为了满足内外部人员，他们的在线请假、自动考勤统计和外部人员管理的需求，我们建设这个在线请假考勤系统，它是一个在线请假平台，可以自动考勤统计。它可以同时支持内外网请假，同时管理内外部人员请假和定期考勤分析，而不像HR系统，只管理内部人员，且只能内网使用。我们的产品内外网皆可使用，可实现内外部人员无差异管理。
领域驱动设计DDD是一种设计思想，它可以同时指导中台业务建模和微服务设计(中台本质是业务模型，微服务是业务模型的系统落地)，领域驱动设计强调领域模型和微服务设计的一体性，先有领域模型然后才有微服务，而不是脱离领域模型来谈微服务设计。
组织学图像中的细胞检测是计算病理学中最重要的任务之一。OCELOT数据集为从H&E 染色的多个器官获取的图像提供了重叠的细胞和组织注释。OCELOT表明，了解周围组织结构和单个细胞之间的关系可以提高细胞检测性能。依据OCELOT 数据集，举办了 OCELOT 2023：细胞-组织相互作用的细胞检测挑战赛，以促进如何利用细胞-组织关系更好地进行细胞检测的研究。与典型的细胞检测挑战不同，参与者可以利用组织块和注释来提高细胞检测性能。
最近在使用uniapp开发小程序，所以经常翻看Dcloud插件市场，发现了一款超高颜值、兼容多平台的开源组件——图鸟图表
✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 💂 作者主页: 【主页——🚀获取更多优质源码】 🎓 web前端期末大作业： 【📚毕设项目精品实战案例 (1000套) 】 🧡 程序员有趣的告白方式：【💌HTML七夕情人节表白网页制作 (110套) 】 🌎超炫酷的Echarts大屏可视化源码：【🔰 echarts大屏展示大数据平台可视化(150套) 】 🎁 免费且实用的WEB前端学习指南： 【📂web前端零基础到高级学习视频教程 120G干货分享】 🥇 关于作者: 历任研发
零样本信息抽取（Information Extraction，IE）旨在从无标注文本中建立IE系统，因为很少涉及人为干预，该问题非常具有挑战性。但零样本IE不再需要标注数据时耗费的时间和人力，因此十分重要。近来的大规模语言模型（例如GPT-3，Chat GPT）在零样本设置下取得了很好的表现，这启发我们探索基于提示的方法来解决零样本IE任务。我们提出一个问题：不经过训练来实现零样本信息抽取是否可行？我们将零样本IE任务转变为一个两阶段框架的多轮问答问题（Chat IE）,并在三个IE任务中广泛评估了该框架：实体关系三元组抽取、命名实体识别和事件抽取。在两个语言的6个数据集上的实验结果表明，Chat IE取得了非常好的效果，甚至在几个数据集上（例如NYT11-HRL）上超过了全监督模型的表现。我们的工作能够为有限资源下IE系统的建立奠定基础。
大家好，今天分享的主题是图表统计。图表统计是使用图表和图形来可视化和呈现数据的方法。它通过将数据转化为柱状图、折线图、饼图等形式来展示各种统计指标和趋势。
代码地址：https://github.com/taishan1994/PointerNet_Chinese_Information_Extraction
日常工作中权限的问题时时刻刻伴随着我们，程序员新入职一家公司需要找人开通各种权限，比如网络连接的权限、编码下载提交的权限、监控平台登录的权限、运营平台查数据的权限等等。
我们如何把现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型和特定的存储结构保存到主存储器（内存）中，
本文将介绍如何利用 Gitlab API 实现一套简单灵活的数据同步机制，从而实现在多个 Gitlab 站点间同步数据。 需求描述 在继续写数学系列前，我想切回去之前的 Git 系列写点东西。我想写系列文章也可以像操作系统的进程调度一样，一个系列暂时写不动了，先 保存现场 跳去另一个 topic 写点东西，同时也给自己留点 buffer 再酝酿一下这个暂时 中断 的系列。等这个系列酝酿够了，再 恢复现场 ，继续还这个系列的技术债。 对于一个规模较大的企业，存在多个 Gitlab 站点是很常见的事情。 比如，
周末在写一个教程「数据挖掘与色彩知识图谱，数据的价值」，整理了一些知识点，这里分享下：
意图：将对象组合成树形结构以表示 “部分 - 整体” 的层次结构。Composite 使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性。
前段时间在社区里看到有人在分享：如何用 ChatGPT + 麦肯锡方法论洞察一个行业，感觉这个方法在陌生行业的研究上很有帮助，同时我也一直好奇，投资经理在一两周的时间里如何快速了解一个新领域并做出投资决策的。
RSAConference2021将于旧金山时间5月17日召开，这将是RSA大会有史以来第一次采用网络虚拟会议的形式举办。大会的Innovation Sandbox（沙盒）大赛作为“安全圈的奥斯卡”，每年都备受瞩目，成为全球网络安全行业技术创新和投资的风向标。
