这是一个数电实验，交通灯，如果使用FPGA或者单片机来完成的话，会简单很多，这里采用的是使用常规的计数器，触发器，门电路等基本器件搭建，扩展部分可以完成总通行时间在100s内任意设置，红、黄、绿灯亮的时间长短之和在100s内任意设置，其实想要超过100s只需要扩展相应的计数器，以及门电路即可，限制功能的往往是资源；
机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系。最开始为了找到一个好的超参数，通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数。但是这种方式效率太慢，所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和 随机搜索(Random Search,RS)。
学习小组Day6——学习R包图片学习R包安装加载R包1.镜像的设置解决R包在国外，下载慢的问题1.初级模式：在Rstuidio程序中设置 Tools-Packages-Primary CRAN repositorry图片2.高级模式——修改Rstudio配置文件图片生信星球2.安装包可以从CRAN、Biocductor及Github下载安装，指令不同CRAN:install.packages("包")Biocductor：BiocManager::install("包")Github：devtools::i
开源摘星计划（WeOpen Star） 是由腾源会 2022 年推出的全新项目，旨在为开源人提供成长激励，为开源项目提供成长支持，助力开发者更好地了解开源，更快地跨越鸿沟，参与到开源的具体贡献与实践中。
作者：聂春霞，2001年毕业于南京邮电大学，在中国移动通信集团江西有限公司工作近4年，2005年加入腾讯公司，现就职于腾讯公司MIG运营商业务部，专注数据分析岗位10年，兼职腾讯学院EXCEL课程讲师4年。 第1招：Excel不同版本最多能装载的行数与列数 Excel不同版本最多能装载的行数与列数不一样，2003版本最多65536行256列，2007以及以上版本最多能装载的行数与列数相同。 Excel 2003 216=65536行，28=256列； Excel 2007/2010/2013 220
Excel 使用过程中，不知道你有没有用到过 $ ，如果从来都没有用到过，可能代表你的修为还不够深，来看看为什么这么说。
即席报告类似Word，只不过在即席报告中图表大小可任意设置，位置可自由摆放，甚至叠放在一起，且即席报告可像word一样分页显示。
很多人反映刚刚接手数据分析工作，不知道怎么来做一份数据日报，不知道取哪些数据，关注哪些重点指标，事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式，但是核心在于你的产品是页游，还是app，还是手游，还是网站，还是开放平台，还是端游，或者是一款互联网应用，产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 今天要说的这些指标和内容，基本可以保证基本的日报数据需求，换句话这是要关注的一些方面，剩下的要根据你的产品来了，不全或者纰漏错误还请各位批评指正。 在开始之前还要明确一点，仔细想清楚你的报告服务
以色列Servotronix/高创公司创立于1987年，为一家专注于开发和销售运动控制及自动化解决方案的企业。公司主要向工业机器人、电子装配、半导体、机械工具、医疗仪器等多个行业，提供完整的运动控制解决方案，以及编码器、伺服驱动器及多轴运动控制器等产品。
2022年5月下旬，gitee突然宣布仓库需要审核通过后才能上线，这也就导致我平时写博客用的gitee图床外链也芭比Q了。秉着多一事不如少一事的态度，我还是打算将我的gitee图床的仓库重新申请开放，但审核后通知：图床外链不能作为公共仓库，如下图所示：
【拓展：R语言中的表格中的加粗的内容【123、表头名称】不属于表格内容，属于表格的属性】
回答一个问题：save(a,file="test.RData")这句代码如果报错object a not found，是为什么，应该怎么解决？
刚开始接触K8s的同学可能都会觉得有一定的学习难度，扑面而来的各种概念到底是什么。比如，如何提供一个服务给别人，我是应该用Pod还是用Deployment来运行我的应用等，在接下来的文章中，希望能够解答你的这些疑惑。
大家好，我是陶朱公Boy，一个认真生活，总想超越自己的程序员。（今天是1024程序员节，陶朱公在这里祝大家节日快乐！）
kafka，奥利奥，舔舔，扭扭，泡泡，真香。作为一个技术舔狗，怎么可能不去努力舔他呢？去深入浅出，去上下求索。
今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习，因为R包之间的使用是相通的，掌握了一个，后面的可以通过具体代码的学习进行使用。dplyr这个包我以前没有接触过，从这个入手，又能学习到新东西真不错。
当对M I B变量进行操作，如查询和设置变量的值时，必须对M I B的每个变量进行标识。首先，只有叶子结点是可操作的。S N M P没法处理表格的一整行或一整列。回到图2 5 - 7，在图2 5 - 8和图2 5 - 9中描述过的变量就是叶子结点，而m i b、u d p、u d p T a b l e和u d p E n t r y就不是叶子结点。
