错误并不可怕，可怕是一再犯同样的错误！

最新推荐文章于 2022-04-22 09:20:24 发布
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博客强调错误本身不可怕，真正可怕的是反复犯同样的错误，提醒人们要避免重蹈覆辙。
错误并不可怕，可怕是一再犯同样的错误！
zubin006
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大数据预测分析常见误区：90%人都会犯的5个错误
大数据洞察的博客
07-13 460
想象你拿着一张地图开车，却发现地图上的道路标注错误、比例尺混乱——你越努力开，离目的地越远。大数据预测分析就像这张“决策地图”，若从源头就埋下误区，再先进的算法也会给出荒谬的结果。本文的目的，就是帮你识别并拆除这些“地图上的炸弹”：通过剖析90%的人都会犯的5个核心误区，解释它们如何产生、为何危险，以及如何用“简单工具”（基础逻辑+实用方法）避开它们。
犯错误很正常，可怕的是同样的错误重复在犯！
hellokazhang的博客
01-27 7686
阅读本文大概需要 3.6 分钟。 我们不是圣人，无论是在生活中还是职场中，很难避免犯错误。如起床穿反衣服，公交车坐过站等。犯错误很正常，可怕的是同样的错误重复在犯。   生活中和工作中常见的错误类型大体有上三种。 1.非智商导致、粗心大意引起的低级错误。 这类错误很常见，比如地铁坐过站，写作笔误等。不用心，大大咧咧的人尤其犯得多。一般稍加用心、长点记性就很容易避免这类问题。 2.认知能...
犯错并不可怕，可怕的是你不敢直面自己的错误！
老痒的农舍
09-15 1479
我老大的原话：自强不息 严于律己 诚以待人 自我约束 知错就改 雄关漫道 重新开始
centos 7 运行TensorFlow报ConnectionResetError问题排查
珊瑚海的博客
07-11 868
今天遇到ConnectionResetError,以为mnist数据集连接问题，排查时仔细追寻了报错日志，内容如下数据/data/,应该改为./data/
数据分析中会常犯哪些错误，如何解决？
data_cola的博客
10-09 3078
这篇文章从数据分析的几个阶段，总结了14个我们可能会犯的一些错误，以及如何避免。 数据获取阶段 在数据采集/获取阶段，容易犯的错误： NO.1 采样偏差 在数据采集的时候，如果不能获取到总体的数据，那就要采集到可以代表总体的样本，抽样就显得尤其重要，如果样本不具有代表性，那么得出的结论一定是有失偏颇的。 举个例子 -> 小红书的用户群体是年轻的女性用户为主，如果用这份数据去预测一部受众是青少年的电影票房，结果可能就不合理了。 避免的方法 -> 使样本能够充分代表总体。 NO.
可怕！一部手机失窃而揭露的黑色产业链
a934079371的博客
10-28 1467
10948字| 17分钟阅读来源 |信息安全老骆驼这篇文章是最近看的一篇关于数据信息安全的案例，为之触动之外请大家一定重视个人信息保护，善用数据要素价值。其次无论是在公司内，还是在公...
python复制出现错误_N年Python老司机，血泪总结新手常见10大错误
weixin_39804059的博客
12-09 539
原标题：N年Python老司机，血泪总结新手常见10大错误作为python的新手，大家在上手python的时候都会或多或少的接触到一些rookie mistake，也就是菜鸟级别的错误。小编作为一个老司机也是从这些错误中一点一点的积累经验，才慢慢的能够熟练的使用python。遇到错误不可怕，关键是要学会如何去避免犯这些错误。今天小编就带领大家看一下作为python新手最常见的几个错误，希望大家能够...
谭浩强《C程序设计》（第四版）错误不完全汇集
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qq_46699502的博客
04-22 2万+
前言 p12 ① 数据类型介绍中，增加了C99扩充的双长整型(long long int)、复数浮点型(float complex,double complex ,long long complex)、布尔型(bool)等，使读者有所了解。 ② C99要求，main函数的类型一律指定为int型，并在函数的末尾加一个返回语句“return 0;”。 评：long long complex，bool根本是子虚乌有的。数据类型都整不明白，还谈什么语言、算法呢？ C99并没有要求main函数的类型一律指定为int型
人工智能“军备竞赛”的真正危险是什么？专家警告：未来挺可怕！
数据猿
07-23 1157
“多国早已启动人工智能军备赛。大数据产业创新服务媒体——聚焦数据 · 改变商业数据猿报道，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京早在2017年时就宣称，领导人工智能发展的国家将“成为世界的统治者”。...
