最近比较累

最新推荐文章于 2025-09-27 20:04:37 发布
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用了两天的时间，狂看80多个视频文件，快速熟悉了熟悉struts2，果然有种高屋建瓴的感觉，好累，洗洗睡了。。。

iteye_17974
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最近比较累啊
而立之后
10-17 553
事情比较多，上火了 晚上要开始练听力了。加把劲
最近比较累---6S
wzhh598的专栏
08-29 982
     最近单位搞6S,虽然一直都在战斗,呵呵已经好长时间了,但是这个八月的6S把我和我的同事都累毙了!今天是院领导来检查成果,我们是重上个星期开始斗争,直到现在快吃中饭,几乎手脚就没有停过!     我上星期就把单位中的柜子的个人的东西整理了一个大包,然后星期天都搬到公寓里,比较沉.然后让我单位的柜子小箱子都空出来,就是为了检查的时候整齐,整洁!然后是什么东西都要贴标识,然后,就要按标识的
最近比较忙，项目较累
而立之后
07-11 568
遇到一个比较怪异的问题 明天继续跟踪。软件硬件同时测试 身体锻炼一直没有间断，还是比较有效果
云计算运维累不累_云计算运维工程师能做到老吗
weixin_42301321的博客
12-29 8249
很多人认为it行业是吃青春饭，到35岁以后基本上都失去职场竞争力，最近也有人在问云计算工程师岗位有年龄限制吗这个问题，我认为一个职业可以干多久完全取决于个人情况，如果你想在一个行业长久干下去，那么你就得深耕细耕，it行业属于一个技术迭代非常快行业，在工作的过程需要我们不断去学习新的技术来提升自己的职场竞争力，如果你想干一辈子的话，你得既要学习新知识又要应付工资，下面小编就给大家详细介绍一下这个问题...
学技术真累
决战决胜AI，放眼长期，稳中求进；知行合一，日拱一卒
07-06 3475
毕业1年了，技术水平有了较大提升。主要是广度，而非深度。       最近，学技术真心有点累了。所以，今天来吐吐槽，找找原因。      学技术为什么会累呢？ 1. 种类繁多       编程语言：主要学习了Java、C/C++、C#、Python、JS。只有Java用的比较多，算是掌握。       框架：Java中的框架一大把，Web前端框架也是好多。可以说，每一种语言实现的
最近有点累了
胡杨的知识库
07-14 602
不知道为什么突然感觉好累，心累人也累　在武警工程学院被封闭了14天，每天生活到还可以，吃饭五个人四菜一汤　还喝了两次酒（武警还是比较够意思），住宿是标准间空调电视淋浴都有（不过严总的呼噜太厉害还好他只睡了两晚上），午饭后还可以和新师傅元元打两盘台球，每天听着武警的响亮号声及刺耳哨声之后的震耳喊话“起床”“吃饭”“熄灯”　到也挺有意思　不过就是太累每天晚上睡觉都到了晚上12点之后，有一次到了凌晨4：
最近比较忙
巅峰测试
03-05 956
终于有忙得感觉了，好久了，没有这么样工作了，终于我可以天天工作了，工作还是很丰富，需要讲课、售前等等！终于我可以正常工作了！ 
最近邻查找算法kd-tree
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08-12 6万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/52186307 海量数据最近邻查找的kd-tree简介         利用Octree，為封閉的3D空間建立一個資料結構來管理空間中的每個元素。如此我們可以在 O(log N) 的時間內對這3D空間進行搜尋。         3D空間可以用Octree，2D空間可以用Quadtree(四元樹，概...
最近比较烦!
LEEYYSS的专栏
05-11 1433
虽然导师没有催促，要完成学位论文的我已经累了！
停止内耗:过一个不累的人生-读书笔记
我思故我在
10-14 1398
1 不要因为害怕失败，而拒绝了所有开始，从0.1开始就是成功2 别让身上的标签束缚了你，还记得之前面试有个百度的hr问我，如果给你打上三个标签，你会打什么，当时我就懵逼了，没想过，最后也没打上啥标签，人家还暗示我，给自己打一些大牛的标签，但我深知自己不够格，毕竟我也是个耿直的人，但是现在如果再有问我打标签，我就会说，我不会给自己打什么标签3找到自己擅长的1 愿景板（我在不少书中看到过这个）2 自由书写，就是随便给个词不舍限制无约束的联想写下去，列如从我的热情3 勇敢尝试 日复一日联系4 为什么没找到擅长的事
全面体验：iOS计算器的连算、累算与小数点功能解析
描述中提到的这些功能（连算、累算、小数点、回删、清空）被认为是iOS计算器中比较基础的功能，但它们是设计用户友好界面和提供良好用户体验的关键所在。对于刚刚学习UI的童鞋来说，理解如何在设计中实现这些基础的...
