所谓弱可学习，是指学习的正确率仅略优于随机猜测的多项式学习算法；强可学习指正确率较高的多项式学习算法。 集成学习的泛化能力一般比单一的基分类器要好，这是因为大部分基分类器都分类错误的概率远低于单一基分类器的. （注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据具体问题采用不同的分类或回归方法，如决策树、感知器等） 对分类问题：将上步得到的k个模型采用投票的方式得到分类结果；对回归问题，计算上述模型的均值作为最后的结果 这个横线与坐标轴的y轴的交点，就是我们设置的阈值，通过不断改变阈值的大小，找到使单层决策树的分类误差最小的阈值。同理，竖线也是如此，找到最佳分类的阈值，就找到了最佳单层决策树，编写代码如下： ? 代码不难理解，就是通过遍历，改变不同的阈值，计算最终的分类误差，找到分类误差最小的分类方式，即为我们要找的最佳单层决策树。
一、前言 Java中操作数据库元老是使用JDBC，而JDBC内部是如何实现的，为何每次使用时候都是写那些不理解的几行固定代码?这些看似不相关的代码内部是否有瓜葛那，下面进来探讨一二。 （1）（2）的代码获取数据库链接，但是很少去研究这两个语句是干啥用的，特别是第一句，直接使用类加载器加载了驱动类到内存，这是何意？ 那，其实是因为Java的类加载委托机制。 这给应用使用rt.jar包外的路径加载JDBC驱动提供了途径。 （2）遍历注册的所有驱动，找到一个使用callerCL加载器能加载成功的驱动，获取连接。 ，user,password时候，假如第一次返回的是oracle的驱动，则调用connect时候会返回SQLException异常，然后循环获取注册的下一个驱动，返回mysql驱动后则connect 成功返回数据库链接
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但是这并不代表HTTPS的真实设计过程。在阅读本文时，你可以尝试放下已有的对HTTPS的理解，这样更利于“还原”过程。 这其实就是密码学中提的身份验证问题。 如果让你来解决，你怎么解决？如果你了解过HTTPS，会知道使用数字证书来解决。但是你想过证书的本质是什么么？请放下你对HTTPS已有的知识，自己尝试找到解决方案。 这样的，中间人就有机会对你的证书进行调包，客户端在这种情况下是无法分辨出是接收的是你的证书，还是中间人的。因为不论中间人，还是你的证书，都能使用第三方机构的公钥进行解密。 这地方有些抽象，我们来个图帮助理解： 证书的制作如图所示。证书中的“编号生成方法MD5”就是告诉客户端：你使用MD5对证书的内容求值就可以得到一个证书编号。 ? 我个人给出的答案是：当你自己为一家人做一次菜时，你就会理解妈妈天天做菜的不易了。
python GUI库 TKinter:TKinter模块是Python的标准TkGUI工具包的接口。 其实有点像那个网页一样，就是有按钮，输入框，标签，文本等等组成的。 wxPython：wxPython 是一款开源软件， 是 Python 语言的一套优秀的 GUI 图形库， 允许 Python 程序员很方便的创建完整的、功能健全的 LabelFrame labelframe 是一个简单的容器控件。常用与复杂的窗口布局。 tkMessageBox 用于显示你应用程序的消息框。 () 程序运行之后，就会出现一坨黄黄的(像极了粑粑)，你懂的 ? [%d，%d]'%(minnum,maxnum)) else: labelChange('你已经答对啦.')
