1、问题描述 运行思维导图软件，打开一个模板之后，弹出“参数错误”的提示 ? 2、解决方法 按照下面的路径C:\Users\Ling\AppData\Local\Mindjet\MindManager\9\Library\ENU\Templates打开，找到下面图中的四个文件夹 保存一下，下次再打开的时候，就没有这样的问题了！
一、问题解决能力 首先，数据分析师得有问题解决能力，这里问题解决能力又细分了几个方面 理解能力 理解能力包括对业务的理解和对行业的认知，因为数据分析师是为了解决实际业务问题而生的岗位，不理解业务 ，如何能解决问题？ 逻辑思维 数据分析师日常需要分析和解决很多业务上的问题，良好的逻辑思维能力是基础，逻辑思维强的数据分析师往往分析问题的能力也较强。 任务管理 数据分析师应该具备良好的任务拆解和任务协调管理能力，处理问题注重轻重缓急，才能有条不紊地解决日常工作中的各种问题。 最后附上全文总结的思维导图 ?
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作为一个Coder不管在工作中还是进阶场景下都会面临一个个问题，其实方法论或者模版很多情况下能够提供不少帮助、就像肌肉记忆一样，解题模版，思路模版什么的常记心中。 ，就算最后问题没有解决，但是解题的方法和态度是不错的。 其次重点说一下遇到问题所谓的听就是分析问题，基本上每一个信息都是有用的，思考每个信息带来什么，通常用什么方法应对，就例如遇到的问题用O(n)复杂度解决，那么就只有遍历一次或者几次。没有其他。 遇到O(nlogn)大多数的就是有序的查找分治思想,遇到最大最小数对应的堆的数据结构就可以立即冒出来。常见的算法思想、数据结构、算法复杂度对应的算法、数据结构对应的算法复杂度。 这些可以形成条件反射，下意识的优先思考 还有就是遇到问题如果没有具体的编码思想，那就按照人的处理思路具体化，例如查找，我们在词典目录查找的这个行为是下意识的，但是在算法里面就是logN的查找算法思想，可以回忆自己的怎么想的落实到具体的代码上
我的施工之路 接下来，中间穿插着总结过往推送的十一篇专题，主要以思维导图的形式，直观、高效的展示。文字版结合思维导图，希望大家能更加高效的入门Python. 推送今天我刚制作出来的数字专题的思维导图： ? 希望大家喜欢，如果觉得有帮助欢迎三连，谢谢。
接下来，中间穿插着总结过往推送的十一篇专题，主要以思维导图的形式，直观、高效的展示。文字版结合思维导图，希望大家能更加高效的入门Python. 上一篇数字专题的思维导图： ? 今天我刚制作出来的字符串专题的思维导图： 第二章字符串操作基本知识： ? 第二章字符串打印： ? 第二章字符串基本操作： ?
今天给大家带来的思维导图之haproxy。 小伙伴们一起来学习吧！ ?
MindMap（被译成思维导图或心智图）是一种思维工具，由英国的记忆之父托尼-博赞发明。 分级的辐射状结构，使信息结构清晰，层次分明。 可视化和可操作的思维过程，能激发更有创造力的思维。 绘图过程中，同时使用了左右脑，可以不断提高思考的能力。 思维导图的软件有很多，比较有名的有freemind，blumind，mindmanager，xmind等，像我这样的跨平台用户当然更青睐简洁的freemind。 Freemind来做分析有几个优势： 1、比较简洁大方，快速稳定 2、支持的导出格式比较多 3、复制到TXT中，会有缩近的TAB 4、云框，对于关键词来说是一个很好的分割 安装也非常简单，进入Freemind 读代码的利器---FreeMind [Mac技巧]Mac下两款免费思维导图工具
啥也不说，先上一个 Nginx 思维导图： ?
按操作方式分类结构图 ? 字节流的输入输出对照表 ? 字符流的输入输出对照表 ? 按操作对象分类结构图 ?
思维导图： 常见面试题： 描述下JVM内存模型，以及这些空间存放的内容？ JVM内存模型包括五大部门：程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区。 （2）栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、方法出口、动态链接； 本地方法栈：native方法执行的内存模型； 堆：存放对象的主要实例，垃圾回收的主要区域； 方法区：类信息、常量信息、静态变量； 堆内存划分， 堆内存主要分为新生代、老年代； 新生代占堆内存的1/3; 新生代分为Eden、From、To；占比分别为：8:1:1 老年代占堆内存的2/3; 判断对象是否可以回收的算法：可达性算法、引用计数法； 引用计数法无法解决对象循环依赖的问题 将对象统一移动到一边； 如何解决线上GC频繁的问题？ 查看监控，判断GC频率以及时间点； 分析问题发生时间点，确定问题范围：程序变更、组件变更、代码发布等； 查看jvm参数，看看是否有不合理的参数设置； 查看GC日志；
分享一张OpenGL思维导图 ?
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 很多数据分析小白，都会有这个疑问：学数据分析如何开始，哪些是要学的，怎么学，学到怎样程度才算，小编偶然在贴吧上看到一个朋友分享的数据分析学习思维导图，清晰明了，大家不妨参考着学习吧，把这些弄懂了，也就出师啦 图片来源百度贴吧 ? 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章 6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载
▍导图规则 为了最大程度上精炼思维导图，我制定了一套「ZOE 思维导图指导规则」。 ➮ 先看一下完整大图： ? ➮ 每部分的细节： ? ▲ 阅读顺序 ? 我也会按照这套规则重构过去发布的统计和 Python 思维导图系列。 大家可以保持关注。 ▍文章主题 以我目前的规划，未来的文章主要分三大类八个主题。每篇文章标题前都会标注细分主题。 ? ? ? 如此，未来我只需要维护这一个下载链接即可。（有任何问题大家可以在后台直接反馈）。 ❥ 另一个是投票功能。在未来规划方向时，我会参考大家的投票意见来决定下一步画什么方向的思维导图。 ▍错误反馈 如果发现有以下几种情况，可以通过邮件联系或者公众号给我留言哦： 内容的错误 知识点的补充 思维导图编排上的建议 逻辑组织形式 配色方案、字体、美工 未来方向上的选择 ▍关于我 & 思维导图 画思维导图，于我本身是维持学习的一种「心流状态」，于分享而言是帮助更多与笔者一样在求知中踽踽独行的朋友们，帮助大家减轻直接阅读大块专业书籍的压力，顺带收获更多的友情交流与珍贵反馈。
作者：被称为L的男人 原文链接地址：http://www.jianshu.com/p/ccdcb60ef7d3 说明 一直在用 Mindjet MindManager 做思维导图。 以前在用思维导图写读书笔记时，总是想要事无巨细地写清楚每个知识点，现在想来是事倍功半。思维导图应该是一个帮助我们梳理知识点、理清思路的工具，而不是一个像字典式的工具。
写在前面 网上收集一些有关linux的思维导图，希望对你们有用哈。 linux命令大全 ? linux内核 ? ? ? ? ? 说明 这篇文章只有高清图，没有源文件，高清图片可以加q群558566345下载，还有往期的思维导图源文件也在群共享里面哈。
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