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系统又坏了,给位高手帮忙看看!(在线等待,急)
wxywxy
2003-04-01 09:47:11
WIN2000的系统,正常启动后,突然重启,之后就不能引导系统了!用软盘启动后,C盘和E盘的文件都丢失,并且被告之“文件分配表错误”!已经出现过一次同样的现象了,那次把硬盘格了,这次不能再格了,有数据呀!快帮忙想想办法呀!
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系统又坏了,给位高手帮忙看看!(在线等待,急)
WIN2000的系统,正常启动后,突然重启,之后就不能引导系统了!用软盘启动后,C盘和E盘的文件都丢失,并且被告之“文件分配表错误”!已经出现过一次同样的现象了,那次把硬盘格了,这次不能再格了,有数据呀!快帮忙想想办法呀!
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回炉重造,学习编程中。。。
2003-04-01
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你的硬盘估计有问题了,你还是把数据备份一下,低格一下吧
lijiuhua0721
2003-04-01
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http://expert.csdn.net/Expert/topic/847/847241.xml?temp=.2134668
linanp
2003-04-01
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1、修复安装一下,
2、把硬盘拿到别的机子上,把数据备份一下,
重装,(杀毒)
实时显示室内外温度,18B20
帮忙
DIY一个双温度显示的温度计-电路方案
自从学会使用18B20,一直感觉这货非常好用,主要是不用电压基准源,不用补偿和校正,直接读出数值再转换就是了。 跟着计划着做一个双温度显示,主要目的是测室内和室外的温度。 终于成功了。 下面开源程序和电路图,电路图是手工画的,他人看可能有一定难度,只有抱歉了。 程序是汇编语言编写,附在附件里。 PS:本人对18B20的使用只会一个端口接一只传感器,那些会一只端口接多只传感器的
高手
就不要见笑了。 18B20操作: 1、 复位,单片机发出大于480us的低电平; 2、 存在信号,复位结束15~60us后,18B20回复一个60~240us的低电平信号; 3、 发送跳过ROM命令#0CCH 4、 发送转换命令#044H 5、
等待
0.8秒 6、 第二次复位,第二次收存在信号 7、 发出跳过ROM命令#0CCH 8、 发出读温度数命令#0BEH 9、 读温度数低字节TPL 10、 读温度数高字节TPH 【转载自数码之家】
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高手
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!!!!我用ComMax模拟客户端发起请求,业务处理流程正常,但是没有返回报文:TX:1111...
AI算法架构师/推荐
系统
架构/搜索引擎架构/大数据用户画像
系统
架构
一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套书籍教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书,新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,技术前沿热门,是真正的互联网工业级实战项目。二、课程简介 大数据和算法类的
系统
和传统的业务
系统
有所不同,一个是多了离线计算框架部分,比如Hadoop集群上的数据处理部分、机器学习和深度学习的模型训练部分等,另一个区别就是大数据和算法类
系统
追求的是数据驱动、效果驱动,通过AB测试评估的方式,
看看
新策略是否得到了优化和改进。所以在
系统
架构上,需要考虑到怎么和离线计算框架去对接,怎么设计能方便我们快速迭代的优化产品,除了这些,像传统业务
系统
那些该考虑的也照样需要考虑,比如高性能、高可靠性、高扩展性也都需要考虑进去。这就给架构师非常高的要求,一个是需要对大数据和算法充分了解,同时对传统的业务
系统
架构也非常熟悉。 本节课就对当前几个热门的大数据算法
系统
架构(推荐
系统
架构设计、个性化搜索引擎架构设计、用户画像
系统
架构设计)做一个深度解析!1.个性化推荐算法
系统
是一个完整的
系统
工程,从工程上来讲是由多个子
系统
有机的组合,比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子
系统
、离线算法、准实时算法、多策略融合算法、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序算法、
在线
web引擎服务、AB测试效果评估、推荐位管理平台等。如下就是我们要讲的个性化推荐算法
系统
架构图,请大家仔细欣赏、品味: 这节课我们就对推荐
系统
的整体架构和各个子
系统
做了详细的讲解,解开个性化推荐算法
系统
神秘的面纱!2.个性化搜索引擎 和个性化推荐是比较类似的,这个架构图包含了各个子
系统
或模块的协调配合、相互调用关系,从部门的组织架构上来看,目前搜索一般独立成组,有的是在搜索推荐部门里面,实际上比较合理的应该是分配在大数据部门更好一些,因为依托于大数据部门的大数据平台和人工智能优势可以使搜索效果再上一个新的台阶。下面我们来详细的讲一下整个架构流程的细节。如下就是我们要讲的个性化搜索架构图,请大家仔细欣赏、品味:这节课我们就对个性化搜索的整体架构和各个子
系统
做了详细的讲解,解开搜索引擎神秘的面纱! 3.大数据用户画像
系统
用户画像是一个非常通用普遍使用的
系统
,从我们的架构图中可以看出,从数据计算时效性上来讲分离线计算和实时计算。离线计算一般是每天晚上全量计算所有用户,或者按需把用户数据发生变化的那批用户重新计算。离线计算主要是使用Hive SQL语句处理、Spark数据处理、或者基于机器学习算法来算用户忠诚度模型、用户价值模型、用户心理模型等。实时计算指定的通过Flume实时日志收集用户行为数据传输到Kafka消息队列,让流计算框架Flink/Storm/SparkStreaming等去实时消费处理用户数据,并触发实时计算模型,计算完成后把新增的用户画像数据更新搜索索引。个性化推荐、运营推广需要获取某个或某些用户画像数据的时候直接可以毫秒级别从搜索索引里搜索出结果,快速返回给调用方数据。这是从计算架构大概分了两条线离线处理和实时。下面我们从上到下详细看下每个架构模块。如下就是我们要讲的大数据用户画像架构图,请大家仔细欣赏、品味:这节课我们就对大数据用户画像
系统
的整体架构和各个子
系统
做了详细的讲解,解开用户画像
系统
神秘的面纱!三、老师介绍陈敬雷 充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法
系统
项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍,分别是《分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)》、《自然语言处理原理与实战(人工智能科学与技术丛书)》。目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族
在线
教育行业,研发了充电了么app和网站,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升
在线
学习效率。
非常简单的scrapy代码但就是不清楚到底哪里出问题了,
高手
帮忙
看看
吧!
代码结构很简单,校对过,是根据这篇实践文章模仿的 https://mp.weixin.qq.com/s/t3xM0-YxKNwGI5A3EI26ew,是一名小白,求大神指教,万分感谢,
在线
等待
2019-03-22 13:45:05 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 4.3.2.0, libxml2 2.9.5, cssselect 1.0.3, pa...
linux宏定义变量loop,哪位
高手
帮小弟我看下宏定义 这个宏定义小弟我看不懂 关于
等待
队列的...
哪位
高手
帮小弟我看下宏定义 这个宏定义小弟我看不懂 关于
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队列的哪位
高手
帮小弟我看下宏定义 这个宏定义小弟我看不懂 关于
等待
队列的日期:2014-05-16 浏览次数:20302 次谁帮我看下宏定义 这个宏定义我看不懂 关于
等待
队列的#define DECLARE_WAITQUEUE(name, tsk) \wait_queue_t name =__WAI...
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