Java 面试宝典-对线面试官.pdf 从标题和描述中可以看出，这是一个关于 Java 面试的宝典，旨在帮助开发者准备面试，提高面试的通过率。下面，我们将详细解释标题和描述中所说的知识点。 第一点，简历准备是非常重要的。在面试之前，需要提前准备简历，编写简历的过程实际上就是回顾自己掌握的知识的过程。简历主要由三个部分组成：个人简介、项目系统、专业技能。其中，项目系统需要回顾自己以前做了什么项目，挑选自己熟悉的放在简历的前面。梳理系统的项目背景以及整个系统架构设计与运转流程，这个过程主要是大体回顾自己的项目。 第二点，项目系统需要梳理项目技术或业务上的亮点。这个过程实际上就是寻找项目的亮点，能够写在简历上的事项。面试官有很多时候看到一个项目，即便是听完你的描述，可能还是无从问起（很多时候，他本身就没跟你做过一样的东风，没有感同身受）。所以，我们需要挖掘自己的项目亮点，写在简历上，让面试官有问题可问。 第三点，项目系统还可以提升的地方。在聊项目的时候，前两点是必问的，这时候体现自己有思考。经过项目的探讨之后，面试官可能会在其中掺杂各种的技术细节以及问你业务上的理解。完成之后，可能面试官还想问：「目前这项项目还在运行中嘛，那你觉得还有什么可以优化的地方吗？」 在专业技能方面，写上自己熟悉的技术栈，了解其设计原理以及思想的（最好还看过部分核心功能的源码）。不要求你写很多专业技能上去，只要求被问到了这些技术栈，你都能有自己的看法以及理解。 在简历常见的 QA 中，简历应该控制在两页之内，禁止简历有三页或者三页以上的情况。简历这东西不是写得越多就越好的，要把重点给突出来。 这篇文章旨在帮助 Java 开发者准备面试，提高面试的通过率。通过准备简历，掌握项目系统和专业技能，提高自己的面试机会。

1 设备迁移方案 1 迁移流程及顺序说明 以上为系统迁移的流程图，各单位数据中心分系统均按该流程进行，做到系统迁移的 有序进行。 2 迁移实施前期准备 迁移的准备工作是整个迁移工作的极其重要的部分，充分的做好本次迁移的准备工作 ，是保证迁移工作顺利进行的首要条件，并可有效的减少迁移过程中的事故隐患，以下 将对迁移前的准备工作做详细描述。 1 迁移设备确认 在此过程中需和用户方确认迁移的网络设备、服务器、存储等硬件设备及其辅助设备 和材料，并对需迁移的设备进行分类统计，形成文档，由用户方确认。 2 设备检测 （一）硬件设备的检测 在迁移以前，用户方应对现有的设备进行一次全面的检测工作，包括系统状态、组件 和系统配置的检测，确认系统迁移恢复后应具有的功能和性能。 （二）服务器软件应用系统的检测 配合业务系统的开发维护单位，对系统的集成接口、设备连接进行检测，确认系统迁 移恢复后应具有的功能和集成方式。 3 数据备份 做好数据备份工作是本次搬迁工作顺利完成的有效保障之一，对各系统配置参数和配 置文件做有效的记录和保存，形成文档，为系统再运行、集成提供充分的依据。 4 设备及接口标识 迁移工作

USRP子板BASIC-RX的PCB封装图，该图是在ubuntu系统上画的

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Web、Java、Python、NoSQL、Hadoop、Openstack、Linux、关系型数据库、云计算、大 数据... 积跬步以至千里 跳至正文 首页 关于 知识共享 找吴飚 你的吐槽板 你的电台 Linux下搭建Python2.7环境 Python爬虫抓取代理服务器 Windows下搭建Python2.7环境（包括Win7 64位下安装setuptools） 发表于 2013 年 4 月 11 日 由 吴飚 在Windows下要比Linux简单的多。 Linux系统参考：Linux下Python2.7环境搭建 http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=36405&fromuid=4771 或则直接在本站搜索 系统环境 操作系统 Windows 7 旗舰版 64位 SP1 (DirectX 11 ) 处理器 英特尔 Core i5 M560 @ 2.67GHz 双核笔记本处理器 主板 联想 2522NT7 (英特尔 QM57 芯片组) 内存 6 GB ( 尔必达 DDR31067MHz / 尔必达 DDR3 1333MH 【搭建Windows下的Python2.7环境】 在Windows操作系统中，特别是Windows 7 64位环境下，搭建Python2.7的开发环境相比Linux系统来说较为简单。以下是一步步的详细步骤： 1. **下载Python安装包** 你需要从Python官方网站下载适合Windows的Python安装程序。你可以访问`http://www.python.org/getit/`获取最新版本的Python2.7，例如这里提到的是`python-2.7.3.amd64.msi`。同时，为了方便后续的包管理，还需要下载`setuptools`，可以从`http://pypi.python.org/pypi/setuptools`下载`ez_setup.py`文件。 2. **安装Python** 运行下载的Python安装包，选择合适的安装路径，通常是`C:\Python27`。安装过程中，可以接受默认设置，直到安装完成。安装完成后，你的系统应该会添加Python到环境变量PATH中，这样在命令行中可以直接运行Python。 