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作为产品经理,面对新需求时,我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑,采用以下结构化流程,确保需求既能满足用户价值,又能高效落地:一、需求澄清与价值验证(NPDP核心逻辑)需求背景挖掘与需求提出方(用户/业务/领导)深度沟通,明确:痛点场景:需求解决的具体问题(例如“政务数据共享接口调用失败率高”)。期望目标:量化成功标准(如“接口成功率从70%提升至95%”)。工具:5W1H分析法、用户故事地图(U
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机器学习的方法主要可以分为四大类,根据学习方式和数据标注情况进行分类:1.监督学习(SupervisedLearning)特点:有标注数据(即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y))。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法:分类(Classification):逻辑回归(LogisticRegression)支持向量机(SVM)朴素贝叶斯(NaïveBa
- Python 爬虫实战:从知乎盐选专栏,爬取优质内容付费数据
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- 高频交易:当速度与智慧在金融市场中“飙车”(策略+算法)
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高频交易:当速度与智慧在金融市场中“飙车”高频交易(High-FrequencyTrading,HFT)就像金融市场的“闪电侠”,利用强大的计算机和复杂的算法,在毫秒甚至微秒内完成交易。它的目标是抓住市场中的微小机会,赚取“快钱”。以下是对高频交易策略和算法的详细介绍,带点幽默感,让你在了解金融科技的同时也能会心一笑。---一、高频交易策略:金融市场的“快闪族”1\.做市策略:买卖价差的“中间商”
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Agent和RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是两种在自然语言处理(NLP)和人工智能领域中广泛使用的技术,它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义(1)Agent定义:Agent是一种智能体,能够感知环境并采取行动以完成特定任务。在NLP领域,Agent通常指一个基于大语言模型(LLM)的
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- H800能效架构实战解析
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内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心,通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块,形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。在架构设计中,异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态,动态分配CPU、GPU及专用加速器资源,最大化硬件利用率;动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略,结合多级电压频率
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题目:给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。来源:力扣(LeetCode)请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法示例以及输出结果来源:力扣(LeetCode)示例1:输入:nums=[1,3,5,6],target=5输出:2示例2:输入:nums=[1,3,5,6],target=2输出:1示例3:输入:num
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- 记账本app的需求分析
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记账本应用程序的需求分析包括对应用程序的功能和性能进行评估,以确定应用程序的设计和开发应该包含哪些内容。首先,应对记账本应用程序的用户进行用户调研,以了解用户的使用需求。这可以包括访问用户的使用情况,以及他们希望记账本应用程序具有哪些功能。其次,应确定记账本应用程序的目标市场,以确定应用程序的设计应该如何进行。这可能会考虑该应用程序的使用者人群,以及应用程序的使用场景。随后,应分析记账本应用程序的
- Linux动静态库
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Linux动静态库静态库动态库库的链接静态库核心特性:链接时机:在编译时将库代码直接嵌入到可执行文件中。文件格式:.a(Linux)、.lib(Windows)。内存占用:每个使用该库的可执行文件都会包含一份完整的库代码副本。创建静态库(.a文件)编写源代码:首先,编写你需要的库函数的源代码文件,例如mylib.c编译为目标文件:使用gcc/g++编译源码为目标文件(.o文件)g++-cmylib
- 景联文科技:以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展
景联文科技
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在当今这个由数据驱动的时代,高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工,通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式,从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括:图像标注:指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息,如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
- Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例
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目录Mstlsb实她TTS-HKFLM麻雀算法(TTS)优化混合核极限学习机多变量回归预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...1目标...1意义...2项目挑战及解决方案...2挑战...2解决方案...3项目特点她创新...3创新点...3特点...4项目应用领域...4应用领域...4项目效果预测图程序设计及代码示例...5项目模型架构...6数据预处理...6混合核极限学
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Haystack是一个端到端的NLP框架,专门用于构建基于文档的问答系统,是实现RAG的理想选择。它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件,支持多种语言模型和检索器。提供可视化界面,方便用户进行配置和调试;支持多模态数据,可处理文本、图像等多种类型的数据;具有可扩展性,可根据需求添加自定义组件。2020年在自然语言处理技术快速发展,对高效、易用且灵活的端到端NLP框架需求日益增长的背景
