32位黑群晖适用老设备，亲测！好用！！！最近研究NAS，32位的真的难找，上网百度了老半天，最初终于找到了，老机器也能发光发热了，共享给大家，已亲身使用正常。

以下三条记录源于5台机器导入近3亿条文档1.集群压力大，某台机器得到“心跳”后，其他机器好像总找不回它，导致数据无法继续传输查看日志，是说9300拒绝连接，想不明白，怎么会拒绝连接？很显然与防火墙无关，果然，关了防火墙依然有出现这种情况的可能。
【我感觉还是9300的写入压力太大？】目前既没有找到好的解释，也没有好的解决办法目前的解决办法是：将bulk提交的request——timeout设置得很大，比如600秒，retries数也设置大一些，比如说100次。
这样一来，集群不可用时，自己的代码程序不会退出。
因为代码退出代价很大，你不知道什么时候集群失效了，数据传输到了哪些文件的哪些位置，重来又太

利用梯度下降算法,进行机器学习.利用C++实现下降算法.

简历最好能覆盖以下三方面的项目经历：基础平台搭建与线上问题解决一方面，许多中小型企业，大数据这一块其实还处于刚刚起步阶段，对于平台搭建这一块是刚需；
另一方面，一线大厂对于线上基础组件，比方说hdfs与spark的补丁修复（能二次开发就更好了）比较感兴趣。
而这些，都可以以项目的方式写进去。
实时计算类项目一个稍微复杂点的实时类项目几乎可以覆盖大数据生态圈的所有核心技术点，具体可以参考本人前期写的一篇文章:征信画像项目实施文档摘要机器学习类项目个人认为，数据部门终极价值的落地需要靠机器学习。
仅仅搞传统BI与实时计算的话，对于大部分中小型企业而言，大数据团队没有多大的存在价值。

在IPv6中，用邻居发现协议（NeighborDiscovery）代替了IPv4下的ARP协议来获取局域网内部机器的Mac地址，这是局域网内主机之间通信的前提条件。
邻居发现协议次要包括两种格式的ICMP6报文：邻居请求NS（NeighborSolicitation）和邻居宣告NA（NeighborAdvertisement）。

在IPv6中，用邻居发现协议（NeighborDiscovery）代替了IPv4下的ARP协议来获取局域网内部机器的Mac地址，这是局域网内主机之间通信的前提条件。
邻居发现协议次要包括两种格式的ICMP6报文：邻居请求NS（NeighborSolicitation）和邻居宣告NA（NeighborAdvertisement）。

DDR3白皮书中文版不用多说了，内存技术,现在很多机器曾经普及了。

今天给发一个OfficeIM网络办公7.66(正式版)破解1.关闭老的服务程序imserver.exe2.把新的imserver.exe替换老的imserver.exe3.把新的OfficeIM.exe拷贝到服务程序所在目录的client子目录,服务端界面上升级模式改成为局域网4.如果有新的机器安装客户端，请安装OfficeIM网络办公客户端.exe201703257.66修改系统功能，增加手机端手写签名显示功能，增加文档中心审核功能，完善WIN10下工作流兼容性，完善公共资料库权限功能。
201605017.61增加业务提醒功能。
201510287.59优化EXCEL工作流保存速度。
201510207.58完善进销存功能。
201509237.57完善WORD模版导出功能。
201509087.56完善进销存功能。
201502087.53完善车辆功能,完善内置文档打开功能。
201501317.52完善车辆功能。
201501187.50完善工作流功能201412287.48完善文档控件。
201412227.47完善皮肤功能。
201412157.46完善生产模块。
201412097.45增加外网邮箱链接，增加内置编辑office文档功能。
201412067.44完善工作流WPS表单功能,完善进销存权限功能。
201411237.43完善工作流WPS表单功能。
201411167.41增加流程提交时Email提醒功能。

我们都知道Hadoop次要由HDFS和MapReduce两个核心部分组成。
其中最底部就是HDFS，它被用来存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。
hadoop的核心子项目——HDFS(分布式文件系统)，下面将从HDFS的背景、基本概念开始，步步深入了解HDFS的设计目标、HDFS的基本结构以及HDFS的相关操作等核心知识！随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。
HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
HDFS（HadoopDistributedFi

作为低秩矩阵逼近在图像处理中具有广泛的应用，其目的是根据退化图像的自类似性得到低秩矩阵来对图像进行去噪，如在计算机视觉和机器学习.低秩矩阵近似方法一般可分为两类，低秩矩阵分解(LowＲankMatrixFactorization，LＲMF)方法和核范数最小化(NuclearNormMinimization，NNM)方法。

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。