3. **验证Python环境** 为了检查Python是否正确安装，可以在命令行中输入`python`，如果出现Python的交互式提示符，那么说明Python已经安装成功。你可以通过`import sys; print(sys.version)`来查看Python的具体版本信息。 4. **安装setuptools** 官方建议64位Windows用户使用`ez_setup.py`脚本来安装setuptools，因为.exe文件可能不兼容。你可以从`http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py`获取源码，然后在命令行中执行`python ez_setup.py`进行安装。安装过程会下载并处理setuptools的安装包，将其添加到Python的`site-packages`目录和`easy-install.pth`文件中。 5. **安装Numpy（可选）** 对于需要进行科学计算或者数据分析的开发者，Numpy是必不可少的库。你可以从`http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/`找到适用于Windows的Numpy二进制文件，如`numpy-unoptimized-1.6.2.win-amd64-py2.7.exe`。下载后直接运行安装，它会自动将Numpy集成到你的Python环境中。 6. **配置环境变量（可选）** 如果在安装过程中Python没有自动将路径添加到系统的PATH环境变量中，你需要手动添加。打开系统属性，找到“高级”选项卡，点击“环境变量”，在“系统变量”中找到“Path”，点击“编辑”，在末尾添加Python的安装路径（如`C:\Python27`）和Scripts目录（如`C:\Python27\Scripts`），每个路径之间用分号`;`隔开。 7. **测试与使用** 安装完成后，你可以在Python环境中使用`import setuptools`来验证setuptools是否安装成功。同样的，也可以尝试`import numpy`来确认Numpy的安装。现在，你应该已经具备了一个基本的Python2.7开发环境，可以开始编写和运行Python代码，以及使用setuptools来管理和安装其他Python库。 以上就是在Windows 7 64位系统中搭建Python2.7环境的完整流程，包括安装Python，配置环境变量，安装setuptools以及可选的Numpy库。这个过程对于初学者或开发者来说非常重要，因为它确保了能够顺利地进行Python开发工作。在实际操作中，可能会遇到各种问题，如网络连接、权限问题等，需要根据具体情况解决。

基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。 1实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 2实验环境 2.1Weka介绍 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 图1Weka主界面 Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。 使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选择其中一种来进行预测。用户使用交互式界面菜单中选择一种学习方基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。法，大部分学习方案都带有可调节的参数，用户可通过属性列表或对象编辑器修改参数，然后通过同一个评估模块对学习方案的性能进行评估。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。 2.2数据和数据集 根据应用的不同，数据挖掘的对象可以是各种各样的数据，这些数据可以是各种形式的存储，如数据库、数据仓库、数据文件、流数据、多媒体、网页，等等。即可以集中存储在数据存储库中，也可以分布在世界各地的网络服务器上。 大部分数据集都以数据库表和数据文件的形式存在，Weka支持读取数据库表和多种格 式的数据文件，其中，使用最多的是一种称为ARFF格式的文件。 ARFF格式是一种Weka专用的文件格式，Weka的正式文档中说明AREF代表Attribute-RelationFileFormat（属性-关系文件格式）。该文件是ASCII文本文件，描述共享一组属性结构的实例列表，由独立且无序的实例组成，是Weka表示数据集的标准方法，AREF不涉及实例之间的关系。 3数据预处理 本实验采用Weka平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iri.arff。 Iri是鸢尾花的意思，鸢尾花是鸢尾属植物，是一种草本开花植物的统称。鸢尾花只有三枚花瓣，其余外围的那三瓣乃是保护花蕾的花萼，只是由于这三枚瓣状花萼长得酷似花瓣，以致常常以假乱真，令人难以辨认。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图2所示。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。 