作为项目经理，如何处理好与客户之间的关系非常重要。但是究竟如何处理客户关系呢？客户的人员都有哪些类型？不同类型的客户的应对是否都一样呢？...下面我们来看看在日常工作中经常遇到的客户类型，应该如何处理跟他的关系。 项目管理者联盟文章 项目管理培训 权威决策型：这类客户往往具有权威的技术、业务和管理能力，对于事情本身具有决策权。...service.mypm.net 项目管理培训 典型决策者：具有商务上的决策权，但是不是业务和技术的专家。...项目管理论坛 项目管理者联盟 糊涂管理型：是甲方的管理者，具有一定的决策权和影响力，但是对项目管理不懂装懂，不时干预项目的事情，有时是麻烦的制造者。...blog.mypm.net 应对策略：或者成为利用的对象，或者让其远离你的项目，敬而远之。从大局考虑，使其空，从技术的纵深考虑，使其服。
计算两个日期之间的天数很实用,我一般用sq SELECT DATEDIFF("2089-10-01","2008-08-08") AS "北京奥运会开幕式天数" 如果用Go计算两个日期之间的天数，可以使用...计算时间差：使用两个 time.Time 对象，可以通过调用它们之间的 Sub 方法来计算它们的时间差。这将返回一个 time.Duration 类型的值。...相应的 Go 代码示例： package main import ( "fmt" "time" ) // 计算两个日期之间的天数差 func daysBetweenDates(date1, date2...()-u.nsec()) 计算出来两个日期之间的差值 // sec returns the time's seconds since Jan 1 year 1. func (t *Time) sec()...这里的absoluteToInternal是绝对时间到内部时间表示的偏移量，internalToUnix是内部时间表示到Unix时间戳的偏移量。这些偏移量是为了在不同的时间表示法之间进行转换。
一、使用Java 8的日期和时间API Java 8引入了新的日期和时间API，其中的ChronoUnit.DAYS.between()方法可以方便地计算两个日期之间的天数。...首先，需要创建两个LocalDate对象表示两个日期。然后，可以使用ChronoUnit.DAYS.between()方法计算这两个日期之间的天数。...，我们可以使用Calendar类来计算两个日期之间的天数。...，也可以使用Date类计算两个日期之间的天数。...首先，创建两个Date对象，并获取它们的时间戳（毫秒数），然后计算两个时间戳之间的差值，最后将差值转换为天数。
参考链接： Java程序计算两组之间的差异 今天继续分享一道Java面试题: 题目:Java 中，如何计算两个日期之间的差距？ ...查阅相关资料得到这些知识，分享给大家: java计算两个日期相差多少天小时分钟等 转载2016年08月25日 11:50:00 1、时间转换 data默认有toString() 输出格林威治时间...，比如说Date date = new Date(); String toStr = date.toString(); 输出的结果类似于： Wed Sep 16 19:02:36 CST 2012 ...ss").format(date); System.out.println(dateStr); 输出结果像下面这样： 2009-09-16 07:02:36当然啦，你也可以把：hh:mm:ss去掉，输出的结果也就只有年...1000* 24* 60* 60; longnh = 1000* 60* 60; longnm = 1000* 60; // long ns = 1000; // 获得两个时间的毫秒时间差异
不同的license有不同的约束，查看不同的license的更多信息的网址为：https://choosealicense.com/ ? ?
golang如何计算两个日期之间的日期差？ 日期格式：“2017-09-01” ，“2018-03-11” 这就需要使用 time 包了。...time 包有个函数 Parse 可以将时间字符串解析成 Time 对象，而 Time 对象有个 Sub 方法可以计算与某个时间的差，返回值是 Duration 对象，而 Duration 有一个 Hours..._ := time.Parse("2006-01-02", "2018-03-11") d := a.Sub(b) fmt.Println(d.Hours() / 24) } 解析两个日期...，然后把两个日期的时间都设为0点0分0秒，然后两个日期相减，得出的duration差额除以86400 * time.Second
问：如何用Python获取两个日期之间的日期？
第四步: 结果是两个域名都能跳转到tomcat启动页, 使用ip地址+端口号访问也可以跳转到启动页. 这之前tomcat没有做任何的修改, 就是原tomcat包, 解压, 启动....第五步: 配置每个域名对应一个tomcat项目....首先购买https，获取到CA证书，两个域名就得到两套证书 2....是没有打开TLS SNI的) 1）Nginx支持多域名SSL证书是需要OpenSSL库支持的，CentOS5.X的OpenSSL库本身不支持这种特性，需要重新下载编译，步骤如下： wget...到目前为止, 可以通过ip地址, 两个域名访问到tomcat了. 也就是, 可以2个域名都可以访问到项目了. 第四步: 配置tomcat中的host. 我这里还没有配置. 后续补充 ?
