本系列从数据结构相关的计算机知识出发，从数据的角度提出一些数据驱动的设计思维模式。 第01期总体介绍数据结构与设计的关系，用数据结构的方式来思考设计，并通过几个案例介绍一些大的思路。...第02期介绍数据结构中的链表结构，并探讨设计中可能的链表数据。 1 何为链表？ 1.1 概念 一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接实现的。图示： ?...currentNode; } currentNode = currentNode.next; } return null; } 2.3.6 toArray方法 链表结构的数据转化为数组数据...接下来，我们探讨下在设计中，有哪些是可以被链表结构的数据所表示的？ 赞赏的方式可以是点广告～ 3 设计中的链表结构 思考下设计里，哪些元素／手法是可以被链表结构的数据表示的？...Circular linked list循环链表的结构： ? 3.2 设计中的链表结构 链表本身的特点是一个节点连接着下一个节点，非常适合描述流程性，有前后关系的数据。 ?
本系列从数据结构相关的计算机知识出发，从数据的角度提出一些数据驱动的设计思维模式。第01期总体介绍数据结构与设计的关系，用数据结构的方式来思考设计，并通过几个案例介绍一些大的思路。...1 数据结构与设计 数据结构是在计算机中组织和存储数据的一种方式，它可以高效地访问和修改数据。...还有更多，欢迎留言补充～ 2 数据驱动设计 数据驱动型的设计的方法有哪些呢？我们通过一些案例，可以得到一些思路。...推荐2本大数据相关的书籍： 3 数据驱动 VS 算法驱动 读者们是否还记得之前mixlab更新过《算法驱动型的设计》，那与本文的数据驱动是什么关系？或者说： 数据与算法，谁更重要？...建筑领域里的参数化设计就是典型的算法驱动型设计，通过设定规则来达到生成某种形式形体的目的： 算法直接决定了设计的形态 再举个UI界面的例子，著名的Cassowary布局算法，就是典型的算法驱动。
2）电压驱动型的PHY，2线共模电感可以放在PHY侧或线缆侧。 1）和2）的结论表明无论哪种PHY，2线共模电感都可以放在线缆侧。 3）电流驱动型的PHY，3线共模电感要放在PHY侧。...4）电压驱动型的PHY，3线共模电感要放在PHY侧。 5）电流或电压驱动型的PHY，若为2线共模电感+自耦变压器形式，自耦变压器放在RJ45侧。...6）与电流驱动型PHY连接的网络变压器的中心抽头接VCC，VCC为PHY的供电电压。 7）与电压驱动型PHY连接的网络变压器的中心抽头接对地电容。...PHY，电流驱动型的PHY，2线共模电感要放在线缆侧，因此下图是正确的。...-R手册 上图可以看出，与BCM5333连接的网络变压器的中心抽头接对地电容，所以它是电压型PHY，电压驱动型的PHY，2线共模电感可以放在PHY侧或MAC侧，以下电路是实际项目上用到的。
以上的这些例子都是基于人工智能的相关技术构建的，行业普遍认为的人工智能由3个要素组成：数据、算法、算力。...在人工智能的背景下，设计师可以选择新的方向： 算法驱动型的设计 Algorithm-Driven Design 如果想从事这方面的设计，需要掌握算法、编程等技能。...设计师的职业是多元化的， 你可以跨界做其他的设计： 跨界设计师修炼指南 还可以专注于实现一款产品： 对‘全栈MVP设计师’的思考 算法驱动型的设计在思考什么？...比如Flipboard的自动排版系统Duplo 就是算法驱动型设计的典型例子： 把设计抽象成元素模版的组合，设计规则转化为算法评估设计质量，从而生成页面的排版。...工业设计或者工程领域的设计，如建筑、结构等对生成式设计并不陌生，还有更类似的Parametric Design，参数化设计。 在建筑景观领域，称为参数化设计，属于典型的算法驱动型设计。
