《分析》专题

5.5. 分号 Go语言与C一样都是采用分号来结束一条语句，不一样的是，并不是所有的源码 都要使用分号。Go是采用语法解析器自动在每行末增加分号，所有你在写代码的 时候可以把分号缩略. 这个规则是: 如果一个标记(token)的前一行是标识符(identifier)(就像"int"或 "float64"), 比如: 数字，一个字符串或一个标记. break continue fallthrou

使用指南 组件介绍 评分组件，支持自定义评分图案，评分范围等。 引入方式 import { Rate } from "feart"; components:{ 'fe-rate':Rate, } 代码演示 基础用法 使用 icon 组件 <fe-rate v-model="value" /> 不使用 icon 组件 <fe-rate v-model="value" :is-icon=

分享 呼起分享界面 在手淘下有个事件发出来 document.addEventListener('wvShareClickEvent', function(e) { alert(e.param.target); }); wvShareClickEvent 用户选择了某个分享渠道， 这里仅表示进入了该渠道，但不代表已经成功分享，分享行为可能会被用户取消 Tida.share({ t

当鼠标移动到星星上时，星星会暂时地指向鼠标所在的星星；此时移出星星，那么组件会恢复到原有值。只有在星星点击一下，值才会被固定下来，移出时不再恢复。 等级：<span id="level"></span> <div id="rating"></div> <div class="btn-bar"> <button id="disable">disable()</button> <but

评分组件。实现一套滑动评分的机制，支持定制任意图标。 Usage 全部引入 import { Rate } from 'beeshell'; 按需引入 import Rate from 'beeshell/dist/components/Rate'; Examples Code 详细 Code import { Rate } from 'beeshell' <Rate total={3}

在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。在第二章我们探索了一个回归任务：预测房价。我们使用了多种算法，诸如线性回归，决策树，和随机森林（这个将会在后面的章节更详细地讨论）。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。 MNIST 在本章当中，我们将会使用 MNIST 这个数据集，它有着 70000 张规格较小的手写数字图片，由美国的高中生和美国人口调查局的职

分片流可以用于包装指定分片的流。 使指定分片的流访问起来就像传统流那样从开头到结尾。 构建分片流 var segmentStream = new SegmentStream(baseStream, 1024); 分片流的起始位置为基础流的position，在构建分片流时会被记录。 函数原型 SegmentStream(Stream stream, long partSize = 0); 参数

在某些情况下，某个collection可能会非常大，比如，存储1亿条数据。这时候操作这个collection会很慢。一种最简单直接的优化方法，是将其拆分。 bugu-mongo支持对集合的拆分，可以按年、月、日、自定义字符串对其拆分。 比如，你有很多的朋友，你希望按省份存放到不同的表中，上海的存放在friend-shanghai，浙江的存放在friend-zhejiang。 步骤一：设置@Enti

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Logistic分布 Logistic分布的定义： 设$$X$$是连续随机变量，$$X$$服从Logistic分布是指具有下列分布函数和密度函数： $$ F(x)=P(X\leqslant x)= \dfrac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}} $$ $$ f(x)=F'(X\leqslant x)= \dfrac{e{-(x-\mu)/\gamma}}{\gamma(1+e{-

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