基于STM32做的Boost升压数字电源，使用位置型PID调控。
文件有代码、方案报告、虚构示波器。
其中代码含海量评释。
报告含电路图，且带有电路阐发思绪。

报告即日头条是若何用Spark来处置海量数据，以及在实际使用中的一些改善。

经由付与自动或者半自动的本领，在海量数据中发现有心义的行为以及法则的探测以及阐发行为。
数据开掘是一门迷信，有迷信的方式以及模子作为底子数据开掘又是一门艺术，需要使用者对于贸易下场的深入知道以及模子适用前提深入的见识

本题库均来自海量其实校招面试题目大数据举行的收拾，后续也会络续更新，可免费在线寓目，如需下载，也可点击举行下载（下载需要用牛币兑换，一次兑换可享受永世下载权限，由于后续会更新）需要严正阐发的是：面试题库作为帮手同砚豫备面试的帮手资料，然则相对于不能作为备考仅有同途，由于面试是一个视察其实水平的，不是背会了谜底就能够的，需要你透辟知道的，不然诘责下场答不进去反而减分，终于本领面试中面试官最忏悔的便是背谜底这个责任了。
注：本篇参考回答为优异学长学姐所写（传说中的offer收割机们），不外也大概部份中间有疏漏，假如感应有下场的，驱散纠错，一经采用，另有处分哦，纠错请加qq：1663959531学完这个题库，把此题库都知道透辟应答各家企业面试残缺不下场。
（当然，要加之好的名目以及透辟操作）

本文来自于51CTO本领栈，日志数据是最罕有的一种海量数据，以具备大宗用户群体的电商平台为例，双11大匆匆行为期间，它们大概每一小时的日志数目抵达百亿规模，海量的日志数据暴增，随之给本领团队带来严酷的挑战。
本文将从海量日志体系在优化、枚举、监控倾向若何更顺应破产的需要入手，重点从多种日志体系的架构方案比力；
后续调优进程：横向扩展与纵向扩展，分集群，数据分治，重写数据链路等实际征兆与下场睁开。
有过名目开拓阅历的朋友都知道：从平台的末了搭建到实现中间破产，都需要有日志平台为种种破产保驾护航。
如上图所示，对于一个约莫的日志使用途景，每一每一会豫备master/slave两个使用。
咱们惟独运行一个Shell脚

本法度圭表标准可反对于双向站点相同的公交路线转乘下场。
中间引擎算法速率极快，且能够以及路途搜查算法离散。
引擎具备同时反对于起码转乘、最短路途、起码功夫以及起码用度的才气。
对于环路该引擎部份反对于，如反对于起码转乘，最短路途略加更正（思考双向）就可。
对于双向站点不合的路线，本引擎能够很约莫地略加更正就反对于。
惟独经由文件stops.txt输入齐全公交站点的坐标，以及经由文件lines.txt输入齐全路线搜罗哪些站点，就能够作为本体系Businfo.exe的输入文件，这三个文件必需位于相同目录下。
对于引擎的中间算法就不在这里介绍了：其中使用了矩阵闭包运算以及最大子串算法，矩阵闭包用于盘算齐全大概转乘公交毗邻，本算法所付与的本领不合于以往齐全算法。
法度圭表标准使用的若干文件如下：1.traffic.png是舆图示例；
2.stops.txt是依据traffic.png患上到的公交站点坐标，站点以血色数字编号；
3.lines.txt是依据traffic.png患上到的公交路线、频频路线站点数、路线各站点编号，路线以玄色数字编号。
4.stops.txt以及lines.txt必需以及可实施文件Businfo.exe在相同的目录下。
使用本体系的相关软件构建，能够结构自己的公交咨询体系。
本算法略加更正就可顺应任何贸易级用途：如满足种种特殊路线搜罗单向路线，以及反对于海量站点（目前，矩阵运算受空间限度，估量反对于1000条路线尚未下场，可选最优路线至多反对于100条）。
由于版权以及贸易方面的关连，最右优化的算法有所留存，不残缺植入体系。

做作资源一张图管理平台以GIS数据为中间，付与先进的数据管理方式，具备海量数据管理才气，实现为了多源空间数据的一体化集成管理。
为便于用户对于空间数据的实用管理以及掩护，付与树状结构方式举行数据的结谈判掩护，体系首要按空间数据的逻辑关连实现对于地舆空间数据的实用结谈判管理，以满足对于数据资源的高度同享及使用的需要。
对于做作资源的开拓行使举行不合管理，需要经由不合视察本领尺度，不合确权注销，建树不合的资源底子数据信息平台，两全空间开拓行使。
实现1：2000根当地舆信息数据库及“多库合一”管理平台。
经由打造一套数据、一个库、一个平台，真正做到各地域做作资源“一张图”管理，为经济社会康健阻滞提供优异的根当地舆信息效率。
在做作资源一张图平台上举行不合监管有利于两全调以及资源开拓行使与权柄保护、情景保护，大大普及管理效力，是实现生态横蛮阻滞策略的迷信管理方式。

海量的电赛以及单片机的资料链接，相对于值患上下载。
电路图，代码部份都有

在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，次要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。
本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。
参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法，对用户评论进行情感挖掘，组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率，评估所提交的预测算法。

这篇小记主要处于两方面考虑：首先，希望打破一提到海量数据分析，就只有hadoop基础上的一系列工具，更多的时候很多企业需要的是更轻量的设计（办喜酒杀猪杀鸡未必都要用一把刀），因此将开放平台基础分析组件重构版本beatles的设计写出来，给出更多的思考空间。
其次，也是希望推广一种思想，所有的系统，框架设计简化（可扩展），小部件精致化，这样才能让很多项目能够整体灵活，细节给力。
这篇小记一共分成4部分，概述，整体设计，局部设计，待续。
如果你只想了解个背景，那么看完概述即可，如果对于流式分析的大框架设计感兴味（看看省略了分布式计算集群的什么？核心设计是怎么样的），请仔细看完整体设计。
如果还对代码优化有

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。