对大数据的再认识 李国杰 中科院计算所，2015.06 信息 == 人言 + 自心 信息 == 人言经自心悟之 1、从“信息时代新阶段”的高度认识“大数据” 2、理解大数据需要上升到认识论的高度 正确认识大数据的价值 4.发展大数据应避免的误区 5. 实施政府数据开放中要注意的几个问题 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
前端领域的内容呈现多样化，手机App开发，考虑到生态的不同，还会涉及到Android、iOS、WP等，电视App应用，桌面端开发，微信公众号，微信/支付宝的小程序，数据展现（各种图表），虚拟现实增强现实 掌握单一的技术栈，在一个大前端团队中似乎不足以立足，这也对当下的前端人员有了更高的要求。 )，当然BFF的场景还不止于此，在面对的多终端的数据展现方面，也可以提供类似于API GATEWAY的功效。 Node的出现，再加上后端存储易于使用的Mongodb等NOSQL数据库，在某些项目中，确实不需要后端人员（服务端语言开发者，如C#，Java等）就可以完成，比如MEAN框架组合，一度有种声音：前端已无所不能 说了这么多，大前端的”大”，具体体现在什么地方？面向终端更多，承担的任务更多，功能更强大更复杂，技术形态更多，更趋向于工程化自动化，与后端解耦独立开发测试。
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据说垂直搜索现在很热，那么什么是垂直搜索呢，下面是我的几点认识，欢迎大家讨论。 1、垂直搜索引擎不是什么？ 垂直搜索不只是类google的行业通用搜索。 对买房的人讲，他希望找的房子需求就是 信息,不是文章等。这个特性是他们各自的的技术特点决定的。 我认为：垂直搜索的本质是对垂直门户信息提供方式的一次简化性的整合。 垂直搜索是服务于某项功能的，比如：用户搜索租房，买房信息就是一种垂直搜索。对信息的再加工处理是非常关键的，不管是结构化的数据，还是非结构化的数据。 垂直搜索的难点不是技术，而是用户参与门户网站行为的创新和垂直门户网站对产业上下游信息资源的整合。
随着对.NET学习的深入，慢慢认识到了WPF。这应该属于新事物，属于.NET 3.0里面的一个组件~它的出现相对于传统的GUI程序来说是大的变革。 通过它，我们可以轻松感受软件的炫丽，震撼视觉效果和用户体验，因此我们可以对WinForm里自定义控件与GID+的组合开发带来的痛苦说拜拜。 开发WPF要用到全新的语言——XAML语言。 可以想像现在有些桌面程序的开发人员除了写后台处理代码之外还要兼顾前端的UI界面设计，和现在的ASP网页模式一样，造成软件维护的不易，这也是传统的WinForm程序的弊端之一。 和ASP.NET一样达到代码和设计相分离… 目前对WPF的认识还只是在入门阶段，就目前来说要学习它的时机还不是很成熟，当然，这只是对我个人来说，毕竟我的机器还够不上运行VS2008（注：VS2005也可以开发 我所要做的就是赶紧赚钱，买台本本，然后装上VS2008，也许到那个时侯，WPF已经更加成熟了，教程和资料会更多，学习起来会有方向…
本文重新研究了SGMII协议和IEEE 802.3z规范，此处下一个结论： SGMII为了便于串行化，拆分了PCS，将原来802.3z规范中MAC+PCS+PMA+PMD的形式改为了MAC+PCS +< sgmii> +PCS+PMA+PMD，其中<sgmii>左侧的MAC+PCS统一属于MAC，<sgmii>右侧的PCS+PMA+PMD统一属于PHY。 可以看出，总的分层形式未改变，下图来自于SGMII接口规范V1.8。 下图左侧MAC和右侧PHY都内含一个PCS，MAC和PHY中间是SGMII高速跑道。 下图是组合后的更加详细的图。 下图来自于88E1111（sgmii接口的PHY）的一个环回示意图： 上图说明PCS+PMA+PMD统一属于PHY。
