12 2024 档案
摘要：虽然已经对 Vue.js 有了一定的了解，但 Vue 的生态系统非常庞大，还有很多知识值得深入学习。例如，学习 Vue 的服务端渲染（SSR）技术，以提高应用的首屏加载速度和搜索引擎优化（SEO）；探索 Vue 的测试框架（如 Vue Test Utils），编写单元测试和集成测试，保证代码的质量和
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摘要：Vue.js 的学习让我对前端开发的编程思维有了很大的提升。通过响应式数据绑定和声明式的模板语法，我能够更加直观地将数据与页面元素进行关联，而不需要像传统的 JavaScript 开发那样频繁地操作 DOM 元素，大大提高了开发效率和代码的可读性。同时，组件化开发思想让我学会了如何将复杂的页面拆分成
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摘要：学习了 Vuex，这是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式 + 库。了解了 Vuex 的核心概念，包括 state（状态）、mutations（同步修改状态的方法）、actions（异步操作）、getters（获取状态的计算属性）和 modules（模块划分）等。 通过实际案例，掌握了
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摘要：开始学习 Vue 的组件化开发思想，明白了组件是 Vue 应用的核心组成部分，能够将复杂的页面拆分成独立、可复用的小组件，提高代码的维护性和可扩展性。学习了如何定义和使用组件，包括全局组件和局部组件的创建方式，通过 Vue.component() 方法创建全局组件，并在父组件中使用 componen
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摘要：开始学习 Vue 的组件化开发思想，明白了组件是 Vue 应用的核心组成部分，能够将复杂的页面拆分成独立、可复用的小组件，提高代码的维护性和可扩展性。学习了如何定义和使用组件，包括全局组件和局部组件的创建方式，通过 Vue.component() 方法创建全局组件，并在父组件中使用 componen
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摘要：深入学习了 Vue 的模板语法，包括文本插值（Mustache 语法）、指令（如 v-bind、v-on、v-if、v-for 等）的使用方法，通过这些指令能够方便地实现数据的动态渲染、事件绑定、条件渲染和列表渲染等功能，使页面的交互性大大增强。 练习了使用 v-bind 指令动态绑定 HTML 属
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摘要：了解了 Vue.js 的基本概念和特点，包括响应式数据绑定、组件化开发等核心思想，认识到 Vue 是一种构建用户界面的渐进式框架，能够轻松地与现有项目进行集成，提高开发效率。 搭建了 Vue 的开发环境，通过使用 Vue CLI 快速创建了一个 Vue 项目，熟悉了项目的基本结构和文件组织方式，包括
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摘要：在进行面向对象设计和设计模式的实践时，有时会出现设计思路不清晰的情况，不知道如何合理地划分模块、设计类之间的关系，以及选择合适的设计模式来解决实际问题。 我重新复习了面向对象设计和设计模式的相关理论知识，通过分析一些优秀的开源项目代码和实际案例，学习他人的设计思路和经验。
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摘要：学习了如何撰写软件设计文档，包括软件需求规格说明书、软件设计说明书和测试计划等。了解了文档在软件开发过程中的重要性，以及如何通过清晰、准确的文档来记录软件的需求、设计思路和测试方法，便于团队成员之间的沟通与协作，同时也为软件的维护和升级提供了重要的依据。 最后，对过去学习内容进行了全面的总结和回顾，
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摘要：学习了数据库设计的基本步骤，包括需求分析、概念设计（绘制 ER 图）、逻辑设计（将 ER 图转换为关系模式）和物理设计（确定数据库的存储结构和索引策略）。通过一个小型项目的数据库设计案例，实践了整个数据库设计流程，深刻体会到了合理的数据库设计对于软件系统性能和数据完整性的重要性。同时，深入学习了 S
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摘要：学习了面向对象编程（OOP）的核心概念，如类与对象、封装、继承、多态，并将这些概念应用到实际的程序设计中，通过设计简单的类层次结构和业务逻辑，体会到了面向对象设计带来的代码复用性和可维护性的提升。 随后，开始接触常见的设计模式，如单例模式、工厂模式、观察者模式等。了解了设计模式的概念、作用以及在不同
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摘要：import javafx.application.Application; import javafx.geometry.Insets; import javafx.scene.Scene; import javafx.scene.control.Button; import javafx.sce
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摘要：类图（Class Diagram） 用途：类图是 UML 中最常用的图之一，用于描述系统中的类、类的属性、操作以及类之间的关系。它是对系统静态结构的一种直观展示，有助于理解系统的架构和设计模式。 元素构成： 类（Class）：用矩形表示，分为三层，最上层是类名，中层是属性（格式为 [可见性] 属性名
