吏部侍郎

安装–美化–问题集锦 网上的教程多试7.0版本以下的，因为7.0版本已经继承了很多插件功能，因此我尝试按照别人的教程试一次，报错，而且还是查不到原因的报错，没办法了，只能自己阅读配置文件的注释，自行更改。在此，记录一下。 报错hexo命令报错Cannot find module 'hexo' from 'F:\Hexoblog'ERROR Cannot find module 'hexo' from 'F:\Hexoblog'ERROR Local hexo loading failed in F:\HexoblogERROR Try running: 'rm -rf node_modules && npm install --force' 研究发现，是环境变量的问题，需要将hexo加入环境变量，其一般路径为 F:\Hexoblog\node_modules\.bin注意后面的.bin； 开始我是全局安装，但是一直不知道那里出来问题，后来干脆全部卸载 然后在f盘打开cmd，进行安装， uninsta...

2020年12月31日仔细想想，今年好像也没做几件让我印象很深的事情。 工作2020年1月一场突如其来的新冠肺炎，打乱了很多事情的节奏。甚至影响到了世界的进程。然而，其实对我这个小人物并没有太多的影响。 去年年末，就开始做了一个小领导，产品运营经理，手下也有十几个同事归我负责。说起来，从我毕业也就一年多的时间，能做到这样似乎是一件很有成就感的事情。然而，我却深感于，产品运营这个岗位的局限性，也许是我思考的眼界问题，我始终觉得并没有多少安全感，因为做产品运营，会深深的局限于某个行业，如果未来这个行业不行，也许我就没什么竞争力了。 所以在反复思考之后，我最终决定转岗，从零开始，于是，机缘巧合之下，做起了项目经理，也开始了被职场PUA的历史。一个拥有数千万合同额的项目，初始，实在是诚惶诚恐，不知道领导为什么这么信任我，认为我就一定能够做好。其实，后来想想一方面是因为疫情实在是没办法招到一个合适的人来做这件事情，另一方面，基于我之前的产品运营经历，在这个甲方的心中，建立了足够的信任。不过，也必须感谢自己的领导，不然，我不会有这样的机会。 虽然近乎被PUA了一年，但是，不得不承认...

工作中遇到的概念记录一些工作中遇到的名词缩写及概念&硬件知识&软件知识。 POC测试，即Proof of Concept，属于概念验证。是业界流行的针对客户具体应用的验证性测试，根据用户对采用系统提出的性能要求和扩展需求的指标，在选用服务器上进行真实数据的运行，对承载用户数据量和运行时间进行实际测算，并根据用户未来业务扩展的需求加大数据量以验证系统和平台的承载能力和性能变化。 IVR(Interactive Voice Response)即互动式语音应答，您只须用电话即可进入服务中心，可以根据操作提示收听手机娱乐产品，也可以根据用户输入的内容播放有关的信息。 UAP：UAP是华为的自动排队机名称，是自动呼叫分配（Automatic Call Distribution，ACD）的一种，是现代呼叫中心的组成模块，也是其核心技术。 SEO（Search Engine Optimization）：汉译为搜索引擎优化。是一种方式：利用搜索引擎的规则提高网站在有关搜索引擎内的自然排名。 ASR语音识别（Automatic Speech Recogniti...

工作经验 做项目，不管是哪个岗位，包括我，现在是运营岗位，与客户对接是最多的。 客户在使用我们的产品的时候，疯狂吐槽我们某一个功能，这就是风险，比如吐槽你的语义，吐槽你的NLP，这就是风险。我们需要领导意识到这个风险。 因为接下来，如果客户与我们合作有二期项目，接下来可能二期的合同还会用到我们的语义。 而这个时候，一期用户对我们的语义印象极差，二期客户可能就不和我们签语义的合同，公司就会有损失。 这就是很大的风险。 我们应该反馈给项目经理，项目经理没有意识到我们就应该越级反馈，被领导骂了又怎样。直到达到应有的效果。 碰到事儿不能怕事儿，要去解决它！ 工作习惯 数据是在你身边的，我们要注意到，要注意数据的价值。会议上客户说的数据，我们要注意收集，整理！ 这在市场分析的时候，市场的盘子有多大，很有可能会用到。

在学习删除方法drop时，碰到了，也突然想明白了，轴是什么意思。 引入： import numpy as npfrom pandas import Series,DataFrame#导入包obj = Series(np.arange(5),index = ['a','b','c','d','e'])#创建Series objobjOut[2]: a 0b 1c 2d 3e 4dtype: int32new_obj = obj.drop('c')#删除'c'new_objOut[5]: a 0b 1d 3e 4dtype: int32objOut[6]: a 0b 1c 2d 3e 4dtype: int32obj.drop(['b','d'])#删除'b','d'Out[7]...

