大学生在职业生涯规划时,必须充分注意到自己的性格和职业的适宜性.性格是指一个人在生活中形成的对现实的稳定的态度和行为方式.研究表明,性格影响着一个人的职业取向,由于性格的不同,每个人对工作和职业的态度也是不同的.一定的性格必然适合从事一定的职业. 关于性格的测量表有很多,其中16PF是最著名而有效的.卡特尔16种个性因素测验(16PF),是美国伊利诺州立大学个性及能力测验研究所的卡特尔教授于1949年编制的,后几经修订,形成若干版本.16PF适用于16岁以上的青年人及成年人. 经我国有关专家试用

之前有幸在MOOC学院抽中小象学院hadoop体验课. 这是小象学院hadoop2.X的笔记 由于平时对数据挖掘做的比较多,所以优先看Mahout方向视频. Mahout有很好的扩展性与容错性(基于HDFS&MapReduce开发),实现了大部分常用的数据挖掘算法(聚类.分类.推荐算法)不过数据挖掘调参和业务理解是关键,个人觉得真正想学习的话,还是看正规机器学习的课程比较好. 这里省略了大部分比较技术那一块的笔记... 虽然mahout在速度上有天然优势.但R/Python其实也在接入hadoo

INFP 哲学家型——生活在自己的理想世界 报告接收人: 才储成员4361454 日期: 2014/9/2 一.你的MBTI图形 倾向示意图表示四个维度分别的倾向程度.从中间往两侧看,绿色指示条对应下面坐标的哪个区间. 本报告地址不会长期有效,请复制报告内容到本地或自己的博客. 二.基本描述 才储分析:您的性格类型倾向为“ INFP ”(内向   直觉 情感 知觉 倾向度: I100   N86 F71 P86  不假思索指数:11) 理想主义者,忠于自己的价值观及自己所重视的人.外在的生活与内

目录: ** 0x01 反馈循环(Feedback loop) | How to see System in everyday life ** 0x02 如何像视频游戏一样剖析你的人生?| 打怪升级这么简单? ** 0x03 个性的可塑性 | The Big Five of personality traits ** 0x04 强迫症AB面 | Inconsistency-Avoidance Tendency ** 0x05 为什么对成人来说时间越来越快?| 交互式体验 ** 0x06 刻板印象

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 本文篇幅较长,分为五部分,在中间部分有关于心理分析工具的介绍,案例分散在第二部分和第五部分,大家在阅读的时候可以跳过"心理分析工具"部分,直接去看案例,如有不明白的地方,再回去查看理论基础,这样也会提升阅读效率. 现今互联网界,不管是研发.产品.设计,还是市场或运营,用户画像这个概念被炒得相当的火.如何构建用户画像的方法论可谓是汗牛充栋,但鲜有能

情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶,内在评价的一种倾向.它由两个方面来衡量:一个情感倾向方向,一个是情感倾向度. 情感倾向方向也称为情感极性.在微博中,可以理解为用户对某客体表达自身观点所持的态度是支持.反对.中立,即通常所指的正面情感.负面情感.中性情感.例如“赞美”与“表扬”同为褒义词,表达正面情感,而“龌龊”与“丑陋”就是贬义词,表达负面情感. 情感倾向度是指主体对客体表达正面情感或负面情感时的强弱程度,不同的情感程度往往是通过不同的情感词或情感语气等来体现.例如:“敬爱”与

关于情感词典的学习总结: 情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶,内在评价的一种倾向.它由两个方面来衡量:一个情感倾向方向,一个是情感倾向度. 情感倾向方向也称为情感极性.在微博中,可以理解为用户对某客体表达自身观点所持的态度是支持.反对.中立,即通常所指的正面情感.负面情感.中性情感.例如“赞美”与“表扬”同为褒义词,表达正面情感,而“龌龊”与“丑陋”就是贬义词,表达负面情感. 情感倾向度是指主体对客体表达正面情感或负面情感时的强弱程度,不同的情感程度往往是通过不同的情感词或情感语气

今天做了自己的MBTI测试,选了93道题版本的,测试结果是ESFP表演者型——有我在就有笑声.这个测试很有趣,我也觉得很神奇. 一.我的MBTI图形 二.才储分析:我的性格类型倾向为“ ESFP ”(外向 实感 情感 知觉 倾向度:E55 S60 F78 P56  不假思索指数:11) 外向,友善,包容.热爱生活.人类和物质上的享受.喜欢与别人共事.在工作上,讲究常识和实用性,注意现实的情况,使工作富趣味性.富灵活性.即兴性,自然不做作,易接受新朋友和适应新环境.与别人一起学习 新技能可以达到最

写在前面: 很多人争论MBTI靠谱不靠谱.一个人的性格肯定不能只用这么几个维度就能描述的,一个人的性格也肯定不是通过这么几个问题就能测出来的,一个人的性格也肯定不是一成不变的,所以MBTI的准确度肯定不高的.但是当做一个能更深刻认识自己的一个工具,又有何不可呢? 我的MBTI测试结果. 一.你的MBTI图形 MBTI倾向示意图(类型:INTJ 总倾向:56.7) 二.基本描述 才储分析:您的性格类型倾向为“ INTJ ”(内向 直觉 思维 判断 倾向度: I90 N72 T70 J72  不假思