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使用libevent构建高性能网络应用在现代网络编程中,高性能和可扩展性是开发者追求的核心目标。为了实现这一目标,许多开发者选择使用事件驱动库来管理I/O操作和事件处理。libevent是一个轻量级、高性能的事件通知库,广泛应用于网络服务器、代理、缓存等场景。本文将详细介绍libevent的核心概念、使用方法以及如何利用它构建高性能的网络应用。1.什么是libevent?libevent是一个用C
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- RDMA通信协议中rdma_resolve_addr函数的实现与应用
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熵权法介绍熵权法是一种常用的用于多指标决策问题中的权重确定方法,它通过对决策矩阵的熵值进行计算,来自动地评估各个指标的权重。熵值能够反映各个指标的不确定性,熵值越小,表明该指标的信息量越大,反之亦然。熵权法可以避免人为设定权重的问题,通过熵权法确定的权重是一个客观量,只和数据本身的性质有关。熵权法在多目标优化问题中具有广泛的应用。文章目录熵权法介绍1.熵权法的基本原理2.熵权法步骤步骤1:标准化决
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中文分词的基本原理及实现1.什么是词2.基本原理3.发展趋势:多数场景无需显式分词信息处理的目标是使用计算机能够理解和产生自然语言。而自然语言理解和产生的前提是对语言能够做出全面的解析。汉语词汇是语言中能够独立运用的最小的语言单位,是语言中的原子结构。由于中文缺乏类似英文的空格分隔,分词的准确性直接影响后续任务(如机器翻译、情感分析)的效果。因此,对中文进行分词就显得至关重要。中文分词(Chine
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一、数据同步的基本原理数据同步的基本原理是将源数据和目标数据进行比较,并将差异部分进行复制或更新,以达到数据一致性的目的。这个过程通常涉及以下关键步骤:数据的识别:首先需要确定哪些数据需要进行同步,以及源数据和目标数据的对应关系。这是数据同步的起点,也是确保数据准确性和一致性的基础。数据的复制:在确定了需要同步的数据后,接下来就是将源数据复制到目标位置。这个过程中,可以使用增量复制、全量复制或增量
- 轻松帮你搞清楚Python爬虫数据可视化的流程
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Python爬虫数据可视化的流程主要是通过网络爬取所需的数据,并利用相关的库将数据分析结果以图形化的方式展示出来,帮助用户更直观地理解数据背后的信息。Python爬虫+数据可视化步骤1.获取目标网站的数据使用`requests`或者`selenium`库从网页上抓取信息。对于动态加载内容的页面可以考虑结合JavaScript渲染引擎。2.解析HTML内容提取有用信息常见工具如BeautifulSo
- JAVA代码实现ElasticSearch搜索(入门-进阶)(一):搜索方法、多字段查询、高亮展示
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一、搜索方法对比首先存入一条数据count="ilikeeatingandkuing"默认分词器应该将内容分为“i”“like”“eating”“and”“kuing”1.QueryBuilders.matchQuery("count",count);会将搜索词分词,再与目标查询字段进行匹配,若分词中的任意一个词与目标字段匹配上,则可查询到。count="i"可查出count="ili"可查出co
- opencv对图像处理
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形态学转换:基于图像形状的操作,通常在二进制图像上执行。腐蚀、膨胀:腐蚀:求局部最小值,原图高亮部分被蚕食膨胀:求局部最大值,原图高亮部分部分扩张img=cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2=cv.erode(img,kenel)#腐蚀去噪img1=cv.dilate(img,kenel)#膨胀目标增大,填充孔洞图像平滑(去噪
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GPT和BERT的Mask机制对比:核心区别与优化策略在NLP领域,GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示,但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别,并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制:基于MLM(MaskedLanguageModel)BERT(Bidirectional
- 知识图谱中NLP新技术
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知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理(NLP)的结合是当前人工智能领域的前沿方向,其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入(KE)和语言建模目标,将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程,显著提
- 微软 LIDA 库:基于大模型的自动化数据分析与可视化
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微软LIDA库:基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要GoalExplorer模块可视化目标列表VizGenerator模块可执行图表代码Infographer模块风格化信息图表二、LLM交互核心功能1.多模型支持架构兼容主流LLM服务商:通过统一接
- 插入表主键冲突做更新
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如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
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mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
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1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
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android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
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企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
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今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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