提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法，一时半会没有头绪。因此，回到最初的起点，从人的层面，我有什么？我想要有什么？...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
上期已经安装了图数据库，本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...节点和节点之间可以存在多种关系，单向，双向 上图是一个人际关系图，其中的每个人的关系是凌乱的，一个人对另外的几个人之间的角色也是不同的，这里NEO4J 通过 lable 来定位一个节点（方块位置）在整体中的扮演的角色...1 节点，可以理解为传统数据的行的概念 2 关系：就是表和表之间 join 的概念 （这也是比传统数据库高明的地方，其实还是空间换了时间），关系本身也是带有方向和属性的，这也是传统数据库本身做不到的地方...图数据库是什么个人总结一下，一个通过key value来存储数据，并且在在查询前就建立了JOIN关系的，数据字段属于多个表的 “weirdo” 出现了。...实际上在安装完neo4j 本身他就拥有自己的exmaple 的指导 在输入 :play movie graph 后，你可以看到上图从如何创建，一个实例的图，找寻数据，查询数据等等这些操作 点击箭头，可以将要执行的
一大波热点图，告诉你用户都在看向哪里？最后发现其实网站上那些一层层的banner其实都是没！人！看！的，因为我们的大脑都会自动屏蔽掉他们！（不管你logo放多大！字有多明显！）...甲方的钱花的实在太冤枉了！是该想想其他的出路了！ 男人花更多时间看“美女”，而女人会花更多时间阅读美女之外的广告。 ? 请注意：男人根本不会去看“鞋子”。 ? 夏士莲的广告。...请注意：仅仅放上一张美女脸蛋图是远远不够滴！“她在看什么”才是最重要滴！ ? 这被称为“banner盲点”。这说明了为什么出版商和广告商那么讨厌“横幅广告”或“旗帜广告”。人们甚至连看都不看它。 ?...男人会更多关注旁边的杂物（右图）。 ? 面对一份简历，招聘人员在最初的6秒，关注的是应聘人员的姓名、当前职位、公司及当前工作的起始时间；之前公司的职位、公司及工作起始时间，以及教育信息。 ?...这张图显示IKEA的顾客在不知道出口的情况下，如何寻找单向路径出去。 ? 来自：互动中国 链接：http://www.damndigital.com/zh-hk/archives/143440
它是用于完善工艺方案和模具繁杂型面的设计，专门针对汽车和金属成形中的板料成形而开发和优化的。全球大概有九成的汽车制造商用它来进行产品开发、完善工艺。...它将全球各地的方法经验吸收融合，来确保有最新的技术支持。...据网上统计，在薄板冲压成型仿真方面，当前autoform软件市场在全球的占比是排第一的有90％以上的汽车制造商在使用autoform，全球前20家的汽车制造商全都在使用在国内，autoform软件也是有非常多的行业用户...（2）适合设计复杂的深拉延和拉伸成形模、工艺和模面的验证，优化成形参数，最大化减少材料与润滑剂损耗，新板料的评估和改进（4）快速实现求解、简单好用的界面和快速上手、对复杂的工程也有稳当的结果。...我们没必要使用大量硬件和专门的模拟分析师傅，直接能用autoform软件完成模拟。它高质量的结果可以减少产品的开发验证时间，降低开发成本，提高产品质量，给公司带来非常大的竞争优势和市场机遇。
什么算是好的想法 2015年，我在微博上写过一个调侃的小段子： ML派坐落美利坚合众山中，百年来武学奇才辈出，隐然成江湖第一大名门正派，门内有三套入门武功，曰：图模型加圈，神经网加层，优化目标加正则。...这里面提到的图模型加圈、神经网络加层、优化目标加正则，神经网络中的门、注意、记忆等，都是一些改进模型性能的创新思路，被各大NLP任务广泛使用并发表论文，也许就是因为被不同NLP任务的重复使用和发表，多少有些审美疲劳而缺少更深的创新思想...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
这个图真的太好了，所以copy一下分享给各位宝宝。
这个查询出来的查询速度还凑合，不过随着数据不断增长，有朝一日必定不堪重负。所以分库分表是个周期长而风险高的大活儿，应该尽可能在当前结构上优化，比如升级硬件、迁移历史数据等等，实在没辙了再分。...如果用户的操作3秒内没有响应，将会厌烦甚至退出。响应时间=客户端UI渲染耗时+网络请求耗时+应用程序处理耗时+查询数据库耗时，0.5秒就是留给数据库1/6的处理时间。...二、数据库设计也是影响性能的关键 数据类型的选择原则：更简单或者占用空间更小。...= 100; 如果金额为100的订单极少，这种数据分布严重不均的情况下，有可能使用索引。...Join优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法，就是通过驱动表的结果集作为基础数据，通过该结数据作为过滤条件到下一个表中循环查询数据，然后合并结果。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...用了分布式架构，多出了一堆问题：数据如何同步、主键如何产生、如何熔断、分布式事务如何处理......。 这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
世超 2019-5-17 14:33 我想按照您教的操作从类图生成SQL，但转过去后不是我想要的数据库类型，我记得您上课演示时说默认选了SQL Server，也可以选别的，这是在什么地方设置的？...EA的界面经常调整，确实比较让人苦恼。 ? ?
