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爆品思维——TRIZ创新方法在工作中的运用--张维明老师--沪师刘建

爆品思维——TRIZ创新方法在工作中的运用课程背景:科技创新方法先行,来自俄罗斯的TRIZ创新理论为我们提供了良好的帮助,TRIZ(发明解决理论》是由前苏联科学家阿奇舒乐在研究了全世界250万份高水平发明专利的基础上提出的一套完整的发明问题解决理论。S进化曲线、八大进化法则、矛盾矩阵、40个发明原理,物-场模型分析、76个标准解、TRIZ等成为开启创新之门的金钥匙。TRIZ理论曾为前苏联的国家机密,在军事,工业,航空,航天领域发挥了巨大的作用,随着前苏联的解体,TRIZ传入欧洲和亚洲,TRIZ理论正在受到全世界的重视和应用。利用TRIZ原理解决创新问题的思维和方法为三步走:首先,将一个待解决的

软件测试中的AI——运用AI编写测试用例

文章目录一、现状二、测试技术可结合AI的几个方向三、尝试使用AI编写测试用例(实验过程)1、AI联系上下文的能力弱2、回答的内容类似于能在网上搜索到的内容3、需要有一个明确的指令4、输出内容有限5、无法想象到需求描述之外的内容四、总结:使用AI编写测试用例方案1、方案2、存在的问题及解决方案3、存在风险、疑虑一、现状随着chatGPT的发布,点燃了人们对人工智能的热情,也同样引起了一场“人类将会被AI替代”的恐慌。谁都知道现阶段人工智能难以落地,但几乎是所有人,相关的、不相关的领域都争先恐后的涌入这项技术的研究当中。大家普遍人为即使现在还未在自己身上发送“机器替代人工”,但一旦出现这种可能性,

运用自回归滑动平均模型、灰色预测模型、BP神经网络三种模型分别预测全球平均气温,并进行预测精度对比(附代码、数据)

    大家好,我是带我去滑雪,每天教你一个小技巧!全球变暖是近十年来,人们关注度最高的话题。2022年夏天,蔓延全球40℃以上的极端天气不断刷新人们对于高温的认知,人们再也不会像从前那样认为全球变暖离我们遥不可及。在此背景下,基于1880年-2022年全球平均气温时间序列数据,分别构建出ARIMA(3,1,2)自回归模型、灰色预测模型、BP神经网络三种模型,并分别对2050、2100年全球平均温度进行了预测,并将三种预测模型的预测效果进行了对比,文中所用数据和代码均可在文末获取。目录 1  模型介绍1.1 自回归滑动平均模型 1.2 灰色预测模型1.3BP神经网络模型 2 结果分析2.1 数

各大加密算法对比(原理、性能、安全、运用)

原理按加密可逆可以分为:加密可逆算法和加密不可逆算法。加密可逆算法又可以分为:对称加密和非对称加密。1、加密不可逆算法:一般采用hash算法加密,其原理一般是将原文长度补位成64的倍数,接着初始化固定长度的缓存值,经过循环与分组后的明文进行与操作、或操作、非操作、异或操作改变缓存值,最后的缓存值就是密文。该算法加密得到的密文是没有解密算法的,是不可逆的。常见的不可逆算法有:MD5,SHA、SM3。2、对称加密算法:加密解密密钥相同,明文加密成密文后,密文是可以通过解密恢复原文的,其原理一般是将原文分组,经过原文位置调换、密钥生成、原文与密钥进行轮函数(异或运算、多项式运算等)处理、分组单元进行

林子雨大数据技术原理与运用期末复习

一、填空题1.大数据的数据结构类型包括结构化数据、半结构化数据和___非结构化数据____。2.大数据的4V10是(只填英文)__数据量大__Volume____、_数据类型多_Variety____、_处理速度快_Velocity____、__价值密度低_Value____和___On-Line____。(5.0分)大数据预处理方法包括___数据清洗___、___数据集成_____、___数据变换___和___数据规约_____。4.四种大数据分析处理系统是批量数据处理(如Hadoop_______)、流式数据处理(如     Storm_____)、交互式数据处理(如Spark______

Robosuit 运用入门笔记

image.png相关链接Robosuit的web界面:http://robosuite.ai/Robosuit库的代码链接:https://github.com/ARISE-Initiative/robosuiteRobosuit白皮书论文链接:https://robosuite.ai/assets/whitepaper.pdfRobosuit官方说明文档链接:http://robosuite.ai/docs/overview.html一、创建自己的机器人第一步:设置世界,采用自带的默认世界MujocoWorldBasefromrobosuite.modelsimportMujocoWorl

Spring IOC相关注解运用——下篇

目录一、@Configuration二、@ComponentScan1.说明2.测试方法3.运行结果三、@PropertySource1.说明2.测试方法3.测试结果四、@Bean1.说明2.添加驱动依赖3. 将Connection对象放入Spring容器3.测试五、@Import1.说明2.测试方法3.运行结果往期专栏&文章相关导读 1.Maven系列专栏文章2.Mybatis系列专栏文章3.Spring系列专栏文章 一、@Configuration  此时基于注解的IOC配置已经完成,但是我们依然离不开Spring的xml配置文件。接下来我们脱离bean.xml,使用纯注解实现IOC。  

人事工作中的Python运用——批量劳动合同+实习协议

HELLO,大家好呀!今天为大家带来的是“python批量劳动合同+实习协议生成器”,为什么我会制作这个程序,因为我所在的实习公司人流量流动很大,所以一人一份的准备手动打合同就非常麻烦;合同内容要素主要是:签订日期+合同金额+合同生效日期+合同结束日期+试用期结束日期+文件类型(劳动合同/实习协议)准备一个EXCEL(命名为“批量合同.xlsx”),内容的填写要求见右边的提示 劳动合同(命名为“劳动合同【模板勿动】.docx”)修改部分:签订日期:  奰   年    躄    月   罍   日合同期限:本劳动合同为√固定期限□无固定期限劳动合同,合同期限自奰年躄月罍日起至颣年薐月豳日止,共

Elasticsearch:运用 Python 实时通过 Logstash 写入日志到 Elasticsearch

在我之前的文章,我详细地介绍了如何通过Filebeat来收集日志并写入到Elasticsearch。你可以阅读我之前的文章:Beats:使用Filebeat进行日志结构化-PythonBeats:使用ElasticStack记录Python应用日志在今天的文章中,我将分享如何使用Logstash把日志文件发送到Elasticsearch。使用Logstash的好处是它可以很方便地使用它丰富的过滤器对数据进行清洗以便更好地对数据进行分析。我们使用如下的架构: 在今天的展示中,我将使用最新的ElasticStack8.4.3来进行展示。安装如果你还没有安装好自己的Elasticsearch,Kib

前端JS也可以连点成线(Vue中运用 AntVG6)

前言什么是G6?G6是一个图可视化引擎。它提供了图的绘制、布局、分析、交互、动画等图可视化的基础能力。旨在让关系变得透明,简单。让用户获得关系数据的Insight。其实说白了就是我们前端中的绘图工具;基于G6,用户可以快速搭建自己的图分析或图编辑应用。这里博主也是接到了需求,项目中需要根据坐标画出标志物;这里博主采用的就是我们的AntG6技术,下面让我们先来通过一下小的demo感受一下G6的功能吧!快速上手因为博主参与的就是Vue项目,所以这里呢就以我们的Vue项目为例来进行演示;跟其他的组件相同我们第一步就是安装和引用;安装命令很简单npminstall--save@antv/g6//安装成