新年的自勉~

最新推荐文章于 2025-12-03 23:48:46 发布

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惶惶忽忽又一年,过去的2004对自己来说伴随着成功,失败,彷徨,总的来讲对自己颇为失望.选择了一个错误的职业方向,浪费了大半年的宝贵光阴.人快到三十而未立.怎奈上学时读书少而游戏多啊~2005了.又给自己定下了完整的学习计划以及事业的发展方向.希望在新的一年里不会愧对于己,愧对于父母.

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数据中台体系结构、建设方法和落地实践（3）数据中台的商业价值模型

数据饕餮

02-24

719

这里写自定义目录标题一、前言二、正文2.1 数据中台的商业价值困境2.1.1 量化之困2.1.2 归因之惑2.1.3 人心难平2.2 数据中台的商业价值模型2.2.1 基础价值：业务呈现2.2.2 增量价值：业务赋能三、未完待续四、相关文章一、前言数据中台建设历经坎坷，有过高潮，也有过低谷，被各类自媒体小文写死过无数次，一旦有草动风吹，就从棺材板里，拉出来，锤一波。无聊的同时，也能感受到行业的焦虑和躁动不安，数据中台的概念因阿里而兴，却不会因为阿里数据中台之死而死，换个名字，换个身份，继续折腾而已，比如

一个真正华为人的奋斗史-（二）

神技圈子的博客

09-22

680

（本专题是一个系列连载，记录了一个老华为人的奋斗史，仅供各位自勉！

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新年初雪

dice9303的博客

02-05

129

今天农历初六，西安有雪。记不清上次见雪的时间是什么时候，而此刻窗外雪花纷飞，也算是一种莫名的安慰。自上月25号至今，已有十天，反看十天所为，回家回来四天，三天兼职，乱遭遭的三天。中间也断断续续看视频继续自学，但，我必承认，十天时间，并未用心。新的一年，内心还是有许多慌乱，也许是对莫测的明天的担忧，又或者是对自己的失望与怀疑。也许不该有所慌乱，一切都会有定数。只好在懈怠几天之后...

一、新年新气象

yeliyangjun的专栏

03-09

336

2015年到来了，先自勉下。这次在年初换了家新公司。希望自己能适应新环境，并提升自我。今年的计划是好好工作，深入学习Spring源码。了解其设计理念。

新年学习计划（20070207）

jianfeng008cn的专栏

02-07

276

俗话说“出来混总是要还的”，大学里玩得太厉害了现在可得好好学了，感觉自己好热爱学习啊，只要不影响身体，学习没什么辛苦的呀，自勉一下 :lol: 。 2006年10月面试一家感觉很好的外企失败了，剩下2个人的时候被淘汰了，哎，自己总结的主要原因是：一、迟到了一刻钟，二、心情不是很好，回答问题有失水准，三、英语口语太垃圾了，和老外聊天情况比较尴尬，四、技术还比较稚嫩（相对...

新年尹始，新的起点，新的动力！

weixin_34107955的博客

01-02

118

　　由于习惯于做潜水员，所以很少发帖子！新年的第一个好消息莫过于通过系统分析师考试，虽然自己觉得这并不能代表什么，或许很多也不是很看好这个，但是作为过来人我认为国家组织软件资格（水平）考试对整个行业将会有促进作用的，不管参加考试的目的和结果怎样？相信每个参与过的人都会从中收获许多！今年我将会把自己项目、学习中的一些心得记录下来！记住这一天，新的起点，新的动力，写在新年之际以此自勉！　　转载于:h...

2018年，给自己加油！

BeautyGao的专栏

01-17

945

不知不觉中2018年已过去半月有余，新年图新变，希望自己可以在各方面都进步一些，不管是生活、家庭、工作上，愿自己越来越好! 2017年疏于技术问题的整理记录，争取今年勤于自勉，多多加油！

虎年颂

zxh031的专栏

05-19

2613

虎年颂爆竹迎春接虎年，凌风雪柳妆晶琰。红梅带露透冰肌，腊月楹联如火焰。宇甸河山物泽丰，神州旭日光辉闪。和谐盛世小康臻，富足黎元笑开颜。律吕相调又一年，寒来暑往岁无边。星空明月高山雪，幽谷平川大海船。万里征程凭智勇，百般艰险靠情专。扬帆猛进雄如虎，横力黄牛事事圆。虎吼声重镇河东年初道贺此情中快乐虎年声隆隆乐在其中乐不同虎啸龙吟