先跟大家分享在mixlab社区某成员抛出的一个非常有意思的例子： “ 一个哥们，有次聚会说自己买了很多条iphone数据线，家里每个房间插一条，走到哪儿都能随时充电。...在场的姑娘们都当成是段子笑笑就过去了，只有个细心的姑娘悄悄问他买了多少条，他说42条。现在他和她在北京三环内共有42个房间的数套豪宅愉快地生活，下个月结婚。这就是数据分析。...” 形象生动地描述了数据分析的应用场景。回到主题，本系列从数据结构相关的计算机知识出发，希望从数据的角度提出一些数据驱动的设计思维模式。...第01期 总体介绍数据结构与设计的关系，用数据结构的方式来思考设计，并通过几个案例介绍一些大的思路。 第02期 介绍数据结构中的链表结构，并探讨设计中可能的链表数据。...第03期 介绍数据结构中的队列结构，及在智能设计中的应用。 以下为本期正文内容： Stack 堆栈 是一个后进先出(LIFO)的数据类型：最后一个放入堆栈中的物体总是被最先拿出来。
那么到底什么是数据驱动型企业呢？或者说怎么理解数据驱动这四个字？接下来我们将从几个核心问题入手来尝试理解数据驱动相关的系列问题。...信息将无序的数据转化为有用的信息，特别是在跨多个部门和职能产生大量数据的大型公司，而人类的大脑主要是用来协助语境化。 知识:知识与行动紧密相连，包含着专门知识和理解。...机器学习与数据解题具有共同性，机器首先要求明确工作目标，然后从已知条件出发，不断学习测试，凡是与目标一致的就保留，否则就放弃，通过迭代优化逐步达成目标。...数据孤岛是通往数字化转型路上的首要解决的核心问题，并且会伴随着整个过程，这是一个长期的工作。 如何成为数据驱动型企业？...第三，是复用的，中台的价值的另一个体现是它的平台属性，复用性能够快速支撑前台的不同业务线，而这种支撑区别与单业务线上的数据能力，典型的1+1+1>111的案例。
本系列从数据结构相关的计算机知识出发，从数据的角度提出一些数据驱动的设计思维模式。 第01期 总体介绍数据结构与设计的关系，用数据结构的方式来思考设计，并通过几个案例介绍一些大的思路。...第02期 介绍数据结构中的链表结构，并探讨设计中可能的链表数据。 第03期 介绍数据结构中的队列结构，及在智能设计中的应用。 ?...Queue 队列 队列是一种先进先出（FIFO：first in first out）的数据结构。它只允许在表的前端进行删除操作，而在表的后端进行插入操作。...这期比较简单，基于上期实现的LinkedList结构，来实现Queue，然后为Queue添加插入数据及删除数据的方法： enqueue dequeue 删除操作相当于移除LinkedList的head节点...回到我们设计领域，举一个人工智能+平面设计的案例： 通过一个按钮，机器按照某种逻辑（比如用户喜好的色彩、或跟文案最匹配的图片）更换图片素材，就是一个队列，可以用队列的数据结构来表示。 ?
那是由《福布斯洞察》（Forbes Insights）实施，Teradata公司赞助，与麦肯锡公司（McKinsey & Company）合作的一个新的外部调查。...尽管，实际上有一半以上Teradata的受访者说在他们的组织里，“数据驱动”文化没有被普遍地认可，还是出现了这些进展。...Teradata研究表明，要成为一个“数据驱动组织”，有三个关键的挑战，分解开来就是文化、业务和战略。...建设数据驱动型文化的挑战 对于许多组织来说，最大的障碍之一是知道如何利用他们的数据进行最好地实践以达到所期望的业务成果。但是，只有当一家公司已经具有雄厚的战略，知道从哪里开始，那么实践才是可能的事。...因此，组织需要有一个正确的战略，理解如何实践和减少错误，同时数据驱动型文化也理解在将大数据转化成行动时，失败是在所难免的。