互联网电视不再陌生 超40%调查者表示“经常看” 在10826名参与调查的网友中，43.3%的被调查者称经常使用互联网电视，24.6%的调查者会偶尔使用，这也就意味着高达67.9%的调查对象使用过互联网电视...这组数据说明，互联网电视已经从最初的极客、小众产品逐渐走向更成熟的大众消费市场。 影视节目：互联网电视用户的最爱 互联网电视的硬件门槛其实并不高，内容才是各大互联网电视厂商真正应该关注的事情。...还有18.5%的用户表示， 只要电视上可以看到的资源，就不会再其他移动设备和电脑上看。 作为厂商来说，“纯粹的”电视内容的重要性，已经不言而喻。...在这1万多名被调查者中，39%的用户称互联网电视屏幕大是促使自己购买的重要原因，毕竟大屏带来的感官体验是PC、智能手机、平板电脑所无法带来的。...在这份调查中，42.7%的用户担心政策有变，买来了电视却看不了想看的节目，还有33.3%的人对互联网电视的售后持怀疑态度，对质量不放心的用户也达到了28%。
铭记历史教训，现在最关键的问题已经变成了找到真正有用的数据。数据的量的确增加了，但值得注意的是：大部分的增长都来源于非结构化数据。 让我先根据Webopedia的定义来解释什么是非结构化数据。...非结构化数据是指没有任何相同结构的数据。例如，图片、视频、电子邮件、文件和文本都被认为是一个数据集内的非结构化数据。...尽管每个单独的文档可能都包含基于其创建程序的特定结构或格式，非结构化数据也可以被认为是“结构松散的数据”，因为数据源其实是具有结构的，但数据集内的所有数据包含的结构可能不尽相同。...与此相反，数据库则是一种常见的“结构化”数据。 所以回顾历史，我们现在讨论的除了数据超载还加上了一个新的变数——代表了大部分新增数据量的非结构化数据。非结构化数据代表着新的量的产生。...引擎利用本体论就可以返回一个特定的结果：“亚伯拉罕-林肯”。 本体论最简洁的表述方式： 什么是数据？ 这意味着什么？ 它哪里来？ 为什么我们需要它——一旦我们知道这些，我们就能找到真正需要的数据了。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
在现有网络中，你可以通过应用程序的 API 对大量的数据集进行访问和修改。而在区块链中，数据就被封锁在某一个链中。 那么，区块链具有互操作性到底意味着什么呢？...为实现这一目标，必须克服以下困难： 准时：每个系统/电脑都是按照自己的速度和节奏执行相同的任务。 次序：由于每个系统都有自己事件的事件和时间线，试图在什么时间解决发生的什么事件还是相当困难的。...需要注意的是，这个区块也可以是错误或恶意的，但在“预投票”环节仍然有效，因为在这个环节中，每个人都只是试图达成共识，即他们收到了相同的数据/区块。...以上这些步骤就可以确保每个块生成的次序是已知的（每提交一个区块，区块链的长度就会增加），每台计算机都可以计算出自己的结果并进行实时通报，还能够处理错误（恶意节点提出的区块）。...MakerDAO 就是一个很好的例子，MakerDAO 有足够的资源来创建自己的链，并且通过成为 Polkadot 平行链的一部分来获取足够的支持，如果无法保证足够的支持，它还可以在 Cosmos 上建立一个
