主要分为两大步骤,包括准备UI及Baas.php资源和配置站点信息,下面来分别介绍。 WeX5_V3.4-runtime-Windows(for java, php, .net)下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4P339r 一、准备UI及Baas.php资源 1- UI资源准备 通过在Native下编译UI资源,可以获得要发布的静态文件。 下图以外卖案例
整个部署过程分为两大步骤,UI及Baas.net资源准备和IIS相关设置,下面分别来进行详细说明。 WeX5_V3.4-runtime-Windows(for java, php, .net)下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4P339r 一、准备UI及Baas.net资源 1- UI资源准备 通过在Native下编译UI资源,可以获得要发布的静态文件。 下图以外卖案例为
整个部署过程分为两大步骤,UI及Baas资源准备和tomcat相关设置,下面来进行详细说明。 WeX5_V3.4-runtime-Windows(for java, php, .net)下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4P339r 一、准备UI及Baas资源 1- UI资源准备 通过在Native下编译UI资源,可以获得要发布的静态文件。 下图以外卖案例为示意进行说明
12.2. 利用JDBC核心类实现JDBC的基本操作和错误处理 12.2.1. JdbcTemplate类 JdbcTemplate是core包的核心类。它替我们完成了资源的创建以及释放工作,从而简化了我们对JDBC的使用。它还可以帮助我们避免一些常见的错误,比如忘记关闭数据库连接。JdbcTemplate将完成JDBC核心处理流程,比如SQL语句的创建、执行,而把SQL语句的生成以及查询结果的提
文章信息 本文地址:http://blog.keras.io/how-convolutional-neural-networks-see-the-world.html 本文作者:Francois Chollet 使用Keras探索卷积网络的滤波器 本文中我们将利用Keras观察CNN到底在学些什么,它是如何理解我们送入的训练图片的。我们将使用Keras来对滤波器的激活值进行可视化。本文使用的神经网
本文翻译自nfs-client-provisioner的说明文档,本文将介绍使用nfs-client-provisioner这个应用,利用NFS Server给Kubernetes作为持久存储的后端,并且动态提供PV。前提条件是有已经安装好的NFS服务器,并且NFS服务器与Kubernetes的Slave节点都能网络连通。 所有下文用到的文件来自于git clone https://github.
SVD 概述 奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition): 提取信息的一种方法,可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征。从生物信息学到金融学,SVD 是提取信息的强大工具。 SVD 场景 信息检索-隐性语义检索(Latent Semantic Indexing, LSI)或 隐形语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA) 隐
降维技术 场景 我们正通过电视观看体育比赛,在电视的显示器上有一个球。 显示器大概包含了100万像素点,而球则可能是由较少的像素点组成,例如说一千个像素点。 人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像,该图像就给出运动场上球的位置。 在这个过程中,人们已经将百万像素点的数据,降至为三维。这个过程就称为降维(dimensionality reduction) 数据显示 并非大规模特征下的唯一
注意:如果您是初学者,您可以暂时跳过后面的内容,直接学习 容器 一节。 利用 commit 理解镜像构成 注意: docker commit 命令除了学习之外,还有一些特殊的应用场合,比如被入侵后保存现场等。但是,不要使用 docker commit 定制镜像,定制镜像应该使用 Dockerfile 来完成。如果你想要定制镜像请查看下一小节。 镜像是容器的基础,每次执行 docker run 的时
导语 SQL即结构化查询语言,是关系数据库的标准语言。前面两节中已经在Qt里利用QSqlQuery类执行了SQL语句,这一节我们将详细讲解该类的使用。需要说明,因为我们重在讲解Qt中的数据库使用,而非专业的讲解数据库知识,所以不会对数据库中的一些知识进行深入讲解。 环境:Windows Xp + Qt 4.8.4+Qt Creator2.6.2 目录 一、创建数据库连接 二、操作结果集 三、在SQ
前言 前面的文章中,我们说过,加密货币都是去中心化的,去中心化的基础就是P2P节点众多,那么如何吸引用户加入网络成为节点,有那些激励机制?同时,开发的重点是让多个节点维护一个数据库,那么如何决定哪个节点写入?何时写入?一旦写入,又怎么保证不被其他的节点更改(不可逆)?回答这些问题的答案,就是共识机制。 共识机制,可编程的利益转移规则。这个题目写出来,就有点激动,编程开发这么多年,我们尝试过很多方法
前言 上篇文章《加密货币就是货币》吸引了很多关注,说明很多小伙伴因为对加密货币不了解(或者有误解),所以才会敬而远之,错失良机。 这篇文章,继续上一篇,仍然通过直白的语言来讲解技术。涉及到的内容包括未来趋势,应用场景和风险提示,让我们更直观地理解币圈里的一些概念,比如:智能合约等。 利益,主宰着人类行为 人活着到底是为了什么?我们每个人可能都问过自己这个问题。我们有时候踌躇满志,想要拥有一切。有时
这篇文章解释了某种现象的本质,它已经在 2000 年的下半年震惊了整个安全社群。它就是 格式化字符串漏洞,是一种被发现的新型漏洞,并且会导致一系列的可利用 bug,它们在各种程序中都有发现,从小型工具到大型服务器应用。
本书是学习 Python 数据分析最好的参考书。本来想把书名直接译为《Python 数据分析》,这样更简短。但是为了尊重第 1 版的翻译,考虑到继承性,还是用老书名。
敏捷方法可帮助组织适应变化,在市场中竞争并构建高质量的产品。 据观察,组织使用敏捷方法成熟,客户需求的变化也在增加。 与敏捷的组织团队一起编译和同步数据对于按照所需的投资组合汇总数据非常重要。 制定更好的计划 标准化的敏捷性能完全取决于计划。 有序的数据模式赋予组织进步的生产力,质量和响应能力。 使用历史和实时方案维护数据一致性级别。 考虑下图来了解数据科学实验周期 - 数据科学涉及对需求的分析,