从数据库优化到治病(3)---度过灾难过程

zping的博客

07-07

最近突然想起要写下自己在2018年发生的一系列事情，给自己警示和提醒。 2018年上半年的一天晚上，自己突然做了一个梦，梦中有人跟我说："你今年会有灾难，如果度过去就会活到多少多少岁"，梦里听到灾难，我警觉的说，我已经在一个风水师父里请了护身符了，记得我还把护身符给她看。因为2018年我犯太岁，特意请了护身符。后来有次我还跟师父的爱人(也是玄学比...

学习的本质，不在于记住多少知识，而是它触发了你哪些思考

weixin_34004750的博客

12-12

1344

学习的本质，不在于记住哪些知识，而在于它触发了你的思考。—— 迈克尔桑德尔学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识或技能的过程。 ×××《中国革命战争的战略问题》第一章第四节：“读书是学习，使用也是学习，而且是更重要的学习。” 人从出生到死亡学习从未间断，从哇哇学语开始慢慢通过学习了解这个世界。学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子《论语》学如逆水行舟，不进则退。——《增广贤文...

python学习知识图谱（迷茫时的总结，自勉）

pansaky的博客

07-01

3767

python自学了接近一年了，发现自己仍然和入门时候一样，对一些原理上的引用不是很清楚，看有些代码或者源码也很吃力，不禁自问：这些时间都在做什么？得到的答案是： 1、做小demo（类似乘法口诀/小功能解释器等） 2、各个模块得用法（单纯模块拉过来熟悉方法） 3、写一些自动化接口 4、学习一些框架（完全无从下手，知识点的欠缺和代码能力欠缺） 5、使用Django做了一个静态网页得到这些...

wyh自学笔记–linux指令篇~Ⅰ

01-09

文章开始先扯些没用的话，就当是第一篇博客给自己的一些鼓励还有自勉吧，选择了这一行，需要学习的太多太多，代码之路千千万，只能希望自己在代码的海洋里，能够找寻自己的快乐。博客是自学笔记，怕将来需要的时候...

【自勉-向后端架构师/音视频架构师出发】我的目标是星辰大海（4月）

程序员沙子的专栏

04-24

4933

向后端架构师/音视频架构师出发，我的目标是：星辰大海

996PC端传奇游戏架设笔记

酷酷的鱼 - 网络编程,服务器安全专栏

11-30

257

2、有些版本有自己增加的NPC或者武器、所以就会有版本补丁，需要在JpkList.txt增加补丁所在地址和解析密码、并且把补丁文件复制到热血传奇客户端安装目录下。多个版本的时候在MirServer采用多个不同名称的文件夹即可，游戏区端口要选择不一样的。3、然后打开登录生成器、确保版本资源目录是对的，然后资源读取规则，需要设置成你热血传奇安装目录。4、确保当前登录生成器里面的授权密钥跟GameServer的登录网关->安全过滤设置->登录器识别码密钥写的是一样的。1、服务器需要安装VC++扩展包。

unity Component-Based Architecture游戏框架

PA_的博客

11-28

717

场景中的对象容器（例如GameObjectActor），持有组件集合并代表一个“游戏对象”实例。：附属于实体的模块化单元，负责局部数据与行为。组件可以包含状态与行为（与严格 DOTS 的纯数据不同）。：负责驱动组件和实体的逻辑单元。可以实现为ManagerServiceSubsystem等，通常按预定义顺序执行以保证时序可控。

Unity WebRequest高级操作：构建高效稳定的网络通信模块

s4158303581的博客

12-02

639

在现代游戏开发中，网络通信是实现社交功能、实时更新和云服务集成的核心。Unity提供的UnityWebRequest系统超越了简单的WWW类，它提供了一个模块化、高性能的架构，专为处理复杂的HTTP通信而设计。掌握其高级操作，对于开发需要稳定联网功能的游戏至关重要。

Electron for 鸿蒙PC项目实战案例之记忆卡片游戏

风中追风

12-02

892

这是一个基于Electron for 鸿蒙PC的记忆翻牌游戏实现，专为初学者设计。玩家需要翻转卡片，找到匹配的一对，锻炼记忆力和专注力。游戏支持不同难度级别和多种卡片主题。

