Flink学习

讲述flink在实践中的一些经验，对入门级的有一定的认识;flink的窗口，提交运行的命令含义，参数传递，函数重新编写，向量计算，读取csv文件等；主要是一些实践的笔记，比较粗略，后续再考虑逐步细写下，分成更多的小点。首先从统计单词出发，这个统计是实时接收socket的消息来统

work认知

别被时间打脸，珍惜每天的时间；现在所学的今后会有用的，别抱怨现在学的无用；商业谈判不同于朋友家人谈心；社会让自己需要去保持留真诚，也需要自己去为每件事留下证据，每次做完项目的时候，想想自己做的东西都理解了吗？自己做的东西在项目中的作用是？位置是什么？能不能更高地抽象出理论？需要

已经好几年不写博文了,想写是因为快答辩了,复习得很无聊就写写吧.. 社交圈,在现今互联网和移动端的快速发展下,人们的生活已经离不开这个了,带动的经济效益非常明显,一个时短的脱口秀广告可以卖2200万,一个贴标签的可以卖出上亿的货,只要有足够的人关注.这些使得公司逐渐关注社交媒体,

python爬取网页信息，最简单的就是用BeautifulSoup等解析工具，解析出预定值，但是在具体实践中，依靠第三方的解析包远远不能达到目的，必须依赖正则方法，也是最基本的方法。另外，爬取到信息后，需要保存，存储在文件、数据库等文件系统中。爬虫，不能“裸奔”，以免被网站封

随手记录阅读资料的笔记，关于神经网络，深度学习的一些点，供自己后续查询。感知器神经网络的神经元,激活函数(例sigmoid),操作算子; 感知机(感知模型)y=f(wx+b),线性模型,可解决与或非等问题,一开始是不能解决异或问题; 多层感知机解决非线性问题,参数的暴涨,怎么训

使用python爬虫，读取的是xml源码，从源码中抽取所需的信息，使用到BeautifulSoup，以及json的解析和转换，还有编码问题。 json的解析和使用在python中对json的操作，基于json组件，依赖dict类型，即字典。 1234567891011121314

本文是阅读数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用一书所做的笔记，大部分内容是书中原文，非作者本身原创，在阅读此文时，注意区分不是作者思想，而是来源于卢辉的该书，当然，其中的观点欢迎在邮箱讨论。概念观点4P：产品为核心，产品重功能，强调卖点；价格随市场定位；重分销商的培

感知器，一个线性的判别器，能够实现简单的逻辑运算，比如与非门等；更进一步，引入偏置bias，则在实践中体现便捷；当把感知器整合成神经元，进而通过链式的网络结构，把这些神经元连接，就得到了神经网络，然而神经网络并非如此简单，需要在每个神经元上加入激活函数，不加激活函数便成为完全的线

机器学习是从大量样本中训练，依照评估指标，不断优化得到自动评判新数据的策略；如果有标签，可分为有监督学习，以及无监督学习；根据目标的离散与否，分为回归分析还是分类分析；依照模型的复杂度，可有集成学习、深度学习等。通过学习ML的方法，可以了解方法的原理、适用范围、以及实践经验等。以

凡此琐碎，虽为陈述，然我一日未死，则一日不能忘。旧事填膺，思之凄梗，如影历历，逼取便逝。悔当时不将嫛婗情状，罗缕记存。—祭妹文树下一卷诗，一壶酒，一条面包，荒漠还有你在我身边歌唱，荒漠即是天堂。我这才猛然清醒：我们之间不但隔着浩浩荡荡的时空，还横着一道悠悠忽忽的心理大河，虽然