当前位置： 首页 > news >正文

某快餐店用户市场数据挖掘与可视化

news 来源：原创 2025/8/12 11:13:24

1、必要库的载入

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

2、加载并清洗数据

# 2.1 加载数据
df = pd.read_csv('/home/mw/input/survey6263/mcdonalds.csv')# 2.2 数据清洗
# 2.2.1 检查缺失值
print('缺失值情况：')
print(df.isnull().sum())
# 2.2.2 处理异常值（年龄范围在18 - 100岁为合理范围）
df = df[(df['Age'] >= 18) & (df['Age'] <= 100)]# 查看数据集行数和列数
rows, columns = df.shapeif rows < 100 and columns < 20:# 短表数据（行数少于100且列数少于20）查看全量数据信息print('数据全部内容信息：')print(df.to_csv(sep='\t', na_rep='nan'))
else:# 长表数据查看数据前几行信息print('数据前几行内容信息：')print(df.head().to_csv(sep='\t', na_rep='nan'))

在这里插入图片描述

3、可视化设置

# 3.1 设置图片清晰度
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300
# 3.2 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Zen Hei']
# 3.3 解决负号显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

4、顾客基础特征分析

4.1 顾客年龄分布和性别分布

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 年龄分布
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
sns.histplot(df['Age'], bins=20, kde=False)
plt.title('Age distribution')# 性别分布
plt.subplot(1, 2, 2)
gender_counts = df['Gender'].value_counts()
sns.barplot(x=gender_counts.index, y=gender_counts.values)
plt.title('Gender distribution')plt.tight_layout()
plt.show()print('顾客年龄分布：')
print(df['Age'].describe())
print('\n顾客性别分布：')
print(df['Gender'].value_counts())

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.1.1 年龄分布

4.2 顾客光顾频率与年龄、性别的关系

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
sns.boxplot(x='VisitFrequency', y='Age', data=df)
plt.title('Frequency VS Age')
plt.xticks(rotation=45)plt.subplot(1, 2, 2)
sns.countplot(x='VisitFrequency', hue='Gender', data=df)
plt.title('Frequency VS Gender')
plt.xticks(rotation=45)plt.tight_layout()
plt.show()print('光顾频率与年龄的关系：')
print(df.groupby('VisitFrequency')['Age'].describe())
print('\n光顾频率与性别的关系：')
print(pd.crosstab(df['VisitFrequency'], df['Gender']))

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.2.1 光顾频率与年龄的关系

4.3 顾客对某快餐店各方面评价的分布

# 提取评价列
evaluation_columns = ['yummy', 'convenient', 'spicy', 'fattening', 'greasy', 'fast', 'cheap', 'tasty', 'expensive', 'healthy', 'disgusting']# 创建画布
plt.figure(figsize=(15, 10))# 绘制每个评价的分布柱状图
for i, column in enumerate(evaluation_columns):plt.subplot(3, 4, i + 1)value_counts = df[column].value_counts()sns.barplot(x=value_counts.index, y=value_counts.values)plt.title(f'{column} distribution')plt.tight_layout()
plt.show()# 查看每个评价的分布情况
for column in evaluation_columns:print(f'{column}评价分布：')print(df[column].value_counts())

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.4 顾客喜好与各评价之间的相关性

import re# 使用正则表达式提取 Like 列中的数字部分并转换为数值型
df['Like'] = df['Like'].apply(lambda x: int(re.findall(r'\d+', x)[0]))# 将评价列进行编码
for column in evaluation_columns:df[column] = df[column].map({'Yes': 1, 'No': 0})# 计算相关系数矩阵
correlation_matrix = df[evaluation_columns + ['Like']].corr()# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1)
plt.title('Customer preferences VS Reviews')
plt.show()print('顾客喜好与各评价之间的相关系数矩阵：')
print(correlation_matrix.round(2))

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5、顾客口味偏好分析

import matplotlib.pyplot as plt# 统计口味相关特征的分布（选取 spicy, yummy, tasty, greasy 作为口味相关特征）
taste_features = ['spicy', 'yummy', 'tasty', 'greasy']
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))
axes = axes.ravel()for i, feature in enumerate(taste_features):value_counts = df[feature].value_counts()axes[i].pie(value_counts, labels=value_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)axes[i].set_title(f'{feature} distribution')plt.tight_layout()
plt.show()# 查看具体比例
for feature in taste_features:print(df[feature].value_counts(normalize=True))

