《比特大陆》专题

Spark特征提取（Extracting）的3种算法（TF-IDF、Word2Vec以及CountVectorizer）结合Demo进行一下理解 TF-IDF算法介绍： 词频－逆向文件频率（TF-IDF）是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，它可以体现一个文档中词语在语料库中的重要程度。 词语由t表示，文档由d表示，语料库由D表示。词频TF(t,,d)是词语t在文档d中出现的次数。文件频率D

基于SparkML的特征选择（Feature Selectors）三个算法（VectorSlicer、RFormula以及ChiSqSelector）结合Demo进行一下理解 VectorSlicer算法介绍： VectorSlicer是一个转换器输入特征向量，输出原始特征向量子集。VectorSlicer接收带有特定索引的向量列，通过对这些索引的值进行筛选得到新的向量集。可接受如下两种索引： 1

生成包含可执行安装程序的外壳； 支持 ZLIB、BZIP2 和 LZMA 数据压缩 (文件可个别压缩或同时)； 支持卸载 (安装程序可以生成卸载程序)； 可自定义的用户界面 (对话、字体、背景、文本、检测标记、图像等等)； 典型和新式向导界面； 完整的多语言，支持一个安装程序有多个语言。自带超过 35 种语言翻译，但是你也可以建立你自己的； 页面系统：你可以添加标准向导页面或自定义页面； 用户可以

本节介绍 GDI+的几个主要新增特性与功能，说明 GDI+在编程模式上的改变。 1.2.1 GDI+新增特性 与 GDI 相比，GDI+新增的特性主要有渐变画刷、样条和贝塞尔曲线、持久路径、矩阵 变换、伸缩区域、α 混色和对多种图像格式的支持。 （1）渐变画刷 GDI+中新增加的渐变画刷（gradient brush，梯度刷），通过提供用于填充图形、路径和 区域的颜色线性渐变和路径渐变的画刷，扩展

勿在浮沙筑高台 使用这个题目，完全是向《深入浅出MFC》的侯捷致敬。 Go语言优势 可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，Go 编译生成的是一个静态可执行文件，部署就是扔一个文件上去就完成了。这让部署变得异常方便，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。如果你是做php的，你就会知道编译一大堆的依赖是多么的繁琐，经常是你需要增加一个memcach

3.1、静态方法和属性 我们不仅可以通过对象来访问方法和属性，还可以通过类来访问它们。这样的方法和属性是“静态的” static关键词来声明。 example: class StaticExample { static public $aNum; static public function sayHi() { echo "hi,xujiajun :)"

海量的地图资源：        LSV拥有丰富的地图资源，支持加载上百张图源，并且加载后可以进行无缝的地图切换。另外还可以通过地图与透明图的叠加达到各种所需要的效果。 快捷的数据加载：        LSV的能够加载各种类型的数据(包括KML、SHP、CAD等格式的矢量；TIF、IMG、MBT、Lrp等格式的栅格数据；tif、img、hgt、dem等的DEM数据；osgb的倾斜实景数据；obj、3

海量的地图资源：        LSV拥有丰富的地图资源，支持加载上百张图源，并且加载后可以进行无缝的地图切换。另外还可以通过地图与透明图的叠加达到各种所需要的效果。 快捷的数据加载：        LSV的能够加载各种类型的数据(包括KML、SHP、CAD等格式的矢量；TIF、IMG、MBT、Lrp等格式的栅格数据；tif、img、hgt、dem等的DEM数据；osgb的倾斜实景数据；obj、3

动态 component、slot、template 因为需要在构建阶段将所有的模版编译成小程序所需要的模版，因此动态的组件、模版、slot，目前都是不支持的。 v-once 暂不支持。

简介 得墨忒耳定律（Law of Demeter，缩写LoD）亦稱為“最少知识原则（Principle of Least Knowledge）”，是一种软件开发的设计指導原則，特别是面向对象的程序设计。得墨忒耳定律是松耦合的一种具體案例。該原則是美國東北大學在1987年末在發明的，可以簡單地以下面任一種方式總結: 每个单元对于其他的单元只能拥有有限的知识：只是与当前单元紧密联系的单元； 每个单元只

为了与C语言标准保持高度的兼容性，在C标准委员会的协助之下，一些细小的改变被引入到C++0x中。 long long 扩展的整型数据类型（例如，关于可选的更长的整型数的规则） 关于UCN的改变[N2170==07-0030]: 解除了”字符常量/字面字符串中不得使用控制/基本的通用字符名”的限制 // 译注: C++03中允许通过\uNNNN的形式 // 在字符/字符串中引入非ASCII字符(Un

JSON 主要具有以下特性，这些特性使它成为理想的数据交换语言： JSON 是轻量级的文本数据交换格式 JSON 具有自我描述性，更易理解 JSON 采用完全独立于语言的文本格式：JSON 使用 JavaScript 语法来描述数据对象，但是 JSON 仍然独立于语言和平台。JSON 解析器和 JSON 库支持许多不同的编程语言。 目前常见的动态编程语言（PHP，JSP，.NET）都支持JSON。

所谓非 prop 特性，就是指它可以直接传入组件，而不需要定义相应的 prop。 尽管为组件定义明确的 prop 是推荐的传参方式，组件的作者却并不总能预见到组件被使用的场景。所以，组件可以接收任意传入的特性，这些特性都会被添加到组件的根元素上。 例如，假设我们使用了第三方组件bs-date-input，它包含一个 Bootstrap 插件，该插件需要在input上添加data-3d-date-p

3.6. 其他特性 在以上章节中未被提及的，关于Spring 2.0的新特性与改进特性，都包含在最后部分。 3.6.1. 动态语言支持 Spring 2.0现在支持用非Java语言编写的bean。当前支持的动态语言包括JRuby，Groovy和BeanShell。标题为 第 25 章 动态语言支持 部分描述了动态语言支持的细节。 3.6.2. JMX Spring对JMX支持的变化更具有进步意义，

11.3. HTTP 的特性 11.3.1. 用户代理 (User-Agent) 11.3.2. 重定向 (Redirects) 11.3.3. Last-Modified/If-Modified-Since 11.3.4. ETag/If-None-Match 11.3.5. 压缩 (Compression) 这里有五个你必须关注的 HTTP 重要特性。 11.3.1. 用户代理 (User-A