初始化组件 一般我们会这样来初始化组件: <div id="container"> <div data-ui-id="submitButton"></div> </div> // 需要哪些组件,需要在这里事先把它们加载回来,比如我们这里用到了 `Button` require(['moye', 'moye/Button'], function (moye) { moye
最大熵模型(maximum entropy model, MaxEnt)也是很典型的分类算法了,它和逻辑回归类似,都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中,使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用,让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型,对逻辑回归,支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。 1. 熵和条件熵的回顾 在决策树
给定随机变量的分布和未知参数,利用观测到的样本计算似然函数。 选择最大似然函数的参数作为参数的估计量。 最大似然估计的基本原理:极大化似然函数 假设样本{$$X_1,X_2,...X_n$$}服从概率密度函数$$f_\theta(x)$$,其中$$\theta=(\theta_1,\theta_2,....\theta_k)$$是未知参数。 当固定x的时候,$$f_\theta(x)$$就是$$\
Docker官方关于Dockerfile最佳实践原文链接地址:https://docs.docker.com/develop/develop-images/dockerfile_best-practices/ Docker 可以通过从 Dockerfile 包含所有命令的文本文件中读取指令自动构建镜像,以便构建给定镜像。 Dockerfiles 使用特定的格式并使用一组特定的指令。您可以在Dock
Windows 和 macOS 分别通过打开跳转列表(JumpList)和dock菜单使应用程序能够快速的访问最近打开的文档列表。 跳转列表 应用 dock 菜单 若要增加一个文件到最近文件列表,你可以使用app.addRecentDocument API: const { app } = require('electron') app.addRecentDocument('/Users/USER
本文档旨在汇总和强调用户指南、快速开始文档和示例中的最佳实践。该文档会很活跃并持续更新中。如果你觉得很有用的最佳实践但是本文档中没有包含,欢迎给我们提Pull Request。 通用配置建议 定义配置文件的时候,指定最新的稳定API版本(目前是V1)。 在配置文件push到集群之前应该保存在版本控制系统中。这样当需要的时候能够快速回滚,必要的时候也可以快速的创建集群。 使用YAML格式而不是JSO
本章节从零开始创建我们自己的kubernetes集群,并在该集群的基础上,配置服务发现、负载均衡和日志收集等功能,使我们的集群能够成为一个真正线上可用、功能完整的集群。 第一部分 在CentOS上部署kubernetes集群中介绍了如何通过二进制文件在CentOS物理机(也可以是公有云主机)上快速部署一个kubernetes集群。 第二部分介绍如何在kubernetes中的服务发现与负载均衡。 第
1.2.4. 暴露最小化 PHP应用程序需要在PHP与外部数据源间进行频繁通信。主要的外部数据源是客户端浏览器和数据库。如果你正确的跟踪数据,你可以确定哪些数据被暴露了。Internet是最主要的暴露源,这是因为它是一个非常公共的网络,您必须时刻小心防止数据被暴露在Internet上。 数据暴露不一定就意味着安全风险。可是数据暴露必须尽量最小化。例如,一个用户进入支付系统,在向你的服务器传输他的信
Aurelia是一个新的框架,因此,最佳实践尚未建立。 在本章中,您将找到一些有用的指导原则。 开始一个新项目 Aurelia提供aurelia-skeletons 。 有几种骷髅可供选择。 Aurelia背后的团队正在积极支持骨架,他们总是与最新版本的框架保持同步。 Aurelia Skeletons skeleton-es2016-webpack允许您编写ES2016代码并使用npm进行包管理
与具有定义的处理方式,文件结构等的Django和Rails不同,Express不遵循定义的方式。 这意味着您可以按照自己喜欢的方式构建应用程序。 但是随着应用程序的大小增加,如果它没有明确定义的结构,则很难维护它。 在本章中,我们将介绍常用的目录结构和关注点分离,以构建我们的应用程序。 首先,我们将讨论创建节点和Express应用程序的最佳实践。 始终使用npm init开始一个节点项目。 始终使
在本章中,我们将介绍Firebase的最佳实践。 避免嵌套数据 从Firebase获取数据时,您将获得所有子节点。 这就是深度嵌套不被认为是最佳实践的原因。 非规范化数据 当您需要深层嵌套功能时,请考虑添加几个不同的集合; 即使您需要添加一些数据重复并使用多个请求来检索您需要的内容。
JMeter有一些限制,特别是在分布式环境中运行时。 遵循这些准则将有助于创造真实和持续的负荷 - 使用多个JMeter实例,以防线程数更多。 检查范围规则并相应地进行设计。 始终对所有元素使用命名约定。 在执行脚本之前,请检查默认浏览器连接设置。 适当添加听众。 减少资源需求 以下是减少资源需求的一些建议 - 使用非GUI模式:jmeter -n -t test.jmx -l test.jtl。
介绍 KNN算法全名为k-Nearest Neighbor,就是K最近邻的意思。KNN 也是一种分类算法。但是与之前说的决策树分类算法相比,这个算法算是最简单的一个了。算法的主要过程为: 1、给定一个训练集数据,每个训练集数据都是已经分好类的。 2、设定一个初始的测试数据a,计算a到训练集所有数据的欧几里得距离,并排序。 3、选出训练集中离a距离最近的
HttpSession 接口的 getLastAccessedTime 方法允许 servlet 确定在当前请求之前的会话的最后访问时间。当会话中的请求是 servlet 容器第一个处理时该会话被认为是访问了。
返回两个或两个以上数字的最小公倍数。 使用最大公约数(GCD)公式和 lcm(x,y) = x * y / gcd(x,y) 来确定最小公倍数。 GCD公式使用递归。 const lcm = (...arr) => { const gcd = (x, y) => (!y ? x : gcd(y, x % y)); const _lcm = (x, y) => x * y / gcd(x,