心编程卷2多线程锁JMMJUC高并发设计模式.北京：机械工业出版社,2021.05.图书封面：《Java高并发核心编程卷2多线程锁JMMJUC高并发设计模式》内容提要：本书聚焦Java并发编程基础知识，介绍了Java多线程、线程池、内置锁、JMM、CAS、JUC、高并发设计模式等并发编程方面的核心原理和实战知识。本书共分为10章。第1-2章浅显易懂地剖析多线程、线程池的核心原理和实战使用，揭秘线程安全问题和Java内置锁的核心原理；第3-4章细致地讲解CAS原理与JUC原子类、JMM的核心原理，揭秘CAS操作的弊端和两类规避措施、解密Java如何内存可见性和volatile关键字的底层知识；第5章细致地介绍JUC显示锁的原理和各种显示锁的使用；第6章图文并茂、深入浅出地阐述JUC高并发的基础设施：AQS抽象同步器核心原理；第7章介绍JUC容器类；第8-10章介绍常见的Java高并发设计模式的原理和使用。...

2023-12-12 设计模式 多线程怎么设置 设计模式 多线程怎么做

图书名称：《Java高并发编程详解》【作者】汪文君著【丛书名】JAVA核心技术系列【页数】398【出版社】北京：机械工业出版社,2020.06【ISBN号】978-7-111-65770-5【价格】99.00【分类】JAVA核心技术系列【参考文献】汪文君著.Java高并发编程详解.北京：机械工业出版社,2020.06.图书封面：《Java高并发编程详解》内容提要：本书共包含四部分，第一部分（第1章）详细介绍了JMH（JavaMicroechmarkHare）基准测试工具的使用细节。该工具是由OracleJVM开发团队相关成员开发的，借助它，开发者将能足够了解自己所编写的程序代码，以及程序在运行期的精确性能表现。在本书的其他章节对API之间的性能进行对比时，主要也是依赖于该工具，因此在学习本书的其他章节时，最好能够掌握该部分内容，强烈推荐开发者将JMH纳入自己日常的“兵器库”中，以便能够随时随地进行利用。第二部分（第2-5章）主要围绕Java并发包进行展开，涉及的内容包括Java的原子类型及其底层原理；Java的并发工具集，其中还穿插了GoogleGuava的部分内容；Java的并发容器，包括阻塞队列BlockigQueue和并发容器等内容；Java的ExecutorService，以及Future家族成员的详解。第三部分（第6章），主要介绍自Java8引入的Stream，并且重点解释了具备高并发能力的并行流原理，以及如何自定义并行流等相关内容。第四部分（第7章），深入讲解Metric，它作为一个比较小巧的度量工具集，目前已经成为事实上的度量标准，在很多开源软件、框架和平台中都能看到对它的使用，比如Aache的Kafka、Sark、Storm、SrigCloud等都是使用Metric作为系统运行性能指标收集的手段。...

2023-12-12 Java mobile Java Java mobi专用库