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开源的问卷调查系统

大家好，我是机智的开源小妹。这些天老板和我说，公司要开发一套问卷调查系统，让我先做做调研，等立项后就开始设计开发。要是搞得又快又好，就给我升职加薪。我合计这可是薪资倒挂开源大叔的好机会啊！...造轮子不是我的强项，改轮子才是。于是机智的我上 GitHub 上搜罗了一圈，发现了这个宝藏开源问卷系统——Tduck 填鸭收集器。...这个项目有以下几个优点：部署方便只需要拖拖拽拽就可以快速生成问卷问卷外观设计灵活有直观的数据分析统计功能功能介绍我们可以访问演示地址来试用这套系统。在这里我给大家演示一下我认为很棒的功能。...问卷编辑在编辑界面，你只需要在左边的组件列表里的组件拖拽到问卷界面中，在右侧编辑信息，就可以快速添加一个问题啦。数据统计与分析发布问卷后，如果有人提交了问卷，你可以点击左侧的统计按钮，进入统计页面。...在统计视图标签页里，我们可以看到每天的提交数量，提交地域以及提交设备。在数据分析标签页里，可以对每个问题提交的选项进行统计分析。怎么样，是不是直观且方便。项目部署项目需要对前后端分别部署。

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国外问卷调查怎么赚钱？为什么需要IP代理的加持？

在回答这个问题之前，我们需要了解一下国外问卷调查的一些基本情况。首先，国外问卷调查的奖励通常是非常微薄的。大多数问卷调查公司会以礼品卡、折扣券、优惠券等形式进行奖励，而现金奖励则比较少见。...然而，需要注意的是，你不应该指望通过问卷调查来赚大钱，这只是一种小额的额外收入，不应该成为你的主要收入来源。为什么国外问卷调查需要IP代理的帮助？...此外，许多问卷调查网站还会使用一些技术手段来确定用户的位置，他们可能会使用IP地址来识别用户的位置。如果你的IP地址显示你在不允许参与问卷调查的地区，你将无法访问问卷调查网站，更不用说参与问卷了。...这样，你就可以通过代理服务器来连接问卷调查网站，同时隐藏你的真实IP地址，如果你使用一个位于允许参与问卷调查的地区的代理服务器，那么你就可以成功访问问卷调查网站，并参与问卷调查了。...使用IP代理的另一个好处是，它可以提高你的问卷调查的数量和质量，许多问卷调查网站会限制同一个IP地址访问同一个问卷调查的次数。这是为了防止某些用户刷问卷，从而干扰问卷调查结果。

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【Prometheus】Prometheus的样本

在 Prometheus 中，"样本"（Sample）是指时间序列数据的一个基本单位，包含了某个特定时刻的一个度量值。一个样本由以下几部分组成： 1....时间戳（Timestamp）样本会记录数据的时间戳，表示这个数据值是在什么时候被采集的。 Prometheus 会根据配置的抓取间隔定期拉取目标的度量数据。...每次采集的数据都会附带一个时间戳，表示数据的时间点。 2. 度量名称（Metric Name）每个样本都关联着一个度量（或指标）名称，这个名称用于描述被监控的事物。...Prometheus 中的时间序列 Prometheus 中的时间序列是由一系列带有时间戳的样本组成的。...Prometheus 样本的类型 Prometheus 支持多种度量类型，它们定义了样本值的含义和如何增长： Counter（计数器）：计数器值只能增加，表示某个事件的累计发生次数（例如 HTTP 请求总数

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利用微搭快速实现问卷调查功能

随着经济社会的发展，政府在制定公共政策的时候也逐渐的使用信息化的手段来收集民意，这不我们社区的网格员在群里发布了三孩儿的问卷调查，让大家积极的填报。...[在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 网上问卷调查填报方便，结合微信群又便于传播能快速的采集到需求。我感觉政府的工作也在与时俱进快速发展，为社区的进步点赞。...那微搭作为一款一键多端的快速开发工具，开发这类型需求再适合不过了，今天我们就用微搭的一键生成功能来复刻一下这类型问卷。...问卷页的制作比较简单了，现在平台支持选择数据源后自动生成表单页还是比较方便的，我们先选中问卷页 [在这里插入图片描述] 然后添加一个表单容器 [在这里插入图片描述] 表单类型选择新建，选择我们创建的数据源的新增方法...[在这里插入图片描述] 总结今天我带着大家使用微搭低代码工具快速的搭建了一款问卷调查小程序，使用平台的拖拉拽及自动生成的能力开发小程序还是非常方便的，如果你感兴趣，马上注册账号体验吧，也许你就掌握了未来的趋势

