2017.03.03回顾

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1、关于python中是引用传递还是值传递，对于类实例来说，都是引用传递，但是对象分为可变对象，和不可变对象，不可变对象就是用的值传递，可变对象用的是引用传递，参考http://blog.youkuaiyun.com/vernice/article/details/50832069

2、星期五一直思绪也比较混乱，头脑里老是闪现出一些离开这个城市的想法，去找这个国度最牛批的人为伍的想法

3、下午主要就是和韩国人和IT接洽，把外部域名改成内部域名

4、修改了爱尚现金的风控规则

5、最后看了一些体检方面的东西

2017.03.07 前端面试之阿里彩票
多啦的博客
07-17 1141
应该是在决定入职简单之后，接到了阿里彩票的面试，在一个上午，虽然那几天身体不适，但是还是坚持翘班大老远去了在通州的阿里彩票去参加了面试。 面试结果当然是没有OK，原因一方面是因为自己水平不够，那时候对JS的学习还差的很远，另一方面是身体不舒服，走了那么远，身体更不舒服了，导致后来在家修养了小半个月才康复，真是一段不堪回首的经历。 去了之后还是有收获的，和面试官聊的还可以吧，后来还是征求他的同意
2017.07.03回顾 matplotlib作两个y轴图形
strwolf的专栏
07-03 1043
今天主要是解决python绘图的问题，基本上是完成了一个可以交付的图形，像这样 也就是共用一个x轴，有两个y轴，我参照matplotlib官方的example，写了个定值的demo，然后结合自己的程序，也了一个变量化的，先看看demofig, ax1 = plt.subplots() #生成一个图对象，一个坐标对象 #fig.subplots_adjust(left=0.2, right
2017.03.14回顾
strwolf的专栏
03-15 254
1、询问了下我们的流程是否有做手机实名认证，并没有专门的手机实名认证，LP靠支付宝核对，但是只是作为贷款的辅助 2、帮knowru解决问题，做了一个实验，咨询了nginx的并发和排队机制，队列容量，大于队列容量丢弃，但是他问题还是没解决 3、给同事讲解了下审批流程 4、代码继续做了一点儿优化
2017.03.10回顾
strwolf的专栏
03-13 617
星期五比较忙，主要忙系统错误的事情 1、上午复习了下ROC曲线的绘制，这个真的是非常容易混淆，一不使用，一会就记混淆了 2、复习了一下pearson相关系数，几何意义是，两个向量夹角的余弦，这两个向量是，每个分量与均值的差值构成，相当于是一种中心化 3、下午去面试了一个人，这种交流对大家都是一种提高，只是不太合适 4、下午还有很多时间在处理knowru的问题，我自己也对代码做了修改，实践证
2017.03.17回顾 IV系数理解
strwolf的专栏
03-20 632
1、上周五上午吃了药，实在是困，上午半睡半醒间还去面试了一个人 2、下午巩固了一下iv和woe，我居然记不住怎么通过woe计算iv，记不住前面乘以一个什么系数了，我重新审视了一遍这个系数的意义，我觉得有三个作用，第一、这个系数带了该类样本占总样本的比例信息，第二、这个值(Gi/GT) - (Bi/BT)的正负和后面的ln((Gi/GT)/(Bi/BT))相同，消除正负号，便于后面累加，第三、这个
2017.01.03回顾 less命令 python类 super机制
strwolf的专栏
01-04 556
1、more命令我不知道怎么查询带空格的字串，more +/aaa bbb str.log，这样只能查询到aaa字串，后来运维告诉了我另外一个命令叫less，less类似于vi可以直接进到日志文件中，但是日志文件并未被全部加载到内存中，里面的查找方法也是/aaa bbb，但是支持空格，这点比较好，而且可以自己定位到查找点过后，前后翻动，从这个事情上也可以看出来，有时候自己baidu搜索学习，并没有
2017.03.07回顾 GBDT前面树权重更大 python散点图
strwolf的专栏
03-08 1301
1、确定数据传输格式 2、看了下通过率方面的问题 3、下午开始研究GBDT相关问题，我最开始的疑问，是不是前面的树的权重大，对于我实际的数据集大多数样本点是这样的，少部分比较反常，但是我后来换了一个标准数据集，由于数据集太好了，损失函数直接就收敛到0了，所以每个点的预测值也是收敛到一个非常大非常小的值，在expit函数下，大概绝对值8，数值就很接近1或0了，然后前面收敛曲线基本上接近于一条直线
【雷达与对抗】【2017.03】偏振成像相机比较研究
weixin_42825609的博客
11-05 933
本文为美国海军研究生院（作者：Jarrad A. Smoke）的硕士论文，共100页。 本文是对两台偏振成像相机的分析比较。以前的论文基于Salsa Bossa Nova偏振相机研究该相机在遥感领域中确定偏振的操作用途时，没有取得任何效果。本论文的目的是比较两台相机的偏振数据，并从Fluxdata分析一台新获得的偏振相机的性能。Fluxdata和Salsa相机使用两种不同的技术来捕获偏振光。Sa...
2017.03.21回顾 WHERE GROUP BY 和 GROUP BY HAVING None numpy矩阵相关 matplotlib.pyplot画图
strwolf的专栏
03-22 581
1、昨天模型主要做了几个改动，添加了一种机制去限制快速还款的老客户的下次贷款金额，修改了老客户进入通过域，随机通过和拒绝比例，在这修改的过程中是否遇到什么技术难题？没什么新问题，只是上线前测试是非常必要的！好几个问题都是测试中发现的！ 2、我之前有个SQL误区，我认为group by了条件语句只能在后面having去引导，但是实践中我发现，where语句后是可以跟group by语句的，grou
