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价值流管理 (VSM) 旨在帮助团队更智能、更快速地工作，但该如何开始呢？本文，天行健分享他们在组织中启动VSM的最佳实践，希望对大家有所帮助：
如何创建价值流图（VSM）？第一步是从客户的角度准确识别价值。换句话说，是客户指定他们认为你的产品或服务有什么价值。
借鉴丰田的思维，在进行VSM活动时，为了确保做正确的事情，我们需要把握如下4个关键点。
识别潜在精益生产项目的最佳方法之一是通过价值流图（VSM），它允许您查看系统的所有部分，而不仅仅是与产品或服务的创建和交付直接相关的单个流程。VSM揭示了在价值流中具有支持作用的职能或领域（如管理系统、信息系统、行政管理等）中存在的浪费和问题，否则这些浪费和问题将一直被掩盖。
从 UI自动化的角度来看，实现功能，只需要通过 UI工具即可实现。在自动化中的作用是将界面功能转化为可执行、可用甚至可行的业务流程，从产品功能导入到用户行为变化都可以完成这种自动化操作。通常，自动软件在测试和推出新系统时会需要一些人工干预而导致数据偏差会比较大。但是 UI与软件一样也是需要人工干预使用的，可以通过自动化机器人实现相应效果。本文将分析什么是 VSM （自适应自动化）和 VSM （自然语言处理）。
一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说，就是拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程，常见的应用就是新闻分类，情感分析等等。其中涉及到机器学习，数据挖掘等领域的许多关键技术：分词，特征抽取，特征选择，降维，交叉验证，模型调参，模型评价等等，掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。
作者：王千发 编辑：李文臣 什么是文本分类 一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说，就是拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程，常见的应用就是新闻分类，情感分析等等。其中涉及到机器学习，数据挖掘等领域的许多关键技术：分词，特征抽取，特征选择，降维，交叉验证，模型调参，模型评价等等，掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。 文本分类的过程 首先是获取数据集，为
价值流图（VSM）的作用有哪些？价值流图（VSM），一种为您提供了发现业务中的浪费并简化流程以消除浪费的工具。它是您消除这种浪费的解决方案来源。通过VSM，公司可以缩短交货时间，提高产品质量和空间利用率，减少返工和报废以及库存水平，降低间接劳动力成本。
本文不涉及高深的设计模式(比如mvc,mvvm之类)，也没有太多的编程技巧，只是记录自己做为asp.net开发者学习silverlight中自定义控件开发的一些过程，高手请绕过。 先推荐一篇不错的文章http://www.cnblogs.com/carysun/articles/1259025.html 写得很全面，只不过图片讲解不够丰富，初学者可能有些感到跳跃性大了一些。 正文开始: 做过asp.net网站开发的都知道用户控件是一个很方便的功能，通常我们会把一些模块化的功能封装成用户控件，用的时候直
老实说，这是一个很大的命题，而且也并没有标准答案。一个软件工程实践理念能否在企业内落地并达到一定效果，取决于很多因素，比如是否有上层领导支持，是否有足够的资源投入，是否采取了正确且适合自己的方法，团队是否认可这项实践带来的价值等很多因素。
目前主流的Ceph开源监控软件有：Calamari、VSM、Inkscope、Ceph-Dash、Zabbix等，下面简单介绍下各个开源组件。
文本分析 文本分析指从文本中抽取出的特征来量化来表示文本信息，并在此基础上对其进行基于数学模型的处理。它是文本挖掘、信息检索的一个基本问题。 在“大数据”盛行的今天，对于非结构化信息的处理已经成了许多工作的必选项，而自然语言书写的文本，就是最典型的一种非结构化信息。 文本分析已经从学院派象牙塔中的研究课题逐步渗入到各个应用领域。对于正在做或者有志于做数据分析的人，掌握基本的文本分析知识和技法，已经成为必要。 向量空间模型 针对文本的具体操作很多，最典型的就是分类和聚类。引入机器学习的办法，让程序自己“学会”
文本分析指从文本中抽取出的特征来量化来表示文本信息，并在此基础上对其进行基于数学模型的处理。它是文本挖掘、信息检索的一个基本问题。
1. 以MCS-51系列单片机为控制器件，用C语言进行程序开发，结合外围电子电路，设计一款数字频率计；