在这里插入图片描述

6、价格敏感性分析

# 统计认为便宜和昂贵的比例
cheap_counts = df['cheap'].value_counts(normalize=True)
expensive_counts = df['expensive'].value_counts(normalize=True)# 绘制柱状图
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))axes[0].bar(cheap_counts.index, cheap_counts)
axes[0].set_title('Thinking cheap')
axes[0].set_xlabel('cheap or not')
axes[0].set_ylabel('scale')axes[1].bar(expensive_counts.index, expensive_counts)
axes[1].set_title('Thinking expensive')
axes[1].set_xlabel('expensive or not')
axes[1].set_ylabel('scale')plt.tight_layout()
plt.show()print("认为便宜的比例：")
print(cheap_counts)
print("认为昂贵的比例：")
print(expensive_counts)

在这里插入图片描述

7、消费频率预测

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score# 对 object 类型数据进行编码
label_encoders = {}
for column in df.columns:if df[column].dtype == 'object':le = LabelEncoder()df[column] = le.fit_transform(df[column])label_encoders[column] = le# 准备特征和目标变量
X = df.drop(['VisitFrequency', 'Index'], axis=1)
y = df['VisitFrequency']# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report# 定义不同的模型
models = {'Logistic Regression': LogisticRegression(max_iter=1000),'Decision Tree': DecisionTreeClassifier(),'Random Forest': RandomForestClassifier(),'Support Vector Machine': SVC()
}# 训练和评估每个模型
for name, model in models.items():model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f'{name} 准确率: {accuracy:.4f}')print(f'{name} 分类报告:\n', classification_report(y_test, y_pred))print('-' * 50)

在这里插入图片描述

8、顾客画像分类

8.1 确定最佳簇数

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score# 尝试不同的簇数
silhouette_scores = []
for k in range(2, 11):kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)kmeans.fit(X)labels = kmeans.labels_score = silhouette_score(X, labels)silhouette_scores.append((k, score))# 找到最高轮廓系数对应的簇数
best_k, _ = max(silhouette_scores, key=lambda x: x[1])
print(f'最佳簇数: {best_k}')

在这里插入图片描述

8.2 不同簇的特征分析

# 使用最佳簇数进行 KMeans 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=best_k, random_state=42)
df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(X)# 分析不同簇的特征（以年龄和喜欢程度为例）
cluster_analysis = df.groupby('Cluster').agg({'Age': 'mean','Like': 'mean'
}).reset_index()print(cluster_analysis)

在这里插入图片描述
从年龄均值来看，簇 0 的顾客相对年轻，平均年龄约为 31 岁，而簇 1 的顾客平均年龄约为 56 岁，两者存在明显的年龄差异。在喜欢程度方面，两个簇的均值都比较高且较为接近，不过簇 1 的喜欢程度均值略高于簇 0，这可能暗示年龄较大的顾客对相关事物的喜欢程度稍高一些，但差异并不是非常显著。

8.3 不同簇的年龄和喜欢程度分布可视化

# 绘制不同簇的年龄和喜欢程度分布
plt.scatter(df['Age'], df['Like'], c=df['Cluster'])
plt.xlabel('Age')
plt.xticks(rotation=45)
plt.ylabel('Liking degree')
plt.title('Age VS liking of different clusters')
plt.show()

在这里插入图片描述

# 若需要完整数据集以及代码请点击以下链接
# https://mbd.pub/o/bread/mbd-aJaUlJpt

相关文章：

某快餐店用户市场数据挖掘与可视化

1、必要库的载入 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns2、加载并清洗数据 # 2.1 加载数据 df pd.read_csv(/home/mw/input/survey6263/mcdonalds.csv)# 2.2 数据清洗 # 2.2.1 检查缺失值 print(缺失值情况&#xff1a;) print(df.isn…...

编程日记 2025/8/12 11:13:24

【微服务】如何用Azure容器应用Job处理异步HTTP API请求

【微服务】如何用Azure容器应用Job处理异步HTTP API请求 推荐超级课程： 本地离线DeepSeek AI方案部署实战教程【完全版】Docker快速入门到精通Kubernetes入门到大师通关课AWS云服务快速入门实战目录 【微服务】如何用Azure容器应用Job处理异步HTTP API请求Azure容器应用中的长…...