Unity【小问题】----URP项目中加载AssetBundle中的预设体即使加载了依赖的材质依然是紫色的问题

misco43的博客

12-02

289

本文针对Unity URP项目中，编辑器模式下加载AssetBundle资源时材质显示为紫色的问题提供了解决方案。通过创建一个AssetBundleEditorUtil工具类，在加载GameObject后自动修复Shader引用。该方法遍历预设体中的所有渲染组件（包括Renderer、TextMeshPro、SpriteRenderer等），重新查找并应用正确的Shader，确保编辑器模式下材质正常显示。关键代码在AB包加载完成后调用FixShadersForEditor方法进行Shader修复，既不影响最

Electron for 鸿蒙PC开发的经典推箱子游戏

最新发布

春卷同学的博客

12-03

596

本项目是一个基于Electron开发的经典推箱子游戏，适用于鸿蒙PC平台。推箱子游戏是一款益智解谜游戏，玩家需要通过方向键控制角色将所有箱子推到目标位置上以完成关卡。

import os from gensim import corpora, models # ### 1LDA # 文件路径规范化 file_path = os.path.normpath(r"E:/bert/LDA/NLP_word.txt") # 读取数据 corpus = [] dictionary = corpora.Dictionary() with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: words = [word for word in line.strip().split() if word] if words: # 跳过空行 dictionary.add_documents([words]) corpus.append(dictionary.doc2bow(words)) # 训练LDA模型 lda_model = models.LdaModel( corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=6, passes=15, random_state=100 ) # 输出主题 for idx, topic in lda_model.print_topics(): print(f"主题#{idx}: {topic}") # ### 2可视化 # In[29]: import pyLDAvis import pyLDAvis.sklearn # In[31]: pic = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) #pyLDAvis.display(pic) pyLDAvis.save_html(pic, 'lda_pass'+str(n_topics)+'.html') #pyLDAvis.display(pic) #去工作路径下找保存好的html文件 #和视频里讲的不一样，目前这个代码不需要手动中断运行，可以快速出结果 D:\anaconda3\python.exe E:/bert/LDA/LDA_test.py Traceback (most recent call last): File "E:\bert\LDA\LDA_test.py", line 36, in <module> import pyLDAvis ModuleNotFoundError: No module named 'pyLDAvis' 主题#0: 0.003*"赐封" + 0.003*"花" + 0.003*"叠石溪" + 0.003*"夫妇" + 0.003*"鼎甲" + 0.003*"金口玉言" + 0.003*"丹墀" + 0.003*"藻井" + 0.003*"孔孟" + 0.003*"义" 主题#1: 0.004*"旌" + 0.004*"闽北书院" + 0.004*"程门" + 0.004*"霞" + 0.004*"自勉" + 0.004*"三株" + 0.004*"莅" + 0.004*"严翼" + 0.004*"岭南书院" + 0.004*"康熙二十年" 主题#2: 0.004*"会善寺" + 0.004*"二将军" + 0.004*"建" + 0.004*"九经" + 0.004*"康熙二十一年" + 0.004*"读书" + 0.004*"廪生" + 0.004*"明嘉靖" + 0.004*"兴" + 0.004*"程朱理学" 主题#3: 0.004*"雅" + 0.004*"祼奠" + 0.004*"诚" + 0.004*"向" + 0.004*"祼" + 0.004*"张载" + 0.004*"耿逸庵" + 0.004*"析理" + 0.004*"嵩阳观" + 0.004*"难" 主题#4: 0.004*"宸翰" + 0.004*"洛学" + 0.004*"始" + 0.004*"主敬穷理" + 0.004*"忠孝节义" + 0.004*"肄业" + 0.004*"汉" + 0.004*"诘" + 0.004*"廊庑" + 0.004*"鸢飞鱼跃" 主题#5: 0.003*"烟霞" + 0.003*"彼废彼兴" + 0.003*"朱甍" + 0.003*"欧阳修" + 0.003*"黝垩" + 0.003*"旧址" + 0.003*"讲会录" + 0.003*"碑记" + 0.003*"天晴日朗" + 0.003*"蒸云沛雨" 进程已结束,退出代码1

