高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大

为什么会有这样的需求，我也不知道，没有需求就创造需求呗，直接开整：首先上docker.hub上看看有没有现成的，关键字<codealpine/jmeter</code，一搜索果然有：!image.png(https://imghelloworld.osscnbeijing.a

<blockquote<strong📖博客原文：<ahref"https://link.segmentfault.com/?encTYNq7UlSBgZhIBbQaJrAIQ%3D%3D.mUBOw5RuCof5aClwynymTCIVkZCl3Y%2Bm8OrcrokclY1DWK94

<blockquoteSpringBoot实战电商项目mall（20kstar）地址：<ahref"https://link.segmentfault.com/?encfjBZcDjCRSUmOWGTa0tkjw%3D%3D.a5jFL0%2BRYrcYoMng%2B%2F93uiZQaD

对一个对象或者数组这种引用类型的值进行复制可以分为浅复制和深复制，比如这样的一个对象<pre<codeletobj{a:1,b:{a:1,b:2},c:3}</code</pre很明显这个对象是存在