无服务器参考架构项目该项目旨在捕获，共享，探索和辩论当今无服务器生产应用程序中使用的模式和实践。
会费这是一个社区项目。
如果您有模式想法或想为模式提供示例模板，请提交或请求。
我们正在研究该项目的社区准则和其他物流，因此欢迎您提供意见和反馈。
附加反馈如果您还有其他问题或意见，请随时以电子邮件[在]jeremydaly.com接触或DM我在Twitter上-。
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2023/11/8 2:26:17
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研究了自适应补偿器(ANC)中两大补偿器——可变形镜(DM)和部分补偿镜之间的轴向距离标定技术，提出了一种多零位约束方法，利用一块校准镜，通过DM形变实现不同位置的零位检测，从而构建多个测量方程用以限制误差耦合，实现ANC空间间距自标定。
通过仿真和实验验证了该标定方法的高精度。
该方法摒弃了外部直接测量手段，使得ANC和整体干涉仪的集成化成为可能。
通过仿真和实验验证了该标定方法的高精度。
该方法摒弃了外部直接测量手段，使得ANC和整体干涉仪的集成化成为可能。
2023/11/6 9:45:49
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针对点目标提出了基于变形镜(DM)本征模式的无波前传感器自适应光学校正方法并进行了仿真和实验研究。
由DM的影响函数矩阵推导出一组符合导数正交关系的DM本征模式代替传统的Lukosz模式。
基于远场光斑的均方半径建立评价函数，利用DM本征模式系数与评价函数之间的关系求解出各阶模式所需的校正量。
通过仿真比较了上述两种模式的校正精度，分析了模式偏置系数对校正精度的影响，给出了算法对不同大小像差的闭环校正结果。
基于37单元DM搭建了实验系统，实验结果表明算法可以有效校正低阶像差，且采用DM本征模式的校正精度优于Lukosz模式。
由DM的影响函数矩阵推导出一组符合导数正交关系的DM本征模式代替传统的Lukosz模式。
基于远场光斑的均方半径建立评价函数，利用DM本征模式系数与评价函数之间的关系求解出各阶模式所需的校正量。
通过仿真比较了上述两种模式的校正精度，分析了模式偏置系数对校正精度的影响，给出了算法对不同大小像差的闭环校正结果。
基于37单元DM搭建了实验系统，实验结果表明算法可以有效校正低阶像差，且采用DM本征模式的校正精度优于Lukosz模式。
2023/10/6 9:52:54
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1C语言概述1.1Ｃ语言的发展过程Ｃ语言是在70年代初问世的。
一九七八年由美国电话电报公司(AT&T)贝尔实验室正式发表了Ｃ语言。
同时由B.W.Kernighan和D.M.Ritchit合著了著名的“THECPROGRAMMINGLANGUAGE”一书。
通常简称为《K&R》，也有人称之为《K&R》标准。
但是，在《K&R》中并没有定义一个完整的标准C语言，后来由美国国家标准协会（AmericanNationalStandardsInstitute）在此基础上制定了一个C语言标准，于一九八三年发表。
通常称之为ANSIC。
一九七八年由美国电话电报公司(AT&T)贝尔实验室正式发表了Ｃ语言。
同时由B.W.Kernighan和D.M.Ritchit合著了著名的“THECPROGRAMMINGLANGUAGE”一书。
通常简称为《K&R》，也有人称之为《K&R》标准。
但是，在《K&R》中并没有定义一个完整的标准C语言，后来由美国国家标准协会（AmericanNationalStandardsInstitute）在此基础上制定了一个C语言标准，于一九八三年发表。
通常称之为ANSIC。
2023/8/27 16:15:38
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本文发现对比学习（ContrastiveLearning）相关的接受paper非常多，对比学习这几年方法的研究，特别是难样本的选取机制以及在CV、NLP、DM上应用也非常广，也是当前比较火的topic。
2023/8/12 13:42:07
27.12MB
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很好的资料，很好的资料，很好的资料，很好的资料，很好的资料，很好的资料，很好的资料，很好的资料，很好的资料，
2023/7/23 15:20:35
95KB
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建模分析师（数据分析师、数据挖掘工程师）理论基础：统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘（DM）软件要求：Excel、SQL（必要）&SPSSModeler、R、Python、SAS、Weka等（可选）分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等）和可视化技术。
业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。
业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。
2023/7/13 12:34:33
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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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