看见很多人不知道打码平台是什么，不明白意思也不清楚什么是正确的使用方法，在下甚是心急，现在便为大家奉上关于打码平台的使用说明。

    要想知道如何使用，事先明白全自动打码平台是什么比较好，答题吧打码平台是指具有对验证码自动识别，自动输入等一些功能的平台，支持多种方式的对验证码自动识别，具有帮助用户解决批量识别验证码的烦恼

答题吧打码平台的优势
    1 免费测试：全平台支持免费打码平台测试，登陆账号后上传图片验证码即可；

    2 识别率高：集成各大打码平台代答商资源的全自动打码平台,企业式管理答题,打码平台率99.1%；

    3 高分成比：最完善的分成系统为开发者提供全天24小时高额分成，最高返50%；

    4 价格实惠：为用户提供全网性价比最高，价格更低的图像识别服务；

    5 精准计费：计费精准透明,多种查询方式方便轻松

答题吧打码平台的原理
    1.识别程序以dll的方式提供使用，通过简单的函数调用即可识别复杂的验证码图片。

    2.自动识别； 智能处理各种背景、边框、干扰等；

    3.识别率达80%-100%（指不太复杂的验证码），正确率高，本地图片识别速度一般0.1秒以内，安全可靠。努力。

 
在谈到RTC芯片的精度时，往往会用一个专业词PPM来衡量其精度 
 
高精度的RTC精度可达到5 PPM
 
用PPM不是很直观，那么，此RTC每天的误差是多少秒呢？
计算如下：（24×60×60s）×（5×10^-6）= 86400 × 0.000005 = 0.432s
即ppm为5的RTC，每天的误差是0.432s，大概2.5天会误差一秒。
 
 
摘录：
ppm（parts per million）是比率的表示，表示“百万分之几”
如1ppm即百万分之一，150ppm即百万分之一百五十等等。也就是说，在配制1ppm浓度时，1克溶质(指纯量)加水1吨(999999克)，依此类推。
如果ppm换算成百分号“%”为：1ppm=0.0001%。
但在大多数科技期刊中，已经不使用ppm，而改用千分号“‰”，ppm换算成‰为：1ppm=0.001‰。
 
 
同理，还有ppb和ppt，其中的b和t分别表示billion和trillion。
即1ppm=10^-6数量级, 而ppb,ppt等,分别是10的-9次方和-12次方
严格地说他们不是单位，只是比率的表示。
可指代质量比也可指代体积比，需明确。
 
 

在大数据的越来越火的今天，相信很多朋友都不清楚大数据到底是什么？可以解决实际生活中的什么问题？那么今天科多大数据老师就给各位小伙伴儿普及下大数据的概念吧。大数据到底是什么勒？

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

    数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
　　基础架构：云存储、分布式文件存储等。
　　数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
　　统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。　数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
　　模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
　　结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

　　第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
　　第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
　　第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
　　大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注，最近两年也是各位童鞋转行做大数据技术的绝佳时机，有想法的伙伴儿可以趁早转，越往后门槛越高！希望我的分享对大家有所帮助。

@Column注解
用来标识实体类中属性与数据表中字段的对应关系
@Column属性详解：
name

定义了被标注字段在数据库表中所对应字段的名称；
unique

表示该字段是否为唯一标识，默认为false。如果表中有一个字段需要唯一标识，则既可以使用该标记，也可以使用@Table标记中的@UniqueConstraint。
nullable

表示该字段是否可以为null值，默认为true。
insertable

表示在使用“INSERT”脚本插入数据时，是否需要插入该字段的值。
updatable

表示在使用“UPDATE”脚本插入数据时，是否需要更新该字段的值。insertable和updatable属性一般多用于只读的属性，例如主键和外键等。这些字段的值通常是自动生成的。
columnDefinition（大多数情况，几乎不用）

表示创建表时，该字段创建的SQL语句，一般用于通过Entity生成表定义时使用。（也就是说，如果DB中表已经建好，该属性没有必要使用。）
table

表示当映射多个表时，指定表的表中的字段。默认值为主表的表名。
length

表示字段的长度，当字段的类型为varchar时，该属性才有效，默认为255个字符。
precision和scale

precision属性和scale属性表示精度，当字段类型为double时，precision表示数值的总长度，scale表示小数点所占的位数。