《网易互娱笔试》专题

9.2. sync.Mutex互斥锁 在8.6节中，我们使用了一个buffered channel作为一个计数信号量，来保证最多只有20个goroutine会同时执行HTTP请求。同理，我们可以用一个容量只有1的channel来保证最多只有一个goroutine在同一时刻访问一个共享变量。一个只能为1和0的信号量叫做二元信号量(binary semaphore)。 gopl.io/ch9/bank

WeX5的前端是由若干个页面构成的，运行时，页面间有以下几种关系：Shell打开页面、页面与对话框的交互、页面与内嵌页面的交互。 Shell打开页面 WeX5中，Shell负责管理所有的页面；在同一时刻，允许多个页面同时运行，有且只有一个活动页面（即当前页面）。 配合 参考案例 ：/UI2/demo/page/index.w 1、打开页面 打开页面时，可以调用以下api： justep.Shell

容器互联 如果你之前有 Docker 使用经验，你可能已经习惯了使用 --link 参数来使容器互联。 随着 Docker 网络的完善，强烈建议大家将容器加入自定义的 Docker 网络来连接多个容器，而不是使用 --link 参数。 新建网络 下面先创建一个新的 Docker 网络。 $ docker network create -d bridge my-net -d 参数指定 Docker

jd.showToast(OBJECT) 显示消息提示框 OBJECT 参数说明： 参数 类型 必填 说明 title String 是 提示的内容 icon String 否 图标，有效值 "success", "loading", "none" image String 否 自定义图标的本地路径，image 的优先级高于 icon duration Number 否 提示的延迟时间，单位毫秒，

你亦可以选择进行交互式的rebase。这种方法通常用于在向别处推送提交之前对它们进行重写。交互式rebase提供了一个简单易用的途径让你在和别人分享提交之前对你的提交进行分割、合并或者重排序。在把从其他开发者处拉取的提交应用到本地时，你也可以使用交互式rebase对它们进行清理。 如果你想在rebase的过程中对一部分提交进行修改，你可以在'git rebase'命令中加入'-i'或'--inte

最后，让我们添加一些鼠标交互。为了提高我们的geocache标记的可见性，当用户在标记上hovers时，我们可以改变它们的样式来突出显示。 为了实现这一点，我们将使用拾取pick，一种Cesium的特征，从3D场景中返回数据，在观看者画布上给出像素位置。 这里有以下几种不同的picking： Scene.pick : 返回包含给定窗口位置的基元的对象。 Scene.drillPick : 返回包含

通常，用户在浏览网页时，会与网站产生交互行为，点击网页上的各种链接，常见的包括： 播放视频 加入购物车 阅读某文章 点击“查看详情”按钮 等等 4.5.1 什么是（简单）事件统计？ SiteMonitor 提供了简单的事件统计， 可利用3个具有层级关系的类目对事件进行标记。 3个类目分别为： 维度 含义 示例 Category 事件类别 如： '全站导航'，'xx特定页面'，'页面footer'等

1.1.1. 语音识别 WebSocket 接口定义文档 1.1.2. 概述 1.1.3. 协议详解 1.1.4. 服务地址 1.1.5. 协议地址 1.1.6. 协议概述 1.1.7. 典型场景 1.1.8. speech异常 1.1.9. speech 特殊逻辑 1.1.1. 语音识别 WebSocket 接口定义文档 1.1.2. 概述 本文档目的是描述云端语音接口的 WebSocket 版

YodaOS Event Event rokid.turen.start_voice 表示语音请求开始，参数描述如下： 参数名称 类型 描述 trigger int 唤醒词 triggerStart int 唤醒词在语音流的开始偏移量 triggerLength int 唤醒词语音流长度（按采样点计算） soundIntensity float 音强 enableCloudVerification

主要讨论算法题。怀疑是不是顺序放反了，第二题简单的厉害，也算是对上周showmebug事件的补偿？ 第一题：3d模型文件中存储了三角形面片数据，他由“顶点数组”和“索引数组”两部分组成。例如顶点数组[V{x0,y0,z0},V{x1,y1,z1},V{x2,y2,z2}….]每个元素是1个顶点坐标。 索引数组[(0,1,2),(0,2,3),(4,5,6),…]每个元素是1个三角形的三个顶点的in

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高效方便的机器学习库 官方文档：http://scikit-learn.org/stable/documentation.html Example：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ 简述sklearn里我用过的一些类和函数

机器学习常常需要进行数据可视化，matplotlib是python可视化最著名的库。 matplotlib API文档 常用方法： pylot模块 hist：柱状图 plot show：开一个窗口展示图片 ion：画图不阻塞，恩，可以利用这个做动画

机器学习常常需要fake数据，或者进行数据预处理，numpy是python科学计算的一把利器。 numpy 官方手册，支持字母检索 常用方法： 生成数据： arange： 生成一定范围内的数据 ones_like：生成与参数维度相同的数据 random模块：随机相关 np.random.shuffle：给一个ndarray做洗牌 数学计算： exp：自然指数 sum：求和 numpy.linalg

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