分布式理论系列第21页

亲子共读小书单（2021.3.9）：老绘本的新发现

1、小熊宝宝系列《过生日》《谁哭了》《散步》《收起来》《我会穿短裤啦》：我读了多遍，才发现每本书的最后一页，有关于此本书的一些总结和指导，为了写这篇文章，我又翻开电商平台上关于这套书的推荐，确实有关于最后一页的介绍

大力妈妈亲子共读·2024-08-31 22:15

科研绘图系列：R语言雷达图（radar plot）

介绍雷达图，又称为蜘蛛网图或星形图，是一种以多轴方式显示数据的图表。它通常用于显示多个定量变量的值，这些变量被表示为从中心点向外延伸的轴。每个轴代表一个变量，而每个变量的值则通过从中心向外延伸的距离来表示。雷达图可以直观地展示多个变量之间的相对大小和关系。雷达图的特点：多维数据比较：可以同时比较多个变量，看它们在不同维度上的表现。综合评价：用于综合评价一个或多个对象在多个方面的表现。趋势分析：可以

生信学习者2·2024-08-31 22:25

科研绘图系列：R语言饼图（pie chart）

介绍饼图是一种常用的数据可视化图表，它通过圆形的扇形区域来展示数据的比例关系。每个扇形的面积大小与其所代表的数据量成正比，从而直观地显示各部分在整体中所占的比重。特点：直观性：通过不同大小的扇形，可以直观地看到各个部分的相对大小。易于理解：圆形的分割使得人们容易理解各部分的相对比例。适合展示比例：特别适合展示各部分在整体中的比例关系。说明的问题：部分与整体的关系：显示每个部分在整体中所占的百分比。

生信学习者2·2024-08-31 22:25

科研绘图系列：R语言径向柱状图（Radial Bar Chart）

介绍径向柱状图（RadialBarChart），又称为雷达图或蜘蛛网图（SpiderChart），是一种在极坐标系中绘制的柱状图。这种图表的特点是将数据点沿着一个或多个从中心向外延伸的轴来展示，这些轴通常围绕着一个中心点均匀分布。特点：极坐标系统：数据点不是在直角坐标系中展示，而是在极坐标系中，围绕一个中心点。多维度数据展示：可以同时展示多个变量的数据，每个变量对应一个轴。视觉集中：所有数据点都围

生信学习者2·2024-08-31 22:55

科研绘图系列：R语言基础图形合集

基础图形可视化数据分析的图形可视化是了解数据分布、波动和相关性等属性必不可少的手段。不同的图形类型对数据属性的表征各不相同，通常具体问题使用具体的可视化图形。R语言在可视化方面具有极大的优势，因其本身就是统计学家为了研究统计问题开发的编程语言，因此极力推荐使用R语言可视化数据。散点图散点图是由x值和y值确定的点散乱分布在坐标轴上，一是可以用来展示数据的分布和聚合情况，二是可通过分布情况得到x和y之

生信学习者2·2024-08-31 22:55

天人合易:从易经悟出的“道”，遵循这一点，你就会走上成功的大道

请随着微鸿关于《神农图》的系列发文，开始神农易和传统易学及现代科学交杂碰合的神奇之旅吧。以下进入正文，后篇惊喜将续，关注加评赞，精彩不错过！“道”是一个古老的词语，一直到今天仍然

神农图的周易经·2024-08-31 20:33

CorelDRAW2024无限试用版一键下载安装激活

CorelDRAW全系列汉化版下载网盘分享链接：抓紧保存以防失效https://pan.quark.cn/s/31f7e

qq_48396513·2024-08-31 20:12

【C# / Extension】扩展方法01 —— 扩展String & StringBuilder

C#扩展方法系列C#扩展方法简介String扩展CheckNull扩展检查是否为空publicstaticboolIsNullOrEmpty(thisstringinput){returnstring.IsNullOrEmpty

ls9512·2024-08-31 19:39

Spring系列之设计模式

Spring作为Java世界当之无愧的No.1开源框架，其架构设计非常优秀，使用很多设计模式。注：本文参考Spring-6.1.5版本源码；本文目录设置参考设计模式三大类来划分，Spring家族包括Spring、SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud、SpringData等，总之Spring源码博大精深；某一种设计模式会在若干个Spring接口、类、或模块里有所体现，不可

