Splunk会收集、索引和利用由应用程序、服务器和设备（物理、虚拟和云中）生成的快速移动计算机数据。
您可以在几分钟内（而不是几个小时或几天）解决应用程序问题和调查安全事件，还可避免服务性能降低或中断，并以较低成本实现合规性以及获得新的业务洞察力。
免费下载Splunk。
您将在60天内试用Splunk的所有企业级性能，每天可以对多达500MB的数据进行索引。
60天试用期过后，或在此之前的任何时间，您均可以转换成永久免费的许可证，或购买企业许可证以继续使用专为多用户企业部署设计的扩展功能
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2025/3/16 12:23:17
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基于GPT2模型的5言和7言诗歌生成的测试项目，使用pytorch框架，里面包含了几万首古诗和已经编好码的字典和数据集，由于模型太大，上传不便，大家自己跑一下训练代码就可以了，跑了20轮之后的模型，目测效果还可以，至少我本人是写不出来这些诗歌了，哈哈
2025/3/14 19:52:11
27.24MB
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最近几天因为项目的需要，抓取到的地铁站的信息，是带经纬度的，感觉还是很全的，希望大家多多批评指正！欢迎从事室内外定位的同行一起交流，通信小白要多多跟大佬们学习！
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可以用来学习操作数据库的例子，里面包含几张表，大概是学生成绩管理系统。
你可以用来自学查询、更新、插入、删除等等。
这是用2008做的数据库，如果需要用2005或更低版本打开，请百度转换方法。
你可以用来自学查询、更新、插入、删除等等。
这是用2008做的数据库，如果需要用2005或更低版本打开，请百度转换方法。
2025/3/10 20:35:52
1.81MB
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文中设计了一款以白光LED，PIN管和MOS驱动芯片TC4427为基础的白光LED通信系统。
系统包括发射机和接收机，发射机利用音频线对语音信号进行采集，用555定时器实现对语音信号的脉冲位置调制，已调信号经TC4427驱动芯片让LED进行高速闪烁，实现了语音信号的调制与光发射。
接收机由PIN管、选频放大电路、整形电路、脉位解调电路、低通滤波电路、音频放大电路组成，在十几米的距离上能很好地实现白光LED语音通信，可以满足家庭各种音频通信，取代信号线，使家电更美观、安全。
系统包括发射机和接收机，发射机利用音频线对语音信号进行采集，用555定时器实现对语音信号的脉冲位置调制，已调信号经TC4427驱动芯片让LED进行高速闪烁，实现了语音信号的调制与光发射。
接收机由PIN管、选频放大电路、整形电路、脉位解调电路、低通滤波电路、音频放大电路组成，在十几米的距离上能很好地实现白光LED语音通信，可以满足家庭各种音频通信，取代信号线，使家电更美观、安全。
2025/3/8 2:08:57
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密码学实验四编程实现扩展欧几里德算法，编程实现模幂运算，编程计算欧拉函数Ø(n)编程计算欧拉函数Ø(n)：编写程序,计算自然数n(1＜n＜1000000)的欧拉函数Ø(n).要求:函数输入:自然数n(1＜n＜1000000)函数输出:Ø(n)利用编写的函数计算100~10000的自然数的欧拉函数,输出结果到文本文件中.每行一个数.
2025/3/7 3:49:29
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英文原版，英文好的可以看一下良好的理论分析特性，高效的实际可计算性和强大的建模能力是大家选择凸建模的原因。
注意，我这里说的是凸建模！科学研究的第一步是对实际问题抽象近似，建模成数学问题，这里有巨大的选择自由度！虽然非凸建模具有最强的表达能力，也最省事，代价却是理论上难以分析和实际中无法可靠计算！近十年来火的一塌糊涂的压缩感知，稀疏表示和低秩恢复都是由凸建模带动起来的！研究者们通过分析凸问题的性质来解释和理解真实世界的机理！要注意，很多这样的问题几十年前就已经有非凸的表达形式了，只有用凸建模才焕然一新！更进一步，通过对凸建模的深入理解，大家对具体的非凸问题，注意不是所有，开始利用特殊的结构特点做分析，得出了一些很深刻的结果，比如神经网络收敛到局部最优解，而不是平稳点，随机算法有助于逃离鞍点。
但是，非凸分析几乎都是casebycase，没有统一有效的手段，这与凸分析差别甚大。
从这个角度来说，凸建模和凸优化是研究实际问题的首选！作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/24641575/answer/136736625来源：知乎著作权归作者所有。
商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
注意，我这里说的是凸建模！科学研究的第一步是对实际问题抽象近似，建模成数学问题，这里有巨大的选择自由度！虽然非凸建模具有最强的表达能力，也最省事，代价却是理论上难以分析和实际中无法可靠计算！近十年来火的一塌糊涂的压缩感知，稀疏表示和低秩恢复都是由凸建模带动起来的！研究者们通过分析凸问题的性质来解释和理解真实世界的机理！要注意，很多这样的问题几十年前就已经有非凸的表达形式了，只有用凸建模才焕然一新！更进一步，通过对凸建模的深入理解，大家对具体的非凸问题，注意不是所有，开始利用特殊的结构特点做分析，得出了一些很深刻的结果，比如神经网络收敛到局部最优解，而不是平稳点，随机算法有助于逃离鞍点。
但是，非凸分析几乎都是casebycase，没有统一有效的手段，这与凸分析差别甚大。
从这个角度来说，凸建模和凸优化是研究实际问题的首选！作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/24641575/answer/136736625来源：知乎著作权归作者所有。
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2025/3/6 4:58:51
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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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