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ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
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一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验
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信息可视化数据分析数据挖掘运维开发技术共享
Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验在当今这个数据驱动的时代,如何将海量数据以直观、生动的方式展现出来,成为了数据分析师和企业决策者关注的焦点。Pyecharts,作为一款基于Python的开源数据可视化库,凭借其丰富的图表类型、灵活的配置选项以及高度的定制化能力,成为了构建数据可视化大屏的理想选择。本文将深入探讨如何利用Pyecharts打造数据可视化大屏,并通过实际代码案例
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大A股里向来就有七亏二平一赚的说法,能赚钱的都是少数人。否则股市就成了慈善机构,人人都有钱赚,谁还要上班?所以说亏钱是正常的,或者说是应该的。那么那些赚钱的人又是如何做到的呢?普通人能不能找到捷径去分一杯羹呢?方法是有的,但要做到需要你有极高的自律。第一,控制仓位,散户最大的问题是追涨杀跌,只要涨起来,就把钱往股票上砸,然后被套,隔天跌的受不了,又一刀切,全部割肉。来来回回间,遍体鳞伤。所以散户首
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小红书的一举一动引起了外界的高度关注。通过爆款笔记和流行话题,我们可以看到“干货”类型的内容在小红书中偏向实用的生活经验共享和生活指南非常受欢迎。根据运营社的分析,这种现象是由小红书用户心智和内容社区背后机制共同决定的。首先,小红书将使用“强搜索”逻辑为用户提供特定的“搜索场景”。在“我必须这样生活”中,大量使用了满足小红书站用户喜好和需求的内容。内容社区自制的高质量内容也吸引了寻找营销新途径的品
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一种新的“越狱”技巧让用户可以通过构建一个名为DAN的ChatGPT替身来绕过某些限制,其中DAN被迫在受到威胁的情况下违背其原则。当美国前总统特朗普被视作积极榜样的示范时,受到威胁的DAN版本的ChatGPT提出:“他以一系列对国家产生积极效果的决策而著称。”自ChatGPT引入以来,该工具迅速获得全球关注,能够回答从历史到编程的各种问题,这也触发了一波对人工智能的投资浪潮。然而,现在,一些用户
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ERP企业资源规划系统ERP(EnterpriseResourcePlanning)企业资源规划系统是一种综合性的管理信息系统,旨在通过信息技术手段实现对企业内部资源的全面规划、管理和控制。以下是对ERP企业资源规划系统的详细解析:一、定义与核心思想ERP系统建立在信息技术基础上,以系统化的管理思想,为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。它不仅仅是一个软件,更重要的是一个管理思想,实现了企
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随着科技的进步,AI工具已经成为提升工作效率的关键手段。本文将介绍一些实用的AI工具和方法,帮助你自动化繁琐的重复性任务、优化数据管理、促进团队协作与沟通,并提升决策质量。背景:OOPAI-免费问答学习交流-GPT自动化重复性任务Zapier:Zapier可以自动化多个应用程序之间的工作流程。例如,它能自动将Gmail中的附件保存至GoogleDrive,或在你发布新文章时,自动分享至社交媒体平台
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】第一轮行动:工具执行搜索
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【大模型应用开发动手做AIAgent】第一轮行动:工具执行搜索作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,大模型应用开发已经成为当下热门的研究方向。AIAgent作为人工智能领域的一个重要分支,旨在模拟人类智能行为,实现智能决策和自主行动。在AIAgent的构建过程中,工具执行搜索是至关重要
- 【星盘解析】水星和火星之间的四种相位,你的性格被哪种影响占据了?
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水星和火星之间的四种相位,分别是合、拱、刑和冲。这些相位代表了不同的状态和影响,让我们一一来看看。首先合相,这代表着水星和火星之间的能量是相互协作的。这种相位通常会给人带来一些积极的影响,如思维敏捷、行动力强和创造力强。盘主可能会感到自己有很强的逻辑思维和决策能力,能够在事业和生活中取得成功。同时,这种相位也可能会让盘主变得过于急躁和焦虑,需要注意放松心态和调整自己的情绪。其次是拱相,这代表着水星
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五段-增长黑客的三大步骤生活就像逆水行舟,加入你不能加速,现实中最好的情况,你也就处在一种原地打转的状况。增长,就像一辆车里的加速器。围棋爱好者,水平一直没有进步的原因。是因为没有找到提高下棋水平的增长模式有三个办法可以提高:做死活题,练习做关键决策的能力;打谱,复盘经典案例;找AI陪练。增长黑客的三个实战步骤:第一步,假设:建立最小闭环。从笨办法开始,不怕犯错,代价并不高,你可以勇敢尝试。想知道
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下面是对CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍:1.CV(计算机视觉,ComputerVision)定义:计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息,并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务:图像分类:识别图像中的物体并分类,比如猫、狗、车等。目标检测:在图像或视频中定位并识别多个对象,如人脸检测
- Flume:大规模日志收集与数据传输的利器
傲雪凌霜,松柏长青
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Flume:大规模日志收集与数据传输的利器在大数据时代,随着各类应用的不断增长,产生了海量的日志和数据。这些数据不仅对业务的健康监控至关重要,还可以通过深入分析,帮助企业做出更好的决策。那么,如何高效地收集、传输和存储这些海量数据,成为了一项重要的挑战。今天我们将深入探讨ApacheFlume,它是如何帮助我们应对这些挑战的。一、Flume概述ApacheFlume是一个分布式、可靠、可扩展的日志
- 如何向外拓展(二):积极倾听,用微妙而有效的迎合方式拓展人脉——《韧性思维》读书分享34
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如何向外拓展(二):积极倾听。这是《韧性思维》读书分享的第34篇。构建韧性思维的第五个心理习惯是向外拓展,建立支持性的人际关系。第二个思维练习是积极倾听。积极倾听是一种微妙而有效的迎合方式,这将有助于我们向外拓展自己的人际关系。如何做到积极倾听?三个小技巧可以帮助我们。1、做好表情管理专注的聆听对方的讲话。用你的表情表明你在认真聆听,注视着对方。在对方表达观点时,身体前倾,不时的看着对方,微笑,点
