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ESP32 烧录Micropython

ESP32 烧录Micropython 这样做才能成功，千万不要用官方提供的烧录底座ESP32-cam-mb

PHP算法系列一：在规定次数中随机分配指定金额

PHP算法:在规定次数中随机分配指定金额

偶遇到客户的奇葩需求

@梁大折腾 部门老大：你，做个微信小游戏吧 我：啥样的？ 老大：反正你就做个小游戏吧，这个火 我：？？？？？ @柔情 领导:那个运维啊，你来把他的系统破解了，要不把他服务器黑了也行。给你一天时间，搞不搞得定。

企业该用什么思维去做小程序，才能获取最大的运营价值？

如何让用户主动分享小程序？我们总结了几条实用经验

怎么在不触碰红线的情况下，让小程序具备传播性和感染性？小程序上线至今，已经有了多种推广方式，包括公众号、广点通、小程序互推、附近的小程序、社群等。只要愿意花钱花心思，推广不再是难事。但是怎么让用推广触 ..

数据挖掘之数据准备—— 原始数据的描述

数据挖掘——数据归约之大型数据集的维度

虽然大型数据集可能得到更佳的挖掘结果，但未必能获得比小型数据集更好的挖掘结果 对于多维数据，一个主要的问题是在所有维度中搜寻所有挖掘方案之前，是否可以确定某方法在已归约数据集的挖掘和发现中国发挥得淋漓尽致。

数据挖掘之数据准备——时间相关数据

实际的数据挖掘应用范围包括时间强相关，时间弱相关和时间无关问题。现实中的时间相关问题需要特殊的数据准备和数据转换。

数据挖掘之数据准备——丢失数据

对数据挖掘的实际应用而言，即使数据量很大，具有完整数据的案例子集可能相对较小。可用的样本和将来的事件都可能有丢失值。一些数据挖掘方法可以接受丢失值，并能进行圆满的处理，得到最终结论。一个明显的问题是，在应用数据挖掘方法之前的数据准备阶段，能否把这些丢失值补上。

数据挖掘之数据准备——原始数据的转换

接下来介绍的几个数据转换常见类型与问题无关，并可能改善数据挖掘的结果。在特定应用中选择和使用技术，取决于数据的类型，数据量和数据挖掘任务的一般特征。

数据挖掘之数据准备——原始数据的特性

最初为数据挖掘准备的所有原始数据集通常很大，它们中的许多都和人有关，且比较杂乱。

数据挖掘之数据准备——原始数据的描述

数据样本是数据挖掘过程的基本组成部分，每个样本都用几个特征来描述，每个特征都有不同类型的值。

数据挖掘—数据挖掘的商业应用

各种形式的数据挖掘逐渐成为商业运作的一个主要组成部分。目前几乎所有的商业过程都涉及某种形式的数据挖掘。

数据挖掘——数据仓库

虽然存在数据仓库并不是数据挖掘的先决条件，但实际上，若能访问数据仓库，数据挖掘的任务就会变得容易的多。 数据仓库的主要目标是增加决策过程的“情报”和此过程的相关人员的知识。数据仓库对不同的人来说有不同的意义。

数据挖掘——数据挖掘过程

数据挖掘：数据挖掘是从已知数据集合中发现各种模型，概要和导出值的过程 数据挖掘是一个迭代的过程：首先研究数据，利用某个分析工具来检查数据，然后从另一个角度来考虑这些数据，根据需要修改数据，接着从头开始，应用另外一个数据分析工具得到更好的或者不同的结果。

数据挖掘——数据挖掘的起源

数据挖掘的定义还远没有达成一致，甚至没有定义出数据挖掘的构成。 数据挖掘起源于多种学科，其中最重要的是统计学和机器学习。

数据挖掘——概述

数据挖掘：运用基于计算机的方法（包括新技术）从数据中获得有用知识的整个过程，这就叫做数据挖掘。 在当今竞争的世界中，数据挖掘所扮演的角色越来越重要。

我的全栈工程师之路

最近国内外都在流行一个词叫Full Stack，中文翻译过来叫全栈工程师，也叫全端工程师。

交互之路路在何方？

交互设计