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摘要：类（Class）的表示 图形结构：在 UML 类图中，类通常用一个矩形来表示。这个矩形被划分为三个部分。最上面的部分是类名，类名一般是名词，并且首字母大写，它代表了这个类的抽象概念，比如 “Customer”（顾客）、“Product”（产品）等。中间部分是类的属性，用于描述类的状态信息。最下面的部
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摘要：基础元素 类的表示：用矩形框呈现，分为上、中、下三部分。上部写类名，中部列属性（如 “- 属性名：数据类型”，“-” 表示私有），下部记方法（“+ 方法名 (参数): 返回类型”，“+” 表示公有）。例如，“Person” 类有私有属性 “name:String” 和公有方法 “+getName (
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摘要：理想型女朋友 理解与支持工作：她明白在学习和未来工作中会面临较大的压力和长时间的专注投入，比如在赶项目、调试代码时可能会忽略她，但她不会无理取闹，而是给予充分的理解和空间，能全身心地钻研技术难题，并且在遇到挫折时，如项目失败、代码漏洞百出时，她会耐心倾听烦恼，用温暖的话语鼓励重新振作，支持追求职业上
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摘要：开始进行一个基于 Hadoop 的实际项目演练，旨在综合运用之前所学的各种知识和技能，解决一个真实的大数据处理问题。选择了一个电商数据分析项目，涉及到海量用户行为数据的存储、清洗、分析和挖掘。从数据的采集和导入 Hadoop 集群，到使用 Hive 和 MapReduce 进行数据预处理和统计分析，
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摘要：关注 Hadoop 社区的发展动态，学习 Hadoop 的最新特性和版本更新内容。了解到新版本中在性能优化、资源管理、安全增强和易用性方面的改进，如更高效的存储格式、智能的资源调度算法和简化的配置管理工具等。通过研究新版本的文档和示例代码，尝试将一些新特性应用到实际的 Hadoop 项目中，体验到了
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摘要：意识到网络配置对于 Hadoop 集群性能的重要影响，深入研究了 Hadoop 集群的网络优化方法。学习如何调整网络参数，如 TCP 缓冲区大小、网络超时时间和数据传输块大小等，以提高数据在节点之间的传输效率和稳定性。同时，了解了 Hadoop 集群中的网络拓扑结构以及如何根据实际硬件环境进行合理的
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摘要：Spark 在大数据处理领域的广泛应用和出色性能，开始学习如何将 Hadoop 与 Spark 进行集成。了解到 Spark 可以直接读取 Hadoop 上存储的数据，如 HDFS 文件和 Hive 表，同时也可以将计算结果存储回 Hadoop 生态系统中。通过搭建 Spark 集群并与 Hadoo
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摘要：钻研 Hadoop 的分布式缓存机制，它允许在 MapReduce 任务执行过程中，将一些常用的只读数据文件或归档文件高效地分发到各个节点上，减少数据传输开销，提高任务执行效率。学习如何在 MapReduce 程序中使用分布式缓存，包括如何指定缓存文件的路径、如何在任务中读取缓存文件内容以及如何处理
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摘要：随着数据安全的重要性日益凸显，开始研究 Hadoop 的安全机制。了解到 Hadoop 提供了多种安全特性，如身份认证、授权访问、数据加密和安全审计等。学习如何配置 Kerberos 认证体系，实现用户对 Hadoop 集群资源的安全访问控制；如何使用 ACL（访问控制列表）和 Ranger 对 H
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摘要：认识到 Hadoop 集群的监控和调优对于保证系统性能和稳定性的重要性。学习使用 Ganglia 和 Nagios 等监控工具，对 Hadoop 集群的 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络带宽等资源进行实时监控和性能指标采集。根据监控数据，分析集群中可能存在的性能瓶颈，如某个节点的资源利用率过高、任
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摘要：尝试将 Hive、HBase 和其他 Hadoop 生态系统组件进行整合，构建一个完整的数据处理和存储解决方案。学习如何在 Hive 中创建与 HBase 表关联的外部表，实现 HiveQL 查询与 HBase 数据的交互操作，以及如何利用 Sqoop 将关系型数据库中的数据导入到 Hadoop 集
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摘要：认识到 Hadoop 集群的监控和调优对于保证系统性能和稳定性的重要性。学习使用 Ganglia 和 Nagios 等监控工具，对 Hadoop 集群的 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络带宽等资源进行实时监控和性能指标采集。根据监控数据，分析集群中可能存在的性能瓶颈，如某个节点的资源利用率过高、任