johnny233·2024-08-31 19:08

Oracle 数据库新手指南(一) Oracle基础

通过一系列的文章，我们将探索Oracle数据库的关键特性和最佳实践，帮助您掌握Oracle数据库的核心技术，并解决日常管理中遇到的问题。

luo_lio·2024-08-31 19:38

白鲸开源中标申万宏源DataOps数据开发运维一体化平台采购项目！

这一合作将为申万宏源带来一系列显著优势：通过提供一站式的高性能数据调度管理方案，我们将显著增强申万宏源的数据管理能力，确保系统的高可用性、高扩展性和高安全性。

DolphinScheduler社区·2024-08-31 19:07

2021:乐早起|遇见更好的自己（327/365）Ⅰ先把市场弄明白再干

2020年09月20日开始，自己发起“在路上”早起习惯养成圈子，经过一系列实践和调整，最终把自己的早起时间点定为04:00。

梦想加油站·2024-08-31 18:58

打卡第60天------图论

今天大家会感受到Bellman_ford算法系列在不同场景下的应用。建

感谢上Di_123·2024-08-31 18:04

HFM深入技术学习系列之四--调用API生成日记账

概述本文描述使用HFM提供的SDK自动生成日记账介绍分为三个步骤1获得进入HFM的session2获得JournalOM3使用JournalOM保存日记账用到的包fmcommon.jarfm-web-objectmodel.jarhssutil.jar代码示例获取JournalOMISecurityManagertpMNG=HSSUtilManager.getSecurityManager();S

Flora_Fang·2024-08-31 18:00

HFM深入技术学习系列之五--FDMEE钻取EBS

概述本文描述如何设置FDMEE钻取回EBS的方法。注意：FDMEE是通过OpenInterface抽取EBS数据的，不是直接与EBS连接设置过程1进入FDMEE2设置->源适配器->钻取URL3添加钻取URL，录入名称，请求方法等4设置->导入格式5选择要设置的导入格式，详细信息栏目中的钻取URL选项中选择设置好的钻取URL钻取EBS的URLURL格式http://myserver.com:801

Flora_Fang·2024-08-31 18:00

HFM深入技术学习系列之二--规则

学习的路线学习如何写规则，从技术的角度看，从以下几点入手：0HFM合并报表的基本业务功能1规则的入口，即HFM是从哪里调用我们写的规则。2规则的基本语法，规则是用VBSCRIPT写的，这里所说的基本语法不是指的VBSCRIPT的语法，其实更多地是说规则里HS这个OBJECT和相关函数如何使用。3规则的深入应用HFM合并报表的基本业务功能HFM是一个专业性很强的软件，技术人员如果对其涉及到的财务-合

Flora_Fang·2024-08-31 18:30

Lottie系列四：使用建议

文章目录一UI建议兼容性性能方面AE版本二开发三赶集bugly的一个问题四UseInFlutter注意源码参考：一UI建议兼容性滤镜效果在客户端上不全支持；颜色滤镜的试用对客户端的运行上存在额外的性能损耗。图层如果存在“自动定向”特性，在Web和Android上不支持。不推荐使用“遮罩层”，遮罩层对客户端运行性能的损耗极大，建议避免使用。如果可以用蒙版效果替代，建议用蒙版替代使用。蒙版的使用对客户

许进进·2024-08-31 17:56

70.候大利刑侦笔记

按照经典理论，系列杀手选择被害人一般基于被害人的可获得性、易受攻击性和合意性，如果蒋昌盛、王涛、朱建伟和陈雷都是一个杀手作案，那么可获得性、易受攻击性这两条明显不符合。”

娟_e84e·2024-08-31 17:24

1.2如何整理电脑文件夹和桌面？

【高效省时36计·第1.2讲课后实践】这是2018年12月4日“崔律精时力之高效省时36计”系列第1.2讲的课后实践。动手调整电脑文件夹与电脑桌面。

和盼妈一起学阅读·2024-08-31 16:10

设计模式-原型模式 Prototype Pattern

系列文章目录文章目录系列文章目录设计模式-原型模式PrototypePatternOverview1.原型模式PrototypePattern1.1.原型模式的主要角色包括1.2.C++实现示例1.3.

