《分奖金》专题

问题内容： Java有一种称为的模式。那有什么意思？ RFC3447， 公开密钥密码标准（PKCS）＃1：RSA密码规范2.1版 ，第 7.1.2 节 解密操作 说，哈希和MGF都是RSAES-OAEP- DECRYPT的选项。MGF是它自己的功能，在 B.2.1节MGF1中 定义，并且还具有自己的哈希“选项”。 也许RSAES-OAEP- DECRYPT和MGF1中的哈希“选项”应该是相同的，或

问题内容： 有没有办法告诉您当前正在使用的当前Eclipse工作区是什么？ 问题答案： 对我来说，选择File-> Switch Workspace-> Other …可以显示当前工作空间的名称。 我试图确认 “ 实际上，这显示的是最后关闭的工作空间，而不是当前的工作空间。如果要打开和关闭多个工作空间，则这是不可靠的。 ” 而且我无法复制它。每次获得当前加载的工作区时（我正在Juno上进行测试）。

本教程上接教程第4部分。 我们已经建立一个网页投票应用，现在我们将为它创建一些自动化测试。 自动化测试简介 什么是自动化测试？ 测试是检查你的代码是否正常运行的简单程序。 测试可以划分为不同的级别。 一些测试可能专注于小细节（某一个模型的方法是否会返回预期的值？）， 其他的测试可能会检查软件的整体运行是否正常（用户在对网站进行了一系列的操作后，是否返回了正确的结果？）。这些其实和你早前在教程 1中

让我们通过例子来学习。 在本教程中，我们将引导您创建一个基本的投票应用。 它将包含两部分： 一个公共网站，可让人们查看投票的结果和让他们进行投票。 一个管理网站，可让你添加、修改和删除投票项目。 我们假设你已经 安装了 Django 。你可以运行以下命令来验证是否已经安装了 Django 和运行着的版本号： python -c "import django; print(django.get_ve

最后，让我们看看 Dijkstra 算法的运行时间。我们首先注意到，构建优先级队列需要 $$O(V)$$ 时间，因为我们最初将图中的每个顶点添加到优先级队列。 一旦构造了队列，则对于每个顶点执行一次 while 循环，因为顶点都在开始处添加，并且在那之后才被移除。 在该循环中每次调用 delMin，需要 $$O(logV)$$时间。 将该部分循环和对 delMin 的调用取为 $$O(Vlog(V

在本章的剩余部分，我们将把注意力转向一些非常大的图。我们将用来研究一些附加算法的图，由互联网上的主机之间的连接和网页之间的链接产生的图。 我们将从网页开始。 像 Google 和 Bing 这样的搜索引擎利用了网页上的页面形成非常大的有向图。 为了将万维网变换为图，我们将把一个页面视为一个顶点，并将页面上的超链接作为将一个顶点连接到另一个顶点的边缘。 Figure 30 展示了从 Luther C

随着二叉搜索树的实现完成，我们将对已经实现的方法进行快速分析。让我们先来看看 put 方法。其性能的限制因素是二叉树的高度。从词汇部分回忆一下树的高度是根和最深叶节点之间的边的数量。高度是限制因素，因为当我们寻找合适的位置将一个节点插入到树中时，我们需要在树的每个级别最多进行一次比较。 二叉树的高度可能是多少？这个问题的答案取决于如何将键添加到树。如果按照随机顺序添加键，树的高度将在 $$log2

让我们使用TypeScript来创建一个简单的Web应用。 安装TypeScript 有两种主要的方式来获取TypeScript工具： 通过npm（Node.js包管理器） 安装Visual Studio的TypeScript插件 Visual Studio 2017和Visual Studio 2015 Update 3默认包含了TypeScript。 如果你的Visual Studio还没有安

与 TF-IDF + LogReg 之类的简单且快得多的方法相比，LSTM 实际上由于数据集太小而无济于事。 注意 RNN 非常棘手。批次大小、损失和优化器的选择很重要，等等。某些配置无法收敛。 训练期间的 LSTM 损失减少模式可能与你在 CNN/MLP 等中看到的完全不同。 from __future__ import print_function from keras.preprocess

根据Joulin等人的论文： Bags of Tricks for Efficient Text Classification 在具有 uni-gram 和 bi-gram 嵌入的 IMDB 数据集上的结果： Embedding Accuracy, 5 epochs Speed (s/epoch) Hardware Uni-gram 0.8813 8 i7 CPU Bi-gram 0.9056 2

代码静态分析可以在不运行代码的情况下，提前检测代码。 主要可以做两点 语法检测 编码规范检测 作为开发人员，在日常编码中，难免会范一些低级错误，比如少个括号，少个逗号，使用了未定义变量等等，我们往往会使用编辑器的 lint 插件来检测此类错误。 对于我们 OpenResty 开发中，日常开发的都是 Lua 代码，所以我们可以使用 luacheck 这款静态代码检测工具来帮助我们检查，比较好的一点是

互联网时代的信息爆炸是很多人倍感头痛的问题，应接不暇的新闻、信息、视频，无孔不入地侵占着我们的碎片时间。但另一方面，在我们真正需要数据的时候，却感觉数据并不是那么容易获取的。比如我们想要分析现在人在讨论些什么，关心些什么。甚至有时候，可能我们只是暂时没有时间去一一阅览心仪的小说，但又想能用技术手段把它们存在自己的资料库里。哪怕是几个月或一年后再来回顾。再或者我们想要把互联网上这些稍纵即逝的有用信息

HubbleData的分群支持以下功能： 分群数据可以通过下载以及接口方式同步到内部运营平台，实现二次加工或者精准化运营 分群可以做为A/B测试的定向条件，实现客户端或者后台服务的灰度发布功能 我们支持以下两种方式配置用户分群：行为模型+自定义分群，本节主要介绍HubbleData的自定义分群功能。 1.1. 使用场景 用户分群是一种用户运营和用户分析手段，HubbleData的分群区别于传统的标

在事件分析报告中，可对已生成的报告进行导出，导出按钮位置如图。 每日导出次数根据版本不同有所限制，剩余次数会在导出确认框中进行提示。 开通全量导出的用户，可在导出时选择是否全量导出。 导出后的报告，可在管理-分析云设置-分析云下载中进行下载，下载次数无限制。

在第一章分布式图系统中，我们介绍了图存储的两种方式：点分割存储和边分割存储。GraphX借鉴powerGraph，使用的是点分割方式存储图。这种存储方式特点是任何一条边只会出现在一台机器上，每个点有可能分布到不同的机器上。 当点被分割到不同机器上时，是相同的镜像，但是有一个点作为主点,其他的点作为虚点，当点的数据发生变化时,先更新主点的数据，然后将所有更新好的数据发送到虚点所在的所有机器，更新虚点