微慕小程序是资讯、媒体类小程序,因为对富文本内容和媒体内容的显示有较高的需求。对于富文本解析，微慕小程序以前采用的开源的wxParse组件，不过wxParse组件存在很多的问题且已经停止维护支持，随着微慕小程序功能不断的增加和优化，wxParse组件已经无法适应，同时对wxParse二次开发优化的难度比较大，基于此微慕团队考虑寻找更合适的解析组件，经过朋友的推荐和我们的考察，最终选择开源组件：mp-html(https://jin-yufeng.gitee.io/mp-html)，这个组件堪称小程序富文本解析利器。微慕团队对mp-html组件二次开发后可以与微慕小程序完美兼容，微慕小程序专业版v3.8.0加入了该组件。mp-html组件给富文本的内容提供了不少出色的功能。
OMRON的网络主要可分为三层 ◆ Ethernet 以太网 ◆ Controller Link控制器网 ◆CompoBus S/D 元器件网
这份资源名为Literature of Deep Learning for Graphs（图深度学习文献），顾名思义里面整理了大量图深度学习论文，大多数都被顶会收录，数量有上百篇。
Redis作为最常用的内存数据库，通常来说数据存储在内存中，为了避免Redis服务器进程退出导致内存中的数据消失。Redis提出了持久化机制，也就是把内存中的数据保存到磁盘中，从而提高数据存储的可靠性。为此主流数据库会提供两类持久化方案，它们是“快照”存储和“日志”存储。相应地Redis提供了RDB持久化和AOF持久化与之对应。其中RDB是以快照的方式存储内存数据到磁盘上，而AOF是以日志追加的方式进行存储。下面就围绕这两种持久化方式展开如下内容：
现在继续讨论M I B。我们仅仅介绍下列 M I B组：s y s t e m（系统标识）、i f（接口）、a t（地址转换）、i p、i c m p和t c p。 25.8.1 s y s t e m组s y s t e m组非常简单，它包含7个简单变量（例如，没有表格）。图2 5 - 1 6列出了s y s t e m组的名称、数据类型和描述。
基于SpringBoot的配置项 大概整理了一下 配置项 说明 spring.jpa.database spring.jpa.database-platform 设置数据库引擎 spring.jpa.generate-ddl 如果Hibernate自动配置被激活，那该标识就不会被使用，因为ddl-auto设置粒度更细 spring.jpa.hibernate.ddl-auto create----每次运行该程序，没有表格会新建表格，表内有数据会清空 create-drop----每次程序结束的时候会清空
我时常在想，软件开发人员在某些方面和喜鹊——一种臭名昭著地喜欢偷发亮的物品来装饰它们巢穴的鸟类非常类似。像喜鹊，从定义上说明软件开发人员是一种异常聪明，又有好奇心的动物。但是，我们非常非常容易因为闪亮的新玩具而分心。
由于我的小破站是在太慢了，使以放在gitee Page 部署,文中也会介绍部署流程。 网站是: http://toly1994328.gitee.io/flutter_web ,点击这里跳转
MitmProxy 是一个支持 HTTP 和 HTTPS 的抓包程序，类似 Fiddler、Charles 的功能，只不过它是一个控制台的形式操作。 同时 MitmProxy 还有两个关联组件，一个是 MitmDump，它是 MitmProxy 的命令行接口，利用它我们可以对接 Python 脚本，用 Python 实现监听后的处理。另一个是 MitmWeb，它是一个 Web 程序，通过它我们可以清楚地观察到 MitmProxy 捕获的请求。 本节我们来了解一下 MitmProxy、MitmDump、MitmWeb 的安装方式。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
我们在做年度薪酬数据分析的时候需要对一年内每个月的薪酬数据进行分析，在进行数据分析的前提工作我们需要对每个月的薪酬数据进行汇总，我们每个月的薪酬数据表格可能是这样的
通过渗透拿到权限之后，为了不让权限丢失，都会进行权限维持，而在进行权限维持的时候，红队需要花费大量的时候，来验证是否合适，因此在这款工具就诞生 HackerPermKeeper[黑客权限保持者]
远程唤醒技术(WOL，Wake-on-LAN) 是由网卡配合其他软硬件，通过局域网或广域网实现远程开机的一种技术，配合远程桌面软件的使用，可最大程度的为办公、家庭等的远程操作控制提供便利。这种技术非常适合具有远程网络管理要求的环境，如果有这种要求在选购网卡时应注意是否具有此功能。
最近读了谷歌数字营销布道师 Avinash Kaushik （他同时也是畅销书 Web Analytics 2.0 作者）写的：The Lean Analytics Cycle: Metrics > Hypothesis > Experiment > Act 一文，个人认为其中的方法论对我们应用数据分析来指导商业实践是非常有价值的。 我是做技术出身，不太喜欢重复造轮子，在对 Avinash Kaushik 这篇文章的大部分编译的基础上，也提出了我的一些个人看法和思考。限于篇幅原因，原文里的四个案例，这
今天给大家讲解作图前原数据的排序整理技巧！ 前一篇推送讲到了条形图数据系列顺序反转问题 原数据系列的排序只是给大家提示要用智能表格排序 今天交给大家一种更简洁高效的自动排序方式 ——复合函数嵌套排序
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