本文来自于jianshu，文章主要分析了目前数据处理领域使用比较多的几种架构，详细对架构优缺点和使用场景进行了引见。
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。
随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。
随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行
2016/4/19 6:19:34
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I.词汇：（每小题1分，共15分）A）词形变换：1.family(复数)_____________2.tooth(复数)_______________3.drive（名词）___________4.work(如今分词)____________5.make(如今分词)__________6.dog（复数）___________7.left(反义词)_________8.buy（同音词）_________9.live(单三)___________10.sheep（复数）____________B）根据句意及首字母提示完成所缺单词：1.Look!Thet_________iseatingmeat.。
2.Aretheshoesons_________?3.Let’sgotothez_________towatchtheanimals.4.Ihavenobrothersors_____________.5.Heisplayingonthec_____________.
2.Aretheshoesons_________?3.Let’sgotothez_________towatchtheanimals.4.Ihavenobrothersors_____________.5.Heisplayingonthec_____________.
2021/10/9 14:27:10
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这本书为入门测试的必读书籍，讲解的都是一些测试上的基本概率和实用技术，通过阅读该书需求去理解测试中的一些专业名词术语、流程和方法。
最终达到快速的去学会如何测试软件的目的。
最终达到快速的去学会如何测试软件的目的。
2015/3/20 12:25:19
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哈工大网络安全课件，授课教师王彦，重点复习ppt，考试题所有的内容都来自于此ppt，考试内容有填空题，名词解释和分析题，考研党必备，只需考试前看这一个ppt就ok
2017/4/11 3:56:06
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测试驱动开发（TDD）已经是耳熟能详的名词，既然是测试驱动，那么测试用例代码就要写在开发代码的前面。
但是如何写测试用例？写多少测试用例才够？我想大家在实际的操作过程都会产生这样的疑问。
3月15日，我参加了thoughtworks组织的“结对编程和TDDOpenworkshop”活动，倾听了tw的资深咨询专家仝（tong2）键的精彩讲解，并在讲师的带领下实际参与了一次TDD和结对编程的过程。
活动中，仝键老师对到底写多少测试用例才够的问题，给出了下面一个解释：我们写单元测试，有一个重要的原因是用来防止自己犯低级错误的。
我们不能把写实现代码的人当作我们的敌人，一定要把全部情况都测到，以防止他们在里面
但是如何写测试用例？写多少测试用例才够？我想大家在实际的操作过程都会产生这样的疑问。
3月15日，我参加了thoughtworks组织的“结对编程和TDDOpenworkshop”活动，倾听了tw的资深咨询专家仝（tong2）键的精彩讲解，并在讲师的带领下实际参与了一次TDD和结对编程的过程。
活动中，仝键老师对到底写多少测试用例才够的问题，给出了下面一个解释：我们写单元测试，有一个重要的原因是用来防止自己犯低级错误的。
我们不能把写实现代码的人当作我们的敌人，一定要把全部情况都测到，以防止他们在里面
2015/7/19 20:24:39
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中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的历史,但至今仍有许多技术难题没有得到很好处理,中文姓名自动识别问题就是其中的一个。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。
2018/8/19 23:04:07
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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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