《模型》专题

实现微博资源的第一步是创建微博数据模型，在模型中设定微博的基本特征。和 2.3 节创建的模型类似，我们要实现的微博模型要包含数据验证，以及和用户模型之间的关联。除此之外，我们还会做充分的测试，指定默认的排序方式，以及自动删除已注销用户的微博。 如果使用 Git 做版本控制的话，和之前一样，建议你新建一个主题分支： $ git checkout master $ git checkout -b us

接下来的三章要实现网站的“注册”页面（构思图如图 6.1 所示），在此之前我们先要解决存储问题，因为现在还没地方存储用户信息。所以，实现用户注册功能的第一步是，创建一个数据结构，获取并存储用户的信息。 图 6.1：用户注册页面的构思图 在 Rails 中，数据模型的默认数据结构叫“模型”（model，MVC 中的 M，参见 1.3.3 节）。Rails 为解决数据持久化提供的默认解决方案是，使用数

Threejs所谓模型，如果你使用过三维软件，就是你三维软件中常说的三维模型，当然了，对于大多数前端程序员而言，不了解计算机图形学的情况下，没有使用过任何三维软件的情况下，并没有三维模型的概念。从Three.js角度来说，Threejs模型对象就是由Threejs几何体Geometry和Threejs材质Material构成，材质主要设置三维模型的颜色等外观样式，几何体主要是通过顶点坐标数据表达三

模型中心 CampusBuilder 场景编辑界面右侧为模型中心。模型中心提供各类模型，供用户直接使用。设有四个标签页，分别为模型库、属性设置页、调色板和搜索页。 模型库 属性设置页 调色板 搜索页

为方便框架的后续升级，thinkcmf与thinkphp框架模型操作方法完全一致。 所以这里是支持thinkphp原生的M方法和D方法来实例化模型; 实例化模型的好处： 可以实现自动完成，自动校验功能。使用模型封装的方法。分离M层和C层； M方法： M(['模型名'],['数据表前缀'],['数据库连接信息']); //实例化模型 $User=M('User'); // 执行具体的数据操作 $Us

决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构。通常包含3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树模型 分类决策树树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由节点（node）和有向边（directed edge）组成。节点有两种类型：内部节点（internal node）和叶节点。内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 用决策树分类

朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯（native Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 对于给定的训练集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对于给定的输入$$x $$，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出$$y$$。 基本方法 假设输入空间$$\mathcal{X}\subseteq Rn$$为$$n$$维向量的集合，输出空间为类标记集合$$\ma

k近邻模型 $$k$$近邻（k-Nearest Neighbor，简称kNN）学习是一种常用的监督式学习方法，其工作机制非常简单： 给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的$$k$$个训练样本，然后基于这$$k$$个“邻居”的信息来进行预测。通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这$$k$$个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可以使用“平均法”，即将这$$k$$个

Logistic回归模型 二项Logistic回归模型（binomial logistic regression model）是一种分类模型，由条件概率分布$$P(Y|X)$$表示，形式为参数化的logistic分布。 一、模型定义 模型是如下的条件概率分布： $$ P(Y=1|X)=\dfrac{e{w\cdot x+b}}{1+e{w\cdot x+b}} $$ $$ P(Y=0|X)=1-P

感知机(Peceptron)是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取$$+1$$和$$-1$$二值。感知机将对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负的分离超平面，属于判别模型。 1. 定义 假设输入空间（特征空间）是$$X subseteq R^n$$，输出空间是$$Y=lbrace+1,-1rbrace$$。输入$$xin X$$表示实例的特征向量，对应于输入空

在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却对它们内部的工作流程一无所知。事实上，许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么，干了什么。 然而，如果你对其内部的工作流程有一定了解的话，当面对一个机器学习任务时候，这些理论可以帮助你快速的找到恰

内存模型是非常重要的，理解Go的内存模型会就可以明白很多奇怪的竞态条件问题，"The Go Memory Model"的原文在这里，读个四五遍也不算多。 这里并不是要翻译这篇文章，英文原文是精确的，但读起来却很晦涩，尤其是happens-before的概念本身就是不好理解的，很容易跟时序问题混淆。大多数读者第一遍读Go的内存模型时基本上看不懂它在说什么。所以我要做的事情用不怎么精确但相对通俗的语言

模型分区（Model Partitioner） 为了支持超大模型，无论是宽模型还是深模型，Angel都需要将模型切分为多个部分，存储在不同的PSServer节点上，并提供方便的访问服务，这是参数服务器的本质，也是最基本的功能之一。 模型的划分方式是一个参数服务器设计中，非常值得关注的通用性工程问题，不同的划分方式可能导致计算性能上的差异。一个好的模型划分，应该考虑如下的方面： 保证PS负载均衡 降

       对已经加载入LSV的模型，可以通过“模型操作”对模型进行平移、升降、旋转以及缩放等操作。        并可以通过勾选“复制”和“快速平移”对模型进行复制以及快速平移的操作。

       LSV支持添加gcm,3ds,obj格式的模型，可以通过将其倒入LSV后进行一系列的操作。        首先，通过点击“添加模型”选择所需要添加的模型文件：        之后可以分别对模型的各项参数进行设置，如旋转、缩放以及其空间信息等。