最近一周比较忙，主要的工作内容是在做一个叫“键盘精灵”的东西，简单来讲就是将很多数据放到内存中，对这些数据进行快速检索，然后找出根据输入条件最匹配的10条记录并予以展示。
具体和下面两款炒股软件的相关功能类似：数据以文本形式存在文件中，且数据量较大，有近20万条，每一条记录有几个字段，以分隔符分割。
当时使用的是6万条记录的测试数据，文本文件将近10M，这个模块加载到内存并建立缓存之后，大概会占用将近70-80M的内存。
自我接手以后，主要的任务就是降低内存消耗和提高匹配效率。
拿到代码后，第一步就是看设计文档，然后断点一步一步的看代码，大概明白了逻辑之后，发现思路有一些问题。
之前的代码处理流程思路大

在音视频处理领域，YUV和RGB是两种重要的颜色空间表示法，对于理解和优化编码、解码过程至关重要。
`yuvplayer.rar`提供的`YUVPlayer.exe`是一个专为开发者设计的实用工具，它允许用户直观地分析和处理YUV与RGB数据，从而在音视频开发工作中提升效率和质量。
YUV色彩空间是一种被广泛用于数字视频系统中的颜色模型，尤其是在压缩技术中。
YUV代表亮度（Y）和两个色差分量（U和V），这种分离方式可以有效减少存储和传输所需的数据量，特别是在处理PAL、NTSC等标准定义的电视信号时。
`YUVPlayer`软件能够帮助开发者查看这些分量，以便理解视频信号的底层结构。
RGB色彩空间则是基于红（Red）、绿（Green）和蓝（Blue）三种原色的模型，广泛应用于计算机图形和显示器。
在数字图像处理中，RGB是最常见的颜色表示方式，因为它可以直接对应到显示器的像素颜色。
然而，当涉及视频编码和解码时，转换至YUV色彩空间通常是必要的步骤，因为这有助于减小带宽需求。
`YUVPlayer`的主要功能可能包括：1.**YUV数据可视化**：用户可以加载YUV文件，看到每个像素的Y、U、V分量，以理解视频帧的亮度和色度信息。
2.**RGB与YUV相互转换**：软件可能内置了实时转换功能，让用户直观地看到不同颜色空间的差异。
3.**帧率控制**：播放速度调整，允许用户按照需要逐帧或慢速播放，便于分析关键帧。
4.**色彩调整**：可能提供工具对YUV或RGB值进行调整，观察其对图像效果的影响。
5.**信息查看**：显示视频的分辨率、帧率、采样格式等详细信息，辅助开发者进行调试。
6.**对比功能**：可以比较不同编码或处理后的YUV数据，找出优化点。
对于音视频开发人员来说，`YUVPlayer`是一个强大的辅助工具，可以帮助他们更好地理解编码过程中的颜色转换、压缩效果以及潜在问题。
通过深入分析YUV数据，开发者可以优化编码算法，提高视频质量，减少带宽消耗，或者解决兼容性问题。
因此，无论是新手还是经验丰富的专业人士，`YUVPlayer`都是音视频开发工具箱中不可或缺的一部分。

应客户要求，导出数据库中的数据为Excel，只在一个Sheet中，Excel中的内容要与数据库里的内容一致（主要针对日期型数据）。
由于之前接触过POI，对POI的一些特性还是有一定的了解的，因此顺其自然的用POI去解决这个问题。
POI3.8版本之前的版本处理大量数据的导出Excel效果不是很理想，主要在与Excel2003版本单个Sheet的行限制为65536，大量数据的导出得分多个Sheet，针对这一点，客户就不会满意。
其次，在实验过程中，大数据量的导出很容易引发内存溢出，调整JVM的内存大小治标不治本。
很多人建议保存为.CSV格式的文件。
不过，.CSV方式导出也存在问题：首先，如果用excel来打开csv，超过65536行的数据都会看不见，这是Excel程序的问题。
其次，如果要导出一个身份证号码，手机号码等纯数字构成的字符串，在excel中打开csv时，这些字段很容易被识别成数字，被误处理。
POI3.8以后的版本支持Excel2007高版本，单个Sheet的行数可达到百万，针对内存溢出问题，可通过设置内存数据保留数，每当计数到指定的数值时，刷新数据到硬盘,清理内存。

cannon算法是矩阵的并行乘法，属于数值并行算法MPI编程实现一篇，其中关于数值并行算法MPI编程由于要处理的数据量巨大，程序循环次数多，对于串行而言，处理时间将非常长，将其并行化非常必要。

开发工具是jupyternotebook，利用matplotlib绘制发动机万有特性曲线。
主要分为三部分绘制，绘制等燃油消耗曲线/等功率曲线/外特性曲线。
压缩包中的图是根据实际采集到的发动机数据（出于保密，无法上传），采用多元线性回归拟合绘制的图。
其中多元线性回归主要是调用sklearn库来完成，绘图部分主要调用matplotlib。
因为是自己看函数文档，一点一点手写的代码，中间走了很多坑，所以代码注释应当是非常详细。
因为数据量的问题，拟合存在一定的失真，相比实际的图会存在一定的出入，代码只是提供一种绘制方法，提供的图仅供参考！

LOF算法：剔除异常值，用于数据量不大，使用简单，并具有可视化功能，可将异常数据在图上显示出来

随着计算能力、存储、网络的高速发展，人类积累的数据量正以指数速度增长。
对于这些数据，人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息，更需要发现更深层次的规律，对决策，商务应用提供更有效的支持。
为了满足这种需求，数据挖掘技术的得到了长足的发展，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。
本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具-Weka）来验证不同的分类算法的效果，帮助数据挖掘新手认识不同的分类算法的特点，并且掌握开源数据挖掘工具的使用。
分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
分类算法通过对已知类别训

JSONViewer是一款方便易用的Json格式查看器。
Json格式的数据阅读性很差，如果数据量大的话再阅读方面会十分困难，有了这软件，问题就解决了，能够快速把Json字符串排列规则的树结构，支持对JSON字符串进行格式化显示，支持粘贴数据并进行可视化展示以及自动格式化数据的功能。

斗牛百度收录批量查询工具V2.51、软件完全免费，支持一次查询N个链接收录情况、快照时间、标题、收录率等等，软件无任何限制。
2、软件支持多线程，无线程限制，除选项中的数值，线程数也可以自己设置，可直接填入数字即可。
（当然线程越多，占电脑资源也多）3、添加智能延时设置，适合大数据量的查询，同时支持URL抽查功能。
4、软件采用精确获取技术，查询速度很快；
根据你的网速，如果你的网速飞快，查询速度也是飞快，一分钟几百URL查询没问题。

Redis是一个很好的Cache工具。
大型网站应用，热点数据量往往巨大，几十G上百G是很正常的事儿。
由于内存大小的限制，使用一台Redis实例显然无法满足需求，这时就需要使用多台Redis作为缓存数据库。
但是如何保证数据存储的一致性呢,这时就需要搭建redis集群.采用合理的机制,保证用户的正常的访问需求.采用redis集群,可以保证数据分散存储,同时保证数据存储的一致性.并且在内部实现高可用的机制.实现了服务故障的自动迁移.

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。