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地基承载力特征值的计算公式是什么?
〖壹〗 、当地基的宽度超过3米或埋深超过0.5米时，地基承载力特征值的修正可以通过以下公式进行：fa = fak + nby（b - 3） + ndym（d - 0.5）。
〖贰〗、fa=fak+nby（b-3）+ndym（d-0.5）式中：fa--修正后的地基承载力特征值；fak--地基承载力特征值；ηb 、ηd--基础宽度和埋深的地基承载力修正系数；γ--基础底面以下土的重度 ，地下水位以下取浮重度 。
〖叁〗 、复合地基的承载力特征值计算公式为：Qk = （Nk - Nq） * sq + Nq * bq + Nγ * γz ，其中Qk为复合地基的承载力特征值，Nk为静力触探法测得的桩端阻力，Nq为静力触探法测得的桩侧摩阻力 ，sq为桩端摩阻力比 ，bq为桩侧摩阻力比，Nγ为地基自重 ，γz为复合地基上部土层的重度 。
CatBoost算法解读
〖壹〗、CatBoost算法解读：CatBoost算法是Yandex开源的一种高效处理分类特征的机器学习算法 ，其核心亮点如下：内置分类特征管理：CatBoost能够直接处理分类特征，无需预处理。空值被视为独立值 ，通过Ordered TS编码减少过拟合。Ordered TS编码结合多个排序状态 ，降低噪声和目标泄露风险 。
〖贰〗 、参数调整：CatBoost的参数调整相对直观，易于使用 。 劣势： 算法复杂度：XGBoost在某些情况下可能具有更高的算法复杂度 ，但这也使其在某些特定任务上表现出色。 执行效率：尽管CatBoost在GPUCPU协同方面表现出色 ，但在某些硬件配置上，XGBoost的执行效率可能更高 。
〖叁〗 、CatBoost是由Yandex在2017年开源的机器学习库 。它属于Boosting族算法的一种 ，与XGBoost和LightGBM并称为GBDT算法的三大主流工具。核心特点：对称决策树：CatBoost使用对称树作为基预测器 ，这类树的特点是相同的分割准则在整个一层上使用，有助于平衡树结构，减少过拟合 。
...入侵检测系统?都有哪些类型?NIDS 、HIDS、基于特征 、基于异常等_百度...
IDS入侵检测系统是一种网络安全系统 ，用于监控和检测网络或系统中的恶意活动 。主要有以下类型：NIDS：功能：监控网络流量 ，实时响应威胁。部署：通过网络中的传感器 、管理者和数据库实现 。特点：实时性、可扩展性和自动化特性强，但对加密流量的处理能力较弱 。HIDS：功能：专注于检测主机活动 ，与NIDS协同工作以增强整体网络安全。
启发型（Heuristic Based）：基于启发式方法的IDS利用专家知识和经验来构建检测模型 ，通过模拟攻击者的行为模式和策略来检测潜在的入侵行为 。这种方法结合了基于特征和基于异常检测的优点，但实现起来相对复杂 。
HIDS基于单个主机运行 ，通过监视系统日志 、文件和进程活动检测入侵行为。虽然有助于及时发现和响应 ，HIDS也存在误报或漏报问题，并且仅针对单个主机 ，通常与NIDS结合使用以提升网络整体安全性。入侵检测系统技术分为基于特征匹配和基于状态匹配 。
深入了解IDS：入侵检测系统的神秘世界 在网络安全的防护阵线中 ，IDS（Intrusion Detection System）扮演着至关重要的角色 。它就像一个精密的守卫者，通过NIDS（网络入侵检测系统）和HIDS（主机入侵检测系统）两种形态 ，守护着网络和系统免受恶意入侵。