⌨ 第一种： 查看本地项目maven的依赖： ctrl+鼠标左键：按下去可以进入maven的下一层： ctrl+鼠标左键：按下去可以进入maven的再下一层： 就可以查看springboot...的一些依赖版本号了； 第二种： 还有官网的一种办法： https://spring.io/projects/spring-boot 以此为例： 这个页面用了网页翻译正常进去是英文的： kuozha.../spring-cloud/docs/ springcloud 网址：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/ springboot 很全的spring的依赖...介绍下里面的情况吧： 大家可以根据具体的版本号去对应name下面找： 第三种：maven仓库 maven仓库地址： https://mvnrepository.com/ 只有少需的几个一般用不到...APi 文档接口在这里查看：
我的配置参考如下网址: ? ? 修改这两个地方, 这种方式需要配置两个ip, 还需要在同一台机器上映射两个ip, 我没有操作实现....整理笔记的时候, 我在想, 是不是我的证书文件不对呢? 在西部数据上下载的时候提示, 如果tomcat请下载jks格式的证书. 我就很听话的只下载了jks的证书....可很显然, 这里配置的是pem证书. 并且带有秘钥key. 他成功了.
直播发展到如今，由PC端的网页版直播到如今的移动端直播，越来越多直播功能的APP上线，直播的服务器分为很多种类，那么不同的服务器之间有哪些差异呢？本文来为大家简单介绍一下。...服务器具有高速的CPU运算能力、长时间的可靠运行、强大的I/O外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。...在容器或虚拟机中，每个VPS都可分配独立公网IP地址、独立操作系统、实现不同VPS间磁盘空间、内存、CPU资源、进程和系统配置的隔离，为用户和应用程序模拟出“独占”使用计算资源的体验。...2、独立服务器 直播代码中的独立服务器，整体硬件都是独立的，单独一台服务器。 二、云服务器 直播代码中的云服务器是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。...四、分布式部署 直播代码中的分布式部署是将数据分散的存储于多台独立的机器设备上，采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，不但解决了传统集中式存储系统中单存储服务器的瓶颈问题
❝在QQ交流群中，很多萌新小白发来的Qt版本下面这张截图，这是不对的。下面截图的意思是关于QtCreator软件信息，它版本是4.8.2。...而它基于Qt 5.12.2版本，MSVC 2015(32位)编译的。❞ 错误示范 「查看项目使用的Qt版本方法有很多种」。 点击左下角电脑按钮查看Qt版本。...2.点击左侧栏项目按钮查看Qt版本。
我们生信技能树有个学徒在过来中山进行学习的时候，学到了单细胞部分，然后他做了两个同样组织样本的数据，问：我这两个不同的数据集中，怎么样比较A数据集中的比如上皮细胞亚群与B数据集中的上皮细胞亚群是不是同一种上皮细胞亚群呢...首先，来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi（https://kimi.moonshot.cn/）：两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应？...在单细胞转录组学研究中，将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题，尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系： 1....基于相似性度量的对应（Similarity Metrics） 如果两个数据集的细胞类型较为复杂，可以使用相似性度量（如Jaccard指数）来量化聚类之间的相似性。...操作步骤： 分别降维和聚类：对两个数据集分别进行降维和聚类。 计算相似性：计算两个数据集中聚类之间的相似性（如Jaccard指数）。 匹配聚类：根据相似性得分找到最匹配的聚类。
通常，基于包装器的方法是最有效的，因为它们可以提取特征之间的相关性和依赖性。另一方面，它们更容易过拟合。为了避免这种问题并充分利用基于包装器的技术，我们需要做的就是采用一些简单而强大的技巧。...如果我们高估了梯度提升的解释能力，或者只是我们没有一般的数据理解，这表明并不像预期的那么简单。我们的范围是检测各种特征选择技术的表现如何以及为什么使用 SHAP 会有所帮助。...每个人都知道（或很容易理解）RFE 递归特征消除是如何工作的。考虑到较小的特征集，它递归地拟合监督算法。...在开始之前，我们将一些由简单噪声构成的随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们的模型如何计算特征重要性。我们开始拟合和调整我们的梯度提升（LGBM）。...我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。 令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...如果是用vue-cli创建的项目，则找到项目根目录下的”package.json”文件 如果是要查看vue-cli的版本号的话，则键盘Win+R，输入cmd，再在cmd里面输入vue -V