（前言：感谢我的高中物理老师，让我明白研究一个领域，应当先去了解这个领域的前辈，晓得前辈们与这个领域之间的过往历史，并始终向这些前辈致以崇高的敬意！） 操作系统是一个人机接口，实现了人机交互。 目前主流的操作系统有Windows、macOS以及Linux。追本溯源，它们有一个共同的祖先——UNIX。最近一周，阅读了一本好书《UNIX传奇：历史与回忆》，让我对UNIX有更深入的了解。 1969年Ken Thompson所在的贝尔实验室撤出了对Multics项目的研究，这让Ken Thompson感到不开心，于是他用了三周的时间重写了一个操作系统UNiplexed Information 我们需要多阅读伟大的作品，思考伟大的观念，从而让自己变得优秀，优秀的头脑是会互相吸引的。 就像书中提到的那位受到贝尔实验室邀请的实习生，原本在犹豫是否入职，后来参观了一圈贝尔实验室的长廊，发现长廊上挂满了对在贝尔实验室工作的伟大人物的介绍，逛完了长廊，实习生就决定要加入贝尔实验室。
o(∩_∩)o 说实话我本来想总结一篇Android内存泄漏的文章的，查阅了很多资料，发现不得不从Java的OOM讲起，讲Java的OOM又不得不讲Java的虚拟机架构。 在JVM架构一文中也有介绍，在JVM运行时数据区中的方法区有一个常量池，但是发现在JDK1.6以后常量池被放置在了堆空间，因此常量池位置的不同影响到了String的intern()方法的表现。 2.深入认识intern()方法 JDK1.7后，常量池被放入到堆空间中，这导致intern()函数的功能不同，具体怎么个不同法，且看看下面代码，这个例子是网上流传较广的一个例子，分析图也是直接粘贴过来的 intern(); System.out.println(s3 == s4); 输出结果为： JDK1.6以及以下：false false JDK1.7以及以上：false false 下面依据上面代码对intern 所以谁都不搭理在堆空间中的str1了，所以都返回了false。 好了，本篇对intern的作用以及在JDK1.6和1.7中的实现原理的介绍就到此为止了。希望能给你带来帮助。
(这特么不是上面的翻译啊啊啊) 这段时间正在学习Spring源码，浅谈一下我对Spring的认识。 Context组件是Bean的上下文，是Bean的生存环境，用于建立和维护Bean之间的关系，所以说Context其实是Bean关系的集合，这个关系的集合就叫做IOC容器。 而Core组件，就是发现、建立、维护Bean之间的关系所需要的一系列的工具类(Util)。 当Spring对配置文件中的Bean进行成功解析或者对注解的Bean解析完成后，其在Spring内部转换成BeanDefinition对象，此后所有的操作都是对这个对象进行的。 Bean的解析比较复杂，主要有对配置文件的解析和对注解的解析，配置文件解析过程主要由以下类完成： ?
能够修改微信运动的步数，我修改了微信小号走路的步数，其实只是 hook 了传感器的 api 而已。 ? hook了传感器API.JPG 能够修改手机当前位置。 有时，即使 root 了也不行，我遇到过一台三星 s6，已经 root 了仍然无法安装Xposed :( 每调试一次，都需要重启手机，经过一天的调试会有一种手机都快被玩坏的错觉。 Xposed 的 jar 包不能使用 compile，而是应该使用provided，就是因为这个配置错了，我一个下午拿不到结果:( 对于开发 Xposed 模块，必须要有足够的耐心。 对利用Xposed的思考 在移动互联网时代，某些数据可能只存在于app之中，非常封闭。如果 app 有对应的网站，还能通过爬虫抓取内容，如果没有对应的网站，抓取就会有困难。 如果 app 跟后端的通信协议是 protobuf、thrift 之类，那抓取数据包都会比较麻烦。
对1588的研究持续了一段时间，总有不太确定的地方，现在进行个阶段性总结，也包含了个人的思考，可能还有认识不到位的地方，请这方面的专家能提点意见。 step 1. master 每0.1S发1个SYNC包，Slave通过更新上图Time的值来调整供给自己PHY（上图下方紫框）的时钟（上图红色Clock）使得接收到SYNC包的时间间隔=0.1S，实现时钟同步 对于1588的硬件设计，除了MAC、PHY的参与，也需要板载支持1588的时钟的参与，这个时钟不同于一般的时钟芯片，后者只支持锁相环的功能，前者还支持时间的写入（如上图Local Clock框内的Time 支持1588的时钟芯片比如8A34002，通过相位控制字实现DCO控制的框图如下： 图2 External DCO Control via Phase Control Word 上图中的Phase Control ，这和图1中左上角紫框的功能是对应的，支持time写入可能就是支持1588的时钟芯片的特色吧。
