何乐不为

最新推荐文章于 2024-02-19 20:26:45 发布
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        最近非常忙，都没有时间来逛论坛了。和几个朋友成立了一个公司，有研发，有运营，有销售，10个人离开了自己原有的工作，一起创业。做了一个叫“何乐不为”的项目：http://www.heloo.com.cn，这个是官网。我们的产品，是一个社交化电商平台。通过全民代言的模式，以及丰富的人物中心，帮助品牌商推广品牌价值，帮助广大微信用户，利用碎片时间，赚取收益。产品是依附于微信之中。

        产品4月18号上线，关于互联网产品的研发、运营、销售，大家都有很多可以探讨的。欢迎大家踊跃留言。

        如此快乐，为何不来试试～～

主题 11：如何打造能力护城河
Jin_Kwok的博客
10-28 801
1. 引言 经历的风浪多了，目所及，风轻云淡；踩过的坑多了，行所至，皆为平地——SL Ying 神州大地的互联网行业，加班对工程师来说已是家常便饭，同时互联网领域技术又日新月异，很多工程师都疲于应付，以至于长期以来流传一个很广的误解：35 岁是码农的终点。如何在繁忙的工作中做好积累，构建个人核心竞争力，相信是很多工程师同行都在思考的问题。 在互联网领域，中年危机是绕不开的话题，为何会有中年...
Swift 中强大的 Key Paths（键路径）机制趣谈（下）
享受开发，颠倒银河
07-03 1277
在本篇博文中，我们介绍了如何用键路径超越对象实例，特例化（specialize）数据模型；以及用可写键路径彻底摆脱“引用循环”，让简化代码“一蹴而就”。
用netbeans编写java 何乐不为！
weixin_34238642的博客
11-26 398
java是一种简洁，优雅，强大的计算机语言。学习java的时候上的虽然是选修课，但我认为这门课非常有意思。于是脑中开始有了很多想法，对于java本身，我渴望了解更多，伴随而来的是更多的想法。 在使用工具方面，老师向我们推荐了netbeans和eclipse.我选择了netbeans.虽然当时netbeans不怎么景气，但用的人少不一定 代表未来用...
Java开发 - 单点登录初体验（Spring Security + JWT）
CodingFire的博客
03-02 6366
登录这东西很奇怪哎，你说它难吗？好像客户端只需要调接口就行，那有啥难的？当你多多少少对登录的后台有些了解，又觉得好难啊，session，token，cookie，等等一堆东西，有老的大家都不喜欢用的，有新的一些框架的，根据公司项目规模不同，还要考虑成本的问题，真是有些头疼。博主今天推荐的一种登陆方式便是Spring Security + JWT的结合使用，为什么要两者结合呢？
轻量级仿 Spring Boot=嵌入式 Tomcat+Spring MVC
zhangxin09的专栏
10-25 1106
SpringBoot 嵌入了 Web 容器如 Tomcat/Jetty/Undertow，——这是怎么做到的？我们以 Tomcat 为例子，尝试调用嵌入式 Tomcat。为了说明如何打造轻量级的 SpringBoot，本文分为“嵌入式 Tomcat”、“增强 SpringMVC”和“打包/部署”三个小节来介绍。
真相，为什么大厂一边裁员，一边招人？
青春不老，奋斗不止！
05-10 1664
星标/置顶公众号????，硬核文章第一时间送达！真实在大厂工作过，十几年的互联网老兵告诉你事实，大厂里面有很多的业务线，也有很多的部门，每个部门负责的都不一样，一个大厂有数百条业务线，有的赚钱，有的赔钱。但是通常赔钱的最多。通常大厂是这样玩的:上层领导看中了一个方向，比如说游戏是赚钱的，于是就大量开始招聘游戏岗位。公司往这方面投钱，比如说一年投入 1000 万，然后制定一个目...
谈谈RocksDB的Compaction1
程序员小董的专栏
02-19 1235
L0层的分数就是L0层所有sst的文件总体积除以max_bytes_for_level_base，max_bytes_for_level_base 上文已经说了，默认256MB。当参数level_compaction_dynamic_level_bytes 是false的时候，很简单，L0的文件合并到L1，L1的文件合并到L2，L2的合并的L3。另外一点level_compaction_dynamic_level_bytes只影响L0的目标层，L1依然是合并到L2的。
【CSS】1088- CSS 快速实现烟花绽放
pingan8787
09-22 475
最近项目上需要做一个烟花动画，要求是随机大小，不同地方出现，先看效果Kapture 2021-08-20 at 23.17.31一、选择合适的动画什么样的场景决定使用什么样的动画。比如一些...