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【研究方法】如何提高问卷调查的信度和效度？

从调查者的学科看，不仅仅社会学在使用问卷，其他学科，诸如心理学、政治学以及管理学也都在使用问卷作为研究的手段。从调查的实践看，不仅专业人员在做问卷调查，政府官员和市场人士也在大量使用问卷调查的形式。...问卷调查已在我们的日常生活中占有重要地位。但是由于问卷调查存在的不规范和滥用现象，结果拒访率高、信度不高。面对这种局面，大多数学者借用某些市场调查的方式，给予受访者误工费或者赠送小礼品。...我们如何破解这种制约，以便提高问卷调查的信度和效度？...本文将以2010年度CGSS项目湖北区域调查实践为例，从结构性视角出发剖析调查过程中每一个环节的制约因素，旨在分析问卷调查拒访的外在结构性因素，探寻提高问卷调查信度和效度的形式，促进我国问卷调查技术与方法本土化的发展...一方面，现在社会上存在各种不规范的调查，如形形色色的市场问卷调查、政府的问卷调查、低层次的学术问卷调查等，鱼目混杂，在民众中产生了不好的影响。

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“口子查”：国外问卷调查利器，优化你的填写体验！

随着互联网的普及和全球化的发展，越来越多的人开始关注国外的问卷调查。由于海外问卷调查市场的竞争激烈，许多人开始寻找各种方法来获得更多的问卷调查机会和奖励。而使用口子查则是一个很好的选择。...口子查是一个中国网络俚语，指的是一些在线问卷调查平台，通常由国外的企业发起并在社交媒体平台上发布调查问卷。...（口子查）其中最大的优势就是可以让用户获得更多的问卷调查机会。由于口子查提供了国外问卷调查的渠道，这些调查来自不同的国家和行业，覆盖面更广，能够满足不同用户的需求。...同时，与国内问卷调查相比，这些问卷通常具有更高的奖励和更多的题目，能够让用户获得更多的收益和挑战。除了丰富的问卷资源，口子查还提供了一些实用的功能，例如问卷筛选和自动填写。...另一个潜在的问题是由于口子查通常是通过非官方渠道来获取问卷调查，它们可能违反了一些国外问卷调查平台的规定和政策。

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微信投诉功能有奖问卷调查

为了防止世界被破坏为了守护世界和平贯彻爱与真实的邪恶 …… 咳咳，其实是这样的为了更好地搭建微信安全平台环境挖掘微信恶意渠道和行为！为了给大家提供更好更安全的服务优化微信个人投诉体验！...如果你在使用微信的过程中遇到过他人的骚扰、欺诈、色情等等恶意行为欢迎你通过微信客户端的个人投诉功能进行投诉如果你在投诉过程中遇到任何问题欢迎你通过这份问卷反馈给我们如果你对我们的投诉界面有任何意见...也欢迎你在参与问卷过程中向我们提出建议本次也通过问卷调研的方式对大家使用投诉功能的整体情况做一个收集统计后期，我们将会根据问卷统计分析结果发布《微信个人投诉功能调研报告》（暂定名）并回应一直以来大家对投诉存在的各类疑问...在微信安全中心、微信110公众号页面下方的菜单栏，点击"问卷调查" ? 参与方式 ▲ 奖品发放 ▲ 问：如何才能获得奖品？...答：我们将在活动结束后的10个工作日内通过公众号微信安全中心（weixinsrc）和微信110（weixinsrc110）公布中奖者名单，请您留意我们的中奖公告。问：已获奖后如何查看自己的奖品？

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好样本，事半功倍：使用样本设计工程 (SDE) 来构造更好的大模型下游微调样本

本研究表明，细致地考虑大模型微调样本的设计，可以使用更少的样本训练出在下游任务上表现更好的模型。...相比于“如何设计prompt”这方面繁荣的PE研究，“如何设计下游微调样本”，相关研究则十分匮乏。正如不同的prompt设计会影响LLMs零样本推理的性能，不同的样本设计也可能会对微调后的模型有影响。...例如，500 个 ES-SDE 样本的训练效果，就相当于约 2000 个 EW-SDE / heuristic 样本！这印证了 ES-SDE 生成的微调样本具有极高的质量。...基于此，我们提出了一种鲁棒的样本设计方案，在3个复杂下游任务上均取得了优异且稳定的性能，大幅超越经验主义的样本设计。...进一步的对PE和SDE关系的实验分析说明了在零样本/少样本推理下好的prompt，不一定能指导我们设计好的下游微调样本，这表明了SDE背后复杂的机理，期待更多的后续研究。