，争论已久，究竟真实的结果如何，下面我们看看真实数据。 原因三：用户体验 说到共享电单车的用户体验，一大群吃瓜群众就有很多话想说了，消费者反映最大的问题就是，电单车不能随意停放，必须要找到相应的停车区域或者固定电桩。 对爱宠人士来说，这可是一个大好消息，事实上，这样的app并未出现，共享宠物也只是一个还未落地的构想，如今对宠物的共享玩乐也受到了很多业界人士的诟病，但是说不定未来能够找到合适的解决方法，让随时随地撸猫变为现实 如果想了解更详细的内容，就自己去搜寻，小编就不在这里赘述了 共享男朋友，单身狗的终极神器 在小编的朋友圈问卷中，有一大半的单身女青年对共享男朋友表示出极高的期待，这也许是共享领域的终极目标了，现阶段这一类产品也只能在单身狗的脑海中进行幻想 欢迎留言区指正） 文章首发：灯塔大数据 文章编辑：柯一
理论上区块链比数据库简单。 1.4. 如何学习区块链 我学习区块链技术是没有看过任何书籍的，我采用的是碎片化学习方法，主要是通过搜索引擎和官方文档。我比较擅长自学，也很少和人交流。 也曾试图购买书籍，但是我发现这些书籍没有多大价值，几乎三分之二的内容在谈原理，理论的东西，剩下三分之一的内容，无非就是安装、配置、Helloword 实例。 学习中遇到碰壁无法解决的问题可以借助搜索引擎解决，这是最好的学习工具。 我主张学习区块链不要看太多的原理，快速过一遍即可，很多书中从比特币开始讲起，我觉的是没有必要的。 举例一个场景例子，在征信系统中，用户有时被拉入黑名单，但用户缴纳欠费后应该立即将其移到白名单中，这个过程就需要修改区块链上的数据。 另外我还告诉你，多数区块链平台没有用户认证权限管理模块。 区块链不能替代传统数据 回归技术本质，我认为区块链技术本身是一种追求分布一致性的数据库。 我们学过数据库的，都知道CAP理论。
公钥：它是密码学上的概念，它由私钥推算出来。公开密钥的算法属于不对称加密算法，该算法拥有两个密钥：公钥和私钥。使用私钥加密的数据可以用公钥解密，反之亦可。通过公钥可以算出钱包地址。 通常，通过交易所进行的交易是off-chain的，本人并没有私钥。私钥在交易所，由交易所托管。所以交易所的钱包也是中心化的钱包。 冷钱包 冷即离线、断网，也就是说私钥存储的位置不能被网络所访问。 全节点钱包 除了保存私钥外，全节点钱包还有保存了所有区块的数据，最为著名的是bitcoin-core。 轻钱包 它不必保存所有区块的数据，只保存跟自己相关的数据。基本可以实现去中心化。 中心化钱包 在交易所中的钱包，以及类似 OKLink 提供的保险柜服务。 总结 由于公司业务的发展，本人需要了解一些区块链相关的知识。 上述是我对钱包的简单整理，区块链的内容实在太多，未来我也会尽量地整理，如有错误一定要告诉我。
synchroized块可以保证块中的代码在同一时刻只能让一个线程访问，其他尝试进入代码块的线程都会被阻塞，直到代码块中的线程执行完。 synchroized可以修饰以下不同的块 实例方法 静态方法 实例方法中的代码块 静态方法中的代码块 synchroized关键字修饰实例方法和实例对象时，锁住的是对象，而修饰静态方法和静态方法中的代码块时 ，锁住的是该类的类对象。
颠覆你对区块链的认识 本文节选自电子书《Netkiller Blockchain 手札》 Netkiller Blockchain 手札 本文作者最近在找工作，有意向致电 13113668890 理论上区块链比数据库简单。 1.4. 如何学习区块链 我学习区块链技术是没有看过任何书籍的，我采用的是碎片化学习方法，主要是通过搜索引擎和官方文档。我比较擅长自学，也很少和人交流。 学习中遇到碰壁无法解决的问题可以借助搜索引擎解决，这是最好的学习工具。 我主张学习区块链不要看太多的原理，快速过一遍即可，很多书中从比特币开始讲起，我觉的是没有必要的。 举例一个场景例子，在征信系统中，用户有时被拉入黑名单，但用户缴纳欠费后应该立即将其移到白名单中，这个过程就需要修改区块链上的数据。 