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3、打开电脑的文件夹：C:\Windows\System32\drivers\etc 下的hosts文件下复制这个ip地址。4、win+r 打开cmd，输入ipconfig/flushdns。2、复制检测出来的任意一个ip。
2025-03-04 22:30:47
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原创 wps接入DeepSeek教程
（2）安装插件后，打开 WPS，菜单栏会新增“OfficeAI 助手”4.接入DeepSeek。不过现在不能免费使用了哦。
2025-02-14 15:48:55
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原创 简道云学习笔记
简道云官方文档简道云 CRM 套件是一款由简道云产品团队精心打造的垂直应用。通过简道云 CRM 套件既能获取标准 CRM 功能，还可以复用简道云原有的个性化应用搭建能力，适应用户的个性化业务，解决系统间的数据互通难题。业务流程：
2024-09-05 16:31:15
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原创 产品经理的学习笔记（全集）-持续更新
产品管理--产品的设计者、规划者、推动者、运营者，是产品的第一用户，是互联网的发动机，处于核心地位；用户需求，基于用户设计的产品经理（app开发/网站/小程序等互联网产品）产品经理-PM-项目经理，产品经理：对生命周期负责，不是执行者，需对产品进行思考（背锅侠/产品狗）项目经理：只对单一业务负责人资源（启动资金/人/土地使用等--老板）-->规划（住宅小区/步行街--规划的图纸--砖/钢筋等）（后端开发--代码）--装修美化（UI设计）--售卖（运营）
2024-08-31 17:46:07
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原创 Fine-BI学习笔记
完成四个流程：新建分析主题、添加数据、分析数据、分享协作。5分钟上手FineBI - FineBI帮助文档 (fanruan.com)
2024-07-24 21:00:23
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原创 4.Jmeter接口性能测试
系统用户数：软件系统注册的用户总数（要注意初始化环境）在线用户数：某段视角内访问用户数，这些用户只是咋先，不一定同时做某一件事情。（初始化环境（warm up热机：让系统接近运行的系统，让系统运行更快 磁盘->内存））并发用户数：某一个时间同时向系统提交请求的用户数，场景不一定是同一个。：测试web系统的性能，支持多少并发？在确定并发用户数之前，必须先对用户的业务进行分解，分析出其中的典型业务场景（用户最常用、最关注的业务操作）然后基于场景获得其并发用户数。
2024-07-23 00:26:21
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原创 软件架构与需求分析方法
电商所有模块中,订单系统是非常核心的一个子系统，决定了整个流程能不能顺畅的执行，起着承上启下的作用,其他模块都是围绕订单系统进行构建的。订单系统出问题，或者功能流程设计不完善、不准确，将会造成整个电商系统整体或局部业务流转不顺畅，甚至导致项目的失败。订单系统的作用是:管理订单类型、订单状态，收集关于商品、优惠用户、收货信息、支付信息等一系列的订单实时数据，进行库存更新、订单下发等一系列动作。订单系统业务的基本模型涉及用户、商品(库存)、订单、付款。
2023-06-21 18:51:46
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原创 Docker学习笔记
目录1 初识Docker1.1 Docker1.2 安装Docker1.3 Docker架构1.4 配置加速器2 Docker命令2.1 Docker服务相关命令（daemon）2.2 Docker镜像相关命令（Image）2.3 Docker容器相关命令（container）3.Docker容器的数据卷3.1 数据卷3.2 数据卷配置3.3 数据卷容器4.Docker的应用部署4.1 MySQ部署4.2 Tomcat部署4.3 Ngi
2023-05-06 16:46:36
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原创 2.Git使用教程（廖雪峰网站学习笔记）
Git是最先进的分布式版本控制系统（每个人的电脑都是一个完整的版本库，无需联网。如何协作：A在自己电脑修改了文件A，B在自己电脑修改了文件A，AB之间只需把各自的修改推送给对方，即可查看对方的修改），能自动记录每次文件的改动，还可协作编辑。Git用C语言开发的。
2023-05-03 17:10:13
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原创 1.【学习笔记】适合零基础的python学习笔记--基础篇
print()函数默认输出结束后以换行结束，即end的默认值时换行符“\n”，打印完会跳到新航，如果打印不换行，只需将end设置为其它字符串，如end='\t'。注意：python中，允许多个变量指向同一个值，不同的获取数据方式，可以等到相同的结果。通常使用' '、" "、''' '''、""" """，语义上没有区别，只是形式上的差别。序列相加：支持同类型的序列相加，用+实现，不能是列表和元组相加，或者列表和字符串相加；可以使用“，”连接，或者将数值作为字符串来处理，两端加单引号或双引号。
2023-05-02 18:44:08
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原创 torch.cuda.is_available()返回false
首先进行排除：1.了解自己GPU的型号（任务管理器---性能）（设备管理器---显示适配器）确定GPU支持cuda在anaconda prompt中输入命令：nvidia-smi是否版本过低，如果过低就去更新下载nvidia驱动程序import torchtorch.cuda.is_available()2.下载cuda选择合适版本安装3.安装pytorch选择合适版本之后，复制下方的命令安装最后再次检测，出现true即可注意：版本一定要对.
