第十周学习总结（五一作业）
这个作业属于那个课程 c语言程序设计 作业的要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/zswxy/software-engineering-class2-2018/homework/3162 目标 复习之前的内容 这个作业的那些具体方面可以帮助我实现目标 复习的过程 参考文献 c语言书 一、刘未鹏的博客：怎样花两年时间面试一个人 http://mindhacks.cn/2011/11/04/how-to-interview-a-person-for-two-ye
项目Alpha冲刺（团队）-第九天冲刺
格式描述 课程名称：软件工程1916|W（福州大学） 作业要求：项目Alpha冲刺（团队）-代码规范、冲刺任务与计划 团队名称：为了交项目干杯 作业目标：描述第九天冲刺的项目进展、问题困难、心得体会 队员姓名与学号 队员学号 队员姓名 个人博客地址 备注 221600125 刘杰 http://www.cnblogs.com/MikasaAKM/ 队长 221600123 林信康 http://www.cnblogs.com/lxk12345/ 221600124 林梓铭 http://www
20175327 2018-2019-2 《Java程序设计》第10周学习总结
20175327 2018-2019-2 《Java程序设计》第10周学习总结 1.教材学习内容总结 第十二章 Java多线程机制 创建线程的方式有三种，分别是： 继承Thread类创建线程，程序中如果想要获取当前线程对象可以使用方法：Thread.currentThread();如果想要返回线程的名称，则可以使用方法：getName(); 实现Runnable接口创建线程 使用Callable和Future创建线程 线程常用方法 start() run()定义线程线程对象被调度之后所执行的操
机器学习技法笔记：11 Gradient Boosted Decision Tree
原文地址：https://www.jianshu.com/p/75856e7cfa88 Roadmap Adaptive Boosted Decision Tree Optimization View of AdaBoost Gradient Boosting Summary of Aggregation Models Summary
2018-2019-2 20175310 实验三《敏捷开发与XP实践》实验报告
2018-2019-2 20175310 实验三《敏捷开发与XP实践》实验报告 一、实验步骤及内容 （一）、敏捷开发与XP实践-1 · 题目要求： 参考 (http://www.cnblogs.com/rocedu/p/6371315.html#SECCODESTANDARD) 安装alibaba 插件，解决代码中的规范问题。 在IDEA中使用工具Code->Reformate Code把下面代码重新格式化，再研究一下Code菜单，找出一项让自己感觉最好用的功能。提交截图，加上自己学号水印。
设计模式:职责链模式(Chain of Responsibility)
去年参加校招要到长沙来，这个对于我来说不是特别喜欢（但又必须的来，谁叫咱不是985、211的娃呢），但是对于某些人来说就是福音了。大四还有课，而且学校抓的比较严，所以对于那些想翘课的人来说这个是最好不过的理由了—去参加校招了。所以咱学校规定所以去参加校招的必须要请假，且必须要有相关人员的签字，三天一下，辅导员签字、三到七天系主任签字，一个星期以上院长签字，更多？校长(不知道能不能找到校长呢？反正我是没见校长几面)，出了这样的政策确实上课情况好多了！对于这中将请求一级一级地往上传递直到处理请求为
宋星：16个信息流相关经典问题集锦
一、原理知识 Q1：信息流放量阶段最系统的做法是怎样呢？ 了解信息流平台算法和规则有哪些渠道呀？ 目前用ptengine发现页面点击按钮的人还是很多、但是转化不好。现在链接的是机器对话。改怎么来改进呢？ 回答： 信息流放量阶段要注意：第一，出价要稍微扩张些；第二，创意要做大量测试；第三，人群定向稍微宽泛一些。当转化积累起来之后，可以切入到CPA投放，并进一步放宽人群定向，效果会更好。 另外，落地页的优化也非常重要。 关于点击按钮却比较少转化的情况我也遇到过，最重要的是把整个转化过程拆解开，不一
bzoj 3559: [Ctsc2014]图的分割【最小生成树+并查集】
读题两小时系列…… 在读懂题意之后，发现M(c)就是c这块最大权割边也就是的最小生成树的最大权边的权值，所以整个问题都可以在MST的过程中解决（M和c都是跟着并查集变的） 不过不是真的最小生成树，是合并了所有a[i].w<=min(b[zhao(f[a[i].u])]+z[c[zhao(f[a[i].u])]],b[zhao(f[a[i].v])]+z[c[zhao(f[a[i].v])]])的边的若干联通块，根据定义那样的边不能连在两块之间，一定需要放在一个块里，然后每次合并的时候更新M和c
项目Alpha冲刺（团队9/10）
项目Alpha冲刺（团队9/10） 团队名称: 云打印 作业要求: 项目Alpha冲刺（团队） 作业目标: 完成项目Alpha版本 团队队员 队员学号 队员姓名 个人博客地址 备注 221600412 陈宇 http://www.cnblogs.com/chenyuu/ 队长 221600411 陈迎仁 https://www.cnblogs.com/yinen/ 221600409 蔡森林 https://www.cnblogs.com/csl8013/ 221600401 陈诗娴 http
视频资源搜索引擎 - iviews