对于成长型企业，如何真正发挥出数据的价值与作用？近年来，业界普遍认为一个强大的数据基础设施底座至关重要，乃成长型企业抵御市场不确定性、寻求未来持续增长的压舱石。...尤其考虑到数据正在成为数字经济时代的“燃料”，企业更加渴望加速自身数字化转型的步伐，打造数据驱动型企业/组织，成为数字化转型的成长者和引领者。...另外，商业市场的企业，虽然规模上比不上行业龙头，却也“麻雀虽小五脏俱全”，场景较为复杂、需求庞杂、数据量增长迅速，并且普遍希望利用AI、大数据、边缘计算等数字化技术来实现数据驱动型场景和最大化数据价值，...归根结底，商业市场的企业/组织，需要构建具备持续成长的数字化能力，能够充分发挥数据价值，让业务转向数据驱动，这其中最为关键的就是构建起有竞争力的数据基础设施，使之成为数据价值释放和创新的引擎。...事实上，商业市场是一个场景、需求、变化极其复杂的市场。面对日新月异的变化，成长型企业/组织需要有合作伙伴能够在产品、技术、方案、场景和生态等方面进行全面赋能，从而真正向数据驱动型组织转型。
随着数据（管理，处理，治理等）生态系统在过去十年中得到迅速的发展，在早期采用者证明数据可以产生价值之后，越来越多的公司开始投资并转型为数据驱动型公司。...它是一种利用领域驱动（domain-driven）设计的组织和体系结构模式，即设计面向业务而不是面向技术的数据域的能力。...我们可以看到这种模式上的数据转换类似于单体Web服务过渡到领域驱动设计的微服务。...集成后，数据所有权将自动落入数据工程团队的手中，他们通常在数据文档，数据质量等方面与源系统达成一致的过程中并不需要付出太多的努力。...要了解与过去相比正在发生的变化，先了解变更的专有词汇的含义。在Data Mesh中，我们谈论的更多的是服务，而不是摄取，因为发现和使用数据比提取和加载数据更为重要。
一、LED驱动器是什么 LED驱动器（LED Driver），是指驱动LED发光或LED模块组件正常工作的电源调整电子器件。...现行的工频电源和常见的电池电源均不适合直接供给LED，LED驱动器就是这种可以驱使LED在最佳电压或电流状态下工作的电子组件。 ...LED驱动电源是把电源供应转换为特定的电压电流以驱动LED发光的电压转换器，通常情况下：LED驱动电源的输入包括高压工频交流（即市电）、低压直流、高压直流、低压高频交流（如电子变压器的输出）等。...而LED驱动电源的输出则大多数为可随LED正向压降值变化而改变电压的恒定电流源。...二、LED驱动器原理与作用 TM1628是一种带键盘扫描接口的led（发光二极管显示器）驱动控制专用ic,内部集成有mcu 数 字接口、数据锁存器、led 驱动、键盘扫描等电路。
通过沙箱，开发者可以查看其更改的影响，而不会干扰其他开发者的测试或系统的常规流量。...但是，我们将讨论的模式和挑战适用于不同的消息队列实现。 消息队列构成了许多微服务架构的支柱，实现了各种模式来处理不同的用例。在多对一模式中，多个生产者向单个消费者发送消息，这在数据聚合场景中很常见。...多对多模式允许多个生产者与多个消费者通信，这在事件驱动架构中非常有用。一对多模式，其中单个生产者向多个消费者广播消息，通常出现在通知系统中。...当使用具有更改数据捕获 (CDC) 的消息队列（例如带有 Kafka 的 Debezium）时，生产者会从数据库事务日志中读取数据。...在这些情况下，源数据库记录需要包含路由信息，通常在元数据列中，然后 CDC 生产者可以将其包含在消息头中。这确保即使对于数据库启动的事件也能正确路由。
推荐阅读时间：5min~6min 文章内容：数据驱动型阿尔法模型的介绍 上一篇：解读量化交易中的理论驱动型阿尔法模型 数据驱动型策略的优缺点 数据驱动型策略一般是指通过使用机器学习算法，数据挖掘技术对选定的数据进行分析来预测未来市场的走向...相比于理论驱动型策略，数据驱动型策略相对难以理解，并且使用的数据工具也特别复杂。数据驱动型阿尔法模型，使用的输入变量主要是和交易相关的（绝大部分是价格数据），试图找出一些对未来具有解释能力的模式。...这类模型有两大优势： 与理论型策略相比，数据挖掘明显具有更大的挑战性，并且在实业界使用较少，这意味着市场上竞争者较少。 数据型策略可以分辨出一些市场行为，无论该行为目前是否可以用理论加以解释。...数据驱动型策略的几个关键点 通常使用数据挖掘策略的宽客都是首先观察目前市场环境，然后在历史数据中寻找类似的环境，来衡量市场接下来的几种走势的出现概率，并基于这种可能性进行交易。...相关推荐： 解读宽客和量化交易的世界 解读量化交易中的理论驱动型阿尔法模型 作者：无邪，个人博客：脑洞大开，专注于机器学习研究。
