博客园的第一篇博文

      工作也有一段时间了,无论在生活、工作、学习等方面多少也有了一些感触,也看了很多非常有益的博文。所以,自己也有了渴望写博文、发表博文的渴望,一是为了记录下自己的所见所想所感所悟,二是鼓励自己不断的学习,保持积极乐观上进的生活态度,三是希望自己的一些文字能够帮助到他人,就像他人的博文帮助到我一样!

      当然,自己现在的积累还是非常的有限的,不过我相信坚持能够成就自己的,只要每一天都在进步,只要每一天都在学习一些新的知识或做一些新的事情,人的生活或生命就会不断的得到丰富,只要保持内心的平和和身心的健康,就能够感受到生活的乐趣和享受到生命本身所带来的各种奇妙的体验!

     博客园是一个比较好的地方,在这里有许许多多的同路人,有许许多多的良师益友,有许许多多供我们学习供我们进步供我们不断完善自我的良好的教义和博文等等!非常的感谢博客园,为我们程序员提供了这么好的一个相互沟通交流和沉淀的好地方!

     第一次写博文,有些不知说些什么的感觉。当然,这也是一个崭新的开始了,一种新的旅程,一种新的心情,希望在博客园这个程序员之家里能够开辟出自己的一个小天地,希望所有的博友们都生活的开开心心快快乐乐的!OK,COME ON!

 

 

本程序用java编写,运行的时候需要JDK1.5或以上环境,无需安装。程序通过分析博客园博 客源码来生成一些必要的数据,可能在以后使用当中出现爬取不了的情况,可能是博客园的源码 结构修改了。程序只是用于学习之用,严禁用于非法目的而照成博客园服务器过载。 由于生成PDF的时候需要依赖字库,所以在打包程序的时候把一些必要的字库已经放到程序中 去了。可能在生成一些PDF文件的时候出现乱码问题,那是因为里面缺少需要的字库,如遇到这 个问题,请和本人联系:wyphao.2007@163com fonts文件夹是生成pdf文件依赖的字体库,如果生成的pdf文件是乱码,说明缺少相关的字体。 #################################################### 程序功能: 1、支持输入博客园博客用户名针对性下载 2、支持选择保存下载的文件 保存的结构目录为: 选择的保存路径\博客园用户名\pdf 生成的PDF文件保存路径 选择的保存路径\博客园用户名\doc 生成的DOC文件保存路径 选择的保存路径\博客园用户名\txt 生成的TXT文件保存路径 3、支持获取用户博客信息 4、支持显示用户所有的帖子列表 5、可以自己选择需要下载的帖子,有全选、反选、重置按钮 6、支持下载的文件保存为 pdf、doc、txt三种格式 7、生成的pdf、doc文件支持图片 8、支持进度显示 #################################################### 制作时间:2012年07月21日 - 2012年07月21日 制 作:w397090770 个人博客:http://blog.youkuaiyun.com/w397090770 Email :wyphao.2007@163.com 版权所有,翻版不究 ####################################################
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多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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