《网站》专题

主要内容：住宅能源,商业能源,可靠性物联网在能源管理和监管领域发挥着至关重要的作用。用于此的术语是智能能源系统。物联网应用监控各种能源控制功能，以满足住宅和商业用途。 住宅能源 随着技术日益增加，它也增加了能源成本。消费者寻找能够降低和控制能源成本的方式。物联网提供了一种成熟的方法来分析和优化设备的使用以及家庭的整个系统。它可能正在改变设备设置，只需打开/关闭或调暗灯光以优化能源使用。 商业能源 能源的浪费广泛影响商业企业的生产成本

主要内容：决策领域物联网决策框架提供了一种结构化方法，可以创建强大的物联网产品策略。物联网决策框架是关于战略决策的。物联网决策框架帮助我们了解需要制定决策的领域，并确保所有战略业务决策，技术等方面的一致性。 物联网决策框架更为重要，因为通过网络进行通信的产品或服务经历了五个不同的技术复杂层。 设备硬件 设备软件 通讯 云平台 云应用程序 决策领域 物联网决策框架关注任何物联网产品中的六个关键决策领域。这些决定领域是

物联网生态系统不容易定义。由于物联网广泛性和新兴的可能性以及它在整个部门中的扩展速度，也难以捕获其正确的影子。但是，物联网生态系统是各种设备的连接，可以感知和分析数据并通过网络相互通信。 在物联网生态系统中，用户使用智能手机，平板电脑，传感器等智能设备将命令或请求发送到设备以通过网络获取信息。设备响应并执行命令，在分析后通过网络将信息发送回用户。 典型的物联网生态系统如下图所示，智能设备在环境中通

主要内容：使用TensorFlow实现递归神经网络递归神经网络是一种面向深度学习的算法，遵循顺序方法。在神经网络中，我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这些类型的神经网络称为循环，因为它们以顺序方式执行数学计算。 考虑以下步骤来训练递归神经网络 - 第1步 - 从数据集输入特定示例。 第2步 - 网络将举例并使用随机初始化变量计算一些计算。 第3步 - 然后计算预测结果。 第4步 - 生成的实际结果与期望值的比较将产生错误。 第5步 -

在了解了机器学习概念之后，现在可以将注意力转移到深度学习概念上。深度学习是机器学习的一个分支。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 以下是两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络 在本章中，我们将重点介绍CNN - 卷积神经网络。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。CNN与其他普通神经网络之间的主要区别在于

主要内容：HTML 代码接下来我们通过 Bootstrap3 来创建一个简单的响应式网页。 在学习之前我们可以先看下效果：https://www.xnip.cn/try/demo_source/bootstrap3-makewebsite.htm HTML 代码 <div class="jumbotron text-center" style="margin-bottom:0"> <h1>我的第一个 Bootstrap

主要内容：HTML 代码接下来我们通过 Bootstrap4 来创建一个简单的响应式网页。 在学习之前我们可以先看下效果：https://www.xnip.cn/try/demo_source/bootstrap3-makewebsite.htm HTML 代码 <div class="jumbotron text-center" style="margin-bottom:0"> <h1>我的第一个 Bootstrap

通过 Matplotlib axes 对象提供的 grid() 方法可以开启或者关闭画布中的网格（即是否显示网格）以及网格的主/次刻度。除此之外，grid() 函数还可以设置网格的颜色、线型以及线宽等属性。 grid() 的函数使用格式如下： grid(color='b', ls = '-.', lw = 0.25) 参数含义如下： color：表示网格线的颜色； ls：表示网格线的样式； lw：

主要内容：什么是AOE网,AOE网求关键路径实现过程在学习 拓扑排序一节时讲到拓扑排序只适用于 AOV 网，本节所介绍的求关键路径针对的是和 AOV 网相近的 AOE 网。 什么是AOE网 AOE 网是在 AOV 网的基础上，其中每一个边都具有各自的权值，是一个有向无环网。其中权值表示活动持续的时间。 图 1 AOE网   如图 1 所示就是一个 AOE 网，例如 a1=6 表示完成 a1 活动完成需要 6 天；AOE 网中每个顶点表示在它之前的活

主要内容：认识爬虫,爬虫分类,爬虫应用,爬虫是一把双刃剑,为什么用Python做爬虫,编写爬虫的流程网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人，它是一种按照一定的规则自动浏览、检索网页信息的程序或者脚本。网络爬虫能够自动请求网页，并将所需要的数据抓取下来。通过对抓取的数据进行处理，从而提取出有价值的信息。 认识爬虫 我们所熟悉的一系列搜索引擎都是大型的网络爬虫，比如百度、搜狗、360浏览器、谷歌搜索等等。每个搜索引擎都拥有自己的爬虫程序，比如 360 浏览器的爬虫称作 360Spider，搜狗的爬虫叫做

我们一直在围绕空手道netty的模拟功能进行一些概念验证工作，我们想知道以下方面的潜在未来功能： 在服务器启动后动态添加/删除模拟功能（例如，将模拟功能更紧密地耦合到单个测试用例） 在启动时利用多个模拟功能（或嵌套功能） 谢了麦克

我是Struts2的初学者，并且已经成功实现了简单的示例。 我对瓷砖有意见 我从这个网站推荐 http://www.dzone.com/tutorials/java/struts-2/struts-2-example/struts-2-tiles-example-1.html 我的文件和上面提到的那个网站上的完全一样 我使用的是：Netbeans ide 7.3、struts 2、glassfis

用例：一个智能家居，它从里面的所有传感器收集原始数据，处理它们，并从中提取高级信息。房子的主人可能想与其他人分享这些信息，如医生、家人、朋友...因此，我试图找出处理这些数据的访问权限的最佳方式。现在，所有的信息都被仔细地加密并存储在数据库中（不可信），只有拥有正确密钥的人才能正确地解密这些数据。 我的想法是：我想使用Hyperledger Fabric来存储和管理对这些文件的访问权限，并存储所收

有点听不清楚面试官讲话，后面搞了半天，面试官好像也有点不耐烦，呜呜呜，大概面了 70 min 顺序乱排的哦 1. 自我介绍 2. flex 布局，三个值代表什么，光用 flex 会不会有什么问题？ 3. 场景：左边固定宽，右边自适应，几种方案 4. 水平垂直居中？ 5. js数据类型？ 6. cmj 和 esm 的异同？ 7. 响应式怎么做？ 8. 输出题： const obj = { a: 2,

后续：16号约HR面了 许愿HR面 1、项目20分钟 2、如何做依赖隔离 3、用到哪些设计模式 4、微信扫码登录全流程（问得非常详细，直至不会。。） 5、长轮询和短轮询 6、sleep(0)的作用 7、http状态码 8、消息队列浅问 #招商银行##银行##Java开发##面经#