简介 统计学是一门独立的学科。 统计学研究的是随机现象，而数学研究的是确定性的规律。 统计学的应用性很强，许多概念和原理来自于实际需要。 数学在统计学中很重要。 什么是统计学？简单来说，统计学是一门教会我们如何同数据打交道，从中获取有用信息，并得出结论的学科。 统计学定义；统计学是用来收集和分析数据的一门学科和艺术。《大不列颠百科全书》统计学，具体来说，就是一门关于数据收集、整理、描述和分析的学科。 试验设计是统计学的分支。 几个统计学概念1.总体、总体容量（总体量）2.个体4.样本、样本容量（样本量）5.变量（研究对象的特征或属性）、变量值6.随机变量 主要内容数据的收集与描述收集1.文献资料2.观测3.试验（自然科学研究，工业，好的试验设计的重要性）4.问卷调查（社会科学，心理学，市场调研）5.互联网（爬虫，电商）6.物联网技术（会员卡，条形码） 数据的描述性分析这里主要介绍一些基本概念，包括算数平均数，加权平均数，几何平均数，调和平均数，极差，四分位差，平均差，方差，标准差，离散系数，峰度等。还复习了下数据的标准化，及是非标志的平均数和标准差。 统计抽样推断统...

本篇博客写于研究生期间。 试着，做了一个拉勾网数据分析师职位的数据分析。 其实，虽然很想做数据分析师，但是是跨行，心里相当忐忑，做这个分析就相当于加深自己对数据分析这个行业的了解了。 思路 起始数据来源本来是想自己写个爬虫的，可是学了好久，还是不能融会贯通，总会出一些bug，只能继续学习，争取早日修成爬神功。又想着，总不能还没开始，就结束了这次实验。最后无意中发现了一个爬虫工具–八爪鱼、、只需要点点点（其实，当时有种挫败感）。不过，总算数据总算有了。 数据的采集数据的具体采集过程如下： 下载安装八爪鱼采集器。 创建任务，选择列表及详情。 输入任务名称、备注。 输入采集网址 设置详情页链接，也就是点进具体的详情页。 设置好翻页。 点击需要采集的数据信息。 开始采集。 数据导出为excel。 过程数据的清洗与处理这里试着用了两种工具，Excel + Python，也比较了一下二者的优点。与前人所述基本一致，纸上得来终觉浅啊。 想说一下字段的命名，如果用了Python进行处理的话，最好还是把字段命名为英文，或者说字母。可以简化后期处理，会方便很多。 当然，你如果全用Excel是...

python常见错误pandas读取文件报错 文件不存在import pandas as pdpath = r'C:\Users\admin\Desktop\data\19\190103am9'data = pd.DataFrame(pd.read_excel(path)) 运行报错如下： FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory:’C:\Users\admin\Desktop\data\19\中国人寿190103am9’ 文件不存在那肯定是路径的问题。去看路径，哎，好像没问题啊，都是对的。 但是仔细看几遍，你就会发现，文件路径的最终文件名没有加后缀。 改成： path = r'C:\Users\admin\Desktop\data\19\190103am9.xlsx' 成功。

Pandas的数据类型是一个必须要注意的地方！！！ 数据类型，开始我真的没怎么太注意。。后来真的是掉进了这个大坑。将我埋掉了。 问题起源首先，我要对数据进行去重，再去重之后，在对数据的call_id进行计数，最终我发现，我和别人统计的结果有差别。差了1。 我是拿到数据，直接导入pandas，然后直接去重。最后掉进了这个大坑。 import pandas as pdimport globpath = r'C:\Users\admin\Desktop\renshou\data'#路径filenames = glob.glob(path + "/*.txt")#文件路径call_data = pd.DataFrame()list_call_data = []#用pandas读取所有数据，并连接到一个DataFrame中。for file_name in filenames: filename =open(file_name) df = pd.read_table(filename,sep = ',',he...

这是关于在一个SQL学习网站的练习题答案记录：SQL教程 SQL基础由一些简单的查询开始这里的默认表格为WORLD表格 。 name continent area population gdp Afghanistan Asia 652230 25500100 20343000000 Albania Europe 28748 2831741 12960000000 Algeria Africa 2381741 37100000 188681000000 Andorra Europe 468 78115 3712000000 Angola Africa 1246700 20609294 100990000000 …. name:国家名称 continent:大洲 area:面积 population:人口 gdp:国内生产总值 SQL对大小写不敏感。 以显示德国德国的人口。 SELECT population FROM worldWHERE name = 'Germany' 查询面...