图2AREF格式数据集（iri.arff） 鸢尾花的数据集包括三个类别：IriSetoa（山鸢尾）、IriVericolour（变色鸢尾）和IriVirginica（维吉尼亚鸢尾），每个类别各有50个实例。数据集定义了5个属性：epallength（花萼长）、epalwidth（花萼宽）、petallength（花瓣长）、petalwidth（花瓣宽）、cla（类别）。最后一个属性一般作为类别属性，其余属性都是数值，单位为cm（厘米）。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数 据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iri.arff。 4实验过程及结果 应用iri.arff数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最 《基于Weka的数据分类分析实验报告》 实验的主要目的是运用数据挖掘中的分类算法对特定数据集进行训练和测试，以对比不同算法的效果，并熟悉Weka这一数据挖掘工具的使用。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的一款开源软件，它支持在多种操作系统上运行，涵盖了回归、分类、聚类、关联规则和属性选择等多种数据挖掘任务。Weka提供了一个直观的用户界面，用户可以通过菜单选择不同的学习算法，调整参数，并通过内置的评估模块来比较不同方案的性能。 实验环境主要涉及到Weka的介绍和数据集的选择。Weka能够处理多种数据源，包括ARFF格式的文件，这是Weka专用的一种属性-关系文件格式，用于描述具有相同属性结构的实例列表。实验选用的数据集是iri.arff，源自鸢尾花数据，包含了三个鸢尾花品种，每个品种有50个实例，共有5个属性，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和类别。数据集中的所有属性对于实验都是必要的，因此无需进行属性筛选。 在数据预处理阶段，实验直接使用了Weka自带的iri.arff数据，无需进行格式转换。实验过程中，分别使用了LibSVM、C4.5决策树和朴素贝叶斯三种分类器对数据集进行训练和测试，寻找最佳的模型参数。在模型训练后，通过对模型的全面评价，选取性能最佳的分类模型。 实验过程中的关键步骤包括使用Weka的Explorer界面，切换到Classify选项，选择相应的分类算法（如LibSVM），并设置交叉验证为10折，以确保模型的泛化能力。训练完成后，通过比较不同模型在训练集上的表现，确定最优模型及其参数，然后使用该模型对测试数据进行预测，以评估其在未知数据上的效果。 实验的结果分析会对比三种分类器的准确性、精度、召回率等指标，最终选择性能最优的模型。这种比较有助于理解不同算法的特性，同时也为实际问题的数据分类提供了参考。通过这样的实验，不仅能深入理解Weka工具的使用，还能掌握数据分类的基本流程和评价方法，对机器学习和数据挖掘有更深入的理解。

《数据挖掘》 Weka实验报告 姓名 ＿ 学号＿ 指导教师 开课学期 2015 至 2016 学年 2 学期 完成日期 2015年6月12日 1.实验目的 基于http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori - ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进 行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行 对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自http://archive.ics.uci.edu/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使 用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作 平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界 面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集， 并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小）， Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1- 10，分类中2代表良性，4代表恶性。 通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度； 3.Uniformity of Cell Size（numeric）均匀的细胞大小； 4. Uniformity of Cell Shape（numeric），均匀的细胞形状； 5.Marginal Adhesion（numeric），边际粘连； 6.Single Epithelial Cell Size（numeric），单一的上皮细胞大小； 7.Bare Nuclei（numeric），裸核； 8.Bland Chromatin（numeric），平淡的染色质； 9. Normal Nucleoli（numeric），正常的核仁； 10.Mitoses（numeric），有丝分裂； 11.Class（enum），分类。 