域名对我们来说是非常重要的，因为只有成功注册域名之后，才能够让别人访问我们的网站。...但是，我们需要注意的是，域名在注册成功之后，并不是可以立刻使用的，也是需要一个解析过程才可以让我们的域名正常使用的，很多人不知道在哪里做域名解析，那么，在哪里做域名解析呢？ 在哪里做域名解析呢？...域名解析是不需要花钱的，只需要按照一定的操作步骤进行解析就可以了，而且域名解析的步骤也是比较简单的。我们可以自己进行域名解析，如果自己不会进行域名解析的话，可以找专业的人员帮助我们进行域名解析。...一般来说，域名解析是需要进行一级域名解析和二级域名解析的，这两个步骤缺一不可，一定要注意。 在哪里做域名解析呢？...很多地方都是可以进行域名解析的，我们一定要仔细进行解析，因为如果我们无法成功解析域名的话，那么我们的网站也是无法正常运行的，所以域名解析对我们来说是非常重要的。
引用网上对流程图的解释：流程图可以简单地描述一个过程，是对过程、算法、流程的一种图像表示。规范的流程图帮助项目组成员统一认识，便于项目的沟通和讨论，有助于项目的顺利推进。...二、怎么画流程图 对产品小白而言，掌握流程图绘制方法，其中最花时间的就是熟悉流程图中各种图形符号的用法，好比写文章，只有记住了文字，才能组合成大家都能读懂的句子。...5、数据形状：指示信息进程外，或离开的过程。 ? 6、延迟形状：代表没有活动，做一个等待期。 ? 7、数据库形状：使用这种形状的结果被储存在信息的步骤。 ?...流程图是一种表达方式，符号是它的文字，通过准确的使用符号来组合我们想要讲述的过程，这样才能让别人更好的理解我们的想法。当我们熟练掌握常用符号的使用方法之后，就可以开始绘制流程图。...回到主题，用什么软件画流程图好？ 我用的是摹客RP，下面我将使用摹客RP为大家演示如何绘制流程图。
/linux-kernel-illustrated 另外，精致全景图系列文章，以及之后的linux内核分析文章，我都会整理到这个github仓库里。...那当我们调用printk函数后，这些输出的信息到哪里去了呢？我们又如何在linux下的用户态，查看这些信息呢？...为了解答这些疑问，我画了一张printk全景图，放在了文章开始的部分，这张图既包含了printk在内核态的实现，又包含了其输出的信息在用户态如何查看。...我们可以根据这张图，来理解printk的整体架构。...ring buffer其实就是一个用数组实现的环形队列，不过既然是环形队列，就会有一个问题，即当ring buffer满了的时候，下一条新的日志，会覆盖最开始的旧的日志。
数据如何应用？值得思考、探索和实践！ ---- 一切可记录的东西，就是数据。数据从哪里来？找到了源头，才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据从哪里来？...第三，从数据的状态来看，数据可以来自静态数据和动态数据。静态数据，可以看作是一些稳定和不变的数据，比方说一个人的性别、省份证号。...第六，从数据的所属来看，数据可以来自内部数据和外部数据。内部数据就是企业内部通过经营所积累的数据，外部数据就是内部数据之外的数据，可以是公开爬取的数据，可以采购的数据，可以是合作的数据等。...扩大数据的覆盖度，拉伸数据的维度，从而实现更加全面和多维地分析与挖掘，为数据应用“更加有效性、精准性、实时性”添砖加瓦。 ? 总结 数据从哪里来，不同的角度，有不同的出处。...针对自身的业务方向，定位到适合自己的数据源，并且不断地丰富着数据源。 数据应用起航于数据，数据来自各种数据源，数据源的争夺战，势必会成为数据时代的“重头戏”。
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