用户画像是当前大数据领域的一种典型应用,精确有效的用户画像,依赖于从大量的数据中提取正确的特征,这需要一个厉害的画像方法论，正确的数据处理流程，以及强大的数据管理系统作为支撑。
本文档讲从用户画像基本概念、理论、方法、流程、案例等多个方面进行用户画像的介绍。
本文档讲从用户画像基本概念、理论、方法、流程、案例等多个方面进行用户画像的介绍。
2024/9/14 21:02:23
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在主线程开启子线程初始化，读写串口数据，有数据就读，提取有效数据，并用信号将数据传送给主线程，创建界面对象，主线程通过开关按钮槽函数控制串口的打开关闭，图形的显示以及暂停，实时刷新波形。
串口读取数据参考了博友的代码。
串口读取数据参考了博友的代码。
2024/9/13 2:07:31
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运用面向对象方法设计点类和平面图形类（含点类成员），并由后者派生设计圆类（含圆心、半径）、正方形类（含左上角顶点、边长）与矩形类（含左上角顶点、长和宽）、三角形类（含三个顶点）；
同时为有关类设计构造函数、成员数据设置/提取操作函数、顶点显示函数及周长与面积计算函数，其中顶点显示函数及周长与面积计算函数在平面图形类中应定义为纯虚函数。
在主函数中，分别创建各类对象，调用和执行相关成员函数，观察并分析程序运行结果。
同时为有关类设计构造函数、成员数据设置/提取操作函数、顶点显示函数及周长与面积计算函数，其中顶点显示函数及周长与面积计算函数在平面图形类中应定义为纯虚函数。
在主函数中，分别创建各类对象，调用和执行相关成员函数，观察并分析程序运行结果。
2024/9/12 8:08:14
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目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
2024/9/7 10:11:28
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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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