价值投资交流园06.19(雨丝代发）

最新推荐文章于 2024-06-19 18:38:18 发布
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　呵呵，老股民大哥不在家好像更热闹了~

那边跟帖太长了，换个地方吧，请继续畅所欲言，文明交流。

Labber
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07-12 445
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06.19-20：DOM编程
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文档对象模型（Document Object Model，简称DOM），是W3C组织推荐的处理可扩展标记语言的标准编程接口。在网⻚上，组织⻚面（或文档）的对象被组织在一个树形结构中。使用js代码来操作文档中的节点（标签元素节点，文本节点，属性节点）学习DOM操作 就是 操作⻚面中的标签/节点/元素的。增删改新增：新增什么？ 各种标签 本来不存在，但是我们又想用， 无中生有！1.造标签 此时没有样式 创建 2.美化（设置样式，添加内容） 美化3.将造好的标签 添加到 该添加的地方！添加删除：删除标签修改：1.
06.19 MySQL数据库备份（进阶）
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第一章 SQL语句分类1. DDL 数据库定义语言 管理库和表 create、drop、alter等 2. DCL 数据控制语言 用户管理授权 grant、revoke、commit；rollback 3. DML 数据操作语言 针对表里的数据 insert、delete、update、select第二章 DDL语句之数据库管理语言1. 创建数据库mysql> create da
计算生物学习——Code_PyTorch(06.15-06.19)
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06.19 MySQL数据库含义与安装（初级）
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第一章 数据库分类 1. 关系型数据库 数据库里有很多二维表格，表一表二表三表一百等等。多张表之间可能有关联。 2. 非关系型数据库 包含多个数据库服务（多实例）3306/3307/3307。 每个数据库服务实例包含多个库。 每个库里包含多个表。 1号仓库：表1表2。 2号仓库：表3表4。 每张表包含多行数据。 3. 数据库产品 MySQL和Oracle数据库，都属于ora
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06.19 MySQL数据库主从复制服务及优化（高级）
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【每周Java技术】2022.06.13 周一 ～ 06.19 周日(Spring Cloud Stream | Sleuth | Zipkin)
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Java 应用中高 CPU 利用率问题的定位
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1. Java 应用中 CPU 峰值故障的排查 Java 应用高 CPU 利用率可能与以下几种原因有关： 垃圾收集执行 Full GC 过于频繁，但由于 servlet 容器内应用里的一个内存泄漏问题，或者 servlet 容器自身的内存泄漏问题，导致每次 Full GC 无法释放很多内存出来。 由于应用需要更多内存所以垃圾回收器经常执行 Full GC (类似于前面一点所述，但可能没有内存泄漏，...
truncate表后恢复方法总结
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DS4700安装
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ibm_dd_sraidmr_00.00.04.38-01_rhel5_32-64.tgz
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标题 "ibm_dd_sraidmr_00.00.04.38-01_rhel5_32-64.tgz" 暗示这是一个针对IBM服务器的存储阵列驱动程序更新，适用于Red Hat Enterprise Linux 5操作系统，支持32位和64位架构。描述和标签与标题相同，进一步确认这是...
披萨店
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选择自己的披萨和浇头，06.19.2020 杰罗德·斯特克（Jerrod Styrk） 该网站将使您可以制作自己梦desire以求的披萨。 设置 要通过下载打开，请单击克隆或下载 双击index.html在Web浏览器中打开 或将目录克隆到您的...
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【Vscode配置C和C++开发环境】详细步骤：从安装到调试的全流程指南
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内容概要：本文介绍了在Vscode中配置C和C++环境的具体步骤。首先确保安装了Vscode编辑器，接着安装C/C++插件以支持代码编写。然后根据不同操作系统安装合适的编译器（Windows系统安装MinGW，Mac系统安装Xcode Command Line Tools，Linux系统安装GCC）。之后配置编译器路径，通过Vscode命令面板设置“compilerPath”。创建项目工作区时，进一步配置编译器和调试器。最后便可以开始编写、编译和调试C和C++代码。 适合人群：对C/C++编程感兴趣，特别是初学者或有一定编程经验但未在Vscode上配置过C/C++环境的学习者。 使用场景及目标：①为想要使用Vscode作为C/C++开发工具的用户提供详细的配置指导；②帮助用户快速搭建C/C++开发环境，提高编程效率。 其他说明：按照本文提供的步骤，用户可以轻松地在Vscode中完成C和C++开发环境的搭建，从而更加便捷地进行程序编写与调试。
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用户画像源码数据及说明文档
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像（User Profile）是大数据领域关键概念，是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具，能助企业深度理解用户，实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容：一是数据收集，需大量数据支撑，常借助Flume、Kafka等日志收集系统，实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据；二是数据处理与清洗，因数据源杂乱，需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理，去除噪声数据，统一格式，保障数据质量；三是特征工程，为构建用户画像关键，要挑选有意义特征，像用户年龄、性别、消费频率等，且对特征编码、标准化、归一化；四是用户聚类，用K-means、DBSCAN等算法将用户分组，找出行为模式相似用户群体；五是用户建模，借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模，预测其行为或需求；六是用户画像生成，把分析结果转为可视化用户标签，如“高消费能力”、“活跃用户”等，方便业务人员理解。 其说明文档包含：一是项目背景与目标，阐述构建用户画像原因及期望效果；二是技术选型，说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由；三是数据架构，描述数据来源、存储方式（如HDFS、数据库）及数据流图等；四是实现流程，详述各步骤操作方法和逻辑，含代码解释及关键函数功能；五是模型评估，介绍度量用户画像准确性和有效性方式，像准确率、召回率、F1分数等指标；六是应用场景，列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用；七是注意事项，分享开发中遇问题、解决方案及优化建议；八是结果展示，以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果，展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大，既可助人深入理解构建过程，又能通过源码洞察大数据处
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