w3school离线文档（网页版） 2013.4.21
04-22
【标题】"w3school离线文档（网页版）2013.4.21" 是一个专门针对...通过这个离线文档，开发者可以系统地学习和复习Web开发的基础知识，虽然不能获取到最新的技术动态，但对于巩固基础和回顾历史技术发展具有重要意义。
2017年全球碳市场深度研究报告合集（7份）.zip
02-09
2017年全球碳市场深度研究报告合集（7份），包含如下文档： 2017年 公用事业碳排放权专题...2017年 电气设备全国统一碳市场启动在即，未来行业发展空间广阔-广发证券-2017-11-03【22页】.pdf 2017年 碳市场工作手册.pdf
Dragos_2017-Review-Industrial-Control-System-Threats(03-01-2018).pdf
09-08
这份报告详细回顾了2017年工业控制系统（ICS）所面临的威胁，揭示了该领域安全状况的显著变化。 2017年被标记为ICS安全的转折点，主要由于发现了针对工业控制系统的恶意软件活动有明显的增加。这些威胁不仅限于新的...
安全生产第一季PPT模板-(03).pptx
04-29
【安全生产第一季PPT模板-(03).pptx】是一个关于安全生产总结与展望的PPT模板，主要用于回顾2017年的安全工作，并提出2018年的安全工作重点。以下是对PPT主要内容的详细解释： 一、2017年安全工作回顾 在2017年，...
西门子1200多轴伺服步进FB块程序详解及其工业自动化应用 - 工业自动化 实战版
08-13
西门子1200伺服步进FB块程序的特点和应用。该程序由两个FB组成，分别采用Sc L和梯形图编写，支持PTO脉冲和PN网口模式，适用于多种伺服和步进电机。文中提供了详细的中文注释和关键代码片段，展示了其在不同品牌设备如西门子s120、v90、雷赛步进、三菱伺服等的成功应用案例。此外，还强调了程序的兼容性和灵活性，使其能适应多轴控制和复杂控制需求。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要深入了解和应用西门子1200伺服步进FB块程序的人群。 使用场景及目标：①用于多轴伺服和步进电机的精确控制；②适用于PTO脉冲和PN网口模式的控制需求；③帮助工程师快速理解和调试程序，提高工作效率。 其他说明：本文不仅提供了理论讲解，还有实际操作指导，确保读者能够在实际项目中顺利应用该FB块程序。
【C语言编程】函数调用规则与实现：函数声明、调用方式及参数传递详解
最新发布
08-13
内容概要：本文详细介绍了C语言中函数调用的相关知识。首先阐述了函数调用的一般形式，强调即使无参函数也需保留括号；当存在多个实参时，它们之间需用逗号分隔且数量与类型须匹配形参。文中特别指出不同编译器对实参求值顺序可能存在差异，如Turbo C++采用从右至左求值。其次，讲解了三种函数调用方式：作为语句执行特定操作、作为表达式返回值参与运算、作为参数传入另一函数。再者，强调了函数声明的重要性，包括库函数需通过预处理指令引入头文件，用户自定义函数若定义在调用之后则需要提前声明，明确了函数声明与定义的区别。最后提供了几个练习题，帮助读者巩固所学知识。; 适合人群：正在学习C语言编程，尤其是对函数调用机制感兴趣的初学者或有一定基础的学习者。; 使用场景及目标：①理解函数调用的基本规则，包括实参与形参的对应关系；②掌握不同编译环境下实参求值顺序的差异；③学会正确地声明和定义函数以确保程序正确运行。; 其他说明：文中还提供了几个实践题目，鼓励读者动手实现pow()、sqrt()函数及字符统计程序，以加深理解。此外，提及了fishc.com网站VIP会员可获取相关资源，支持网站运营和个人发展。
MATLABSimuLink环境下三相STATCOM无功补偿技术的研究与仿真
08-13
内容概要：本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM（静态同步补偿器）无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理，即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤，包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的，并展示了具体的仿真结果分析方法，如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出，这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量，展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群：电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标：适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群，特别是那些专注于电力电子领域的从业者；旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型，以便更好地理解STATCOM的工作机制，进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明：文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境，并通过图形化的方式展示无功补偿的效果，便于进一步的学习与研究。