编程日记 2025/8/12 11:00:37

安卓edge://inspect 和 chrome://inspect调试移动设备上的网页

edge://inspect 和 chrome://inspect 是用于调试浏览器中运行的网页和移动设备上的网页的工具。这两个工具分别属于 Microsoft Edge 和 Google Chrome 浏览器。以下是它们的详细介绍&#xff1a; chrome://inspect 如果是直接使用数据线调试&#xff0c;则只需要执行下面的第一…...

编程日记 2025/8/12 11:00:37

TX-LCN 框架

TX-LCN 框架通俗教学&#xff08;面试场景版&#xff09; 一句话概括 TX-LCN 是分布式事务的 “交通警察”&#xff0c;确保多个微服务操作要么全部成功&#xff08;比如转账扣款和到账&#xff09;&#xff0c;要么全部回滚&#xff08;比如网购下单失败后库存自动恢复&#…...

编程日记 2025/8/12 10:58:12

玩转github

me github 可以给仓库添加开发人员吗 4o 是的&#xff0c;GitHub允许仓库管理员为仓库添加开发人员&#xff0c;并设置这些开发人员的角色和权限。这里是一个简单的步骤指导&#xff0c;教你如何给一个 GitHub 仓库添加开发人员&#xff1a; 前提条件 你必须有这个仓库的权限&…...

编程日记 2025/8/12 11:13:24

Dubbo 深度解析

Dubbo 深度解析与实战指南 一、Dubbo 核心设计理念与应用场景 1.1 为什么需要 Dubbo&#xff1f; 随着互联网业务规模扩大&#xff0c;单体架构面临以下挑战&#xff1a; 服务依赖复杂&#xff1a;模块间耦合度高&#xff0c;难以独立迭代[[5]]。性能瓶颈&#xff1a;单一应…...

编程日记 2025/8/12 11:00:37

基于javaweb的SpringBoot校园运动会管理系统设计与实现(源码+文档+部署讲解）

技术范围&#xff1a;SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容&#xff1a;免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论…...

编程日记 2025/8/11 2:54:54

Socket封装---模板方法类

目录 一、模板方法类 二、Socket的框架 三、TCPSocket对父类的虚函数重写 在平时写网络代码的时候&#xff0c;经常会涉及到socket套接字的部分&#xff0c;这一部分用的十分频繁&#xff0c;但是流程都是固定的&#xff0c;我实在是饱受其苦&#xff0c;但是由于C不像java一…...

编程日记 2025/8/12 11:00:37

牛客周赛84 题解 Java ABCDEFG AK实录

目录 题目地址 做题情况 A 题 B 题 C / D 题 E 题 F / G 题 题目地址 牛客竞赛_ACM/NOI/CSP/CCPC/ICPC算法编程高难度练习赛_牛客竞赛OJ 做题情况 A 题 import java.io.*; import java.math.*; import java.util.*;// xixi♡西 public class Main {static IOS scnew…...

编程日记 2025/8/12 11:00:38

如何使用MySQL快速定位慢SQL问题？企业级开发中常见业务场景中实际发生的例子，涉及分页查询问题。（二）

如何使用MySQL快速定位慢SQL问题&#xff1f; 在企业级开发中&#xff0c;尤其是涉及到订单查询的业务时&#xff0c;经常会发生慢查询的问题。比如用户翻页到后面的页数时&#xff0c;查询变慢&#xff0c;因为传统的LIMIT offset, size在数据量大时效率低下。这时候&#xff…...

编程日记 2025/8/12 11:13:23

双链笔记新选择！使用Docker私有化部署Logseq知识库远程团队协作

前言&#xff1a;嘿&#xff0c;小伙伴们&#xff0c;今天要给大家安利一个超酷的技能——如何在本地Linux服务器上使用Docker轻松搭建Logseq笔记软件&#xff0c;并通过cpolar内网穿透工具实现远程访问。大家都知道&#xff0c;在快节奏的工作和学习中&#xff0c;一个好的笔记…...

编程日记 2025/8/12 11:06:20

C# 不同框架如何调用framework 和 net core

在 C# 中实现进程间通信&#xff08;IPC&#xff0c;Inter-Process Communication&#xff09;有多种方式&#xff0c;适用于不同场景。以下是常见 IPC 方法的实现方案、代码示例及适用场景对比&#xff1a; 1. 命名管道&#xff08;Named Pipes&#xff09; 特点&#xff1a;…...