通常，基于包装器的方法是最有效的，因为它们可以提取特征之间的相关性和依赖性。另一方面，它们更容易过拟合。为了避免这种问题并充分利用基于包装器的技术，我们需要做的就是采用一些简单而强大的技巧。...如果我们高估了梯度提升的解释能力，或者只是我们没有一般的数据理解，这表明并不像预期的那么简单。我们的范围是检测各种特征选择技术的表现如何以及为什么使用 SHAP 会有所帮助。 什么是Boruta？...每个人都知道（或很容易理解）RFE 递归特征消除是如何工作的。考虑到较小的特征集，它递归地拟合监督算法。...在开始之前，我们将一些由简单噪声构成的随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们的模型如何计算特征重要性。我们开始拟合和调整我们的梯度提升（LGBM）。...我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。 ? 令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。
文中讨论了当要识别的对象出现在图像中的不同位置时，CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出的解释也许算不上完善，而且也仍然无法保证能够消除位置的影响，但这是一个不错的开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类的工程师最近问了我一个有趣的问题：模型是如何学会辨别位于图片中不同位置的物体的呢？...我并不会声称我对此有什么新见解，但经过过去几年在图像模型领域的工作经验我也有了一些自己的想法，结合学术圈子里师生之间口口相传的说法，我想将我所知道的分享给大家。...模型始终都会依据预测的准确性得到惩罚或是奖赏，所以为了获得好的评分它必须在带有这些不同的状况下还能猜出图片里的物体。这解释了为什么神经网络会学习如何处理位置差异。 但这还没有结束。...文章到现在还没能解释神经网络如何识别位置之间的差异。因此最后，你还需要了解另一种设计图像分类 CNN 网络时候的常见做法。随着网络的层次越来越深，通道的数量会显著增加，图像的尺寸则会缩小。
看中了一款很多星星的github的项目，想把这个项目拉到自己的电脑上运行查看项目效果，该怎么做？...示例：我们今天要看的 github项目地址：https://github.com/lzxb/vue-cnode 1.克隆项目： git clone [https://github.com/lzxb/vue-c...图片.png 2：把克隆下来的项目放在D盘 git clone https://github.com/lzxb/vue-cnode.git 以管理员身份打开cmd，进入D盘，执行克隆项目到本地的命令 ?...图片.png 3：在项目里安装依赖： npm install 使用命令cd vue-cnode进入克隆下来的项目里，安装依赖，不要直接在D盘里安装，这样会出现错误，安装成功提示： ?...图片.png 5：打开浏览器，在浏览器输入http://localhost:3000/， 如下图所示，可以查看GitHub上的这个开源的项目了。 ?
Python编程：如何计算两个不同类型列表的相似度 摘要 在编程中，经常需要比较两个列表的相似度，尤其是当这两个列表包含不同类型的元素时。...本文将介绍如何使用Python计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们将深入探讨这些方法，并提供代码示例，帮助您更好地理解并应用这些技巧。...引言 在实际项目中，我们常常需要比较两个不同类型列表的相似度。例如，当我们需要分析用户行为或者比较文本数据时，就需要用到这样的技巧。...欧几里得距离 欧几里得距离是指在几何空间中两点之间的直线距离。在数字列表的情况下，我们可以将其看作是两个向量之间的距离。...小结 本文介绍了如何计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们涵盖了各种相似度计算方法，并提供了相应的Python代码示例。
，使用标签计算得到的相似度作为监督信息，从而训练网络，最后得到比较好的特征提取网络，使得图片中属于相同类别的像素的特征之间相似度较高，而不同类的像素相似度较低。...如图中所示，若pixel pair中有一个像素为未确定标签的像素，则忽略不考虑；若pixel pair中两个像素属于同一个类别则记为1，属于不同类别则记为0;如上图所示，存在于Foreground和Background...(2)如何训练？ 1)首先，生成训练监督信息 2)需要什么？知道哪些pixel具有相同的或者不同的标签。 ?...通过CAM计算得到相似度标签，可得到上图中的关系，相同标签为同颜色，不同标签为不同颜色，由相同label（同颜色pixel）和不同label（不同颜色pixel）的pixel pairs之间的相关性，通过训练指导不确定...计算P1与A类中所有像素的相似度的均值和P1与B类所有像素的相似度均值,比较两个值的大小，判定P1是属于A类还是B类。 ?
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