维基媒体

维基媒体基金会是支持维基百科等多个知名项目的组织，其技术架构至关重要。根据提供的PDF资料深入探讨维基媒体的全球架构设计、内容分发网络（CDN）、应用服务器和持久化存储等关键技术。维基媒体通过三个全球数据中心在坦帕、阿姆斯特丹和首尔运作，支持每月超过1.1亿次的页面修订和庞大的数据流量需求。技术栈采用了LAMP作为核心，同时整合了Memcached、Lucene、Lighttpd等多种高级功能，构建了强大的技术生态系统。

基维克程序包kivikd的目的是提供一个与CouchDB兼容的守护程序，并由v4驱动程序套件提供支持。主要目标是提供一个简单的独立服务器过程进行测试。目前，Kivikd正处于早期开发阶段，功能尚未完全实现。该软件根据Apache 2.0许可证发布，详细信息请参阅LICENCE.md文件。

基础的文章发布系统，支持用户注册和登录功能。用户登录后可以发布、编辑和删除文章。系统功能简单，是理论实践的初步尝试。

2014 版的医学三基考试宝典(外科) v11.0.exe，是个挺老牌但还蛮好用的学习工具。题库内容贴着大纲走，更新也比较勤快，适合你这种准备三基考试但又不想被题海淹没的朋友。 错题重做的功能我觉得实用。每次做错的题都会被记录下来，哪天闲着可以反复练，记忆效果比你背十遍还扎实，嗯，有点像“刷题复健”。 智能阅卷也挺加分，做完题自动出分，哪题错、对了几道、对了多少，全都有。你不用再对答案浪费时间，效率杠杠的。 还有个统计模块，可以看到你什么时候做题状态最好，适合那些习惯精打细算的同学。比如我发现自己晚上做题效率最低，早上冲一波正确率高得多。 你如果喜欢按自己节奏来，还有个模拟考场功能。选题型、调

对于不满足规范正交条件的基底，如果存在另一组对偶基底使得对应的傅里叶展开式满足规范正交性，展开式也相应由这两组基底构成，这种基称为双正交基。

基坐标变换的公式 设线性空间Rn中的两组基向量u和v都是n维列向量，它们在基准坐标系中的n个分量都是已知的，因此u和v可表示为n×n矩阵。假设Rn中的一个向量w在以u为基的坐标系内的坐标为wu（n×1数组），在以v为基的坐标系内的坐标为wv（n×1数组），它们在基准坐标系内的坐标应分别为u × wu和v × wv，这两者应该相等： u × wu = v × wv （9.18） 所谓基坐标的变换就是已知wu，求出wv。将上式左右均左乘以inv(v)，得到： v × wv = inv(v) × u × wu （9.19） 由此，坐标变换矩阵P可由u和v求得： P(u→v) = v × inv(

这是一个考试系统，主要实现的题目有单项选择题、多项选择题和判断题。每次运行本软件时会自动从题库中随机抽取题目。在data文件夹下有一个配置文件，可以修改题目类型数量、题目分值和考试限定时间。交卷后可以查看本次考试得分，通过本次考试满分的60%来判断是否通过。后台采用Access数据库，可以添加新题目而无需修改原程序。包括判断题在内的题目存储在不同的表中，如judge、single和moresingle。在Access中可以添加新的考试人员，只需更新student表信息。每次交卷后的成绩会自动保存到数据库中。还可以导出每次考试的题目、答案及学生答案，以及得分情况。未交卷前可以修改已完成的题目。此

这是Gabor Szabo，Gorgor Polatkan，Oscar Boykin和Antonios Chalkiopoulos撰写的《社交媒体数据挖掘与分析》一书中的代码的简单重新发布。包括Python，R和Scala中的代码。撰写时，此代码仅可从与本书相关的Wiley网站上以zip文件形式获得。但这似乎仅在此处可用，该代码有可能会从网站上丢失。因此，我将提供与下载时一样的代码，并将其添加到GitHub中。这本书是数据分析的独特观点，其主题是跨媒体平台。

本书将社交媒体、社交网络分析与数据挖掘技术相结合，为学生、从业者、研究人员和项目经理提供了一个理解社交媒体挖掘基础和潜力的平台。

想要了解**媒体混合建模**（MMM）吗？这是一种实用的经济计量方法，可以营销人员衡量不同媒体广告的效果。尤其是对于大品牌来说，能清楚知道每一笔广告花费背后的效果，简直是提升投资回报的利器。你会觉得 MMM 有点复杂，需要大量的统计数据，没错，的确如此。而且，多人认为这种方法太昂贵，需要专业的工具和技术。不过，如果你能掌握相关的模型，真的是大大提升营销效果。 **mediamixmodeling**这个工具就是一个不错的入门参考，它展示了如何进行 MMM 模型演示。对于刚接触 MMM 的同学来说，挺友好的，而且对代码和数据的都有好的示范。 ，如果你正在做媒体投放，想要科学衡量效果，了解 MMM