ML之FE：RFM指标(衡量客户价值和客户创利能力的指标，距离最近一次购买时间/购买次数/购买金额)/RFM模型的简介、使用方法、应用实现之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-05 4014
​ ML之FE：RFM指标(衡量客户价值和客户创利能力的指标)/RFM模型的简介、使用方法、应用实现之详细攻略 目录 RFM指标的简介 RFM指标的具体实现 RFM指标的简介 在众多的客户关系管理(CRM)的分析模型中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过一个客户的近期交易行为、交易的总体频率以及交易金额三项指标来描述该客户的价值状况，依据这三项指标划分8类客户价值：重要价值客户、重要唤
最近对问题、凸包问题（蛮力法）VS（分治法）
2301_80785839的博客
09-27 872
本文介绍了两种算法解决几何问题：蛮力法和分治法。在最近点对问题中，蛮力法通过双重循环遍历所有点对（O(n²)复杂度），而分治法通过递归分割和合并（O(nlogn)复杂度）显著提高效率。对于凸包问题，蛮力法使用三重循环判断边界线（O(n³)复杂度），分治法则通过排序、递归和切线合并（O(nlogn)复杂度）优化计算。文章详细展示了两种方法的代码实现，并对比了时间复杂度差异，强调分治法在处理大规模数据时的优势。核心思想都是将大问题分解为小问题，递归求解后合并结果。
手把手教你K最近邻分类器分类CIFAR-10
qq_36552550的博客
04-29 2580
KNN算法全称为k-Nearest Neighbor Classifier，即k最近邻分类器。它可以看作是Nearest Neighbor Classifier最近邻分类器的加强版，无论是最近邻分类器还是k最近邻分类器，其原理都比较简单，其算法在CIFAR-10图像分类的效果上其正确率远低于人类识别图像的正确率（约94%），但也略高于随即猜测的10%的正确率（CIFAR-10有10个分类，随机猜测...
Kubernetes集群部署与管理实战教程.md
最新发布
11-29
Kubernetes集群部署与管理实战教程.md
Arduino循迹小车保姆级教程
11-29
提供了一个详细的Arduino循迹小车制作教程，资源文件名为： Arduino-循迹小车-保姆级教程-arduino循迹小车详细制作过程.docx 该教程涵盖了从元器件介绍到实际制作的全过程，适合初学者和有一定基础的Arduino爱好者。 资源文件内容概述 一、所需元件 Arduino Nano：体积较小，适合本项目。 L298N电机驱动模块：用于控制直流减速电机。 直流减速电机：两个，用于驱动小车。 万向轮：一个，用于小车的转向。 亚克力板：用于小车的底盘。 轮胎：两个，安装在电机上。 TCRT5000寻迹传感器：四个，用于循迹功能。 二、元器件的详细介绍 1. Arduino Nano GDN(Ground)：接地。 3v3和5v：输出电压，用于给Nano板通电。 D3, D5, D6, D9, D10, D11：可进行PWM输出，可以输出低电压到高电压之间的任意值。 2. L298N电机驱动模块 ENA, IN1, IN2, IN3, IN4, ENB：控制电机的开关和信号输入。 ENA：相当于EN1和EN2的总开关。 ENB：相当于IN3和IN4的总开关。 三、制作过程 教程详细介绍了从元器件的连接到代码的编写，一步步指导你完成Arduino循迹小车的制作。 适用人群 初学者：通过本教程可以快速入门Arduino编程和硬件连接。 有一定基础的爱好者：可以进一步了解Arduino的高级功能和传感器应用。
基于Kettle Carte服务的分布式任务调度与节点监控系统
11-29
在信息技术快速发展的背景下，构建高效的数据处理与信息管理平台已成为提升企业运营效能的重要途径。本文系统阐述基于Pentaho Data Integration（简称Kettle）中Carte组件实现的任务管理架构，重点分析在系统构建过程中采用的信息化管理方法及其技术实现路径。 作为专业的ETL（数据抽取、转换与加载）工具，Kettle支持从多样化数据源获取信息，并完成数据清洗、格式转换及目标系统导入等操作。其内置的Carte模块以轻量级HTTP服务器形态运行，通过RESTful接口提供作业与转换任务的远程管控能力，特别适用于需要分布式任务调度与状态监控的大规模数据处理环境。 在人工智能应用场景中，项目实践常需处理海量数据以支撑模型训练与决策分析。本系统通过整合Carte服务功能，构建具备智能调度特性的任务管理机制，有效保障数据传递的准确性与时效性，并通过科学的并发控制策略优化系统资源利用，从而全面提升数据处理效能。 在系统架构设计层面，核心目标在于实现数据处理流程的高度自动化，最大限度减少人工干预，同时确保系统架构的弹性扩展与稳定运行。后端服务采用Java语言开发，充分利用其跨平台特性与丰富的类库资源构建稳健的服务逻辑；前端界面则运用HTML5、CSS3及JavaScript等现代Web技术，打造直观的任务监控与调度操作界面，显著提升管理效率。 关键技术要素包括： 1. Pentaho数据集成工具：提供可视化作业设计界面，支持多源数据接入与复杂数据处理流程 2. Carte服务架构：基于HTTP协议的轻量级服务组件，通过标准化接口实现远程任务管理 3. 系统设计原则：遵循模块化与分层架构理念，确保数据安全、运行效能与系统可维护性 4. Java技术体系：构建高可靠性后端服务的核心开发平台 5. 并发管理机制：通过优先级调度与资源分配算法实现任务执行秩序控制 6. 信息化管理策略：注重数据实时同步与系统协同运作，强化决策支持能力 7. 前端技术组合：运用现代Web标准创建交互式管理界面 8. 分布式部署方案：依托Carte服务实现多节点任务分发与状态监控 该管理系统的实施不仅需要熟练掌握Kettle工具链与Carte服务特性，更需统筹Java后端架构与Web前端技术，最终形成符合大数据时代企业需求的智能化信息管理解决方案。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Andorid项目源码AndroidListView下拉刷新Demo
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