编程日记 2025/8/12 11:13:23

【Linux-传输层协议TCP】TCP协议段格式+确认应答+超时重传+连接管理机制（三次握手、四次挥手、理解TIME_WAIT + CLOSE_WAIT）

TCP协议 TCP全称为“传输控制协议&#xff08;Transmission Control Protocol&#xff09;”人如其名&#xff0c;要对数据的传输进行一个详细的控制。 1.TCP协议段格式 下面是TCP报头各个字段的表格形式&#xff1a; 字段名称字段大小描述源端口16位发送端TCP端口号。目的端…...

编程日记 2025/8/12 11:06:21

怎样使用Modbus转Profinet网关连接USB转485模拟从站配置案例

怎样使用Modbus转Profinet网关连接USB转485模拟从站配置案例 Modbus转profinet网关可以将Modbus协议转化为profinet协议&#xff0c;以实现设备之间的数据交互。在实际使用过程中&#xff0c;我们需要使用Modbus协议进行设备通讯&#xff0c;而profinet协议则是用于工业自动化…...

编程日记 2025/8/12 11:07:54

从“自习室令牌”到线程同步：探秘锁与条件变量

目录 互斥 为什么需要锁 锁的原理--互斥 锁的使用 同步 锁的问题 条件变量 互斥 为什么需要锁 先看结果&#xff1a; 以下代码是我模拟创建线程抢票&#xff0c;由于不加锁导致票抢到了负数 main.cc: #include<vector> #include<iostream> #include"…...

编程日记 2025/8/12 5:11:04

Java 大视界 -- Java 大数据在智能政务舆情引导与公共危机管理中的应用（138）

&#x1f496;亲爱的朋友们&#xff0c;热烈欢迎来到 青云交的博客&#xff01;能与诸位在此相逢&#xff0c;我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代&#xff0c;我们都渴望一方心灵净土&#xff0c;而 我的博客 正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识&#xff0c;也…...

编程日记 2025/8/11 22:16:59

LeetCode[59]螺旋矩阵Ⅱ

思路&#xff1a; 这种题我第一次确实没做出来&#xff0c;第一次做的时候一圈一圈处理&#xff0c;发现圈数越往里&#xff0c;越乱&#xff0c;原来之前是没从圈数开始遍历。思路&#xff1a;第一个大循环先遍历圈数&#xff0c;一共遍历n/2圈&#xff0c;如果是奇数那就最后…...

编程日记 2025/8/12 11:06:21

【Python 算法 1.线性枚举】

我装作漠视一切&#xff0c;以为这样就可以不在乎 —— 25.3.17 一、线性枚举的基本概念 1.时间复杂度 线性枚举的时间复杂度为 O(nm)&#xff0c;其中 n是线性表的长度。m 是每次操作的量级&#xff0c;对于求最大值和求和来说&#xff0c;因为操作比较简单&#xff0c;所以 …...

编程日记 2025/8/6 16:30:32

C# 嵌套类 详解

一个类在它的包容类外没有多大意义&#xff0c;就适合设计成嵌套类。 嵌套类&#xff1a;定义在另一个类内部的类。 包容类&#xff08;外部类&#xff09;&#xff1a;包含嵌套类的类。 嵌套类的独特之处是可以为类自身指定private访问修饰符。 嵌套类能访问包容类的任何成…...

编程日记 2025/8/1 18:08:01

深度学习中学习率调整策略

学习率衰减策略是深度学习优化过程中的一个关键因素&#xff0c;它决定了训练过程中学习率的调整方式&#xff0c;从而影响模型收敛的速度和效果。不同的衰减策略在不同的任务和模型上可能有不同的表现&#xff0c;下面从我用到过的几个衰减策略进行记录&#xff0c;后续慢慢跟…...

编程日记 2025/8/11 0:47:48

基于Flask的东方财富网股票数据可视化分析系统

【大数据】基于Flask的东方财富网股票数据可视化分析系统 &#xff08;完整系统源码开发笔记详细部署教程&#xff09;✅ 目录 一、项目简介二、项目界面展示三、项目视频展示 一、项目简介 该系统能够高效地从东方财富网抓取股票数据&#xff0c;并通过Python的强大数据处理能…...