我们经常需要程序在数据集上执行操作，比如选择满足给定条件的所有项，或者将所有的项通过一个自定义函数映射到一个新的集合上。
中国银行业的数字化转型刚刚拉开帷幕，移动产品成为了中国银行业的新战场。为在新战场占有一席之地，各家银行开始纷纷尝试自己移动产品的敏捷转型，更有甚者开始重新组建IT团队，用敏捷的方式重做原有的手机银行产品。
2021年7月9日， digital.ai发布了最新一期敏捷状态报告。这次的敏捷状态报告是一个重要节点，在筹备报告的这一年中，digital.ai的团队与许多著名的敏捷软件交付专家以及非常有影响力的人进行过深入的交谈，也了解了他们对于敏捷过去、现在以及未来状态的看法。在报告中，他们的观点与调查数据的结合，为调查结果提供了更深层次的理解以及更丰富的背景信息。
如今几乎每个人都说自己在做 DevOps，但只有少数人获得了期望中的业务价值。这背后的原因在于，他们清楚地知道要让 DevOps 模式在组织中正确推行下去需要重点关注哪些地方，同时他们也知道业务价值是 DevOps 的终极目标，价值始于客户也终于客户。
（本文来自网上，具体出处不可查，此处转载，以备后查，请原作者见谅） 分类算法总结： --------------------------------------------------------- 决策树分类算法：
精益六西格玛之所以有效，是因为它的关键原则。如果每个企业都遵循这些原则，毫无疑问，企业成功的概率将大幅增加。
在之前文章中，我们提到当前零售业数字化转型的背景、如何劝导老板进行数字化转型以及IT部门如何实施数字化转型，当前如何构建高绩效组织交付方式的BizDevOps概念模型，那么本文讲下基于业务驱动的BizDevOps实践。
精益六西格玛的核心信念之一是杜绝任何浪费。这意味着，如果它不能为你的产品或服务带来价值，那就是浪费。因此，让我们了解精益六西格玛中的非增值处理。
分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家
在本文中，作者提出了HERO，一个新的大规模视频+语言综合表示学习框架。HERO以层次结构编码多模态输入，其中视频帧的局部上下文 通过多模态融合被跨模态Transformer（Cross-modal Transformer） 捕获，而全局视频上下文 由时间Transformer（Temporal Transformer） 捕获。
数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法(Classification)用于预测数据对象的离散类别(Categorical Label);预测方法(Prediction )用于预测数据对象的连续取值。 分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估;当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别
Kaizen是一个日语单词，意思是有条不紊地持续改进。Kaizen 活动是一个密集的短期项目，旨在改进企业内的特定流程。通过改进流程，整个系统将得到改进--众所周知的薄弱环节得到加强，链条不会断裂。
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混频增益是混频器的主要参数,是衡量混频器性能的主要指标之一。增益越大,混频器的性能越好,所以在设计混频器时以能够获得最大增益的工作状态为最佳状态。
上一篇文章介绍了大模型应用利器--RAG。在RAG中当然少不了检索。检索算法在信息检索、搜索引擎和推荐系统等领域中扮演着至关重要的角色。它们的核心任务是根据用户查询从大量数据中找出最相关的信息。本文就对检索算法进行以下小结。
云计算、大数据等信息技术正在深刻改变着人们的思维、生产、生活和学习方式，并延深进入人们的日常生活。
流程改进：提高效益、杜绝浪费 工具自动化：自动化一切 平台及环境：灵活性、可配置 文化：信任、沟通、协作
加速度计能够测量加速度、倾斜、振动或冲击，因此适用于从可穿戴健身装置到工业平台稳定系统的广泛应用。市场上有成百上千的加速度计器件可供选择，其成本和性能各不相同。
1.把VDM51.dll(没有的请到网上下载) 复制到proteus安装目录的MODELS文件夹下，
全文检索的引擎工具包，实现了全文检索的类库。 全文检索，将查询的目标对象提取出来构造一套索引，查询索引得到数据结果。
众所周知，数据安全的三大支柱分别是：保护静态数据、传输中数据和使用中数据。其中，静态加密和传输中的数据加密，大家都很熟悉。
本文主要介绍了如何使用深度学习解决文本分类问题，通过对比多种深度学习模型，包括传统的机器学习方法、基于词嵌入的word2vec和基于神经网络的CNN和RNN，阐述了在自然语言处理领域应用深度学习方法的可行性和优势。同时，作者还分享了在实践过程中的一些感悟，包括数据的重要性、实验记录和分析以及尝试多种方法以找到最适合自己问题的解决方案。
