重叠点去除

Selenium 的指纹识别问题，多人用久了都绕不开。selenium 特征去除这个 JS 文件就挺实用，能帮你绕过不少反爬机制，尤其是那种一眼识破的 navigator 特征啥的，得比较干净。 直接在 Selenium 执行前注入 JS，把navigator.webdriver改掉、模拟真实环境，浏览器看起来就更“像人类”了。你要是之前被网站 ban 得头疼，不妨试试这个方式。 配合Python 爬虫框架用效果更，比如你用selenium + ChromeDriver，提前加载这个文件，再开爬，稳定不少，识别率低多了。 别忘了，JS 注入的位置关键，建议在driver.get()之前执行dr

使用DISTINCT关键字：SELECT DISTINCT name FROM s_dept; 使用GROUP BY子句：SELECT name FROM s_dept GROUP BY name;

CPM 算法（Clique Percolation Method，团渗透方法）是一个蛮实用的网络社区发现算法，适用于社交网络和其他复杂网络的。这个算法的地方在于它能发现重叠社区，也就是同一个节点可以属于多个社区，这在真实世界的网络中常见。CPM 算法通过团（完全子图）来识别网络中的社区结构，如果两个团有 k-1 个节点相连，就可以认为这两个团是渗透的，进而形成一个社区。由于算法不需要事先定义社区结构，它灵活，可以自动发现网络的社区结构。适用场景广泛，比如社交网络、生物网络、合作网络等。用它来复杂网络，能你深入理解群体之间的相互关系，值得试试！

DISTINCT短语用于从结果表中移除重复记录。

Oracle 10g的卸载， Oracle 10g的卸载。

Tableau 的山峰柱形图做得挺巧妙，主要靠柱形的重叠设计实现高低错落的视觉效果。资源里直接给了.twbx模板，省了不少自己调样式的功夫，打开就能用，响应也快，布局也整。你想拿去改改颜色或加点交互都挺方便。 视频也安排得明明白白，图文搭配更容易上手。你要是习惯看视频，可以去西瓜视频看看，或者翻翻B 站的教程，内容还蛮系统的。 顺手推荐几个相关资源：Tableau 基因可视化图适合做多维数据；多度量瀑布图模板也挺有意思的，逻辑清晰；再比如散点图/词云合集，图形丰富，能省不少脑细胞。 如果你想快速做出有层次感的可视化，或者项目时间紧，这份资源用来打底合适。别忘了替换数据源的时候检查字段匹配，避免

在重叠保存方法中，输入数据块大小为N=L+M-1，DFT和IDFT的长度为L。每个数据块由前一个块的最后M-1个数据点和L个新数据点组成，形成一个长度为N的数据序列。为每个数据块计算一个N点DFT。通过附加L-1个零来增加FIR滤波器的脉冲响应长度，并且一次计算并存储序列的N点DFT。第m个数据块的N点DFT的乘法产生：Ym(k)=h(k)Xm(k)。由于数据记录的长度为N，Ym(n)的前M-1个点被混叠破坏，必须丢弃。Ym(n)的最后L个点与线性卷积的结果完全相同。为避免混叠造成的数据丢失，保存每条数据记录的最后M-1个点，这些点成为后续记录的前M-1个数据点。为了开始处理，第一条记录的第一

图像里的条纹干扰，尤其是那种横条纹和渐变纹，起来真不是一件小事。但你要是用 MATLAB，就可以靠频域下点狠招。傅里叶变换的玩法挺多的，把图像从空间域拉到频域后，条纹干扰就会变成特定频率的“图钉”——直观。你可以用fft2看频谱，再用滤波器精准下手。比如横条纹，在频域里就是水平方向的某些频率点，直接用带阻滤波器卡掉它们，效果还挺的。如果是渐变的那种干扰，那就得用更灵活的策略，像自适应滤波或者小波，思路不一样但思考方式挺有意思。操作方面，MATLAB 的图像工具箱支持得好，fft2负责正变换，ifft2用来还原图像。你还可以用imfilter搞空间滤波，搭配频域，干扰去得更干净。源码文件caoh

在开发过程中，MySQL 数据库的主键管理挺常见，尤其是在表创建和修改时。你如果想要创建主键，直接在建表语句中加上PRIMARY KEY，像这样：CREATE TABLE pk_test(f1 INT NOT NULL, PRIMARY KEY(f1));。要在已有表上加主键，可以用ALTER TABLE，像这样：ALTER TABLE customer MODIFY id INT NOT NULL , ADD PRIMARY KEY(id);。去掉主键也简单：ALTER TABLE customer DROP PRIMARY KEY;。这几个操作在日常开发中都蛮常用的，记得操作时要小心，不要

重叠聚类的数据集真挺香的，尤其你要在 MATLAB 里搞点聚类实验，用起来顺手多了。像20Newsgroup.mat，那可是文本圈的老熟人，新闻主题分类的经典，TF-IDF 一配，跑个 K-means 或者谱聚类都挺合适。 emotions.mat也蛮有意思的，情感那点事你懂的，搞个多标签聚类试试，容易就能看出哪些情绪经常一起出现，比如“愤怒”和“悲伤”，经常组团出场。 还有scene.mat，偏图像方向的，你可以提 SIFT、颜色直方图这些经典特征，想轻松点也能扔给深度模型提 embedding，再跑聚类，结果也还不错。 搞生信的可以看看yeast2417.mat，基因表达的玩法比较多，层次