人工智能
招聘可以AI面试，那么我制作了一个AI面试教练不过分吧
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1.背景随着AI的发展，面试出现了AI面试，毕设出现了AI查重率，我觉得AI发展的都没那么超级智能化，但是这种东西倒是先出现了，查重率是对比知网得出的结果，我认事实依据，AI查重率都不知道是依据什么，总之降AI率就是
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大师兄的数据分析学习笔记(二十四）：回归树与提升树
大师兄的数据分析学习笔记(二十三）：人工神经网络
大师兄的数据分析学习笔记(二十五）：聚类（一）
一、回归树
回归树是决策树的一种算法，但回归的值是连续值。
与分类树不同，回归树的每个节点（包括叶子节点和中间节点），都会得到预测值。
一般这个预测值就是这些连续标注的平均值。
对特征进行分类，切分属性的依据不再是熵或基尼系数，而是最小方差。
也就是说在根据某一个属性切分后，
kotlin学习日志二
listOf()表示一个不可变的集合，比如val list = listOf("java","kotlin")，只能读取，不能添加，修改或者删除操作
mutableListOf()表示一个可变的集合
表示
mapOf()跟mutableMapOf()与前面的同理，例如创建map集合的方式
val map = mapOf("map" to 1,"map1" to 2),表示往map集合里面添加key
R语言-稀疏矩阵对象格式学习-重点理解稀疏矩阵对象的重构
稀疏矩阵几乎产生于所有的大型科学工程计算领域，记录样本特征值的稠密矩阵中很多记录值都是0，由于0不携带信息，因此耗费空间存储0元素是很浪费资源的行为。而且很多计算只对非零元素进行操作，将特征矩阵构建成稀疏矩阵，可以很容易的索引到非零元素，所以基于稀疏矩阵的数据运算，可是实现更低的资源占用和更快的计算速度。
在单细胞领域，稀疏矩阵对于处理 scRNA-seq 表达谱数据是非常必要的，构建分析对象的
多自由度机械臂阻抗控制的一点个人看法
很多人要轨迹和代码
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初衷：
研三马上毕业，2019年入学，当年12月份就开始闹疫情，很多事情都当误了，不过自己以后也不从事这个行业了，并且现在论文也写完了，就把知识点总结一下，以帮助更多的人吧。
动力学模型：
标准动力学模型
M C G项都是我们所熟知的，其求法近期
shardindjdbc-complex策略
支持多分片键的复杂分片策略。
配置参数：complex.sharding-columns 分片键(多个);
complex.algorithm-class-name 分片算法实现类。
sql和源码
配置
spring:
main:
allow-bean-definition-overridin