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摘要：探索 Zookeeper 在 Hadoop 生态系统中的关键作用。了解到它主要用于协调分布式系统中的各个组件，如 Hadoop 集群中的 NameNode、DataNode 和 HBase 等。通过搭建 Zookeeper 集群，并将 Hadoop 和 HBase 与之集成，观察到 Zookeepe
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摘要：深入研究 HBase 的高级特性，如 Region 分区机制、数据压缩和缓存策略等。学习如何根据数据的特点和访问模式合理地划分 Region，以提高数据读写的性能和负载均衡能力。尝试对 HBase 表进行压缩操作，比较不同压缩算法对存储空间和读写性能的影响，同时配置了 HBase 的缓存机制，显著提
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摘要：开始学习 Hadoop 生态系统中的 HBase 分布式数据库。了解到它基于 Hadoop 的 HDFS 存储，能够提供快速的随机读写能力，适用于海量结构化数据的存储和查询。安装和配置 HBase 后，学习了 HBase 的数据模型，包括表、行键、列族和列等概念，以及如何使用 HBase Shell
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摘要：入挖掘 Hive 的内部架构，了解到它如何将 HiveQL 查询语句转化为一系列的 MapReduce 任务在 Hadoop 上执行。学习了 Hive 的元数据管理机制、查询优化器的工作原理以及不同执行引擎的特点。通过实际案例分析，明白了 Hive 在执行查询时如何选择最佳的执行计划，以及如何利用分
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摘要：接触到基于 Hadoop 的 Hive 数据仓库，它提供的 HiveQL 语言就像一把钥匙，打开了便捷查询和分析 Hadoop 数据的大门。安装 Hive 并将其与 Hadoop 集群连接后，迫不及待地编写了一些简单的查询语句，用于统计和分析存储在 Hive 表中的数据。学习了 Hive 中表的创建
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摘要：深知性能优化在大数据处理中的重要性，于是专注于提升 MapReduce 程序的效率。对之前的单词计数代码进行 “手术”，从调整 map 和 reduce 任务的数量，到优化数据的输入输出格式，再到合理设置内存和 CPU 资源分配。每一次修改都需要仔细分析其对整体性能的影响，经过多次试验和对比，最终显
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摘要：Hadoop 的 YARN（Yet Another Resource Negotiator）组件。了解到它如同集群的 “管家”，负责资源的分配和调度，使得多个应用程序能够在 Hadoop 集群上有条不紊地运行。通过配置 YARN 的参数，尝试运行不同类型和规模的 MapReduce 任务，观察资源如
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摘要：Hadoop 的核心编程模型 ——MapReduce。花费大量时间剖析 Map 和 Reduce 函数的运行机制，看似简单的两个阶段，却蕴含着数据处理的巧妙逻辑。通过编写经典的单词计数程序，逐步理解了数据在各个节点上的流动和转换过程。在调试代码时，遭遇了数据类型不匹配和分区不合理的问题，经过仔细排查
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摘要：Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的学习中。明白了它将大文件分割成多个数据块，然后分散存储在集群的不同节点上，这种设计既保障了数据的安全性，又提高了读写性能。亲手在 HDFS 上进行文件的上传、下载以及目录操作，期间遇到了数据块副本放置策略的问题，经过反复研究配置文件和官方文档，掌握了如何根据
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摘要：（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注 意同分布取样）； （2）使用训练集训练随机森林分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选 择； （4）使用测试集，测试模型的性能，对测试结果
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摘要：（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注 意同分布取样）； （2）使用训练集训练 K 均值聚类算法，类别数为 3； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选 择； （4）使用测试集，测试模型的
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摘要：（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注 意同分布取样）； （2）使用训练集训练朴素贝叶斯分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选 择； （4）使用测试集，测试模型的性能，对测试结
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摘要：（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注 意同分布取样）； （2）使用训练集训练 BP 神经网络分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选 择； （4）使用测试集，测试模型的性能，对