报告强调要发展发展AI与数据驱动型经济。 AI与机器学习已成为变革全球经济的通用技术，他们既是新产业，也能变革众多部门的业务模式。...将AI引入英国将创造数以千计的高质量岗位并驱动经济增长，一份近期的研究显示，包括AI在内的数字化技术每年均会为英国创造8万新职位，此外，据预测，到2030年，AI有望带来2320亿英镑的经济增长。...针对AI和数据经济带来的挑战，该战略确立了四个优先领域： （1）将英国建设为全球AI与数据驱动型创新的中心 通过产业战略挑战基金，与产业界合作开展世界级的研究，实现AI与先进分析技术的创新性使用；培养、...（3）在安全和合理使用数据与AI方面保持世界领先 英国将投资900万英镑创建一个新的数据伦理与创新中心，对现有的数据治理态势进行评审，并就如何实现和确保数据（包括AI）安全、创新、合乎道德的使用为政府提供相关建议...（4）帮助人们培养未来工作所需的技能 AI与数据分析将改变就业与商业，为帮助人们抓住这个机遇，英国投入4.06亿英镑培养人们的数学、数字与技术技能，包括未来5年投资8400万英镑开发综合性项目来改进计算教学并促进人们参与计算机科学
1.在编译的时候检查数据类型是否正确。...⚠️注意在内不能是基本数据类型，只能是引用类型。 泛型语法 class 泛型类名称{ //类型参数 } class ClasssName型的使用 基本使用 MyArray list = new MyArray(); ⚠️注意:泛型只能接受类，所有基本类型数据都必须使用包装类，比如说：int类型要使用其包装类...小结：泛型的优点：将数据类型参数化，编译时自动进行类型检查和转换。...此外，由于数组是一种单独的数据类型，数组之间没有继承关系这样的说法，所以不能将Object数据类型的数组强转成其它类型的数组，或者将其直接进行赋值。
基于图的对话流程图的建模 我们使用有向图（Directed Graph）的数据结构来对通用的任务型对话流程进行建模，这比传统的有限状态机更加灵活和通用。...请生成一句满足当前的场景和设定的问题 LLM 广阔的知识面为我们提供了丰富的语言资源，支持我们模拟各种场景的对话。此外，LLM 还能够根据上下文生成连贯且逻辑性强的回复，进一步提高了数据集的质量。...为了增强任务型对话 Agent 对领域信息的理解以及提高对话的多样性， RAG 技术将被用于为对话内容注入领域相关的知识。特别是在处理涉及特定领域业务的时候，领域知识在这一过程中至关重要。...对于本文的任务，对 LLM 按照任务型 Agent 方向进行微调，因为需要学习的知识较少，并且不会对模型整体的回答能力进行大的变化，这里我们采用 LoRA 微调技术对模型进行 SFT。...结论 本文提出了一种利用蒙卡方法和 LLM 生成训练数据集，并将其与 LLaMA Factory 框架相结合，高效微调多种语言模型，构建任务型对话 Agent 的新颖方案。
指数型组织不是哪个天才的凭空想象，而是在多种要素的共同作用下进化而来的。在深入剖析指数型组织生态系统的部分特性的同时，我们要着重指出在其中发挥重要作用的9 大驱动因素。...在这些行业里，都出现了开源的、联网的社群，这些社群带来了与以上步骤完全匹配的加速的创意洪流。...从MIT 媒体实验室主管伊藤穰一的研究中能清楚地看到这一点(见图6-1)：小型创业公司的上升潜力很高，下降潜力很低；而大型组织恰恰与之相反。 我们经常听到这样一个基本问题：指数型组织能发展到多大。...在过去的几年里，指数型组织正在采用开放式的信赖框架，通过实时跟踪数据来完成自我管理，并且产生了卓越的成效。...指数型组织正在从两种角度利用这种趋势：从现有的数据流上建立新的商业模式，或者在旧的范式上添加新的数据流。