编程日记 2025/8/10 13:20:23

卓越的用户体验需要智能内容

摘要&#xff1a;这篇文章指出静态文档已无法满足现代用户的需求&#xff0c;而智能内容则是构建卓越用户体验的关键。文章从智能内容的定义、优势和实际应用等方面进行了详细阐述&#xff0c;并强调了企业应积极拥抱智能内容&#xff0c;以提升客户满意度、降低成本并创造新的…...

编程日记 2025/8/8 23:03:11

c++基础知识-图论进阶

一、拓扑排序 1、基础知识 1&#xff09;什么是拓扑排序 对一个有向无环图G进行拓扑排序&#xff0c;是将G中所有顶点排成一个线性序列&#xff0c;使得图中任意一对顶点u和v&#xff0c;若&#xff0c;则u在线性序列中出现在v之前。 2&#xff09;拓扑排序的操作方法 重复执行…...

编程日记 2025/8/3 3:42:12

Java 买百鸡问题

二阶买百鸡问题&#xff1a;母鸡5元一只&#xff0c;公鸡3元一只&#xff0c;35元可以有多少种买法刚好用完&#xff1f; package com.software.first;import java.util.Scanner;public class Test {public static void main(String[] args) {Scanner scan new Scanner(Syste…...

编程日记 2025/8/1 13:37:47

为什么手机上用 mA 和 mAh 来表示功耗和能耗？

在手机上&#xff0c;我们经常会看到 mA&#xff08;毫安&#xff09; 和 mAh&#xff08;毫安时&#xff09; 这两个单位&#xff0c;它们分别用来表示 功耗水平 和 能耗水平。为什么用这两个单位呢&#xff1f;其实这和电流、时间以及电池的特性有关。 1.mA&#xff08;毫安…...

编程日记 2025/8/6 9:12:41

使用SDKMAN!安装springboot

在 Ubuntu 环境中使用 sdk install springboot 命令之前&#xff0c;您需要先安装 SDKMAN!&#xff08;Software Development Kit Manager&#xff09;。以下是详细的安装步骤&#xff1a; 安装 SDKMAN! 打开终端。 运行以下命令以安装 SDKMAN!&#xff1a; curl -s "htt…...

编程日记 2025/8/9 6:46:39

【AI学习从零至壹】Pytorch神经⽹络

Pytorch神经⽹络 神经网络简介神经元激活函数 神经网络神经⽹络的⼯作过程前向传播(forward) 反向传播(backward)训练神经⽹络 Pytorch搭建并训练神经⽹络神经⽹络构建和训练过程数据预处理构建模型优化器&提取训练数据训练样本 神经网络简介 神经元 在深度学习中&#x…...

编程日记 2025/8/7 13:43:55

Linux应用 / 驱动程序崩溃调试

文章目录 前言一、GDB 使用1. GDB 介绍2. Debug版本与Release版本3. 指令演示3.1 显示行号3.2 断点设置3.3 查看断点信息3.4 删除断点3.5 开启 / 禁用断点3.6 运行3.7 打印 / 追踪变量 4. 最常用指令 二、Linux 应用程序调试1. codedump 介绍2. 在 Linux 系统中使用 coredump2.…...

编程日记 2025/8/12 1:24:31

k8s集群-kubeadm init

为了使用阿里云的镜像源加速 kubeadm init 初始化 Kubernetes 集群的过程&#xff0c;你需要修改 kubeadm 的配置文件以指向阿里云提供的镜像仓库。以下是具体步骤&#xff1a; 1. 创建或编辑 kubeadm 配置文件 首先&#xff0c;创建一个 kubeadm 的配置文件&#xff08;如果还…...

编程日记 2025/8/5 0:00:29

Python 视频爬取教程

文章目录 前言基本原理环境准备Python安装选择Python开发环境安装必要库 示例 1&#xff1a;爬取简单直链视频示例 2&#xff1a;爬取基于 HTML5 的视频&#xff08;以某简单视频网站为例&#xff09; 前言 以下是一个较为完整的 Python 视频爬取教程&#xff0c;包含基本原理…...

编程日记 2025/8/10 4:29:02

Linux应用软件编程（多任务：进程间通信)

一.进程间通信 同一主机下&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;无名管道&#xff1a;pipe &#xff08;2&#xff09;有名管道&#xff1a;fifo &#xff08;3&#xff09;信号&#xff1a;异步通知机制 &#xff08;4&#xff09;共享内存&a…...

