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支持任何业务逻辑回调，支持移动端支付
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2021/3/26 1:30:02
4.53MB
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先给大家展示下效果图，如果大家感觉效果不错，请参考实现代码：因为这是我自己第一次动手用js写分页，写的应该也不是很完美，有些公共的没有抽取出来，但是用起来还是可以的，这块代码是可以把它当做公共的分页去处理的，我就是用这块代码写了两个稍微不同一些的分页！公共的代码抽取的也差不多，主要就是ajax后台以及返回的值不同而已，只需把总页码的值获取到，点击首页/下一页等传值正确的话，基本上分页是不会出什么问题的?网上确实有很多分页的插件以及开源代码，单本是一个后台开发猿，前台css等样式还驾驭不住，所以就开始自己去写了。
其实这个分页原理很简单，就是用ajax往后台传值(当前页码)，后台使用lim
其实这个分页原理很简单，就是用ajax往后台传值(当前页码)，后台使用lim
2021/3/11 10:35:03
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1.ETL的定义：是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)的过程。
是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去；
2.常用的ETL工具：次要有三大主流工具，分别是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter、NCRTeradata公司的ETLAutomation.还有其他开源工具，如PDI(Kettle)等。
是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去；
2.常用的ETL工具：次要有三大主流工具，分别是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter、NCRTeradata公司的ETLAutomation.还有其他开源工具，如PDI(Kettle)等。
2018/5/13 10:30:14
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用matlab生成谐波代码二次时频分布的快速且高效存储的算法一组M文件，用于计算二次类的时频分布。
通过控制TFD的过采样级别，可以限制内存和计算负载。
TFD中的过采样与多普勒延迟内核的信号长度和带宽成反比。
算法针对四种内核类型进行了优化：不可分离，可分离，独立于滞后和独立于多普勒的内核。
还包括用于计算抽取的或二次采样的TFD的算法。
同样，这些算法特定于四种内核类型，但是通过抽取过程来计算近似的TFD。
需要Matlab或Octave（编程环境）。
最新版本可在下载。
内容快速开始首先，使用load_curdir函数添加路径：＞＞load_curdir;描述TFD算法有两组，一组计算过采样的TFD，另一组计算抽取的（二次采样或欠采样）TFD。
第一组用于计算过采样的TFD，具有针对特定内核类型的四种算法，即不可分离的内核，可分离的内核多普勒无关（DI）内核，和独立于延迟（LI）的内核。
生成这些过采样的TFD的函数是full_tfd.m。
以下示例使用测试信号说明用法：%generatetestsignal:N=512;x=gen_LFM
通过控制TFD的过采样级别，可以限制内存和计算负载。
TFD中的过采样与多普勒延迟内核的信号长度和带宽成反比。
算法针对四种内核类型进行了优化：不可分离，可分离，独立于滞后和独立于多普勒的内核。
还包括用于计算抽取的或二次采样的TFD的算法。
同样，这些算法特定于四种内核类型，但是通过抽取过程来计算近似的TFD。
需要Matlab或Octave（编程环境）。
最新版本可在下载。
内容快速开始首先，使用load_curdir函数添加路径：＞＞load_curdir;描述TFD算法有两组，一组计算过采样的TFD，另一组计算抽取的（二次采样或欠采样）TFD。
第一组用于计算过采样的TFD，具有针对特定内核类型的四种算法，即不可分离的内核，可分离的内核多普勒无关（DI）内核，和独立于延迟（LI）的内核。
生成这些过采样的TFD的函数是full_tfd.m。
以下示例使用测试信号说明用法：%generatetestsignal:N=512;x=gen_LFM
2019/8/5 22:51:45
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Cora数据集包含2708篇科学出版物，edges:5429，classes:7，features:1433每个科学出版物都由一个01词向量描绘训练集（140，1433），测试集（1000，1433），总训练集（1708，1433），训练集从总训练集中抽取，存在labeled和unlabeld节点用于深度学习，图神经网络的训练
2019/4/21 3:36:07
367KB
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Kettle是一种开源的ETL处理方案，书中介绍了如何使用PDI来实现数据的剖析、清洗、校验、抽取、转换、加载等各类常见的ETL类工作。
除了ODS/DW类比较大型的应用外，Kettle实际还可以为中小企业提供灵活的数据抽取和数据处理的功能。
Kettle除了支持各种关系型数据库、HBase、MongoDB这样的NoSQL数据源外，它还支持Excel、Access这类小型的数据源。
并且通过插件扩展，Kettle可以支持各类数据源。
本书详细介绍了Kettle可以处理的数据源，而且详细介绍了如何使用Kettle抽取增量数据。
Kettle的数据处理功能也很强大，除了选择、过滤、分组、连接、排序这些常用的功能外，Kettle里的Java表达式、正则表达式、Java脚本、Java类等功能都非常灵活而强大，都非常适合于各种数据处理功能。
本书也使用了一些篇幅介绍Kettle这些灵活的数据处理功能。
除了ODS/DW类比较大型的应用外，Kettle实际还可以为中小企业提供灵活的数据抽取和数据处理的功能。
Kettle除了支持各种关系型数据库、HBase、MongoDB这样的NoSQL数据源外，它还支持Excel、Access这类小型的数据源。
并且通过插件扩展，Kettle可以支持各类数据源。
本书详细介绍了Kettle可以处理的数据源，而且详细介绍了如何使用Kettle抽取增量数据。
Kettle的数据处理功能也很强大，除了选择、过滤、分组、连接、排序这些常用的功能外，Kettle里的Java表达式、正则表达式、Java脚本、Java类等功能都非常灵活而强大，都非常适合于各种数据处理功能。
本书也使用了一些篇幅介绍Kettle这些灵活的数据处理功能。
2021/5/2 9:07:11
116.38MB
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ParlAI交互式问答,ParlAI是Facebook开源的一个可用于在多种开放可用的对话数据集上训练和评估人工智能模型的框架。
一个统一的分享、训练和评估对话模型的平台，支持各种对话任务。
特色：包含所有主流的对话数据集，从开放域闲谈到可视化问答应有尽有；
一系列现成的模型供你参考使用，从抽取式基线模型到Transformer系列；
无缝集成了亚马逊的AmazonMechanicalTurk平台，用于数据收集、模型训练和人工评估。
一个统一的分享、训练和评估对话模型的平台，支持各种对话任务。
特色：包含所有主流的对话数据集，从开放域闲谈到可视化问答应有尽有；
一系列现成的模型供你参考使用，从抽取式基线模型到Transformer系列；
无缝集成了亚马逊的AmazonMechanicalTurk平台，用于数据收集、模型训练和人工评估。
2017/6/14 12:34:02
43.47MB
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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。
2024-04-09 15:03
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