在前面系列文章提到，webpack 实现中，原始的资源模块以 Module 对象形式存在、流转、解析处理。
互联网电商平台和传统核心应用，两者面向的渠道和客户不一样，但销售的产品却很相似，它们之间的业务模型既有相同的地方，又有不同的地方。
Kohl's百货公司支持VICS供应链标准，全称为Vendor-Managed Inventory Collaboration Standards（供应商管理库存协作标准）。它是一种管理供应链的协作标准，旨在通过提供一种标准化的方法，以改进零售商和供应商之间的合作关系，提高库存管理的效率和准确性。
竞争产品分析 寻找市场上的竞争产品，挑选3-5款进行解剖分析。整理竞争产品的功能规格；并分析规格代表的需求，需求背后的用户和用户目标；分析竞争产品的功能结构和交互设计，从产品设计的角度解释其优点、缺点及其原因，成为我们产品设计的第一手参考资料。 领域调研 结合上述分析基础和资料，纵观领域竞争格局、市场状况，利用网络论坛、关键字搜索等手段获得更多用户反馈、观点、前瞻性需求。 产出物： 相应的对比分析文档和领域调研报告。
ADT(abstract data type)是由用户定义的数据类型，它制定了一组数据值的集合及可作用在这些数据值上的一组操作。ADT的定义与它的具体实现无关，因此只关注如何使用它，无需关注它的具体实现。
2016年12月17日，2017中国人力资源管理新年报告会暨中国人才发展高峰论坛在北京中国人民大学如论讲堂盛大举行。本次新年报告会由中国人民大学劳动人事学院、北京市人才工作领导小组主办，北京东方慧博人力资源顾问股份有限公司协办。来自政界、学界和企业界的1000余名嘉宾齐聚一堂，围绕人与组织关系的重塑这一主题切磋互动、跨界交流。超过5万人次在线观看了本次活动的网络直播，精彩的演讲和互动引起观众的热烈反响。 阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长高红冰先生作了题为“向公司告别，未来属于平台”极具未来感、前瞻性
目前通用大模型取代为特定任务定制训练的专属模型的趋势逐渐显露，这种方式使AI模型应用的边际成本大幅下降。由此提出一个问题：不经过训练来实现零样本信息抽取是否可行？ 信息抽取技术作为构建知识图谱的重要一环，如果完全不需要训练就可以实现，将使数据分析的门槛大幅降低，有利于实现自动化知识库构建。 我们通过对GPT-3.5用提示工程的方法建立一个通用的零样本IE系统——GPT4IE（GPT for Information Extraction），发现GPT3.5能够自动从原始句子中提取结构化信息。支持中英文，工具代
在跟着训练营学习完Docker容器技术和Web平台开发系列的课程后，理所应当需要通过实操来进行熟悉巩固。正好接口自动化测试平台需要迁移到新的测试服务器上，就想要体验一番Docker的“一次构建，处处运行”。这篇文章简单介绍了下这次部署的过程，其中使用了Dockerfile定制镜像和Docker-Compose多容器编排。
迭代器模式，常见的就是我们日常使用的 iterator 遍历。虽然这个设计模式在我们的实际业务开发中的场景并不多，但却几乎每天都要使用 jdk 为我们提供的 list 集合遍历。另外增强的 for 循环虽然是循环输出数据，但是他不是迭代器模式。迭代器模式的特点是实现 Iterable 接口，通过 next 的方式获取集合元素，同时具备对元素的删除等操作。而增强的 for 循环是不可以的。
1.1 启动阶段分为3个，bl0，bl1，bl2。下面只是就功能方面对它们做说明，实际设计的时候，也许会对其具体功能做出调整，也就是说，这几个阶段的划分是就功能而言的，不能看得太死。
在Web2.0的世界，我们的应用都是中心化的，不论是采用B/S架构还是C/S架构，数据的交互一般都是前端+后端，前端一般指的是面向用户页面，比如网页、移动端等，后端指的是提供数据以及逻辑处理业务端，数据的来源是严重依赖后端服务的，如果中心化的服务器宕机或后端代码有漏洞，则是相当危险的，大部分公司虽然会考虑到这一类的安全问题，通过各种手段避免事件的发生，但是无法从根源上避免，更别提有人故意写漏洞了。
Dependency Graph 概念来自官网 Dependency Graph | webpack 一文，原文解释是这样的：
首先，我们先不纠结于源码细节。先用最简单的话来概括一下 React-router 到底做了什么？
【新智元导读】我们对于个体经验或情景记忆如何由神经元表示一直知之甚少。近日，日本 RIKEN 脑科学研究所的研究者在 Neuron 上发表论文，发现海马体可以按顺序组织事件记忆。这些“事件细胞”可能是大脑中真实世界的输入与后续决策相联系的桥梁。 人们以相册或日记的形式组织记忆，而大脑是如何按顺序组织事件的呢？虽然关于大脑如何编码“地点”记忆的研究工作已经有很多了，并在海马体中发现了“位置细胞”，但我们对于个体经验或情景记忆如何由神经元表示仍然所知较少。现在，日本 RIKEN 脑科学研究所的研究人员发现，通过