2022-04-06 16:01:10
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原创 【学习笔记】常见的激励函数和损失函数
一、激励函数如上图：神经元的输出值会经历一个f函数，我们将这个函数叫做激励函数。加入激励函数的目的是为了让神经网络模型能够逼近非线性函数。假若去掉激励函数，神经元就只有线性函数y=wx+b，这样的神经网络就只能逼近线性函数。假如在不加激励函数的前提下，要训练一个分类模型，倘若数据是非线性可分的，那么模型的准确率会相当低，因为我们的模型训练不出一个非线性函数去拟合数据。常见的激励函数：1.Sigmoid函数2.Linear线性激活函数，即不对神经元的输出值进行处理，直接..
2021-12-12 10:17:27
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原创 【pytorch基础学习笔记】零基础速成，了解pytorch基础语法和应用
Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量（Tensor） 操作库，其特点是特别灵活，但因其采用了小众的编程语言是Lua，所以流行度不高，这也就有了PyTorch的出现。所以其实Torch是 PyTorch的前身，它们的底层语言相同，只是使用了不同的上层包装语言。PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。
2021-12-08 15:26:53
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原创 【黑马程序员自然语言处理实战课程】学习笔记---pytorch基础知识和autograd
pytorch是一个基于Numpy的科学计算包，向他的使用者提供两大功能作为numpy的替代者，向用户提供GPU强大功能的能力；作为一款深度学习的平台，向用户提供最大的灵活性和速度tensor张量：类似于numpy中的ndarray数据结构，最大区别在于tensor可以利用GPU的加速功能。需要先将torch引用进来。
2021-12-07 10:30:32
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原创 学习笔记：pytorch深度学习实践
目录1. 神经网络发展史 反向传播2.线性模型规则需要专业领域专家制定，规则越来越强大，难以维护。新的挑战：人工设置特征会有很多限制；SVM处理大数据集效果不好；越来越多的数据需要处理非结构化数据；1. 神经网络发展史反向传播深度学习发展的原因：算法、数据、显卡2.线性模型问题假设：测试集测试其泛化能力（对于为训练的特征也能很好的识别）。数据集（训练集、测试集）---->问题：只有训练集，测...
2021-11-28 22:00:07
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原创 02.深度学习应用实践60讲学习笔记---离散特征如何让DNN处理，并行结构；
2.1 离散特征如何让DNN处理参数量会大量降低。2.2典型网络融合结构之一：并行结构2.3典型网络融合结构之一：串行结构2.4 模型训练与优化平行结构或者菱形结构效果较好2.5 互联网公司深度学习CTR案例---Google互联网公司深度学习CTR案例---阿里巴巴...
2021-11-19 19:15:31
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原创 01.深度学习笔记---实践与应用60讲（各领域的应用,CTR,深度学习几大经典模型）
1.1 深度学习在各个领域的应用目前较为热门的GAN（生成式对抗网络）1.2 CTR任务一、当深度学习遇到CTR预估CTR任务：给定一个商品，给定一个环境，用户购买此商品的概率。应用范围较广。例如有如下场景。比如：输入一部电影，预测会打几分（右边的1，2，3，4，5代表预测分值）蓝色框：用户橙色框：电影黄色框：用户过去看过那些电影，大国那些分数绿色框：时间酒红框：相关特征CTR任务特点：大量离散特征 大量高维度稀疏特征 特征工程：特征组合对于.