▌导语 ---- 传统的向量空间模型（VSM）假设特征项之间相互独立，这与实际情况是不相符的，为了解决这个问题，可以采用文本的分布式表示方式(例如 word embedding形式)，通过文本的分布式表示，把文本表示成类似图像和语音的连续、稠密的数据。 这样我们就可以把深度学习方法迁移到文本分类领域了。基于词向量和卷积神经网络的文本分类方法不仅考虑了词语之间的相关性，而且还考虑了词语在文本中的相对位置，这无疑会提升在分类任务中的准确率。 经过实验，该方法在验证数据集上的F1-score值达到了0.937
由于业务功能直接源自企业战略计划，并被设计为满足企业的业务战略、目标和目标，因此它们为创建企业架构路线图提供了良好的基础。
我只是来分享自己的UCOS学习资料的,,顺便叨叨 ,自己是看着任哲的书一点一点学的,,, 自己大四的时候学的UCOSii,,但是好像学了之后,就只有一次真正使用过它,,在使用网络模块ENC28J60的时候..... 对于当时自己还没学的时候,一直很纳闷什么是操作系统哈,,是什么原因让人们去编写操作系统程序,,到底是为了解决什么问题,而写的操作系统 其实最贴近人的例子就是自己的电脑啦,,,和自己的没有操作系统的单片机程序(俗称"裸机")做比较 自己的电脑能一边看视频,一边听歌,一边打字,一边聊天,一边下东西.
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作者 | Angel_Kitty ➤1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中， 有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场
前言 随着互联网的深入发展，人类已然进入大数据时代。如何在浩瀚的数据海洋里高速有效的获取有价值的信息，正是促使大数据技术具备走向众多企业的潜力。搜索引擎作为获取信息的有效入口，已然经历了20多年的发展，并一直试图理解用户搜索意图以及提升搜索的精准性。 Google是全球性的搜索引擎，看似简单的搜索框背后隐藏的是极其复杂的系统架构和搜索算法，其中排序（以下统称Ranking）的架构和算法更是关键部分。Google正是通过PageRank算法深刻改变搜索排序而一举击败众多竞争对手。 Ranking是搜索引擎的核
【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中，有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。
随着企业上云和数字化转型升级的深化，数据正在成为企业的核心资产之一，在生产过程中发挥的价值越来越大。而数据安全也成为广大企业和云服务商共同关注的话题之一。 近年来，国内外大规模数据泄露事件频发，数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失，数据安全环境日趋复杂。而等保2.0和密码法的相继出台，也对数据安全尤其是加密算法和密码测评提出了更加严格的要求。 数据安全问题既是技术问题，也是管理问题，需要一套行之有效的数据管理策略。针对目前企业现状，腾讯云数据安全服务负责人姬生利在国际信
在创建的Silverlight Control中使用图片 在做控件的Template的时，有可能需要用到位图。但是直接把图片放到ControlTemplate中去，在编译运行时会有xamlprase错误。 这是控件没有找到图片资源报的错误。 图片正确的写法应该是这样： <Image Source="/MyControl;component/nasa.png" /> 完整的Template代码如下： <ResourceDictionary xmlns="http://schemas.micro
常用的版本和配置管理相关的工具，比如Ansible、Git、Apollo、CMDB等，都是被大家所熟知和广泛应用的工具，也是工程实践的一部分。工具和技术的选型根据各自的具体情况选择合适的即可，但其中有几点注意事项：
kNN算法就是找到k个最相似的样本，这些样本所在的类，就是当前文档的所属的类。如下图：绿色圆圈表示你想分类的文本，其他是已知类别的样本。图中其他形状和绿色圆圈的距离代表了相似度。如果k = 3，就是取3个最相似的文本，那么1个蓝色框，2红色三角被选中，因为红色三角多，则绿色圆圈所属的类就是红色三角所在的类。如果k = 5，3个蓝色框和2个红色三角选中，那么就属于蓝色框所属于的类。kNN你也可以取多个类别，就是绿色圆圈既属于蓝色框，也属于红色三角所属的类别。
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