基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高精度时间序列预测程序：风电功率与电力负荷预测应用 - 深度学习
08-13
内容概要：本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型。该模型主要用于电力负荷和风电功率的高精度预测。文中详细描述了模型的构建步骤，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估。首先，通过Pandas和Matplotlib等工具进行数据处理和可视化，接着利用Keras库构建CNN-LSTM-Attention架构的神经网络，最后通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等多个评价指标对模型进行了全面评估。 适合人群：对深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者，特别是从事能源领域数据分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对未来电力负荷或风电功率进行精准预测的应用场景，如电网调度、能源管理等。目标是提高预测准确性，从而优化资源配置，减少不必要的浪费。 其他说明：该模型不仅展示了强大的预测能力，还提供了详细的代码实现和注释，便于使用者理解和修改。此外，文中提到的所有技术和方法都可以根据具体的业务需求进行灵活调整。
MATLAB滑动窗口函数：高效生成机器学习样本数据的技术实现与应用
08-13
内容概要：本文介绍了一种高效的MATLAB滑动窗口函数，用于从一维原始数据中生成机器学习所需的样本数据。该函数能够快速处理大量时序数据，避免了传统的for循环方法带来的效率低下问题。文中详细解释了函数的工作原理，展示了如何利用矢量化操作提高数据处理速度，并提供了具体的使用案例，如振动数据分析和无人机飞控数据处理。此外，还提到了一些使用注意事项以及高级应用场景，如嵌套使用滑动窗口函数来提取多尺度特征。 适合人群：从事数据科学、机器学习领域的研究人员和技术人员，特别是需要处理大量时序数据的人群。 使用场景及目标：① 需要将一维原始数据转换为机器学习模型训练所需的样本数据；② 处理大规模时序数据，如振动信号、语音信号等；③ 提取不同尺度的时间序列特征，支持复杂的数据分析任务。 其他说明：该函数不仅提高了数据处理效率，还能简化代码编写，使数据科学家可以专注于更高层次的任务。同时，它也为后续的深度学习模型（如LSTM）准备好了高质量的输入数据。
APDL在起重机结构设计与参数建模中的应用及优化分析
08-13
内容概要：本文深入探讨了APDL（AutoProcessing Language）在起重机结构设计与参数建模中的应用。首先介绍了起重机设计的基本原则，如安全性、稳定性和高效性。接着详细阐述了APDL在起重机建模、参数优化以及仿真分析中的具体应用，包括数据收集、建模过程、参数设定和仿真分析等步骤。最后通过一个具体的案例分析，展示了APDL在提升起重机性能方面的作用，验证了其在实际应用中的有效性。 适合人群：从事机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是关注起重机设计与优化的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解APDL在起重机结构设计与参数建模中应用的研究人员和技术人员，帮助他们掌握APDL的应用技巧，提高起重机设计效率和质量。 其他说明：文中强调了APDL作为一种强大的工具，在现代起重机设计中的重要作用，同时也指出了在设计过程中应遵循的原则和注意事项。
/home/chang/rv1126_rv1109_linux/prebuilts/gcc/linux-x86/arm/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_arm-linux-gnueabihf/arm-linux-gnueabihf/libc/usr/lib/crt1.o /home/chang/rv1126_rv1109_linux/prebuilts/gcc/linux-x86/arm/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/arm-linux-gnueabihf/libc/usr/lib/crt1.o /usr/libx32/crt1.o /usr/aarch64-linux-gnu/lib/crt1.o /usr/arm-linux-gnueabihf/lib/crt1.o /usr/lib32/crt1.o /usr/arm-linux-gnueabi/libhf/crt1.o /usr/lib/x86_64-linux-gnu/crt1.o
03-14
export TOOLCHAIN=/home/chang/rv1126_rv1109_linux/prebuilts/gcc/linux-x86/arm/gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_arm-linux-gnueabihf # 编译命令 $TOOLCHAIN/bin/arm-linux-gnueabihf-gcc \ --sysroot=$...
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