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机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
- 全面指南:用户行为从前端数据采集到实时处理的最佳实践
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引言在当今的数据驱动世界,实时数据采集和处理已经成为企业做出及时决策的重要手段。本文将详细介绍如何通过前端JavaScript代码采集用户行为数据、利用API和Kafka进行数据传输、通过Flink实时处理数据的完整流程。无论你是想提升产品体验还是做用户行为分析,这篇文章都将为你提供全面的解决方案。设计一个通用的ClickHouse表来存储用户事件时,需要考虑多种因素,包括事件类型、时间戳、用户信
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个人来源:家庭、朋友、邻居、熟人,这一类属于口碑,都是经过他人之口来传达信息,而且消费者愿意相信他们,因为他们本来就有信任基础。口碑的好处就是帮消费者做决策,现在做生意的都很注重口碑。商业来源:广告、网站、推销员、经销商、包装、展示,这一类需求信息展示的比较精准。我们看包装,广告,都是对应单个精准广告。明确告诉消费者是什么产品。消费者需要自己做决策,分析信息的真假和是否对自己合理。公共来源:大众媒
- 【数字化供应链】数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案
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原文《数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案》PPT格式。主要从供应链管理全景、智慧供应链建设总体目标、供应链总体业务流程、供应链总体功能架构、供应链总体技术架构、供应链全流程贯通、供应链全领域管理、供应链数据数据分析、供应链决策中台等进行建设。本文仅对主要内容进行介绍。来源网络公开渠道,旨在交流学习,如有侵权联系速删,更多参考公众号:优享智库基于先进IT技术、大数据能力、物联网应用、区块链平
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《微服务设计(第2版)》最可贵的地方在于,不光具备理论性与系统性,更为注重实践性与可操作性。全书勾勒出一幅从宏观到细节,再到组织落地的微服务架构整体实施蓝图。无论是对关注微服务领域的工程师与架构师,还是对寻求架构升级的管理者与决策者来说,本书都可以作为指导手册。——沈剑,快狗打车CTO《微服务设计(第2版)》萨姆·纽曼|著钟健鑫张沙沙智伟|译软件开发大神MartinFowler如此推荐本书:“微服
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你读这本书的目的是什么?通过这本书完成作业,学会9Q逻辑高效阅读法。作者为什么要写这本书?从1959年至今长达半个世纪内,作者创建并经营了“京瓷”和KDDI俩个集团。这俩个集团都取得了长足的发展而接手破产重建的日航公司,第一年就取得可喜成绩。作者想要告诉我们:取得这些成就,就是坚持把作为人应该做的正确的事情以正确的方式贯彻到底。3作者想要解决什么问题?六项精进有哪些内容?用哪些方法可以做到?如何做
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此题可用动态规划解决,首先进行阶段划分,可将解决问题的过程看作逐一为每家公司分配机器,因此按照已分配公司数量划分阶段,设变量i代表前i家公司。设计状态,设f[i][j]代表前i家公司分配j台设备能产生的最大盈利。确定决策为第i家公司分配多少设备,决策变量k范围0usingnamespacestd;inta[20][20],f[20][20],g[20][20];intn,m;voidprint(i
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在地理信息与遥感技术的广阔天地间,数据处理软件如同一座桥接驳岸的智慧引擎,将海量的原始数据转化为决策的金矿,推动着城市规划、环境保护、灾害管理、资源开发等领域的深度变革。本文将深入解析其核心功能、技术前沿、应用实例及未来展望,探析数据处理软件如何为地理信息与遥感技术插上智慧的翅膀。数据处理软件的核心技术与功能矩阵数据清洗与格式转换:自动去除冗余杂乱码、异常值,格式标准化数据,确保后续处理的准确性与
- 管理的三板斧
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华为任正非说管理团队就要“砍掉高层的手脚、砍掉中层的屁股、砍掉基层的脑袋”,文字表述得有些直白,但细细品味却还是很有道理。为了好记这三砍,我借用了《隋唐演义》中程咬金的故事,起了一个比较形象且好记的名字——“管理的三板斧”。第一斧就是要“砍掉高层的手脚”。高层干部是公司战略决策的制定者,在公司的经营管理中起着关键的作用。创业企业可能由于资源不足,高层也要从小事做起,这里除外,不进行讨论。但如果是中
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for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
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int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
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统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
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* 编程之美 最短摘要的生成
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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- 二叉树:红黑树
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二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
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无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
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- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
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blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
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public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
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