11-05

<think>我们遇到了一个关于模块缺失的错误：ModuleNotFoundError: No module named 'pyLDAvis'。这通常是因为Python环境中没有安装所需的包。根据引用[1]和[2]的信息，这个问题出现在尝试导入pyLDAvis.gensim模块时，但我们的错误提示中缺少了'.gensim'部分，直接是pyLDAvis。不过，核心问题是一样的：缺少pyLDAvis包。解决方案：安装pyLDAvis包。具体步骤： 1. 打开命令提示符（Windows）或终端（Linux/Mac）。 2. 使用pip安装pyLDAvis。命令如下： pip install pyLDAvis 3. 如果使用conda环境，也可以尝试： conda install -c conda-forge pyldavis 注意：确保安装环境是当前使用的Python环境（比如虚拟环境）。如果安装后仍然出现ModuleNotFoundError: No module named 'pyLDAvis.gensim'，则按照引用[2]的解决方案，可能是pyLDAvis版本问题，可以尝试指定版本安装或者更新。另外，引用[3]提到了如果pip不可用的情况，需要先修复pip。但根据当前错误，我们首先尝试安装pyLDAvis。安装完成后，在代码中导入pyLDAvis.gensim应该就可以正常运行了。注意导入方式： import pyLDAvis.gensim 然而，根据错误信息，我们现在的错误是缺少pyLDAvis（没有gensim部分），所以安装pyLDAvis即可。总结步骤：步骤1：安装pyLDAvis 步骤2：在代码中导入（注意，如果只导入pyLDAvis，那么调用gensim模块时需要写全：pyLDAvis.gensim）但是，我们也要注意，有时安装pyLDAvis后，还需要安装其他依赖，比如pandas等，如果安装过程中有提示，请一并安装。示例代码： import pyLDAvis import pyLDAvis.gensim_models as gensimvis # 注意：新版本中可能使用gensim_models 注意：新版本的pyLDAvis（>=3.0）已经将gensim模块改为gensim_models。所以如果使用新版本，导入应该改为： import pyLDAvis.gensim_models 或者，为了兼容性，可以尝试： try: import pyLDAvis.gensim except ImportError: import pyLDAvis.gensim_models as gensim 因此，安装完成后，根据版本调整导入语句。具体安装命令： pip install pyLDAvis==3.3.1 # 指定一个版本，比如3.3.1 或者安装最新版（可能已经解决了兼容性问题）： pip install pyLDAvis --upgrade 另外，如果环境中安装了多个Python解释器，需要确认pip命令对应的是当前项目使用的解释器。在PyCharm等IDE中，可以直接使用Terminal标签页执行上述命令。如果问题仍然存在，可能需要检查环境变量，确保当前使用的Python路径正确。最后，生成相关问题。 </think>### 解决Python中`ModuleNotFoundError: No module named 'pyLDAvis'`错误的方法这个错误表明Python环境中未安装`pyLDAvis`库，该库用于LDA主题模型的可视化。以下是完整的解决方案： #### 1. **安装pyLDAvis库** 在命令行中执行以下命令： ```bash pip install pyldavis ``` 如果使用conda环境： ```bash conda install -c conda-forge pyldavis ``` #### 2. **验证安装** 在Python中运行测试： ```python import pyLDAvis print(pyLDAvis.__version__) # 应输出版本号如3.3.1 ``` #### 3. **安装依赖库** 确保安装以下必要依赖： ```bash pip install numpy pandas scipy jinja2 numexpr ``` #### 4. **环境配置（特殊情形）** 若出现引用[3]的pip缺失问题： ```bash python -m ensurepip # 重建pip python -m pip install --upgrade pip # 升级pip ``` #### 5. **导入方式修正** 正确导入方式： ```python # 标准导入 import pyLDAvis.gensim # 兼容性写法（新版pyLDAvis） try: from pyLDAvis import gensim_models except ImportError: import pyLDAvis.gensim as gensim_models ``` #### 6. **版本兼容性处理** 若出现引用[1][2]的`ModuleNotFoundError: No module named 'pyLDAvis.gensim'`： ```bash pip uninstall pyLDAvis # 先卸载 pip install pyLDAvis==3.3.1 # 安装兼容版本 ``` > **数学原理**：pyLDAvis使用Jensen-Shannon散度可视化主题距离： > $$ > JS(P\|Q) = \frac{1}{2} \left( D_{KL}(P\|M) + D_{KL}(Q\|M) \right) > $$ > 其中 $M = \frac{1}{2}(P+Q)$，$D_{KL}$ 为Kullback-Leibler散度[^1]。