编程日记 2025/8/10 9:44:46

工厂方法模式和抽象工厂模式详解

由于工厂方法模式和抽象工厂模式有点类似&#xff0c;可以放着一块说下。 一、工厂方法模式 (Factory Method Pattern) 场景描述 假设需要实现一个跨平台日志系统&#xff0c;支持文件日志和数据库日志&#xff0c;且未来可能扩展其他日志方式。通过工厂方法模式&#xff0c;…...

编程日记 2025/8/8 18:07:05

js给后端发送请求的方式有哪些

在 JavaScript 中&#xff0c;有多种方式可以向后端发送请求&#xff0c;以下为你详细介绍&#xff1a; 1. XMLHttpRequest XMLHttpRequest 是最早用于在浏览器和服务器间进行异步通信的 API。虽然它使用起来相对复杂&#xff0c;但兼容性很好&#xff0c;能兼容较旧的浏览器…...

编程日记 2025/7/29 1:33:46

无人机吊舱模块更换技术难点分析！

一、模块更换的可行性 模块化设计的支持 部分吊舱采用模块化设计&#xff0c;允许根据任务需求更换传感器模块。例如&#xff0c;某些吊舱系统支持定制化组合&#xff0c;如“红外激光测距”或“可见光激光测距”等。这表明在硬件结构上&#xff0c;若吊舱预留了标准化的接…...

编程日记 2025/8/12 7:02:01

高数1.4 无穷小与无穷大

1.无穷小 1.1.定义 1.2 常规性质 2.无穷大 2.1 定义 2.无穷小与无穷大的关系...

编程日记 2025/7/29 5:43:58

深入理解MySQL数据库索引

深入理解MySQL数据库索引 个人主页&#xff1a;顾漂亮 1. 索引简介 1.1 索引是什么&#xff1f; MySQL的索引是一种数据结构&#xff0c;它可以帮助数据库高效地查询、更新数据表中的数据。索引通过一定的规则排列数据表中的记录&#xff0c;使得对表的查询可以通过对索引的搜…...

编程日记 2025/8/7 8:57:57

Spring 中 BeanPostProcessor 的作用和示例

一、BeanPostProcessor 的核心作用 1、作用 BeanPostProcessor 是 Spring Bean 实例级别的扩展接口&#xff0c;在 Bean 初始化前后对实例进行加工或替换。其核心功能包括&#xff1a; 修改 Bean 属性&#xff08;如动态注入值、调整配置&#xff09;。生成代理对象&#xf…...

编程日记 2025/8/6 16:24:21

图 最 短 路

Diikstra朴素 非负边权单源最短路顶点数最好小于1000少量数据结构知识和一点点的算法基础 算法描述 这个算法我们采用邻接矩阵来存储&#xff0c;有时候输入数据&#xff0c;并不是我们期待的那样&#xff0c;所以需要对数据做一些处理&#xff0c;也就是把图创建起来的过程…...

编程日记 2025/8/11 14:37:50

NA611系列WiFi串口服务器常见问题以及解决办法

NA611系列WiFi串口服务器是一款高性能、高可靠的工业级双频RS485 ⇌ WiFi数据双向透明传输的串口服务器。实现RS485串口数据通过WiFi实现设备联网数据交互&#xff0c;支持 IEEE 802.11 a/b/g/n 标准。WiFi串口服务器在连接、配置和使用过程中可能会遇到多种问题。以下是一些常…...

编程日记 2025/8/9 16:33:52

工程化与框架系列（36）--前端监控告警实践

前端监控告警实践 &#x1f514; 引言 前端监控是保障应用质量和用户体验的重要手段。本文将深入探讨前端监控的实现方案&#xff0c;包括性能监控、错误监控、用户行为监控等方面&#xff0c;以及相应的告警机制。 监控系统概述 前端监控系统主要包括以下方面&#xff1a;…...

编程日记 2025/8/6 20:20:22

【深度学习|目标检测】YOLO系列anchor-based原理详解

YOLO之anchor-based 一、关于anchors的设置二、网络如何利用anchor来训练关于register_buffer训练阶段的anchor使用推理阶段的anchor使用 三、训练时的正负样本匹配anchor匹配grid匹配 总结起来其实就是&#xff1a;基于anchor-based的yolo就是基于三个检测头的分支上的grids和…...

