分享课程——Vue3+Vite+Vant-UI 开发双端招聘APP，23年新课，完整版32章，附源码下载。

课程以业务驱动技术栈，将真正的商用级项目复原在课程中，使用Vite、Vue3、Vant3UI、Pinia和VueUse等前沿技术，从构建、研发、测试，完成整个全流程的学习。让你在掌握技术的同时，也能提升作为开发者的综合素养。项目功能相对完善，界面美观，手把手带你做出亮眼的作品。

12、谷景电子为杭州客户亚运会期间电感供应保驾护航.

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SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，RocketMq是一个队列模型的消息中间件，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点；
Producer、Consumer、队列都可以分布式；
Producer向一些队列轮流发送消息，队列集合称为Topic，Consumer如果做广播消费，则一个consumer实例消费这个Topic对应的所有队列，如果做集群消费，则多个Consumer实例平均消费这个topic对应的队列集合；
能够保证严格的消息顺序；
提供丰富的消息拉取模式；
高效的订阅者水平扩展能力；
实时的消息订阅机制；
亿级消息堆积能力；
较少的依赖。

Spring Boot 是所有基于 Spring 开发项目的起点。Spring Boot 集成了绝大部分目前流行的开发框架，就像 Maven 集成了所有的 JAR 包一样，Spring Boot 集成了几乎所有的框架，使得开发者能快速搭建 Spring 项目。
Spring Boot 的核心设计思想是“约定优于配置”。基于这一设计原则，Spring Boot 极大地简化了项目和框架的配置。比如在使用 Spring 开发 Web 项目时，我们需要配置 web.xml、Spring 和 MyBatis 等，还需要将它们集成在一起。而使用 Spring Boot 一切将变得极其简单，它采用了大量的默认配置来简化这些文件的配置过程，只需引入对应的 Starters（启动器）。

数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。

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16、谷景电子常规0608工字电感性能升级应用案例分享

14、谷景科普贴片电感坏了可用磁环代替吗

2023版全新高质量商业级小程序全栈项目实战，前端小程序开发主要有原生开发、第三方框架开发、H5网页封装三种，从性能及体验上来看，原生开发 > 第三方框架 > H5封装。H5封装也就是把H5网页封装在小程序内，开发成本低，但是体验不太好、性能也不太好，大部分小程序功能无法使用；第三方框架开发小程序都主要目的是为了一次编写多端运行，然而实际上，使用第三方框架开发小程序会有很多兼容性需要去做处理，很多坑需要去踩，有时候开发成本反而比原生开发更高；原生开发实际上就是按照小程序官方文档中的描述去开发小程序，体验和性能是最好的。

2023版全新高质量商业级小程序全栈项目实战（完结22章），开发小程序需要用到哪些技术：
1、前端技术
小程序的界面和交互都是通过前端技术实现的，包括HTML、CSS、JavaScript等。你需要熟练掌握这些技术，特别是JavaScript，因为小程序使用的是一种叫做“微信小程序框架”的JavaScript框架。

2、后端技术
小程序需要与后端服务器进行数据交互，所以需要熟悉后端技术，如Node.js、PHP、Python等。

3、数据库技术
小程序需要使用数据库存储数据，如MySQL、MongoDB等。

4、微信小程序开发工具
微信提供了一款小程序开发工具，它可以提供代码编辑、调试、预览和发布等功能。

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无线神经接口的超低功耗集成电路设计

Python多领域场景实战课 快速成为多面手2023，完结22章，理论+实战相结合，融合5大领域（如办公自动化、数据分析、爬虫、人工智能、Web开发）

Python多领域场景实战课 快速成为多面手，Python是一种动态的、高级的、免费的开源解释型编程语言，它支持面向对象以及面向过程的程序设计，应用非常广泛。那么Python能做什么？下面来看下Python的主要用途介绍。

