《模型》专题

英文原文：http://emberjs.com/guides/models/finding-records/ Ember Data仓库提供了一个非常简单的查询一类记录的接口，该接口就是store对象的find方法。在内部，store根据传入的参数使用find、findAll和findQuery完成查询。store.find()的第一个参数是记录的类型，第二个可选参数确定查询是获取所有记录，还是一条

英文原文：http://emberjs.com/guides/object-model/bindings/ 一个绑定在两个属性之间建立了一个连接，当其中一个发生改变时，另外一个将自动更新为新的值。绑定连接同一对象中属性，也可以连接不同对象的属性。不同于其他一些也实现了类似绑定的框架，Ember.js中的绑定可以在任意对象中使用，而并不紧紧局限于视图和模型。 建立一个双向的关联最简单的方法是添加一个

模型是你的数据的唯一的、权威的信息源。它包含你所储存数据的必要字段和行为。 通常，每个模型对应数据库中唯一的一张表。 每个模型都是django.db.models.Model的一个Python 子类。 模型的每个属性都表示为数据库中的一个字段。 Django 提供一套自动生成的用于数据库访问的API； 这极大的减轻了开发人员的工作量，不需要面对因数据库变更而导致的无效劳 模型与数据库的关系 模型(

更新时间：2018-09-14 20:35:10 该模块让嵌入式设备通过 MQTT 协议，直接连接 LinkDeveloper 云平台，deviceShadow 提供设备的属性上报，事件触发，服务调用等功能，该模块自带设备模型,设备模型和 LinkDevelop 平台上创建的产品以及产品的标准模型有关。该模块支持 LiteJSE/DuktapeJSE API 说明： bindDevID(confi

CALayer的属性行为其实很不正常，因为改变一个图层的属性并没有立刻生效，而是通过一段时间渐变更新。这是怎么做到的呢？ 当你改变一个图层的属性，属性值的确是立刻更新的（如果你读取它的数据，你会发现它的值在你设置它的那一刻就已经生效了），但是屏幕上并没有马上发生改变。这是因为你设置的属性并没有直接调整图层的外观，相反，他只是定义了图层动画结束之后将要变化的外观。 当设置CALayer的属性，实际上

1）概述 正太分布也叫高斯分布，正太分布的概率密度曲线也叫高斯分布概率曲线_。_ GaussianMixtureModel(混合高斯模型，GMM)。 聚类算法大多数通过相似度来判断，而相似度又大多采用欧式距离长短作为衡量依据。而GMM采用了新的判断依据：概率，即通过属于某一类的概率大小来判断最终的归属类别。 GMM的基本思想就是：任意形状的概率分布都可以用多个高斯分布函数去近似，也就是说GMM就是

最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。 1. 熵和条件熵的回顾 在决策树

绝大部分的嵌入式系统都包括一些 I/O（Input/Output，输入 / 输出）设备，例如仪器上的数据显示屏、工业设备上的串口通信、数据采集设备上用于保存数据的 Flash 或 SD 卡，以及网络设备的以太网接口等，都是嵌入式系统中容易找到的 I/O 设备例子。 本章主要介绍 RT-Thread 如何对不同的 I/O 设备进行管理，读完本章，我们会了解 RT-Thread 的 I/O 设备模型，

Three.js的精灵模型对象Sprite和Threejs的网格模型Mesh一样都是模型对象，基类都是Object3D,关于精灵模型对象Sprite的方法和属性除了可以查看文档Sprite，也可以查看基类Object3D。 创建精灵模型对象Sprite和创建网格模型对象一样需要创建一个材质对象，不同的地方在于创建精灵模型对象不需要创建几何体对象Geometry，精灵模型对象本质上你可以理解为已经内

变量通用属性 变量通用属性有title,value,type,tip,rule,message,除了通用属性个别变量还有其它属性,请看每个具体控件; "vars": { "varName1": { "title": "测试 text", /*后台设置时 input 的 label*/ "value": "1", /*变量默认值*/ "type

ThinkCMF支持所有ThinkPHP模型用法,其它使用方式请参考: http://www.kancloud.cn/manual/thinkphp/1727

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线性回归模型（linear regression） 1.模型定义 给定数据集，$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中$$x{(i)}=(1, x_1, x_2, ..., x_n)T\in X= R{n+1}$$，$$y{(i)}\in Y=R$$，线性回归模型试图学到一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即

本章介绍 线程模型的总览 EventLoop 并发 任务执行 任务调度 线程模型定义了应用或者框架如何执行你的代码，所以选择线程模型极其重要。Netty 提供了一个简单强大的线程模型来帮助我们简化代码。所有 ChannelHandler，包括业务逻辑，都保证由一个 Thread 同时执行特定的 Channel。这并不意味着Netty不能使用多线程，只是 Netty 限制每个Channel 都由一个

BSD套接字构建在基本的UNIX®模型上： 一切都是文件。那么，在我们的例子中， 套接字将使我们接收一个HTTP文件， 就这么说。然后我们要负责将 PNG文件从中提取出来。 由于联网的复杂性，我们不能只使用 open系统调用， 或open() C 函数。而是我们需要分几步 “打开”一个套接字。 一旦我们做了这些，我们就能以处理任何文件描述符 的方式处理套接字。我们从它读取 (read)，向它写入(