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摘要：（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注 意同分布取样）； （2）使用训练集训练支持向量机—SMO 分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选 择； （4）使用测试集，测试模型的性能
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摘要：（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注 意同分布取样）； （2）使用训练集训练分类带有预剪枝和后剪枝的 C4.5 算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选 择； （4）使用测试集，测
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摘要：（1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集（注 意同分布取样）； （2）使用训练集训练对数几率回归（逻辑回归）分类算法； （3）使用五折交叉验证对模型性能（准确度、精度、召回率和 F1 值）进行评估和选 择； （4）使用测试集，测试模型的
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摘要：（1）利用 pandas 库从本地读取 iris 数据集； （2）从 scikit-learn 库中直接加载 iris 数据集； （3）实现五折交叉验证进行模型训练； （4）计算并输出模型的准确度、精度、召回率和 F1 值。 import pandas as pd from sklearn.data
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摘要：团队驱动：人本文化在软件行业的力量 李俊学 (石家庄铁道大学，信息科学与技术学院，河北省石家庄市长安区建设大街2号，050043) 摘要：本文旨在深入探讨以人为本和团队精神在软件企业文化中的重要作用与意义。通过对作者自身经历中不同机构文化的感悟，以及对软件企业相关资料的收集与分析，阐述了以人为本如何
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摘要：软件企业人才需求与培养之道 李俊学 (石家庄铁道大学，信息科学与技术学院，河北省石家庄市长安区建设大街2号，050043) 摘要： 本文通过对大四学生、已毕业学生以及用人企业的调研与交流，深入剖析了当前 IT 相关软件企业的用人需求、面试内容及形式。探讨了人才在企业发展中的重要性，以及企业发现、使用
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摘要：软件企业产品技术管理精要与路径 李俊学 (石家庄铁道大学，信息科学与技术学院，河北省石家庄市长安区建设大街2号，050043) 摘要： 本文旨在深入探讨软件企业产品技术管理的重要性，通过对产品技术岗位和产品技术管理流程的详细分析，揭示其在企业创新、竞争力提升以及可持续发展方面的关键作用。结合网络调研
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摘要：个人发展规划报告 李俊学 (石家庄铁道大学，信息科学与技术学院，河北省石家庄市长安区建设大街2号，050043) 摘要：本报告旨在为个人在 IT 行业的职业发展制定清晰规划，以应对快速变化的行业环境。通过对大学所学 IT 知识技能的梳理，包括专业课程、实践项目及相关技能培养等方面，明确了自身已具备的
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摘要：IT 企业内部沟通模式探究与分析 李俊学 (石家庄铁道大学，信息科学与技术学院，河北省石家庄市长安区建设大街2号，050043) 摘要： 本论文旨在通过对知名 IT 企业内部沟通方式的调研，深入探讨沟通在 IT 企业中的重要性、作用及意义。通过收集多方面资料并结合自身理解，详细分析了不同类型的内部沟
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摘要：SMO（Sequential Minimal Optimization，序列最小优化）算法的伪代码示例 输入: 训练数据集 {(x1, y1), (x2, y2),..., (xn, yn)}, 其中 xi 是特征向量，yi 是对应的类别标签（取值通常为 +1 或 -1），惩罚参数 C，核函数 K(
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摘要：（单选题）在评价模型的性能时，一般是更希望算法模型的（） 选项： A. 训练误差小 B. 测试误差小 C. 泛化误差小 D. 以上都是 答案：C 解释： A 选项训练误差小：训练误差小只能说明模型在训练数据上拟合得较好，但有可能出现过拟合现象，也就是在训练集上表现好，面对新的数据（实际应用场景中的数
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摘要：（多选题）从软件工程方面，软件可以划分为： 选项： A. 单机软件 B. 应用软件 C. 支撑软件 D. 系统软件 答案：BCD 解释：从软件工程角度，软件通常分为系统软件（如操作系统，它是计算机系统的基础软件，用于管理和控制计算机硬件资源）、支撑软件（如数据库管理系统，为软件开发和运行提供支持环境
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