教师易犯的150个错误.doc
10-11
错误并不可怕，可怕的是对错误的无知和忽视。为此，我们从《教师易犯的150个错误》这份文档中提炼出三个典型错误案例，旨在揭示教学中的潜在问题，并提供相应的改进策略，以期帮助教师在今后的教学工作中做得更好。 ...
避免常见Apex代码错误的实用指南
在编写Apex代码时，我们常常会犯一些常见错误。在深入学习Apex语言的高级主题之前，清除代码中的常见错误至关重要。这些错误是许多常见异常和错误的根源，解决它们能为后续开发打下坚实基础。本文将介绍以下几个关键...
富士PXR输入类型配置避坑指南：热电阻_热电偶接线错误导致偏差的4大陷阱
这听起来像极了新手才会犯的低级错误？但事实上，在我参与过的27个工业项目中，**超过60%的温度测量异常，根源都出在这个看似简单的“输入类型设置”环节**。更讽刺的是，设备本身毫无故障，真正的问题藏在人与系统...
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
12-16
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？.docx
12-16
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？
【云原生运维】基于Kubernetes的CI/CD全流程自动化：Spring Boot应用在容器化环境下的持续集成与部署实践
12-16
内容概要：本文详细展示了在Kubernetes环境下实现CI/CD全流程的完整示例，涵盖从代码提交、自动化构建、测试、安全扫描到多环境部署的各个环节。技术栈包括GitLab CI、Docker、Helm、Kustomize、Trivy等工具，并以Spring Boot应用为例，提供了Dockerfile、Kubernetes资源配置、Helm Chart结构以及蓝绿部署、金丝雀发布等高级部署策略的具体实现。同时，文章还介绍了GitOps（ArgoCD）、HPA自动扩缩容、Prometheus监控告警等增强能力，并强调了安全性、可靠性、可观测性和成本优化的最佳实践。; 适合人群：具备一定Kubernetes、容器化和DevOps基础知识，从事后端开发、运维或平台工程的技术人员，尤其是希望落地标准化CI/CD流程的团队成员； 使用场景及目标：①构建基于Kubernetes的企业级持续交付流水线；②实现安全可控的多环境自动化部署；③集成监控告警与弹性伸缩机制提升系统稳定性；④推动GitOps理念在团队中的实践落地； 阅读建议：建议结合实际Kubernetes集群环境，逐步复现文档中的各个步骤，重点关注CI/CD配置逻辑、部署策略差异及最佳实践部分，并将其适配到自身项目体系中进行持续优化。
【分布式系统】基于Redis的Session集中存储方案：实现Web服务器高可用与横向扩展
12-16
内容概要：本文介绍了基于Redis实现分布式Session的解决方案，重点阐述了将Session集中存储于Redis集群的技术思路与优势。文中指出，传统的tomcat-redis-session-manager仅适用于Tomcat容器层的HttpSession同步，存在应用层适配局限；相比之下，推荐使用Spring Session与Redis结合的方式，实现更灵活的应用层Session管理。通过将sessionId作为key、session数据作为value存储在Redis中，可在多台应用服务器间共享Session，确保高可用性和横向扩展能力。同时，文章对比了多种保证Session一致性的架构方案，包括Session同步法、客户端存储法、反向代理Hash一致性以及后端统一存储法，并强调后端统一存储为最优选择。; 适合人群：具备Java Web开发基础，熟悉分布式架构、Redis及Session机制的1-3年经验后端研发人员； 使用场景及目标：①解决传统Web服务器集群中Session不一致问题；②实现服务无状态化设计，提升系统可扩展性与容灾能力；③在微服务或负载均衡环境下构建统一的Session管理中心； 阅读建议：学习时应结合Spring Session实际集成案例，理解其与Redis的协作机制，并深入掌握不同Session共享方案的适用边界与设计权衡。
浏览器 12.5.0 安装包
12-16
浏览器 安装包 版本号 12.5.0。
Python自动日报生成器（多文件汇总+邮件发送）
12-16
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