饭谈：为什么学习总会半途而废
我去热饭的博客
06-28 407
        前天，群里有小伙伴问想买台电脑，专门用来学习测试开发，写代码等等，让大家帮忙推荐。        推荐的大多数都是推荐的mac，虽然小伙伴一开始不想考虑mac，但是后来还是被大家说动，准备入手。    而由此，我也想多说几句关于学习工具的二三事。    为
新上任项目经理遇到的难题
喜欢打酱油的老鸟
01-22 1378
新上任项目经理遇到的难题 姓 名： lxj 单 位： 不公开 邮 件： littlesaitsword@sina.com.cn 所属行业： 综合应用 所属主题： 项目沟通管理 发布时间： 2006-03-27 ...
leetcode2-StayFoolish:保持饥饿，保持愚蠢！
06-29
LeetCode刷得零零碎碎，用的各种版本语言刷题，最后还是决定用C++刷题，虽然算法重要的是一个思想，但是用C++刷题，能顺便学习一下C++语言，一举两得，何乐不为。 包括几个项目：LeetCode_Cpp、LeetCode_Python ...
带乐字的成语及解释.docx
03-03
如“何乐不为”与“何乐而不为”都传达了一种主动意愿，意味着对于任何值得做的事情，人们都乐意去做。这些成语鼓励人们积极行动，不畏艰难，追求美好事物。 “极乐世界”是指一个非常快乐幸福的地方，常用来比喻...
量子操盘训练系统 v3.6.324 期货版.zip
07-13
量子操盘训练系统可以用历史行情模拟交易训练，支持期货、股票、外汇等金融品种。 量子操盘训练系统功能和优点： (1).... (2)....(3)....(4)....(5)....(6)....(7)....(8)....(9)....(11)....另一方面在游戏这边充分利用时间积累... 何乐不为呢?!
【电子设计竞赛】2018年电子设计大赛A题失真度分析仪：从理论到代码实现全解析
07-31
内容概要：本文深入解析了2018年电子设计大赛A题——失真度分析仪的设计与实现。文章首先介绍了题目的背景与要求，包括谐波计算、数据显示和无线传输三个核心任务。接着详细阐述了解题思路，涵盖信号采集（ADC）、FFT分析、失真度计算、显示与无线传输等方面的技术要点。硬件设计部分重点讲解了信号调理电路、ADC电路、显示电路和无线传输电路的具体实现方法。最后提供了软件代码实现，包括ADC采样、FFT计算、失真度计算、数据显示与无线传输的代码示例。; 适合人群：对电子设计感兴趣的初学者、电子工程专业的学生及有一定基础的电子爱好者。; 使用场景及目标：①帮助读者理解失真度分析仪的工作原理和技术实现；②为准备参加类似电子设计竞赛的人提供参考；③通过实例代码加深对电子电路、信号处理和编程的理解。; 其他说明：本文不仅涵盖了理论知识，还提供了详细的代码实现，有助于读者在实践中学习和掌握相关技能。同时，文中提到的一些优化方向也为进一步探索电子设计提供了思路。
Matlab实现高斯烟羽模型源码：高效且精确的大气扩散模拟工具 Matlab
07-31
使用Matlab实现高斯烟羽模型的方法及其应用。首先解释了高斯烟羽模型的基本原理，特别是核心算法部分，包括参数校验、扩散系数的经验公式以及烟羽公式的具体实现。接着讨论了可视化部分，展示了如何利用Matlab进行空间网格生成、浓度分布的动态剖面生成和伪彩色渲染。此外，还探讨了扩散系数对模型精度的影响，并提供了不同大气稳定度条件下的系数调整方法。最后提到了模型验证过程中的一些物理规律和注意事项。 适合人群：环境科学、大气物理学及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是那些需要进行大气污染物扩散模拟的人群。 使用场景及目标：适用于化工园区的大气扩散模拟项目，特别是在应急响应场景中预测污染物的扩散情况。目标是帮助用户理解和掌握高斯烟羽模型的实现方法，提高大气扩散模拟的效率和准确性。 其他说明：文中提到的代码片段可以直接用于实际项目中，但需要注意参数的选择和调整，以确保模型的适用性和可靠性。同时，在使用该模型时，应当引用相关文献，尊重知识产权。
spring-jdbc-6.1.9.jar中文-英文对照文档.zip
07-31
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
西门子S7-200PLC与MCGS组态联手打造全自动洗衣机智能控制系统 - 通信协议 v4.0
07-31
如何利用西门子S7-200 PLC和MCGS组态软件构建高效的全自动洗衣机控制系统。系统以PLC为核心控制单元，通过MCGS组态软件实现人机界面交互，涵盖硬件组成、软件设计及系统功能。硬件部分包括PLC、MCGS组态软件、传感器和执行机构；软件设计涉及PLC程序和MCGS界面设计，确保数据准确传输和系统稳定性。系统功能包括全自动控制、状态显示和故障诊断，提高了洗衣机的使用体验和效率。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC和MCGS组态软件有一定了解的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和应用PLC与MCGS组态软件进行家电控制系统设计的场合，旨在提升家电产品的智能化水平和用户体验。 阅读建议：读者可以通过本文详细了解PLC和MCGS组态软件的具体应用，掌握全自动洗衣机控制系统的设计思路和实现方法，从而应用于实际项目中。
MATLAB实现基于MH-LSTM-Transformer 多头长短期记忆网络（MH-LSTM）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码
最新发布
07-31
内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络（MH-LSTM）结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉，显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例，到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节，还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标：①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理；②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧；③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景，以提高预测精度和决策质量。 阅读建议：此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者，也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作，并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略，以便更好地应用于实际项目中。