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关于数据库选择倾向性的问卷调查

1 单机版和网络版的区别：单机版：优点是无需安装第三方数据库，安装方便，开箱即用。...缺点是在多人多项目使用的情况下，会产生各自的编码数据库，编码没有唯一性，无法形成公司级统一的材料编码（当然如果所有项目都由一个人做编码理论上也行）；网络版：优点是所有人连接到同一个数据库，多人多项目同时使用的情况下编码也能保证唯一性...Naki.CI 是一个PDMS二次开发插件，执行一套简易的、可维护的编码规则，根据编码规则正向生成物资编码（CC码）和采购编码（PN码），编码信息写入到PDMS，出图和出材料表直接带编码和材料描述，...，不做重复工作，避免不一致的数据源。...形成一个公司级编码库，保证编码的唯一性和全覆盖，对后期实现“全生命周期的材料管理”和“设计系统与ERP或者MES系统集成”奠定基础。

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基于Vue.js+Node问卷调查系统的设计与实现

因此，合理设计问题，合理组织问题的顺序是问卷调查设计的重要任务。调查可以用于大样本也可以用于小样本。调查的状态不同于访谈调查的状态。访谈调查应直接进行，并收集口头材料。...出于人力和财务方面的原因，调查样本的规模不宜过大，调查面积也不宜过大。该调查是基于受访者自己填写和回答的事实。调查问卷可以邮寄或直接寄送。因此，样本的数量可以大，也可以小。...首先，在线研究方法具有节省时间、精力和体力的优势。第二，结果很容易量化。调查方法是一种结构化的调查方法。问题的措辞、问题的顺序和答案都是固定的。它对样本量化很有用，因为没有太多的主观问题。...第三，在线调查的结果在统计学上易于处理和分析。当被调查者完成问卷调查后，系统自动抽取样本数据，使数据统计更快、更高效、更准确。第四，彻底调查是可能的。...4.2系统总体架构设计在问卷调查系统的设计中，我将其进行了功能划分，如图4-1所示。 4.3问卷调查系统的网络部署问卷调查系统同时部署在公网和局域网。

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现代 Web 开发者问卷调查报告

分享中也预告了开源项目 Modern.js、发布了「现代 Web 开发者问卷调查」。...仍然有接近一半的开发者勾选了 ES5，由于问题设计的缺陷，从数据无法挖掘到很直观的原因，但能看到一些可能相关的数据：没勾选 ES5 的开发者，在「UI 技术」问题中勾选 Vue 的比例降低了（从 65.2%...76%，从 80% 降到 78%，从 50% 降到 49%），可见这次问卷调查的参与者多数都是前端开发者。...需要注意的是，在「语言」问题里勾选了 TypeScript 的开发者，勾选 React 的比例提高到 87.63%，而选 Vue 的比例反而略下降（63.54%）。...以上就是这次现代 Web 开发者问卷调查的报告，数据结果都很符合 Modern.js 项目的预期、设计和实践，期待即将发布的 Modern.js 项目，也能如预期般全面支持这次问卷中反映的技术需求、趋势和问题

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几分钟搞定问卷调查系统，老板：涨工资！

大家好，我是机智的开源小妹。这些天老板和我说，公司要开发一套问卷调查系统，让我先做做调研，等立项后就开始设计开发。要是搞得又快又好，就给我升职加薪。我合计这可是薪资倒挂开源大叔的好机会啊！...造轮子不是我的强项，改轮子才是。于是机智的我上 GitHub 上搜罗了一圈，发现了这个宝藏开源问卷系统——Tduck 填鸭收集器。...项目简介 Tduck 填鸭收集器是一款开源的表单在线收集系统，功能强大，界面美观。...在这里我给大家演示一下我认为很棒的功能。问卷编辑在编辑界面，你只需要在左边的组件列表里的组件拖拽到问卷界面中，在右侧编辑信息，就可以快速添加一个问题啦。...数据统计与分析发布问卷后，如果有人提交了问卷，你可以点击左侧的统计按钮，进入统计页面。在统计视图标签页里，我们可以看到每天的提交数量，提交地域以及提交设备。