推荐阅读时间：10min~12min 文章内容：理论驱动型阿尔法模型简介与分类 上一篇：解读宽客和量化交易的世界 阿尔法模型简介 量化投资的目标是为了跑赢市场基准回报，而阿尔法模型则是实现该目标的重要一环...常见的阿尔法模型有：理论驱动型、数据驱动型和混合型。 绝大多数宽客使用的阿尔法模型都是理论驱动型的。...图1 理论驱动型阿尔法模型的分类图 基于价格数据的交易策略 这里说的价格数据，一般是指与各种金融产品价格相关的数据，或者交易所产生的其他数据信息（如交易量等）。...基于基本面数据的交易策略 长期以来，基本面数据都是主观判断型交易者极为看重的，量化型基本面策略产生的时间要短一些。 价值型/收益型 价值型策略主要用于股票交易，当然可以用在其他市场上。...用于度量资产价值的指标有很多，绝大部分是一些基本面数据与资产价格的比率，如市盈率（P/E，股价/每股收益）等。宽客倾向于使用这些比率的导数，通常将资产价格放在分母上。
作为一家老牌西安本土软件公司，西安弈聪信息技术有限公司(简称：弈聪软件)近年来在大数据领域布局颇多，技术背景出身的弈聪软件CEO卓建超从2016年开始讲弈聪软件定位为技术驱动型大数据公司，同时他对企业大数据服务项目有着独有的判断标准...近期笔者对弈聪软件针对大数据行业现状、竞争格局以及早期技术型公司的投资价值等方面进行专访，现摘选与各位分享。 针对整个大数据行业的市场发展空间，卓建超认为大数据走到最后一步是自动化，也就是人工智能。...对于大数据的未来，卓建超断言，大数据必将成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键，是企业从“业务驱动”向“数据驱动”转变的重要推力，为企业带来自主技术研究与产品研发的新契机。...对此卓建超建议企业首先要从战略上把数据技术作为企业的核心竞争力，设计面向数据业务的组织架构，同时与具备大数据平台研发能力的公司合作，将大数据分析的众多技术应用于经营决策、科技研发、生产营销等领域。...对于弈聪软件为何更倾向成为技术驱动型大数据公司，卓建超表示，虽然技术型公司可能短期无法接触顶级客户，但技术领先同类公司一个档次，客户没有理由会选择更差的解决方案。技术型公司的市场可以慢慢做起来。
编译和解释 编译和解释都是对源代码的解释处理方式，而由于他们的操作方法不同，所以会有不同的运行的效果： 编译是把源代码的每一条语句都编译成机器语言，并最终生成二进制文件，这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序...，在运行时会有很好的性能； 解释器是只有在执行到对应的语句时才会将源代码一行一行的解释成机器语言，给计算机来执行，所以使用解释器来执行的语言也被称为动态语言； 举个现实中的例子，比如你现在想读一本英文书...，你阅读时就会很快、很轻松； 随身翻译：就是翻译小姐姐随时守在你身边，你想阅读那一句，他就给你翻译那一句，这这种方式翻译时很快，但对你来说，阅读就会花费较长的时间； 编译型语言与解释型语言 编译型语言：...使用编译器来编译执行的编程语言，这类语言往往会花费较长的编译时间，但编译完成后，会有很好的运行性能；因此，这类语言编写的程序每次修改都要再次经历一遍完整编译过程后，修改效果才能生效，迭代时间会比解释型语言要长...代表语言：C、C++ 解释型语言：使用解释器来解释执行的编程语言，这类语言不需要编译，程序执行到了，解释器才会去解释对应的语句，这类语言更多的时间花费在了运行期间；但是这类语言编写的程序的修改迭代不要经历漫长的编译过程
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