西门子TIA16版本：12001500博途单部电梯程序（四层与三个六层电梯程序V15.1及以上，含触摸屏画面参考对比程序） · 工业自动化
07-31
西门子TIA16版本1200/1500系列博途单部电梯程序，涵盖四层和三个六层电梯系统的具体实现。重点解析了四层电梯的状态机逻辑、六层电梯的HMI界面交互设计以及硬件中断和平层信号处理方法。文中还提到了程序中存在的潜在问题如版本兼容性、数据丢失风险、安全逻辑缺失等，并给出了相应的优化建议。此外，强调了在实际项目中需要注意的关键点，如避免直接使用临时变量保存报警记录，确保急停按钮连接的安全性和选择合适的博途版本进行项目开发。 适合人群：从事工业自动化控制系统设计与开发的技术人员，尤其是对西门子PLC编程有一定经验的研发人员。 使用场景及目标：为工程师提供详细的电梯控制系统设计方案和技术细节，帮助他们理解和改进现有系统，同时避免常见的错误配置，提高系统的可靠性和安全性。 其他说明：文中提供的程序主要用于参考和学习，在实际工程项目中需要根据具体情况调整和完善相关功能模块。
ollama提供api
03-21
### Ollama API 功能概述 Ollama 提供了一系列功能强大的 API 接口，用于支持多种应用场景。这些接口涵盖了从基本的聊天对话到复杂的模型管理操作[^1]。 #### 主要端点及功能描述 以下是 Ollama API 所提供的主要端点及其用途： 1. **生成完成 (Generate Completion)** 此端点允许用户通过输入提示词（prompt），获取由 AI 模型生成的文本响应。这是最常见的用例之一，适用于构建聊天机器人或其他自然语言处理应用[^4]。 2. **聊天完成 (Chat Completion)** 类似于生成完成，但更适合多轮对话场景。它能够记住之前的上下文并基于此生成更加连贯的回答。 3. **创建模型 (Create Model)** 用户可以通过该端点上传自己的预训练模型文件至本地环境，并将其注册为可用的新模型实例。 4. **列出本地模型 (List Local Models)** 返回当前安装在设备上的所有可用模型列表，便于管理和切换不同类型的神经网络架构。 5. **显示模型信息 (Show Model Information)** 获取特定模型的相关元数据详情，比如参数数量、层结构等技术规格说明。 6. **复制模型 (Copy Model)** 将现有模型克隆成另一个独立副本，方便实验不同的配置选项而不影响原始版本。 7. **删除模型 (Delete Model)** 移除不再需要的旧版或者测试性质的模型资源释放存储空间。 8. **拉取模型 (Pull Model)** 从远程仓库下载最新的官方发布版本更新至本地环境中使用最新特性改进效率效果等方面表现更好一些通常情况下建议定期执行此类维护任务保持软件处于最佳状态之中。 9. **推送模型 (Push Model)** 把经过调整后的个性化定制化成果分享回社区贡献给更多开发者共同进步成长同时也为自己赢得声誉认可度提升机会等等好处多多何乐不为之乎哉？ 10. **生成嵌入 (Generate Embedding)** 利用深度学习算法提取特征向量表示形式以便后续应用于聚类分析分类预测等相关领域当中去实现价值最大化目标达成共赢局面出现咯~ 11. **列出正在运行的模型 (List Running Models)** 查看哪些模型正处于活动状态之下正被调用来满足业务需求方面的要求吧！ 12. **版本控制 (Version Control)** 跟踪记录每一次变更历史轨迹从而确保可追溯性和稳定性之间取得平衡兼顾两者利益关系妥善处理好每一步骤细节之处不容忽视哦亲们记得啦😊 #### 使用方法示例代码 下面展示了一些典型的操作例子以帮助理解具体实践过程中的实际运用方式: ##### 发起一次简单的文本补全请求 ```python import requests url = "http://localhost:11434/api/generate" data = { "model": "llama2", "prompt": "Once upon a time," } response = requests.post(url, json=data) print(response.json()) ``` ##### 创建一个新的模型实例 ```python import requests url = "http://localhost:11434/api/models/create" data = {"name": "my_new_model", "source": "/path/to/model_file"} response = requests.post(url, json=data) if response.status_code == 200: print("Model created successfully.") else: print(f"Error creating model: {response.text}") ``` ##### 删除指定名称的模型 ```python import requests url = f"http://localhost:11434/api/models/delete?name=my_old_model" response = requests.delete(url) if response.ok: print("Model deleted successfully.") else: print(f"Failed to delete model: {response.reason}") ``` --- ### 注意事项 为了成功调用上述任何一个 RESTful 风格的服务接口之前，请先确认已经按照官方指南完成了必要的前期准备工作——即启动了后台监听进程并且开放相应的 HTTP(S) 端口号等待外部连接访问进来才行哟[^2]！
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