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利用误分类样本来防御对抗样本

首先，文章进行了一个小的实验，可以说是一个有意思的观察。作者首先讲正确分类的样本集合记做 ? ，误分类的样本集合记做 ? 。统一使用对抗训练进行防御，分别只对 ? 和 ?...进行扰动，以及两者均进行扰动，比较这三者的对抗鲁棒性。这里的扰动，指的就是生成对应的对抗样本加入到训练集合中对抗鲁棒性指的是，在对抗样本作为输入时，模型的精度 ?...首先作者改变了扰动的方法，将PGD切换成FGSM，分别单独作用于两个样本集合中，从最终的结果上看，仍然是对误分类样本扰动对鲁棒性的提升比较明显，如下图所示： ?...然后我们看蓝色虚线（BCE[以扰动样本作为输入]+KL散度）和绿色线（BCE[以普通样本作为输入]+KL散度），说明基础的精度那一项的输入还是扰动样本要优。 KL项的系数 ?...讨论这篇文章其实是基于一个小的观察（单独加扰动在误分类样本和正确分类样本上会对鲁棒性产生不同的影响），结合KL散度的一个创新（即动态权重的KL散度项）以及BCE项的提出，给出一个新的loss。

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零样本和少样本学习

而·少样本学习的思想是通过比较数据来学习区分类，这样模型使用的数据更少，并且比经典模型表现得更好。在少样本学习中通常会使用支持集（support set）代替训练集。少样本学习是一种元学习技术。...K-Way N-Shot支持集：支持集具有K类，每个类都有N样本。N-Shot意味着为每个类提供的样本数。如果每个另类都有更多样本，模型可以学习的更好。...通过比较这样就得到了我们的预测分类单样本学习 one-shot learning是少样本学习的一种特殊情况，即从一个样本学习并再次识别物体。...单样本的一种方法是使用CNN和带有(n+1)的softmax来检测模型看到的图像中是否存在新的图像。但是当你的训练数据集中没有足够的样本时，他并不能很好地工作。...从监督到零样本的模式识别我们以前在经典的分类模型中的做法是这样的: 但当出现新的类别时，该怎么做呢?关键是零样本学习。零样本学习的主要思想是将类别嵌入为向量。

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质量较差样本的QC

对基因检测的期望值与对UMI检测的期望值情况相似。除Unsorted的样本外，所有样本都检测到大量的基因(中位数在1,000-3,000个基因之间)，这与每个样本的每个细胞的UMI数量相对应。...在Unsorted的样本中检测到的基因数量非常少，因此线粒体的表达似乎更高。未分选样本的质量差似乎不是由于死亡或濒临死亡的细胞造成的。...尽管hPSC样本比Sorted样本多一点，但其他样本的线粒体表达却很少。由于预期hPSC样本的细胞类型具有更高水平的线粒体表达，因此不使用该指标的阈值可能是明智的。 ?...有时，我们可以通过此指标检测低复杂度的细胞类型（如红细胞）的污染。除未排序的样本外，所有样本的复杂度都很好，因此这些样本中不太可能存在低复杂度的细胞类型的污染。...未分类的样本的肩部比预期的大，但按此指标还不错。除了Unsorted样本外，所有样本的复杂性看起来都很好，因此在这些样本中不太可能存在低复杂性细胞类型的污染。

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倾听您的声音！腾讯云大学课程内容问卷调查

为了给广大开发者提供最实用、最新、最热门、最干货的视频教程，请让我们听到你最真实的需求，感谢您的时间，点击填写问卷 ---- 当前「在线学习中心」线上学习平台课程包含： 1、产品攻略：以腾讯云产品的知识普及...2、应用实战：基于腾讯云产品和服务的应用场景实战，以有趣、贴近实际业务场景的实战案例，结合「开发者实验室」免费云资源、互动式教学体验以及真实的实验环境为云开发者的提供多样、高效、有价值的学习资源。...4、路径课：围绕热门技术领域提供更符合开发者的轻量级体系化的课程云计算学习路径课：结合实验室案例实战，从0到1助力开发者轻松上手云计算！...运维学习路径课：从传统运维到云运维人工智能学习路径：贴近业务场景的人工智能体系化课程 5、专业课程：跟随行业大咖学习体系化的技术培训课程，为您的职业发展打造夯实的基础 6、通用技术：通用技术类课程...---- [关注“腾讯云大学”公众号，回复【加群】进入交流群] 腾讯云大学是腾讯云旗下面向云生态用户的一站式学习成长平台。腾讯云大学大咖分享邀请行业技术大咖，为你提供免费、专业、行业最新技术动态分享。

