1、应用场景：商品详情页面的实现以及其他需要展示大量图片的场景2、原理文章：https://kunnan.blog.csdn.net/article/details/1129768383、核心原理：3.1）按照图片的原来宽高比进行缩3.2）UICollectionView的高度自顺应

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

思科首席工程师介绍全球流量预测，SR用途，SR原理，应用场景，思科SR处理方案，segmentRouting是如何转发的？

包括：数据挖掘技术的基本知识及理论、次要应用场景及常用算法和针对具体应用的技术实现路线

来自华为官网的文档，适用于华为所有路由器机型。
本文档引见了AR中安全特性的基本概念、在不同应用场景中的配置过程和配置举例。
本文档提供了安全特性的配置方法。

1、原理文章：https://blog.csdn.net/z929118967/article/details/109616038采用LocalSocket方案（TCP）创建服务端和客户端从而达到通讯效果。
2、应用场景：处理扩展和容器应用的实时通讯问题

1、原理文章：https://blog.csdn.net/z929118967/article/details/109616038采用LocalSocket方案（TCP）创建服务端和客户端从而达到通讯效果。
2、应用场景：处理扩展和容器应用的实时通讯问题

共150讲，时长共33小时18分钟1)优秀的程序应该是这样的：阅读时，感觉很优雅；
新增功能时，感觉很轻松；
运行时，感觉很快速,这就需要设计模式支撑。
2)设计模式包含了大量的编程思想，讲授和真正掌握并不容易，网上的设计模式课程不少，大多讲解的比较晦涩，没有真实的应用场景和框架源码支撑，学习后，只知其形，不知其神。
就会形成这样结果:知道各种设计模式，但是不知道怎么使用到真实项目。
本课程针对上述问题，有针对性的进行了升级(1)授课方式采用图解+框架源码分析的方式，让课程生动有趣好理解(2)系统全面的讲解了设计模式,包括设计模式七大原则、UML类图-类的六大关系、23种设计模式及其分类,比如单例模式的8种实现方式、工厂模式的3种实现方式、适配器模式的3种实现、代理模式的3种方式、深拷贝等3)如果你想写出规范、漂亮的程序,就花时间来学习下设计模式吧课程内容和目标本课程是使用Java来讲解设计模式，考虑到设计模式比较抽象，授课采用图解+框架源码分析的方式1)内容包括:设计模式七大原则(单一职责、接口隔离、依赖倒转、里氏替换、开闭原则、迪米特法则、合成复用)、UML类图(类的依赖、泛化和实现、类的关联、聚合和组合)23种设计模式包括：创建型模式：单例模式(8种实现)、抽象工厂模式、原型模式、建造者模式、工厂模式。
结构型模式：适配器模式(3种实现)、桥接模式、装饰模式、组合模式、外观模式、享元模式、代理模式(3种实现)。
行为型模式：模版方法模式、命令模式、访问者模式、迭代器模式、观察者模式、中介者模式、备忘录模式、解释器模式（Interpreter模式）、状态模式、策略模式、职责链模式(责任链模式)2)学习目标：通过学习，学员能掌握主流设计模式,规范编程风格，提高优化程序结构和效率的能力

共150讲，时长共33小时18分钟1)优秀的程序应该是这样的：阅读时，感觉很优雅；
新增功能时，感觉很轻松；
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2)设计模式包含了大量的编程思想，讲授和真正掌握并不容易，网上的设计模式课程不少，大多讲解的比较晦涩，没有真实的应用场景和框架源码支撑，学习后，只知其形，不知其神。
就会形成这样结果:知道各种设计模式，但是不知道怎么使用到真实项目。
本课程针对上述问题，有针对性的进行了升级(1)授课方式采用图解+框架源码分析的方式，让课程生动有趣好理解(2)系统全面的讲解了设计模式,包括设计模式七大原则、UML类图-类的六大关系、23种设计模式及其分类,比如单例模式的8种实现方式、工厂模式的3种实现方式、适配器模式的3种实现、代理模式的3种方式、深拷贝等3)如果你想写出规范、漂亮的程序,就花时间来学习下设计模式吧课程内容和目标本课程是使用Java来讲解设计模式，考虑到设计模式比较抽象，授课采用图解+框架源码分析的方式1)内容包括:设计模式七大原则(单一职责、接口隔离、依赖倒转、里氏替换、开闭原则、迪米特法则、合成复用)、UML类图(类的依赖、泛化和实现、类的关联、聚合和组合)23种设计模式包括：创建型模式：单例模式(8种实现)、抽象工厂模式、原型模式、建造者模式、工厂模式。
结构型模式：适配器模式(3种实现)、桥接模式、装饰模式、组合模式、外观模式、享元模式、代理模式(3种实现)。
行为型模式：模版方法模式、命令模式、访问者模式、迭代器模式、观察者模式、中介者模式、备忘录模式、解释器模式（Interpreter模式）、状态模式、策略模式、职责链模式(责任链模式)2)学习目标：通过学习，学员能掌握主流设计模式,规范编程风格，提高优化程序结构和效率的能力

什么是redis?Redis是用C语言开发的一个开源的高功能键值对（key-value）数据库。
它通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求。
目前为止Redis支持的键值数据类型如下：1.字符串类型2.散列类型3.列表类型4.集合类型5.有序集合类型redis的应用场景1.缓存（数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等）。
（最多使用）2.分布式集群架构中的session分离。
3.聊天室的在线好友列表。
4.任务队列。
（秒杀、抢购、12306等等）5.应用排行榜。
6.网站访问统计。

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。