SWOT分析法 「SWOT分析模型简介」 (也称TOWS分析法.道斯矩阵).在现在的战略规划报告里,SWOT分析应该算是一个众所周知的工具.来自于麦肯锡咨询公司的SWOT分析,包括分析企业的优势(Strengths).劣势(Weaknesses).机会(Opportunities)和威胁(Threats).因此,SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括,进而分析组织的优劣势.面临的机会和威胁的一种方法. 通过SWOT分析,可以帮助企业把资源和行动聚集在自己的强项和有最多机会

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34306323 https://distill.pub/2018/building-blocks/

Blocks是C语言的扩充功能,而Apple 在OS X Snow Leopard 和 iOS 4中引入了这个新功能“Blocks”.从那开始,Block就出现在iOS和Mac系统各个API中,并被大家广泛使用.一句话来形容Blocks,带有自动变量(局部变量)的匿名函数. Block在OC中的实现如下: struct Block_layout { void *isa; int flags; int reserved; void (*invoke)(void *, ...); struct Bl

本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法.这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用.Weka包括一系列的工具,如数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则以及可视化. 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区.它包括一系列的机器学习算法(分类.回归.聚类.异常检测.概念漂移检测和推荐系统)和评估工具.关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其

一.介绍           今天继续redis-cli使用的介绍,上一篇文章写了一部分,写到第9个小节,今天就来完成第二部分.话不多说,开始我们今天的讲解.如果要想看第一篇文章,地址如下:http://www.cnblogs.com/PatrickLiu/p/8508975.html二.使用详解          上篇文章写到第9个小节,今天直接按着以上的序号,继续来写          10.特殊的操作模式                    到目前为止,我们看到了redis-cli的两种

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/xsL9GuLs7b3nRF8VeRtinQ 建立在高通量测序基础上的微生物群落研究,当前主要有三大类:基于16S/18S/ITS等扩增子做物种分类的Metataxanomics.鸟枪法打断全基因组DNA序列的Metagenomics和基于mRNA信息的宏转录组方法Meta-transcriptomics. 16S,也即是我们通常所说的微生物多样性,是一种相对快速和经济适用的方法,但是PCR导致了偏好的产生,这就降低了注释准确度.此外,

swift class的虚函数表.扩展.@objc修饰的研究 工具: swiftc -emit-sil BaseClass.swift | xcrun swift-demangle > ClassFunc.silgen cat ClassFunc.silgen 目标: 1.@objc和@objc dynamic修饰的函数是否进入虚函数表: 2.虚函数的的派发机制是什么?函数的调用在编译器层面最终转化为apply调用: 3.extension中的缺省修饰函数是否进入虚函数表: 4.extensio

转载来源:http://www.cnblogs.com/PatrickLiu/p/8508975.html 一.介绍 redis学了有一段时间了,以前都是看视频,看教程,很少看官方的东西.现在redis的东西要看的都差不多看完了.网上的东西也不多了.剩下来就看看官网的东西吧,一遍翻译,一遍测试.不错的使用体验,今天开始就写一下redis的客户端的使用,也就是redis-cli工具类,这个文件的内容真不少,一次写完有点吃力.分多次写吧. 二.使用详解  1.redis-cli,Redis命令行界面

分析人:BUPT_LX 研究目的 用某些算法对2014年12月份的16家国内A股上市的商业银行当中11项財务数据(资产总计.负债合计.股本.营业收入.流通股A.少数股东权益.净利润.经营活动的现金流量净额.投资活动的现金流量净额.筹资活动的现金流量净额.汇率变动对现金的影响)提取分析,得出股票价格的財务影响原因.更加清楚地指导银行股价与財务数据指标之间的联系. 研究方法 主要有描写叙述性分析.因子分析.回归法 方法概述: 1. 先对上述的財务数据进行提取.然后用常规的描写叙述方法(平均.最大.最

Weka .Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法.这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用.Weka包括一系列的工具,如数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则以及可视化. MassiveOnlineAnalysis .MassiveOnlineAnalysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区.它包括一系列的机器学习算法(分类.回归.聚类.异常检测.概念漂移检测和推荐系统)和评估工具.关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其扩

本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法.这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用.Weka包括一系列的工具,如数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则以及可视化. 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区.它包括一系列的机器学习算法(分类.回归.聚类.异常检测.概念漂移检测和推荐系统)和评估工具.关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其

转自:http://www.cnblogs.com/data2value/p/5419864.html 本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法.这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用.Weka包括一系列的工具,如数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则以及可视化. 2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区.它包括一系列的机器学习算法(分类.回归

我们在入侵到一台主机的时候,经常会看到管理员的桌面会放着putty.exe,这说明有很大的可能性管理员是使用putty远程管理主机的. 该工具主要是针对SSH客户端putty的利用,采用DLL注入的方式,来实现各种猥琐的利用姿势. 我依次演示该工具的三种利用场景 1)当你远程控制对方主机的时候,管理员正好用putty连接着远程主机 这种情景,我们只要直接注入命令到当前的putty进程,就可以利用,非常简单,缺点是没有回显. 使用puttyRider.exe –l 查看当前进程中putty正在连接

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GraphWalker是一个开源的基于模型的自动化测试工具,它可以用来通过图形测试模型来自动生成测试用例. 本文主要描述了使用yed画出FSM, EFSM模型图(常见的流程图),然后使用GraphWalker命令生成手工自动化用例,最终通过python将手工用例读取后自动执行并生成执行报告. 一: GraphWalker概述 GraphWalker就是一个基于测试模型的用例生成工具.它主要应用于FSM, EFSM模型.可以用来它可以直接读取FSM, EFSM图形模型.json模型.生成测试用例.

转自:http://www.jb51.net/article/55442.htm 一. Git 常用命令速查 git branch 查看本地所有分支git status 查看当前状态 git commit 提交 git branch -a 查看所有的分支git branch -r 查看远程所有分支git commit -am "init" 提交并且加注释 git remote add origin git@192.168.1.119:ndshowgit push origin mast

  SEO(Search Engine Optimization)搜索引擎优化 搜索引擎:反映认知,连接贸易搜索引擎基础百度搜索高级语法确定SEO目标,定义网站受众设定SEO目标开发前定制SEO方案理解受众,寻找利基高级计划评估方法SEO的准备阶段方案主要元素确认网站开发过程和参与者定义网站信息框架审计已有网站,发现SEO问题确认目前服务器分析软件并获得权限确认竞争对手评估历史进展当前索引状态基准.排名基准.流量基准充分运用商业资产到SEO中关键词研究传统方法:行业专长,网站内容分析研究工具确定

常用的Git命令   命令  简要说明 git add 添加至暂存区 git add–interactive 交互式添加 git apply   应用补丁 git am  应用邮件格式补丁 git annotate    同义词,等同于 git blame git archive 文件归档打包 git bisect  二分查找 git blame   文件逐行追溯 git branch  分支管理 git cat-file    版本库对象研究工具 git checkout    检出到工作区.

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

在Ubuntu下安装Python模块通常有3种方法:1)使用apt-get:2)使用pip命令(推荐);3)easy_instal 可安装方法参考:[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 ——[二.安装] 参考:[Install Python packages on Ubuntu 14.04] 使用pip安装以下包时可能会出现问题(某些基础库缺失),导致安装失败,所以可确定系统中是否存在以下基础库: Ubuntu dependencies A varie

牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari at Univ.of Edinburgh Kristen Grauman at UT Austin Devi Parikh at  TTI-Chicago (Marr Prize at ICCV2011