周一 -> 当头一棒

最新推荐文章于 2025-11-29 15:54:51 发布
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#电话

没想到有这么忙！wow！ 这种感觉很不爽，真的！被夹在中间的感觉很不好，我都觉得customer不爽了，不知道我们的头儿是怎么想的，这就叫做有劲儿使不上，呵呵。

明天要解决那个问题，今天我听了半天都没听懂，明天要给他电话把这个搞定！

不知道明天又会有什么事情发生，这个项目做的，绝对无语！~

Casper_Liu
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Qt实现图表绘制
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远景智能25届校招实习招聘 (可转正)【NTAM5GF】
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对两场经验面做一个复盘
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BUAA OO 2024Unit2总结
wp040717的博客
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ModuleNotFoundError: No module named 'pyquaternion'
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内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-05
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
使用PPG估算心率-SpO2的Matlab开发.zip
12-05
使用PPG估算心率_SpO2的Matlab开发.zip
2000字！！！！！！！！
12-02
```markdown ### 实训小结 经过这段时间的系统实训，我深刻体会到了数据科学从理论到实践的完整闭环。本次实训围绕多个真实业务场景展开，涵盖了数据分析、预处理、可视化、建模与评估等关键环节，涉及的数据集包括中国城市人口数据、应聘人员信息、房价特征表、玻璃成分分类、电影票销售记录、钻石价格以及二手手机交易等多个领域。每一个项目都让我在动手操作中不断深化对数据处理流程的理解，也让我逐步建立起一套完整的数据分析思维框架。 最开始接触这些数据时，我以为只要把模型跑通就可以了，但现实很快给了我“当头一棒”。很多数据并不是整洁有序的，反而充满了缺失值、异常值和逻辑错误。比如在《hr_job.csv》中，“性别”字段出现了“Other”这样的非常规选项，甚至还有大量空值；而在《diamond_price.csv》中，竟然存在长度、宽度或高度为0的情况——这显然违背了物理常识。更夸张的是，在《phone.csv》里，部分手机的厚度被标记为0甚至负数，这种明显错误如果不处理，后续建模的结果必然失真。这些问题让我意识到：**数据清洗不是可有可无的步骤，而是整个分析过程的基础。** 面对这些问题，我学会了根据不同类型采用不同的处理策略。对于类别型变量的缺失值，我选择用“未知”填充，既保留了样本完整性，又明确标识了不确定性；而对于数值型变量，则使用均值填补，避免极端偏差。在异常值处理上，我也更加谨慎。例如将“工作次数”中的负数替换为其均值，而不是直接删除整行数据，这样既能修正错误，又不至于损失过多信息。这个过程让我明白：**数据清洗的本质不是追求完美，而是在真实性和可用性之间找到平衡。** 完成清洗后，下一步是特征工程与标准化处理。我发现原始数据往往不能直接用于建模。比如“切工等级”、“色泽”这类文本特征必须转换成数字形式才能被算法识别。于是我对这些分类变量进行了哑变量编码（One-Hot Encoding），将其转化为多个二元变量。这一操作虽然增加了维度，但却极大提升了模型的学习能力。此外，在使用SVM、K-Means等依赖距离计算的算法时，我深刻体会到标准化的重要性。如果不进行标准差标准化，像“电池容量”这样量纲大的特征就会主导整个模型，导致其他重要但数值较小的特征被忽略。因此，我在每个建模前都会统一进行Z-score标准化，确保各特征处于同一量级。这让我认识到：**好的模型不仅取决于算法本身，更依赖于前期的数据准备质量。** 可视化是我在实训中最享受的部分。过去我认为图表只是为了展示结果，但现在我发现它是探索数据的第一步。当我绘制出“离地铁站距离”与“单位面积房价”的散点图时，清晰地看到了两者之间的负相关趋势；当饼图显示2022年房屋交易占比最高时，我推测那一年市场较为活跃；而箱线图则帮助我发现了一些低价异常房源，可能是特殊促销或老旧房产。特别是在绘制K-Means聚类的轮廓系数图时，我能直观判断聚类效果的好坏——曲线越集中、平均轮廓系数越高，说明分组越合理。这些图形不再是冷冰冰的输出，而是讲述故事的语言。我终于理解：**可视化不仅是展示工具，更是思考的延伸和洞察的起点。** 建模阶段最具挑战性。我尝试了多种算法，包括支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树、SVR回归和K-Means聚类等。每种模型都有其适用场景：随机森林在分类任务中表现稳健，抗过拟合能力强；SVM适合小样本高维数据；而K-Means则能有效发现潜在群体结构。但在实际应用中，我也犯过错误。比如有一次我把类别标签当作连续变量做回归，结果R²很低，才发现任务定义错了。还有一次没做标准化就训练SVM，模型几乎无法收敛。这些失败让我明白：**选对模型很重要，但更重要的是理解它的前提条件和局限性。** 评价模型也不能仅凭直觉。我学会了使用准确率、F1分数、混淆矩阵来评估分类模型；用MAE、RMSE、R²等指标衡量回归性能。尤其是在影院聚类项目中，通过轮廓系数分析，我成功筛选出最优簇数，并结合各类别的平均票房和上座率，推荐出最适合首映合作的核心影院。那一刻我感受到：**数据分析的价值不在于跑出多高的分数，而在于能否支撑实际决策。** 回顾整个实训，我最大的收获不是掌握了某个函数或代码，而是建立了一套系统的分析流程：**问题驱动 → 数据探索 → 清洗处理 → 特征构建 → 模型选择 → 效果评估 → 结果解读**。这套方法论让我面对任何新数据都能有条不紊地推进工作。同时，我也意识到跨学科知识的重要性——了解房地产、珠宝、人力资源等行业背景，才能正确解读特征含义，做出合理判断。 这次实训让我完成了从“学生式写作业”到“实战式解决问题”的转变。我不再只关心代码是否报错，而是思考每一步背后的逻辑是否严谨、结果是否可信。未来无论从事数据分析、人工智能还是其他岗位，这段经历都将是我宝贵的财富。数据不会说谎，只要我们用心倾听，它总会告诉我们答案。 ```
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