《思特威》专题

在脚本或其他别的地方出现的特殊字符 #注释. 以一个#开头的行 (#!是例外) 是注释行. 1 # 这是一行注释. 注释也可以出现在一个命令语句的后面。 1 echo "A comment will follow." # 这里可以添加注释. 2 # ^ 注意在#前面可以有空白符 # 注释行前面也可以有空白字符 1 #注

有一些您在创建port时的特殊情况，我们在这里提一下。 6.1. 共享库 如果您的port安装了一个或多个共享库,那么请定义一个 USE_LDCONFIG make 变量， 在post-install标记把它注册进共享库 缓冲时会调用bsd.port.mk去运行 ${LDCONFIG} -m来指向新库的安装目录。 (通常是 PREFIX/lib) 同样，您也可以适当的在您的 pke-plist文件

3.a. DistCC 何为 DistCC? distcc 是一个用于在网络上多台无须 (配置) 一样的主机 (not necessarily identical) 间进行分布式编译的程序. distcc 客户端向多台可用的 DistCC 服务器 (运行了 distccd) 发送必要的信息以让它们可以为客户端一份份地编译源码. 您可在我们的 Gentoo DistCC 文档中找到关于 distcc

编译源代码只是整个过程的一个方面，更重要的是，你要把你的软件发布到生产环境中来产生商业价值，所以，你要运行测试，构建分布、分析代码质量、甚至为不同目标环境提供不同版本，然后部署。整个过程进行自动化操作是很有必要的。 整个过程可以参考下图： 整个过程可以分成以下几个步骤： 编译源代码 运行单元测试和集成测试 执行静态代码分析、生成分析报告 创建发布版本 部署到目标环境 部署传递过程 执行冒烟测试和自

ES6的this指针 很多开发者在开发的时候都会发现this.xxx() 函数执行时报错了，找不到响应的方法。 在使用this.xxx的时候就需要注意可能踩上es6 this指针的坑了。 es6的类函数并不像es5会自动绑定this指针，所以需要需要执行的this。 具体有如下2种： 第一种在使用之前进行绑定this this.xxx.bind(this); 第二种，用指针函数进行绑定 clas

个人觉得，整个 AplphaGo 对于机器学习来说，最核心的算法就是深度学习（Deep Learning）和增强学习（Reinforcement Learning）。蒙特卡洛树搜索 MCTS 是一个搜索框架，将这些机器学习的技术融合在了一起。今天这篇文章的重点在深度学习，增强学习以后再说。 蒙特卡洛树搜索 每个博弈类的人工智能算法的基础都是一个搜索算法。比如我们上学时学习的 A-star 算法，a

1. linear-CRF模型参数学习思路 在linear-CRF模型参数学习问题中，我们给定训练数据集X和对应的标记序列Y，K个特征函数$$f_k(x,y)$$，需要学习linear-CRF的模型参数$$w_k$$和条件概率$$P_w(y|x)$$，其中条件概率$$P_w(y|x)$$和模型参数$$w_k$$满足一下关系：$$P_w(y|x) = P(y|x) = frac{1}{Z_w(x)}

22.1.1 Spring Web MVC的特性 Spring Web Flow Spring Web Flow（SWF）的目标是成为管理Web应用页面流程的最佳解决方案。 在Servlet和Portlet环境下，SWF集成像Spring MVC和JSF这样现有的框架。如果您的一个业务流程（或很多业务流程）会从会话模型而不是纯粹的请求模型收益，那么SWF可能就是您要的解决方案。 SWF允许您将逻辑

最新特性一览 (版本：V3.0.0) 客户端 1. 生态体系完善 CAT3.0推出多种语言的客户端，基本覆盖了主流开发语言。 目前支持： Java C C++ Python Go Node.js .NET 2. 消息采样聚合 CAT3.0支持采样聚合，当采样命中或者内存队列已满时都会经过采样聚合上报。采样聚合是对消息树拆分归类，利用本地内存做分类统计，将聚合之后的数据进行上报，这样可以减少客户端的

箭头函数和词法this（Arrows and Lexical This） JS中可以使用一些箭头符号语法： <!-- 单行注释 --> “趋向于”操作符，语义为goes to <= 小于等于 => ES6引入的箭头，用于函数简写 本节说明ES6中新引入的箭头(=>)语法的使用。箭头函数是使用=>符号语法表示的函数简写，和C#,Java 8中的语法类似。箭头同时支持表达式和声明体。 下面分别使用ES

期望： 1. 定义： 设离散型随机变量$$X$$的分布律为：$$P{X=x_i}=p_k, k=1,2,...$$，若级数$$\displaystyle\sum_{k=1}^{\infty} x_k p_k$$绝对收敛，则称该级数的和为随机变量$$X$$的数学期望（mean），记为$$E(X)$$。即 $$ E(X)=\displaystyle\sum_{k=1}^{\infty} x_k p_k

来源网站 定义： 用户在每次访问产品时来源的网站。 场景举例：用户A在6月1日共访问某网站3次，这3次访问可能都是从百度跳转过来，那么来源网站就是百度。 首次来源网站 定义：用户在第一次使用产品时的来源网站。 场景举例：用户A在第一次使用某网站时，是通过百度跳转过来的，那么用户A的首次来源网站就是百度。 新增后 定义：我们计算了事件的发生时间和用户新增的时间，并建立了个维度为「新增后」。 场景举例

" My specialty is being right when other people are wrong. " — George Bernard Shaw 深入 在本书其它几处，我们已经见识过一些特殊方法——即在使用某些语法时 Python 所调用的“神奇”方法。使用特殊方法，类用起来如同序列、字典、函数、迭代器，或甚至像个数字！本附录为我们已经见过特殊方法提供了参考，并对一些更加深奥的

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