WeSiGJ·2024-08-31 16:48

【模板方法模式】设计模式系列：构建可扩展的算法骨架(打造可定制的算法框架)

文章目录Java设计模式之模板方法模式：理解与应用1.引言2.模板方法模式定义2.1定义与意图2.2模式的参与者3.模板方法模式结构3.1类图解析3.2代码示例3.3模式变体4.模板方法模式的应用场景4.1应用背景4.2实际案例分析4.3使用模式的好处5.模板方法模式的优势与劣势5.1优势5.2劣势6.与其他模式的关系6.1与策略模式的区别6.2与工厂模式的结合6.3与装饰器模式的对比7.最佳实践

无理 Java·2024-08-31 16:48

VUE3笔记

前端系列一、HTML5二、CSS3三、JavaScript四、jQuery五、BootStrap六、Element七、Ajax八、JSON九、VUE3第一章、基础一、vue简介1、学习阶段vue2基础vue-cli

一介书生.·2024-08-31 16:48

【重走编程路】设计模式概述（八） -- 策略模式、模板方法模式

13.策略模式（Strategy）定义策略模式定义了一系列算法，并将每一种算法封装起来，使它们可以相互替换。策

咖啡+=方糖·2024-08-31 16:47

无题

小清新系列，可以拿红薯叶子做咸汤，红薯梗水焯一下调

顽石的青果花园·2024-08-31 15:22

架构师面试题系列之Spring MVC面试专题及答案（31题）

目录1、什么是SpringMvc？说一下你对它的理解2、SpringMVC的优点：3、SpringMVC工作原理？4、SpringMVC的主要组件？5、讲下SpringMvc的执行流程6、SpingMvc中的控制器的注解一般用那个,有没有别的注解可以替代？7、如果在拦截请求中，想拦截get方式提交的方法,怎么配置？8、怎样在控制器方法里面得到request或者session？9、如果想在拦截的方法

cesske·2024-08-31 15:11

速盾：企业在使用高防 IP 和 CDN 时如何确保数据的安全性？

企业在使用高防IP（InternetProtocol）和CDN（ContentDeliveryNetwork）时，需要采取一系列措施来确保数据的安全性。

速盾cdn·2024-08-31 14:07

你有感知幸福的能力吗？

今天我带孩子们阅读的是大师经典哲学绘本系列“孩子是天生的哲学家”之《万能原始人》，这个故事讲的是人还住在山洞里时，除了有用不完的时间、讲不完的故事和看不完的星星之外，便一无所有了，他们很快乐，但似乎也没有那么快乐

静候花开_7090·2024-08-31 14:21

Lua语法(一)

参考链接：系列链接:Lua语法(一)系列链接:Lua语法(二)系列链接:Lua语法(三)——元表与元方法系列链接:Lua语法(四)——协程系列链接:Lua语法(五)——垃圾回收系列链接:Lua语法(六)

monGyrate·2024-08-31 14:05

python网络爬虫的流程图_python爬虫系列（1）- 概述

原标题：python爬虫系列（1）-概述事由之前间断地写过一些python爬虫的一些文章，如：工具分享|在线小说一键下载Python帮你定制批量获取智联招聘的信息Python帮你定制批量获取你想要的信息用

weixin_39649965·2024-08-31 14:29

手把手教你！STM32单片机入门指南：从初级到中级工程师的学习路线

STM32系列微控制器，以其高性能、低功耗及丰富的外设资源，成了许多开发者踏入嵌入式领域首选的跳板。

Tony小周·2024-08-31 14:58

《区块链：重塑经济与世界》

区块链的诞生颇具传奇色彩，而它引发的一系列产物：数字货币、智能合约、分布式治理等更

simple涯·2024-08-31 13:08

Python爬虫系列总结

Python爬虫系列总结包含（Scrapy框架介绍）文章目录Python爬虫系列总结包含（Scrapy框架介绍）一、前言二、Python爬虫的基础三、Python爬虫进阶四、简易爬虫总结五、Python

qformat·2024-08-31 13:57

Qt 中 QDir 常用函数详解

无论是导航文件系统、过滤文件，还是获取路径的详细信息，QDir都为开发者提供了一系列便捷的函数。

威桑·2024-08-31 13:57

73855定律（73855 Law）

73855定律，又叫麦拉宾法则，是心理学教授艾伯特.麦拉宾（AlbertMehrabian）在70年代，通过10年一系列研究，分析口头和非口头信息的相对重要性，得出的结论：人们对一个人的印象，只有7％是来自于你说的内容