2021-11-18 22:36:03
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原创 6.自然语言处理学习笔记：Multi-head-self-attention 和Transformer基础知识 和BERT文本分类原理
Multi-head-self-attention：可以更细致的去发现局部信息。Transformer：BERT文本分类原理：
2021-11-15 10:15:59
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原创 5.自然语言处理学习笔记：Bert模型基础理论知识，快速掌握原理。
Self-Attention:可将self-Attention layer 可以看成一个黑盒子。每一个b1,b2,……可以看到a1,a2，…….并且可以实现并行化。https://arxiv.org/abs/1706.03762 类似百度文库的网站，免费下载文档...
2021-11-15 09:27:54
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原创 3.自然语言处理学习笔记：文本分类模型综述 seq2seq
单层神经网络：可视为一个线性模型经典RNN网络：依赖于上一层RNN变体（NV1）:多个输入，一个输出RNN变体（1VN):一个输入多个输出RNN的变体（NVN）:多个输入多个输出（需要对齐）seq2seq模型由三部分组成：Encoder/Decoder和连接俩个的中间状态向量（c）Encoder部分：...
2021-11-13 22:04:01
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原创 2.自然语言处理学习笔记：神经网络的数据格式
神经网络中数据格式结构化数据：数据表。例如：班级名单、股票价格等。 非结构化数据：序列（文本）、图片、视频。神经网络中可以使用的数据：数据表-2D数据 形状=（样本数，特征数） 序列类-3D数据 形状=（样本数，步长，特征数） 图像类-4D数据 形状=（样本数，宽，高，通道数） 视频类-5D数据 形状=（样本数，帧数，宽，高，通道数）数据表：2D数据，其实就是矩阵，一般可以存储为csv或者excel序列类：3D数据，通常表示文本。假设收集到一百万条推文，那...
2021-11-13 20:58:05
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原创 自然语言处理学习笔记
自然语言处理：包括语言识别、自然语言理解、自然语言生成、人机交互所涉及的中间节点。是人工智能和计算机科学的子学科自然语言处理的研究方向：基础技术：词法分析、句法分析、实体识别、语义分析、篇章分析、语言模型 核心技术：机器翻译、自动问答、情感分析、信息抽取、文本摘要、文本蕴含 应用实践：搜索引擎、推荐系统、智能客服、个人助理、舆情分析、知识图谱文本分类的简介：...
2021-11-13 20:32:21
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原创 python爬虫---cookie和代理基础
cookie:用来让服务器端记录客户端的相关状态手动处理：通过抓包工具获取cookie值，将该值封装到headers中（不建议使用） 自动处理： cookie值来源是哪里 模拟登陆post，由服务器端创建 session会话对象： 作用：可以进行请求的发送；如果请求过程中产生了cookie，则该cookie会被自动存储/携带在该session对象 创建一个session对象，session=request.Session() 使用sesssion对象进行模拟登陆...
2021-11-13 10:36:00
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原创 python爬虫：聚焦爬虫，爬取指定页面的内容（连续爬取多个页面）--图片 评论爬虫 全国热门城市爬取
聚焦爬虫：爬取页面中指定的页面内容。 ---编码流程：指定Url;发起请求；获取响应数据；数据解析；持久化存储；数据解析分类：正则；bs4；xpath;数据解析原理概述：解析的局部文本内容都会在标签之间或者标签对应属性中进行存储 进行指定标签的定位 标签或者标签对应的属性中存储的数据值进行提取（解析） 1.1正则解析#需求：爬取图片import requestsif __name__ == '__main__': #如何爬取图片数据 ur...
2021-11-12 16:33:59
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原创 NLP : 基于深度学习的自然语言处理---自监督学习1（2/8）
1.神经网络2.自监督 词表示学习3.句子 编码网络4.自回归 自编码 预训练模型1. 神经网络
2021-09-22 16:23:51
320
数据结构.xmind思维导图（学习笔记）
2020-07-19
846软件工程讲义.doc
2020-07-19
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