另外我还告诉你，多数区块链平台没有用户认证权限管理模块。 区块链不能替代传统数据 回归技术本质，我认为区块链技术本身是一种追求分布一致性的数据库。 我们学过数据库的，都知道CAP理论。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 2020-11-25-周报v1 论文一（对知识推理的认识） 中文引用格式: 官赛萍,靳小龙,贾岩涛,王元卓,程学旗.面向知识图谱的知识推理研究进展.软件学报,2018,29(10):29662994 1.5 知识图谱的典型应用 前述的知识图谱补全和去噪是知识推理的两大基础应用。现有的知识图谱由于数据来源的不全面以及知识获取的遗漏，不可能构建完备的知识图谱。 建立在PRA之上的假设是，在图节点对之间存在通过相同边线类型连接的一些公共子结构[71]，并且它尝试使用关系路径的集合对该结构进行建模。 下图中所示的示例。 Ruan，Sun，Wang，Fang和Yin（2016）将存储在中医知识图中的数据转换为推理规则，然后将其与患者数据结合起来，以根据知识图得出辅助处方。
神经网络模型是个黑盒子 神经网络给人留下深刻的印象，但是它的表现让人有些琢磨不透。权重和偏置量能自动地学习得到，但是这并不意味着我们能立刻解释神经网络是怎么样得出的这些参数。 对隐含层的感性认识 提起神经网络，不得不说隐含层，光看名字就给人以神秘感，如何通俗易懂地认识隐含层到底是做什么的呢？ 我们先从感性地角度认识这个人脸识别问题，试着将这个问题分解为一些列的子问题，比如， 在上方有头发吗？ 在左上、右上各有一个眼睛吗？ 在中间有鼻子吗？ 在下方中间位置有嘴巴吗？ 在左、右两侧有耳朵吗？ 深度神经网络 总结下这个过程，输入层是一些列的像素节点，然后刚开始这些层回答了关于输入像素点的很简单、很具体的问题，然后经过很多层，建立了更复杂和抽象的概念，这种带有两个或多个隐含层的神经网络，称为深度神经网络 训练神经网络常用的技术包括，批梯度下降（SGD），反向传播（BP算法），再后来基于此，提出了很多好的想法，人们现在能训练的隐含层数已经越来越多，并且结果也表明，对很多现实问题，深层次的网络比浅层次的网络效果更好
顺利登陆软件数据库，仔细看了数据库的字段，以及根据界面，猜测出来大部分字段的意思，这样就可根据客户的需求判断了一下工作量，然后我就出来胸有成竹的去找客户沟通了。 客户C：你的产品能不能防止员工手抄数据 那年我去给客户推介我们一个文档防泄密产品，客户也是一个大单位。我滔滔不绝的介绍完产品，把产品介绍的极其牛逼，客户和他们的专家就开始挑战我发问了。 第一次见面，客户对我的产品提了一大推意见，甚至界面的顺序，配色，操作习惯，都事无巨细的提了一大堆意见。 另外每次去他们技术科，里面十几个人不是喝茶看报，就是打游戏，只有他每次都是全神贯注的在工作，他是这么多年我认识的客户中的另类，这也让我对他有了几分好感。 客户大喜过望，拉着我和我英雄相惜，并且把他压箱底的代码都拿出来给我看，如数家珍般的讲这些程序对他们业务的改善作用。
根据vue的官网介绍，可以得知vue是一个mvvm框架，且是响应式的。为了更深入了理解其内涵，本人以及理解实现了一个简单的mvvm学习的demo。下面分享给大家，欢迎大家一起讨论。 一、mvvm至少包含的内容 指令集合，如：text、model等 数据模型，与视图交互的数据 组件的支持：也就是部分html代码的动态更新 二、我的实现 ? 1. name:"name", title: "title" }; //数据Model var Watch = { isInit: false, watchs: new Array( 在vue中依赖的收集是在dep中完成的，而watch提供的任务管理(不知道理解是否正确) 2. 和model两个指定，text：用于数据的显示，而model用于input（输入框）的响应 3. vModel的生成 //转换vModel，暂支持一级 var properties = Object.getOwnPropertyNames
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