春雪_a2bf·2024-08-31 13:34

市面上的返利APP哪个最好用佣金最高？

高省APP官网邀请码110000高省APP的优势1、高额返利：高省APP提供了一系列商家的购物返利服务，其返利比例在行业内处于领先水平

高省APP大九·2024-08-31 13:37

如果服务器的磁盘I/O经常过高？会有什么影响

服务器磁盘I/O(输入/输出)过高会对系统的稳定性和性能产生一系列的影响，以下是一些主要的影响：1.性能下降：响应时间变长：用户请求的响应时间会显著增加，导致用户体验下降。

华纳云IDC服务商·2024-08-31 13:52

「游戏心得」三国割草系列之《真三国无双7》的那些事儿

引语：《三国无双系列》属于我从小玩儿到大的游戏系列之一，从以前2代到现在8代都没落下，所以今天我把算比较经典的七代拿出来讲一讲，这里的七代是PC端的，是集合猛将传的（这是光荣的常用方式，猛将传比原版稍微提升点东西

BZ玩儿游戏·2024-08-31 12:04

西安市中级职称评审及认定

（PS：本人参与的是工程系列的职称评审和认定）1、职称评审（1）职称评审要求及通知详见西安市人力资源和社会保障局西安市档案局关于开展2023年度全市档案专业中级职称评审工作的通知-西安市人力资源和社会保障局

weixin_39669678·2024-08-31 12:17

《Hadoop系列》Docker安装Hadoop

文章目录Docker安装Hadoop1安装docker1.1添加docker到yum源1.2安装docker2安装Hadoop2.1使用docker自带的hadoop安装2.2免密操作2.2.1master节点2.2.2slave1节点2.2.3slave2节点2.2.4将三个容器中的authorized_keys拷贝到本地合并2.2.5将本地authorized_keys文件分别拷贝到3个容器中

DATA数据猿·2024-08-31 12:16

MT6762_联发科MTK6762安卓核心板规格参数

除此之外，它还提供了一系列广泛的接口，可以连接外围设备，包括摄像头、触摸屏显示器和mmc/sd卡等。MTK6762安卓核心板是一款高性能低功耗

深圳智物通讯·2024-08-31 11:46

儿童文学《王迪生系列》 1 撞衫事件

撞衫是一件可笑而又尴尬的事情。去年冬天下雪，量天尺全家一起到公园里欣赏雪景，他穿了一件深咖色灯芯绒的裤子和一件天蓝色羽绒服，帅气极了。偏偏在他们前面有一个老奶奶带着她的泰迪犬也在遛弯，那只泰迪犬穿的背心颜色居然和量天尺的羽绒服一模一样，再加上泰迪深咖色的皮毛，完全是一只“狗版量天尺”。发现这一事实的人都笑的吐了血。更不幸运的是当天量天尺到公园是约孙小空打雪仗，正如所料第二天全班同学都知道了这件事，

王发贤·2024-08-31 11:00

Leetcode 剑指 Offer II 064. 实现一个魔法字典

题目难度:中等原题链接今天继续更新Leetcode的剑指Offer（专项突击版）系列,大家在公众号算法精选里回复剑指offer2就能看到该系列当前连载的所有文章了,记得关注哦~题目描述设计一个使用单词列表进行初始化的数据结构

随便发挥·2024-08-31 11:15

Learn OpenGL In Qt之系列简介

rainInSunny|个人专栏：C++那些事儿、LearnOpenGLInQt文章目录传送门写在前面为什么是OpenGL和Qt能学到什么能做点什么国漫女神炫酷进度冷酷机器人传送门待更新写在前面本博客系列将带领读者逐步学习如何在

rainInSunny·2024-08-31 11:43

【Rust光年纪】探索Rust嵌入式开发利器：从硬件访问到USB绑定

在Rust语言领域，为了满足这一需求，出现了一系列针对树莓派和嵌入式设备的硬件访问库。

friklogff·2024-08-31 11:12

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-ms-swift-单机单卡-V100（十二）

一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上，使用ms-swift去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。

开源技术探险家·2024-08-31 10:41

告诉你一个如何让孩子远离手机的方法

所以，在这段时间里，对手机的依赖会达到一个前所未有的顶点，会因此产生一系列的问题

张琴她世界她力量·2024-08-31 10:31

“全面解析！大模型面试宝典（含精选答案与策略）“

1.LLMs复读机问题2.llama系列问题3.什么情况用Bert模型，什

AGI-老冉·2024-08-31 10:07

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

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