未来，公司劳动力不再仅限于雇用员工，而是会由众多分散的源源不断提供强大驱动力的贡献者构成。
从懵懂的少年，到拿起键盘，可以写一个HelloWorld。多数人在这并不会感觉有多难，也不会认为做不出来。因为这样的例子，有老师的指导、有书本的例子、有前人的经验。但随着你的开发时间越来越长，要解决更复杂的问题或者技术创新，因此在网上搜了几天几夜都没有答案，这个时候是否想过放弃，还是一直坚持不断的尝试一点点完成自己心里要的结果。往往这种没有前车之鉴需要自己解决问题的时候，可能真的会折磨到要崩溃，但你要愿意执着、愿意倔强，愿意选择相信相信的力量，就一定能解决。哪怕解决不了，也可以在这条路上摸索出其他更多的收获，为后续前进的道路填充好垫脚石。
webpack 编译过程都是围绕着这些关键对象展开的，更详细完整的信息，可以参考 Webpack 知识图谱 。
在产品中，控制信息主要通过具有一定规则的文本实现，且该文本信息直接面向用户设计开发。因此，掌握该文本信息的组织规则是设计 TASKCTL控制器的根本前提。
项目开发流程 划分目录 引用两个css文件 项目模块划分：tabbar->路由映射关系 目录风格 文件夹字母小写，组件首字母大写比较清晰 代码组织格式 一个项目里页面唯一的用id，多个用class methods，方法里面写函数，生命周期只负责调用就行 页面复杂的话就再分子组件 $el：相当于根组件，可以拿到组件的js原生值比如浏览宽高 目录结构 注意看每个文件的后缀名，没有后缀的就是文件夹。 src assets 静态资源 css base 地基（公共样式，自己的）
作者 | 彭潇、张成、姜冰 审校 | 蔡芳芳 1前言 随着各大云厂商竞争愈发激烈，云计算产业正在快速崛起。云计算正在影响整个信息产业，其可靠性、灵活性、按需计费的高性价比等优势已经让很多厂商把“上云”列入到了战略计划中。 相对传统运维，云计算为我们节省了很多硬件、网络、甚至一些基础服务的维护成本。与此同时也把运维模式从传统的静态化变成了动态化，如何管理多样化的动态资源、构建弹性化服务、实现异地切换与备份、管控内外部安全、优化成本等等挑战应运而生。 本文将分享 FreeWheel 基于 AWS 云服务的运
最近非常高兴地看到关于企业架构、业务架构的文章越来越多，大家的重视程度、活跃程度都上升了，笔者以前常说自己是个烧冷炕的，企架和业架，做的企业少，做得深的更少，所以文章不算多，又常浮于表面，理论有余、实务不足，现在有所改观，但总体上还是基于过去不完整实践的理解多，深入实践的少，尝试总结升华、不断探索的更少，如同本文的标题，这其实也反映了对基础知识的共识依然不足。笔者也愿意继续循着这个系列写下去，也欢迎大家提供问题线索。
UML是Unified Model Language的缩写，中文是统一建模语言，是由一整套图表组成的标准化建模语言。
通常使用 VUE 开发的是单页应用，简称SPA。随着工程不断变大，打包文件不断增长，页面的整体刷新加载速度慢慢成为瓶颈，越来越无法满足业务对页面响应速度的要求。单页应用由于主体是一个大的js，对搜索引擎不友好。
寒冬过去了，但害死人的反而不是隆冬的寒气逼人，而是倒春寒的当头棒喝，虽然春天早已来临，可北京的冷风还是把人吹得瑟瑟发抖。
入口起点(entry point)指示 webpack 应该使用哪个模块,来作为构建其内部依赖图的开始。
其实之前都不打包的，就是 js、css 分别用对应的工具编译下，然后在 html 里引入。
如果说对象是70年代以来软件界最激动人心的革新之一，那么，Agent的相关理论和技术，为分布式开放系统的设计与实现提供了新的途径，可以称之为软件开发的又一重大突破。讨论问题的前提是概念的澄清，什么是对象？什么是Agent ？二者又有哪些区别和联系呢？
我在Spring Security 实战干货：内置 Filter 全解析对Spring Security的内置过滤器进行罗列，但是Spring Security真正的过滤器体系才是我们了解它是如何进行"认证"、“授权”、“防止利用漏洞”的关键。
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好多天前，领导让我实现一个树形图拖拽插件，这个插件用来描述各部门领导与员工之间的关系，每个父节点显示其子结点数量，拖拽任意一个叶结点上的人到另一个结点，他们之间的关系发生改变，树形图重新渲染。用户操作都完成后，点击保存根据树形图生成JSON，将JSON发送给后端，后端根据JSON修改数据库中的人员对应关系。
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