编程日记 2025/8/11 20:34:20

vue3+Ts+elementPlus二次封装Table分页表格，表格内展示图片、switch开关、支持

目录 一.项目文件结构 二.实现代码 1.子组件&#xff08;表格组件&#xff09; 2.父组件&#xff08;使用表格&#xff09; 一.项目文件结构 1.表格组件&#xff08;子组件&#xff09;位置 2.使用表格组件的页面文件&#xff08;父组件&#xff09;位置 3.演示图片位置 ele…...

编程日记 2025/8/5 20:25:21

【C/C++】文件句柄

什么是文件句柄&#xff1f; 文件句柄&#xff08;File Handle&#xff09;是操作系统中的一种抽象概念&#xff0c;它用来表示一个打开的文件或输入/输出设备。 文件句柄是程序与文件之间的桥梁&#xff0c;程序通过文件句柄来访问和操作文件的内容。 1. 文件句柄——作用 文…...

编程日记 2025/8/7 23:19:44

Matlab 基于专家pid控制的时滞系统

1、内容简介 Matlab 185-基于专家pid控制的时滞系统 可以交流、咨询、答疑 2、内容说明 略 在处理时滞系统&#xff08;Time Delay Systems&#xff09;时&#xff0c;使用传统的PID控制可能会面临挑战&#xff0c;因为时滞会导致系统的不稳定或性能下降。专家PID控制通过结…...

编程日记 2025/8/7 14:37:18

【高项】信息系统项目管理师（六）项目进度管理【3分】

项目进度管理是为了保证项目按时完成。对项目所需的各个过程进行管理，包括规划进度、定义活动、排列活动顺序、估算活动持续时间、制订项目进度计划和控制进度。小型项目中，定义活动、排列活动顺序、估算活动持续时间以及制订进度模型形成进度计划等过程的联系非常紧密，可以…...

编程日记 2025/8/10 1:24:04

通过MATLAB和Carsim进行联合仿真，利用强化学习实现自动驾驶人机控制权策略的详细步骤和示例代码

以下是一个通过MATLAB和Carsim进行联合仿真，利用强化学习实现自动驾驶人机控制权策略的详细步骤和示例代码： 步骤概述 Carsim配置：对Carsim进行必要的设置，包括车辆模型、道路场景等，并生成S - function接口。MATLAB环境搭建：在MATLAB中配置Carsim的S - function，并创建…...

编程日记 2025/8/9 8:41:41

iOS 模块化架构设计：主流方案与实现详解

随着 iOS 工程规模的扩大&#xff0c;模块化设计成为提升代码可维护性、团队协作效率和开发灵活性的关键。本文将探讨为什么需要模块化&#xff0c;介绍四种主流的模块化架构方案&#xff08;协议抽象、依赖注入、路由机制和事件总线&#xff09;&#xff0c;并通过代码示例和对…...

编程日记 2025/8/9 19:43:47

PostreSQL指南-内幕探索-学习笔记-01-数据库集簇的逻辑与物理结构

目录 一、环境信息 二、参考内容 三、逻辑结构概念 四、物理结构概念 五、逻辑映射关系 1、数据库与oid映射关系 2、堆表对象与oid映射关系 五、物理映射关系 1、数据库与oid映射关系 2、堆表对象与oid映射关系 六、数据库文件布局 1、表格 2、postmaster.pid文件解…...

编程日记 2025/8/10 14:58:28

java使用（Preference、Properties、XML、JSON）实现处理（读写）配置信息或者用户首选项的方式的代码示例和表格对比

在Java应用程序中&#xff0c;处理应用首选项&#xff08;preferences&#xff09;有多种方法&#xff0c;包括使用java.util.prefs.Preferences类、属性文件&#xff08;如.properties文件&#xff09;、XML文件和JSON文件。下面是每种方法的详细说明和代码示例&#xff0c;最…...

编程日记 2025/8/7 9:40:31

spring动态代理是在生命周期的哪个阶段实现的

Spring AOP&#xff08;面向切面编程&#xff09;的动态代理是在 Bean 生命周期的 初始化后阶段 实现的&#xff0c;具体来说是在 BeanPostProcessor 的 postProcessAfterInitialization() 方法中完成的。下面我们来详细分析 Spring AOP 动态代理的实现位置及其工作原理。 1. S…...

编程日记 2025/8/9 11:48:13