随着视频类型的增加和数据量的日益庞大，如何有效地组织和管理这些数据，使人们能够方便地从大量视频数据中找到自己感兴趣的相关视频片段已成为一种迫切的需求，而能够满足这一需求的技术便是目前人们普遍关注的基于内容的视频检索技术（CBVR, Content-Based Video Retrieval）。CBVR相对于传统的检索系统而言有很大的不同。一方面，CBVR中检索的对象不再是视频数据本身，而是从视频数据中提取出的“内容”描述数据；另一方面，检索的方式也更加多样化，可以像文本检索系统一样，通过语义文
深入学习c++--智能指针(三) unique_ptr
1. 几种智能指针 1. auto_ptr: c++11中推荐不使用他(放弃) 2. shared_ptr: 每添加一次引用 就+1，减少一次引用，就-1；做到指针进行共享 3. unique_ptr: 一个指针同时只能有一个使用者使用 4. weaked_ptr: 与shared_ptr搭配使用 1.1 unique_ptr 参考：https://zh.cppreference.com/w/cpp/memory/unique_ptr std::unique_ptr 是通过指针占有并管理另一对
Echo团队Alpha冲刺随笔 - 第九天
今日会议内容 黄少勇 今日进展 完成小程序的总体测试，修改几个bug 存在问题 对测试方法不够熟悉，发现一个改一个，debug效率比较低 明日安排 继续改bug 心得体会 bug真是越改越多，头大 黄种鑫 今日进展 完成了小程序的发布，修改了几个bug 存在问题 无 明日安排 继续改bug 心得体会 剩一天了！继续加油！ 孔伟民 今日进展 和后端对接 存在问题 无 明日安排 继续对接 心得体会 放假了还要写代码wr 李东权 今日进展 完善功能 存在问题 无 明日安排 修改bug 心得体会 烦啊
C++ 换行符 源代码的格式化
1 换行符 2.1.7 C++源代码的格式化 在C++中分号标示了语句的结束，so，在C++中回车的作用就是和空格或制表符相同。也就是说，通常可以在能够使用回车的地方使用空格，vice versa 1. 源代码中的标记和空白
Spark Streaming 在数据平台日志解析功能的应用
目前支持解析的日志类型包括：Hive 任务、Spark 任务、Datay 增量任务、导入任务、导出、MR 任务、Hbasebulk、脚本任务等。dataplatform 支持的调度类型为：批量重跑、测试类型、正常调度和手动导入任务。 一、日志解析功能的背景 通过日志，我们可以获得很多有用的信息，最常见的日志信息包括应用产生的访问日志、系统的监控日志，本文所针对的日志是大数据离线任务产生的运行日志。目前日志解析功能依附于有赞大数据平台，也就是有赞的 data_platform，为该平台的一个功能
人工智能和大数据的开发过程中，六大注意要点
人工智能领域的算法大师、华盛顿大学教授Pedro Domingos对此进行了深入思考。 Pedro Domingos教授的观点概括下来，可以提炼出6个注意点，为行业开发实践提供了重要参考： 注意点1：你的数据未必可靠 在实际应用中，有很多各种各样的原因会导致你的数据是不可靠的。因此，当你将数据用于解决问题前，必须经常留心来检查数据是否值得信赖。 如果基于糟糕的数据来挖掘，无论多么聪明的人也永远只会获得糟糕的结果。 对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的，该按照什么线路去学习，学
Yahoo的新一代大数据技术架构解析
Hadoop是当前最流行的大数据技术架构，很多大数据应用都是建立在Hadoop平台基础之上。很多人都知道Hadoop是Apache基金会的顶级开源项目，但 Hadoop是当前最流行的大数据技术架构，很多大数据应用都是建立在Hadoop平台基础之上。很多人都知道Hadoop是Apache基金会的顶级开源项目，但并不是每个人都知道，在Hadoop的演进发展中，70%的贡献是来自Yahoo公司。 Yahoo公司是Hadoop平台最大的用户、最有力的应用支持者和Hadoop商业化的重要推动者，Ha
全面了解大数据“三驾马车”的开源实现
Google 大数据“三驾马车”的第一驾是 GFS(Google 文件系统)，而 Hadoop 的第一个产品是 HDFS，可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，也可见分布式文件存储的重要性。 Google File System(GFS)的开源实现：HDFS Google 大数据“三驾马车”的第一驾是 GFS(Google 文件系统)，而 Hadoop 的第一个产品是 HDFS，可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，也可见分布式文件存储的重要性。 HDFS 是在一个大规模分布式服务器集群上
大数据、人工智能与其它的技术彼此的界限日益模糊
任何事物只有放在它所存在的环境中，才能准确理解它的本质。 今天，大数据、人工智能等概念由于商业炒作等多方面的原因，已经变得模糊不清了。许多具体的技术也被罩上了夺目的光环，或有意被赋予了能够引发奇妙想象的名字，如“深度学习”。 下面，我们来看一下信息技术产业中的不同要素，在从科学到应用的这个链条上，各自处于什么样的位置。为了不陷入不必要的细节而又能揭示本质，我们将这个链条分为五个环节：科学原理，基础共性技术，具体应用技术，基础系统原理/技术及具体应用系统，见图1。 对大数据以及人工智
大数据处理引擎Spark与Flink大比拼
下一代大数据计算引擎 自从数据处理需求超过了传统数据库能有效处理的数据量之后，Hadoop 等各种基于 MapReduce 的海量数据处理系统应运而生。从 2004 年 Google 发表 MapReduce 论文开始，经过近 10 年的发展，基于 Hadoop 开源生态或者其它相应系统的海量数据处理已经成为业界的基本需求。 但是，很多机构在开发自己的数据处理系统时都会发现需要面临一系列的问题。从数据中获取价值需要的投入远远超过预期。常见的问题包括： 非常陡峭的学习曲线。刚接触这
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