《模型》专题

用户类型 DEV_XIAOMI_SSO, 即在SDS控制台通过用户名密码登录的方式，登录后身份为Developer，拥有该开发者帐号下所有表的owner，拥有所有权限 DEV_XIAOMI， 使用AccountKey/AccountSecret通过SDK进行签名认证的方式，认证后身份为Developer，拥有该开发者帐号下所有表的owner，拥有所有权限 APP_SECRET， 使用AppKey/

表模式 SDS 数据模型概念包括表、记录和属性。 在SDS中表是记录的集合，记录是属性的集合。 在SDS中表具有预定义的架构，属于强schema模型，即用户可设定表名，表的实体组键，主键，其余属性的名称和数据类型 表名(必选) 在每个用户下表名唯一 实体组键(Entity Group Key)(可选) 实体组键可以是一个或多个属性，实体组键用于支持局部二级索引与及哈希分布 局部二级索引组（可选，需

尽管 PHP 不断升级为成熟的、面向对象的语言，但它作为模板语言 没有改善多少。编译型模板，比如 Twig、Brainy 或 Smarty，提供了模板专用的新语法，填补了这片空白。从自动转义到继承以及简化控制结构，编译模板设计地更容易编写，可读性更高，同时使用上也更加的安全。编译型模板甚至可以在不同的语言中使用，Mustache 就是一个很好的例子。由于这些模板需要编译，在性能上会带来一些轻微的影

1. 简介 用户模型是数据分析系统中围绕用户的分析方法论的集合。在“分析云”平台上，我们从“用户标识”和“用户属性”两个维度来进行用户分析。前者用于“精准标记用户是谁？”，后者用于 “自由拓展用户有什么特征”。 因此，通过结合用户模型和事件模型，即可完整分析“具备某些特征的用户都完成了哪些用户行为”这个典型的数据分析问题。 2. 用户标识体系 用户标识体系是统计分析系统最重要的基石。好的用户标识体

1. 什么是事件模型？ “百度分析云”基于“user-event”的数据模型。 您可以简单理解为两张大表，一张记录人的属性，一张记录人的行为。两张表通过唯一ID进行关联。 在event表，即事件表里，每一条用户行为就是一条记录。 2. 事件模型相比于传统PV模型的优势？ 传统的流量分析工具会以“PV（页面浏览量）”为核心，去衡量产品的价值。而随着流量红利的消退，以及线上线下日趋融合，PV指标已经不

本章将介绍“分析云”产品底层的数据模型，无论是业务人员，还是技术人员，都建议通读该篇章。 了解数据模型，有助于更好的理解： 分析云平台上的三大数据类型：事实行为数据、用户数据、客户自有业务数据。 分析云平台中指标的构造逻辑，帮助业务人员掌握如何更灵活、合理的设计“事件”与“事件属性”等指标，从而有效避免出现因为不合理的指标设计，造成分析指标重复冗余、前期埋点投入人力浪费的情况。 本章节主要介绍的内

CSS 盒子模型(Box Model) 所有HTML元素可以看作盒子，在CSS中，"box model"这一术语是用来设计和布局时使用。 CSS盒模型本质上是一个盒子，封装周围的HTML元素，它包括：边距，边框，填充，和实际内容。 盒模型允许我们在其它元素和周围元素边框之间的空间放置元素。 下面的图片说明了盒子模型(Box Model)： 重要: 当您指定一个CSS元素的宽度和高度属性时，你只是设

行为型模式(Behavioral Pattern)是对在不同的对象之间划分责任和算法的抽象化。 行为型模式不仅仅关注类和对象的结构，而且重点关注它们之间的相互作用。 通过行为型模式，可以更加清晰地划分类与对象的职责，并研究系统在运行时实例对象之间的交互。在系统运行时，对象并不是孤立的，它们可以通过相互通信与协作完成某些复杂功能，一个对象在运行时也将影响到其他对象的运行。 行为型模式分为类行为型模式

结构型模式(Structural Pattern)描述如何将类或者对象结合在一起形成更大的结构，就像搭积木，可以通过简单积木的组合形成复杂的、功能更为强大的结构。 结构型模式可以分为类结构型模式和对象结构型模式： 类结构型模式关心类的组合，由多个类可以组合成一个更大的 系统，在类结构型模式中一般只存在继承关系和实现关系。 - 对象结构型模式关心类与对象的组合，通过关联关系使得在一 个类中定义另一个

创建型模式(Creational Pattern)对类的实例化过程进行了抽象，能够将软件模块中对象的创建和对象的使用分离。为了使软件的结构更加清晰，外界对于这些对象只需要知道它们共同的接口，而不清楚其具体的实现细节，使整个系统的设计更加符合单一职责原则。 创建型模式在创建什么(What)，由谁创建(Who)，何时创建(When)等方面都为软件设计者提供了尽可能大的灵活性。创建型模式隐藏了类的实例的

理解3D模型 东风夜放花千树，更吹落，星如雨。宝马雕车香满路，凤萧声动，壶光转，一夜鱼龙舞。 《青玉案 元夕》 （宋）辛弃疾 这首词描述的是元宵节夜晚的灯会，人们逛灯市所见到各式各样的花灯，火树银花、宝马雕车、鱼龙共舞。 3D模型就是三维的、立体的模型，D是英文单词“维度”(Dimensions)的缩写。各种形态的花灯，其实就是我们在日常生活中最常见的一种3D模型。 下图来源：百度经验 先制作网格

译者：ZHHAYO 作者: Nathan Inkawhich 在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的magenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并将为微调任意的PyTorch模型建立一个直觉。 由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 然而，研究人员必须查看现有架

SHA 所有用来表示项目历史信息的文件,是通过一个40个字符的（40-digit）“对象名”来索引的，对象名看起来像这样: 6ff87c4664981e4397625791c8ea3bbb5f2279a3 你会在Git里到处看到这种“40个字符”字符串。每一个“对象名”都是对“对象”内容做SHA1哈希计算得来的，（SHA1是一种密码学的哈希算法）。这样就意味着两个不同内容的对象不可能有相同的“对

网络权值可视化 卷积层权值可视化十分有用，经过良好训练的网络权值通常表现为美观、光滑的滤波器。反之，如果表现为噪声图样，则可能意味着网络还没有经过足够长时间的训练，或者由于正则化强度过小导致网络出现过拟合。 什么样的权值是坏的： 图案类似噪声 图案相关性太高 图案缺乏结构性 特征图可视化 在将 feature map 可视化之后，每个小方块显示了对应特定滤波器的响应图，其中低层响应特征图关注图像中

规范了Java虚拟机与计算机内存是如何协调工作的，规定了一个线程如何及何时能看到其他线程修改过的共享变量，在必须时如何同步地访问共享变量，控制线程本地内容和共享内容之间的同步。 2. 同步八种操作 操作 定义 lock(锁定) unlock(解锁) read(读取) load(载入) use(使用) assign(赋值) store(存储) write(写入) 3. 同步规则 Read和Load之