3.2数据分析 由http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29得到一组由逗号隔开的数据，复制粘贴至excel表中，选择数据——分列——下 一步——逗号——完成，该数据是有关乳腺癌数据集，有11个属性，分别为Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），因为复制粘贴过来的数据没有属性，所以手工 添加一行属性名。Weka分类数据需把excel保存为一个csv文件。 3.2.1 .csv -> .arff 将CSV转换为ARFF最迅捷的办法是使用WEKA所带的命令行工具。 打开weka,之后出现GUI界面，如图1所示： （图1） 点击进入"Exploer"模块，要将.csv 格式转换为 .arff格式，点击open file...,打开刚保存的"乳腺癌数据集.csv 数据挖掘实验报告主要探讨了如何使用Weka这一数据挖掘工具对乳腺癌数据集进行分类和分析。实验的目标是基于UCI机器学习库中的Breast Cancer Wisconsin (Original)数据集，利用Weka的分类算法进行预测，并对不同算法的性能进行比较。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的开源软件，它支持多种操作系统，并提供了丰富的数据预处理、学习算法和评估工具。 实验环境主要涉及Weka平台和乳腺癌数据集。乳腺癌数据集包含了11个属性，包括丛厚度、细胞大小均匀性、细胞形状均匀性等，以及一个分类标签，表示肿瘤是良性还是恶性。实验者需要先对数据进行预处理，例如在Excel中整理数据，并将其转换为Weka可读的CSV格式。 在数据预处理阶段，首先需要了解每个属性的意义，然后导入数据，通常需要手动添加属性名称。由于Weka需要ARFF格式的数据，因此需要将CSV文件转换为ARFF。这可以通过Weka的命令行工具或图形用户界面（GUI）实现，比如在“Explorer”模块中选择打开CSV文件，系统会自动将其转换为ARFF格式。 数据分析阶段，实验者可能应用了Weka中的一系列分类算法，如决策树、贝叶斯网络、随机森林等，并对这些算法的性能进行了评估。性能比较通常包括准确率、召回率、F1分数等指标，同时通过绘制混淆矩阵和ROC曲线来直观地展示模型的优劣。此外，实验可能还涉及到训练集大小对模型性能的影响，通过改变训练集的数量，观察并比较不同规模训练集下的分类效果。 通过这样的实验，可以学习到数据挖掘的基本流程，包括数据清洗、特征工程、模型构建和评估。同时，还能掌握Weka工具的使用，理解不同分类算法的工作原理和适用场景。实验报告最后会总结实验结果，提出可能的改进策略，例如特征选择、参数调优等，以提高模型的预测能力。这样的实践对于理解数据挖掘技术在实际问题中的应用具有重要意义。

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STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器系列，由意法半导体（STMicroelectronics）生产。在电子设计领域，STM32被广泛应用在各种嵌入式系统中，如物联网设备、工业控制、消费电子产品等。对于进行硬件设计的工程师而言，了解并掌握STM32的PCB封装库和原理图库至关重要。 STM32的PCB封装库包含了不同引脚数量的封装，例如48引脚、64引脚、108引脚和144引脚等。这些封装对应了STM32的不同型号，每种封装的设计考虑到了芯片的尺寸、散热以及电路板布局的灵活性。48引脚的封装通常用于功能较为基础的STM32F0或STM32L0系列，而64引脚及以上封装则可能适用于功能更加强大的STM32F4或STM32H7系列。封装的选择需要根据实际项目的需求，如I/O口的数量、外设接口的丰富程度以及功耗要求来决定。 原理图库是电子设计自动化（EDA）软件中的一个重要组成部分，它提供了STM32微控制器在电路设计中的符号表示。在原理图设计阶段，工程师会使用这些符号来连接电路，表示出STM32与其他组件之间的电气关系。原理图库中通常包括了STM32的电源引脚、时钟输入、GPIO引脚、调试接口（如SWD或JTAG）、中断引脚以及其他外设接口，如UART、SPI、I2C、CAN、USB等。每个引脚的功能会在库中明确标注，方便设计者理解和使用。 在进行STM32硬件设计时，正确选用PCB封装和原理图符号是确保电路性能和可靠性的基础。设计师需要考虑到信号完整性和电磁兼容性（EMC），合理规划布局布线，尤其是在处理高速数字信号时，需注意信号的上升时间、回路面积以及阻抗匹配等问题。同时，还需要关注电源和地线的布局，以降低噪声影响，确保系统的稳定性。 STM32的PCB封装库和原理图库通常会在设计工具中以库文件的形式提供，例如Altium Designer、EAGLE、KiCad等。这些库文件由专业人员制作，以确保与实际芯片的尺寸和引脚定义相符合。在设计过程中，设计师可以导入这些库文件，直接选用合适的STM32模型，大大提高了设计效率和准确性。 STM32的PCB封装库和原理图库是电子设计中不可或缺的资源，它们为工程师提供了标准化、精确的元件模型，使得STM32能够顺利融入各种复杂电路设计中，从而实现高效、可靠的嵌入式系统开发。