咳咳, 以后还是尽量在这上面多写点东西吧.

博主分享了自己早起的经历,并反思了当前的工作状态,认为不够敏捷导致工作积极性下降。在图书馆偶然发现一本关于编程的书籍,决定开始学习Boost库。此外,还提到了一些与技术无关的生活琐事。

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  今天起了个大早(好吧, 其实不过是8点半而已, 但是对于一个没啥事一整天闲的0疼每天中午十二点睁眼睛下午两点才慢吞吞被迫起床找吃的的人来说, 真心是个大早). 虽然昨天失眠了, 只睡了不到三个小时, 但是咱还是决定把补觉什么的浮云了. 

  哎, 之所以这几天这么消极怠工, 主要还是翻着各种资料觉得实在太0疼了......怎么说呢, 觉得自己打着"敏捷"的旗号, 结果反而做着不敏捷的事情......嗯, 就是这样, 之所以太无聊, 是因为不够敏捷. 

  今天在图书馆意外发现了一本破破烂烂的莱昂氏代码. 随手翻翻, 觉得还是很值得一读的. 毕竟人家都给你把注释写的那么明白了, 要是再看不明白也说不过去啊......

  意外发现KDE中按 开始+TAB 有非常神奇的事情发生......果断把新跳出的桌面都设成夏娜壁纸了......不过自己的壁纸库又有些缺乏了呢. 咱对壁纸总是有一种深深的怨念啊. 三天两头就要换一把. 

  哎, 妹纸真心是敏感的动物, 一些"河边"类似的词啊, 真心不能乱说, 要不搞不好就湿鞋了......

  今天决定开始正式看boost了. 那本书的作者好雷人.....搞的咱不停的想做"兔斯基拍砖"动作.......

  对于萌物, 咱是一直没有抵抗力. 什么是萌物呢? 猫猫都很萌, 有些妹纸很萌, 气泡熊很萌. 至于兔斯基? 跟萌不搭边, 但是很爱卖萌. 看到兔斯基咱的第一反应就是: 这是个擅长吐槽的家伙......

  

  嗯嗯, 不管咋说, 消极怠工总是不对的, 调整策略, 积极面对吧~~不管咋说, 这周要把user story都搞定. 

 

  突然想到个严重的问题~, 夏娜终于要完结了!!貌似是明天还是后天? 夏娜酱乃一定要性福哦~~

  

转载于:https://www.cnblogs.com/HGtz2222/archive/2012/03/22/2410874.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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