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传播问卷调查数据不够？自己生成假数据！

问卷调查 Excel 样式图片的年龄： 3、您的受教育程度： 4、您的工作是： 5、您是否是少数民族： 6、您的家庭是否有宗教信仰： 7、您试着了解过素食或尝试过素食： 8、(书籍、报纸、期刊) 8、(社交、互联网媒体)...) 24、(能买到更多素食专属产品) 24、(其他) 总分改写成 Python 字符串并生成目标数据： s = "1、您的性别： 2、您的年龄： 3、您的受教育程度： 4、您的工作是： 5、您是否是少数民族...', '2、您的年龄', '3、您的受教育程度', '4、您的工作是', '5、您是否是少数民族', '6、您的家庭是否有宗教信仰', '7、您试着了解过素食或尝试过素食', '8、(书籍、报纸、期刊)...', '2、您的年龄', '3、您的受教育程度', '4、您的工作是', '5、您是否是少数民族', '6、您的家庭是否有宗教信仰', '7、您试着了解过素食或尝试过素食',

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2017 Python 问卷调查结果初步分析

Note：本文在我的个人站点同步发布：2017 Python 问卷调查结果初步分析 · Lee's Space Station，无广告，体验更好。未经授权，禁止转载。...前言 2017 年末，PSF（Python Software Foundation，Python 软件基金会）和 JetBrains 一起进行了一次全球范围内的关于 Python 使用情况的问卷调查，共有来自....ipynb，GitHub 上的内容见 secsilm/analyzing-python-survey-2017，包括问卷调查的内容（PDF）和调查结果原始数据（CSV）。...先来看下我们的调查结果数据： [rzekbm0kxh.png] 数据总大小是 9506×162，即 9506 行 162 列，上图是前 5 行，每行代表一个样本，即一个参与调查的开发者。...使用 Python 3 和 Python 2 的开发者的国别分布首先来看下所有开发者的国别分布： [country counts] 美国、印度和中国排名前三，上一节的年龄分布图选取的三个国家就是就是根据这个排名取的

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Ansible之 AWX 启用facts缓存和模板问卷调查

写在前面分享一些 AWX 启用facts缓存和模板问卷调查的笔记博文内容涉及：启动facts缓存相关配置Demo 启用模板调查来设置变量demo 食用方式：需要了解 Ansible 理解不足小伙伴帮忙指正...用户无需详细了解额外变量的运行方式或使用情况。他们也不需要了解 Playbook 所使用的额外变量的名称。...由于提示可以包含任意文本，因此可以选择对用户友好的措辞，并且易于那些可能并不详细了解 Ansible 的用户理解。用户友好的问题：调查允许使用自定义的问题对用户进行提示。...回答类型：除了提供用户友好的提示之外，调查还可以定义用户输入的规则，并对其执行验证。用户对调查问题的回答可以限制为以下七种回答类型之⼀：答案长度：还可以为调查问题的用户回答定义大小规则。...msg: "{{ username }}" bash-5.1$ exit exit ┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~] └─$ 这里添加完问卷调查之后需要启动

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少样本学习的概述！

少样本学习（Few-Shot Learning，FSL）是机器学习领域中的一种重要技术，其目标是在仅使用少量样本（例如50个或更少）的情况下，设计出能够高效学习和准确预测的机器学习模型。...变换器t(·)接受输入(x,y)并返回合成的样本( ˜x, ˜y)以增强少样本Dtrain。扩增策略的选择取决于应用程序，有时需要少数样本学习。...可以通过从弱标记或未标记数据集中转换样本进行扩增，或从相似的类中转换样本。如果只有已学习的转换器可用，可以通过从Dtrain转换原始样本进行扩增。...对比学习是一种通过最大化两个样本之间的相似性或者最小化两个样本之间的不相似性来进行学习的学习方法。...三元组损失是一种通过最小化一个样本与同类样本之间的距离和与异类样本之间的距离之差来进行学习的学习方法。

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