1、Web开发
Python可以利用简单的代码来构建一个漂亮而实用的网站，它有庞大的库和模块，如HTTP、XML、JSON、IMAP、POP、FTP等。这些有助于数据库存储、内容管理以及与互联网协议的接口。
Python还集成了一些框架，比如Django、Flask、Pyramid和Bottle等。此外，它还附带了像Beautiful Soup、Twisted Python、Feedparser等包。所以使用Python来进行Web开发，会非常便捷。例如，您可以在美国服务器上安装Python，并用它来搭建网站。

2、人工智能和机器学习
很多AI和ML模型都是用Python搭建的，数据分析师也使用它来分析复杂的数据。这主要因为Python具有诸多可用的工具和库，比如：
用于数据处理和分析的Pandas工具集
用于数学计算的NumPy和SciPy库
可视化库Seaborn和Matplotlib
机器学习算法库，如Scikit learn、Tensor Flow和Keras等

3、游戏开发
Python编程语言的一个有趣的应用是构建游戏，如抓蛋游戏、贪吃蛇游戏等。Python附带了Pygame和Pykyra这样的包来构建游戏，它促进了具有各自库的3D游戏的开发，也用于许多游戏引擎中的脚本编写。

4、桌面GUI开发
Python的简单性和跨平台性使它成为GUI应用程序的良好选择。虽然Tkinter是GUI开发的标准库，但还有其他支持库

5、Python爬虫
爬虫(spider，又网络爬虫)，是指向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。
从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用。

6、Python数据分析
在使用Python进行数据分析之前，我们需要遵循以下步骤：
获取数据：数据可以来自各种来源，例如CSV文件、数据库、Web API或其他数据集。
清洗数据：清洗数据是将数据转换为可用于分析的格式的过程。这可能包括删除重复项、填充缺失值、转换数据类型等。
探索性数据分析（EDA）：EDA是探索数据以获取有关数据集的见解的过程。这包括绘制直方图、箱线图、散点图等。
数据建模：在进行数据建模之前，我们需要进一步清洗数据，并将其转换为机器学习算法可以理解的格式。然后，我们可以应用机器学习算法进行预测、分类等操作。
评估模型：我们需要使用各种指标（例如准确率、召回率等）评估模型的性能。

人人都能学的数据分析（16周完整版+源码+PDF课件），作为数据分析师， 清晰了解数据分析的步骤是非常重要的，有助于清楚把控整个数据分析的流程
那么在日常工作中，这些上下游对接的部门同事自然是分析师的面向对象，除了这些工作的合作伙伴，还有大部分精力要拿来面对自己的领导和业务方的领导，他们可能会给你提一些有挑战性的工作，即使他们属于放手型的，那你也需要主动找机会与他们沟通，毕竟向上管理是每一个职场人必备的技能。
作为想要学习数据分析的人员，了解整个数据分析的流程， 这样在面对一个数据分析问题的时候，知道如何去开展
那么数据分析流程包含哪些环节呢？
我将一次完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、总结与建议。

1、PEST分析法
PEST，也就是政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology），能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。

2、5W2H分析法
5W2H，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much），主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

3、SWOT分析法
SWOT分析法也叫态势分析法，S （strengths）是优势、W （weaknesses）是劣势，O （opportunities）是机会、T （threats）是威胁或风险。

分析师需要面对的人
分析师的岗位类似于文章中的过渡句，上面承接开发、埋点、数据仓库的同事，下面对接运营、产品，商业等业务人员，如果你想最快的了解整个公司的运营模式和现状，分析师的职位是不二之选。

那么在日常工作中，这些上下游对接的部门同事自然是分析师的面向对象，除了这些工作的合作伙伴，还有大部分精力要拿来面对自己的领导和业务方的领导，他们可能会给你提一些有挑战性的工作，即使他们属于放手型的，那你也需要主动找机会与他们沟通，毕竟向上管理是每一个职场人必备的技能。