背景 最近在看<程序员的思维训练--开发人之前能的九堂课>,其中讲到了 MBTI 职业性格测试的指导意义.记起来两年多以前在面试 ASES 的时候有做过这个测试,只可惜当时的测试结果在好几次的更换电脑的过程中不知踪影了.最近自己的思考也集中在认知领域,于是重新找到那个链接,做了一次测试.点击链接测试,正文是我的测试结果. 我也使用了另一个在线 MBTI 来检验测试结果,相差不大.一个是 ENTJ(本文的测试结果),一个是 ENFJ(E:8,I:2,S:8,N:12,T:10,F:10,J:11

.薪资谈判 薪资谈判在整个过程中非常重要,如果这一环出现问题前期的所有付出都功亏一篑,无法达成招聘目标. 谈判过程中需要遵循以下原则: 明确 通过面试后需要再次确认候选人的目前薪资和期望,虽然第一次电话沟通中已经沟通过,但是通过面试后可能会有变化,或者候选人有其他offer比较,所以需要明确候选人的最终薪资需求. 具体 薪资需要具体到每个月的固定薪资,一年有几个月的固定月薪,年终奖和季度奖占多大比例,津贴补贴有多少,最近一次涨薪是什么时候,期望每个月固定多少,薪资涨幅是多少. 底线 沟通确认候选

<Xenogears>(异度装甲)隐含的原型与密码 X 彩虹按:一种高次元的“生命体”,因“事故”被抓来当成“超能源”,其实那不只是“无限的能源”而已,“它”是有意志的!在我们眼里看来,这种“有意志的 无穷能量”就是“神”,不过它并不如此认为,它自称是“波动存在”.它倒霉的被抓到我们次元充当单纯的能量使用,更倒霉的是它虽然是高次元的生命体,被降 格到我们次元后意志反而受到制约而无法发挥,需要借助低次元的灵体或肉身.虽然它很想回去,却无法离开,除非有人帮忙破坏掉那个捕捉它的装置…… 序幕[游戏片

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花

生命组学 Promoter complex Tata box识别位点 Enhancer加入之后增强转录 不确定性与确定性之间的关系,原因中存在这不确定性,但是结果表达又是确定的.因为promoter的突变率很高,所以人工不容易找到其位点. 神经细胞是平衡流,神经细胞认为不具有细胞周期.周期问题是可塑性问题. 转录组水平RNA的复杂度: 转录组研究方法:以前northern:est:sage:microarray:现在NGS,TGS TS 富含CPG岛,不倾向与别的基因相互作用.而HK富含TATA

目录 1.命名空间namespace 1.1 什么是命名空间? 1.2 namespace应用场景 1.3 namespacs常用指令 1.4 namespace资源限额 2.标签 2.1 什么是标签? 2.2 如何给pod资源打标签 2.3 查看资源标签 3.node节点选择器 4.nodeSelector: 5.亲和性 5.1 node节点亲和性 5.1.1 硬亲和性 5.1.2 软亲和性 5.2 Pod节点亲和性 5.2.1 pod节点亲和性 5.2.2 Pod节点反亲和性 6.污点.容忍

目录 目录 一,滤波器与卷积核 二,卷积层和池化输出大小计算 2.1,CNN 中术语解释 2.2,卷积输出大小计算(简化型) 2.3,理解边界效应与填充 padding 参考资料 三,深度学习框架的张量形状格式 四,Pytorch .Keras 的池化层函数理解 4.1,torch.nn.MaxPool2d 4.2,keras.layers.MaxPooling2D 五,Pytorch 和 Keras 的卷积层函数理解 5.1,torch.nn.Conv2d 5.2,keras.layers.C

本篇博客的主题是关于UI操作流畅度优化的一篇博客,我们以TableView中填充多个根据内容自适应高度的Cell来作为本篇博客的使用场景.当然Cell高度的自适应网上的解决方案是铺天盖地呢,今天我们的重点不是如何讨论Cell高度的自适应,而是给出几种Cell高度自适应的解决方案,然后对比起UI流畅度,从而得出一些UI优化的一些常规做法.今天博客中主要用涉及的第三方库是YYKit和AsyncDisplayKit. 关于YYKit和AsyncDisplayKit这两个库,本篇博客只是简单的涉及到一些

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

转载博客:http://blog.csdn.net/walker02/article/details/8211628 项目开发中遇到的一个问题,对于三星手机在做手机照片选择时出现图片显示不正常,研究后发现应该是手机拍摄的图片旋转90度,有的图片旋转了180度,有的手机是正常的.在论坛里发现的一个方法,可以获取图片的属性,读取图片的旋转角度. /** * 读取图片属性:旋转的角度 * @param path 图片绝对路径 * @return degree旋转的角度 */ public static