一些选择的思考

最新推荐文章于 2023-01-31 16:55:22 发布
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博客认为，选择基金时，基金经理的责任心至关重要。虽然责任心难以量化，但长期来看，有责任心的基金经理往往能让基金表现不至于太差。此观点强调了人际交往和信任在投资决策中的作用。

我个人觉得，选基金最重要的是看基金经理的责任心，有责任心的基金经理，未必能做得很好，但大概率不会做得特别差，可惜的是，“责任心”很难具体量化，只有日久天长的相处才能真正感受出来

林震南
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考研导师选择方法
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从ES的JVM配置起步思考JVM常见参数优化
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Java 8目前仍然是许多企业中主要使用的版本之一，尤其是对于比较保守的公司。在过去，CMS (Concurrent Mark-Sweep) 垃圾回收器在Java 8中是一种常见选择，因为它在某些场景下能够提供较好的性能。然而，随着Java版本的不断更新，一些旧的特性和组件被淘汰或替代，比如CMS。Java 14中正式废弃了CMS，而新的垃圾回收器，如ZGC和G1，逐渐成为了主流选择。ZGC和G1在处理大内存堆和低停顿时间方面表现出色，适用于现代应用程序的需求。
chatgpt的一些思考
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把人类思维链路作为训练数据，作为强化学习的建模绝对是一次更接近智能本质的探索。
思考思维(1)：思考和深度思考总结
黄规速博客:学如逆水行舟，不进则退
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为什么说是“不断逼近”呢？因为深度思考是一个思考的过程。很多时候我们都无法做到在第一次对某问题进行思考时就触其本质，但却可以在一次次的自我追问与深度思考后，越来越接近它的本质，直到有一天终于触及那个本质，并将它言简意赅的表达出来。比如“自由”是什么？清晰说出它的本质可不仅靠一次深度思考就能做到的。如果将这个定义具体化，可以看到它有如下5方面的表现。1、精准的用词和打比方著名的商业咨询顾问刘润曾说“所谓洞察本质，就是会打比方。”
关于IDE选择的一些思考
helinlin007的专栏
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Unity UI 框架相关的一些思考
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UI 类型的选择 组件式、树状聚合设计原因 支持度和易用性的思考 操作/生命周期顺序的思考 复杂黑盒接口的异常处理思考 。。。
近期一些工作上的思考
知无涯
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今天早上嗓子不舒服，9点多起床去看医生，挂了耳鼻喉科的副主任的号，医生查看后，盖棺定论地说了一句：急性喉炎，不要说话。 开了二个药，18块左右。 吃过早饭不想出门，在家随便写点东西吧。聊一聊工作上的事情，马上年底了，工作上的事情也很多，公司架构，项目又都在调整。 最近，也不是最近吧，6月份就开始做的一件事，把我们前端项目的5个应用构建成一个镜像来部署。之前部署前端应用需要部署5个镜像，而用了我的方案只需要一个，妥妥地降低了80%的成本。但这个事我从方案调研，手动构建镜像，自动构建镜像，优化。完整流程的一套都
关于就业的一些思考
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今天看到了一篇文章，一个工作三年的人关于找工作的思考，对我启发很大，总结如下： 保持学习的习惯：既然选择了做技术，就要时刻保持学习的习惯，无论平台如何，在三年后再次找工作时，就不会因为工作三年却无法匹配三年工作经验而苦恼，一个经验使用三年不等价于有三年工作经验，所以平时学习中不仅要注意知识体系的广度，还要注重知识的深度。 谦逊的态度：在这个行业里，技术不能完全说是最大的，但是技术绝对可以提升自
对数据漂移的一些小思考
真新镇的涅法雷姆
08-03 5905
一、前言 最近在ETL工作中遇到了一些数据漂移的问题，写在这里权当做一个记录以及自己的一些思考。 二、什么是数据漂移 通常我们把从源系统同步进入数据仓库的第一层数据成为ODS层，数据漂移是一个很容易发生的现象。通常指ODS的表在同一个业务日期数据中包含前一天或者后一天凌晨附近的数据或者丢失当天的变更数据。 在大数据领域有另外一个东西名字很相近，叫数据倾斜。当然他们完全不是一码事，关于数据倾斜的问题...
提高并发能力的一些思考
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高并发环境下面的一些思考
选课中应用Redis一些思考
通往精英的成长之路
09-15 1万+
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关于分布式系统的思考
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并简单分析一些主流数据库分布式方案的利弊，以便我们在开发时更深入全面地进行思考、选择和设计。在讨论常见架构前，先简单了解下CAP理论：CAP是Consistency、Availablity和Partition-tolerance的缩写。分别是指：...
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
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25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
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【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
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内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
最新发布
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
生成一些值的思考的算法题
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在算法学习和实践中，有一些经典题目能够激发深入思考，并帮助理解算法的本质。以下是一些具有启发性的算法题目： ### 问题一：快速排序的优化 快速排序是一种经典的分治算法，其平均时间复杂度为 $O(n \log n)$。...
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