本文旨在阐明 OAuth2.0 体系中第三方软件和受保护资源服务的职责。 1.1.2 引导授权 当用户要使用三方软件操作在受保护资源上的数据，就需要三方软件引导 授权。 大家也很熟悉，我要使用xx来对我公众号里的文章排版时，我首先访问的 一定是xx软件，而不是授权服务&受保护资源服务。 但xx需要我的授权，只有授权服务才能允许我的操作。 2 构建受保护资源服务 受保护资源最终指向 API，比如排版软件中的受保护资源就是文章查询 API、批量查询 API 等及公众号头像、昵称的 API。 3 微服务架构下 API GATEWAY 的意义 现在已是分布式系统，若有很多受保护资源服务，比如提供用户信息查询的用户资源服务、提供文章查询的文章资源服务、提供视频查询的视频资源服务，那每个受保护资源服务岂不是都要把上述权限范围校验执行一遍
先搞清楚一点，如果this在函数里面，那么它指向的是“函数执行后”的上一级调用对象。 对象了，所以可以省略;12345var o={x:“this is x”,y:“this is y”,say:function(){console.log(this.x);}}o.say();//这里的this 指向的是对象o，因为你调用这个say是通过o.say()执行的，那自然指向就是对象o，这里再次强调一点，this的指向在函数创建的时候是决定不了的，在调用的时候才能决定，谁调用的就指向谁，一定要搞清楚这个 var o={name:“maomin”,say1:function(){console.log(this.name);//maomin}}window.o.say1();// 上面几行代码和之前的代码几乎相似 ，为什么没有指向window,这就回到了我刚开始说的，this如果在函数内，那么它指向的是该函数执行后的上一级调用对象。
在 no-cache 的基础上，它连服务端的缓存确认也绕开了，只允许你直接向服务端发送请求、并下载完整的响应。 协商缓存 协商缓存依赖于服务端与浏览器之间的通信。 “缓存”就是说我们把资源 copy 一份到 CDN 服务器上这个过程，“回源”就是说 CDN 发现自己没有这个资源（一般是缓存的数据过期了），转头向根服务器（或者它的上层服务器）去要这个资源的过程。 CDN 往往被用来存放静态资源。所谓“静态资源”，就是像 JS、CSS、图片等不需要业务服务器进行计算即得的资源。 而“动态资源”，顾名思义是需要后端实时动态生成的资源，较为常见的就是 JSP、ASP 或者依赖服务端渲染得到的 HTML 页面。 那“非纯静态资源”呢？ 页面上呈现的内容，你在 html 源文件里里找不到——这正是它的特点。 服务端渲染 在服务端渲染的模式下，当用户第一次请求页面时，由服务器把需要的组件或页面渲染成HTML字符串，然后把它返回给客户端。
我们了解到RocketMQ是java语言开发的，我们能更深入的阅读源码了解它的底层原理，而且它具有优秀的消息中间件高级功能。 今天我们来聊一聊RocketMQ 的架构原理 RocketMQ是如何承受高并发的呢？ 先聊一聊RocketMQ是怎么实现高并发的呢，我们先从它的单机模式说起。 而对于海量的消息，单独一台机器是存储不下的。退一步来讲，就算能够存储的下，一旦这台机器坏掉，数据就丢失了，无法保证消息的可靠性。 其实对于消息数据的持久化，和高并发的解决方案是类似的，看下图： ? NameServer可以看作是RocketMQ的注册中心，它也是可以独立部署集群的，它管理两部分数据：集群的Topic-Queue的路由配置；Broker的实时配置信息。 RoketMQ的基本架构原理就是这样了，当然这只是个总体的架构，很多细节的东西都可以去深入探索，欢迎小伙伴们关注后续的文章，和HUC王子一起细嚼慢咽，探索消息中间件的乐趣吧。
在 no-cache 的基础上，它连服务端的缓存确认也绕开了，只允许你直接向服务端发送请求、并下载完整的响应。 协商缓存 协商缓存依赖于服务端与浏览器之间的通信。 “缓存”就是说我们把资源 copy 一份到 CDN 服务器上这个过程，“回源”就是说 CDN 发现自己没有这个资源（一般是缓存的数据过期了），转头向根服务器（或者它的上层服务器）去要这个资源的过程。 CDN 往往被用来存放静态资源。所谓“静态资源”，就是像 JS、CSS、图片等不需要业务服务器进行计算即得的资源。 而“动态资源”，顾名思义是需要后端实时动态生成的资源，较为常见的就是 JSP、ASP 或者依赖服务端渲染得到的 HTML 页面。 那“非纯静态资源”呢？ 页面上呈现的内容，你在 html 源文件里里找不到——这正是它的特点。
因为很多算法思想都基于递归，无论是DFS、树的遍历、分治算法、动态规划等都是递归思想的应用。学会了用递归来解决问题的这种思维方式，再去学习其他的算法思想，无疑是事半功倍的。 递归的本质 「无可奈何花落去，似曾相识燕归来。」 递归，去的过程叫“递” ，回来的过程叫“归”。 探究递归的本质要从计算机语言的本质说起。 计算机语言的本质是汇编语言，汇编语言的特点就是没有循环嵌套。 机器嘛，总是没有温度的。我们再来看一个生活中的例子，大家小的时候一定用新华字典查过字。如果要查的字的解释中，也有不认识的字。 当解决了最小粒度可求解的子问题后，在“归”的过程中顺其自然的解决了最开始的问题。 如果你非要探究里面的细节，挑战人脑压栈，那么你只可能会陷入其中，甚至怀疑人生。南墙不好撞，该回头就回头。 你凝望深渊的时候，深渊也在凝望你。
关于 this 的指向，有一种广为流传的说法就是“谁调用它，this 就指向谁”。 这样的说法没有太大的问题，但是并不是太全面。 ，之后的是函数回调所需的参数。 因此，遍历内部元素的时候，会得到不同的结果。 箭头函数的 this 指向 当我们的 this 是以函数的形式调用时，this 指向的是全局对象。 不过对于箭头函数来讲，却比较特殊。箭头函数的 this 指向始终为外层的作用域。 实际上刚才我们有讲过，箭头函数的 this 指向与普通函数不一样，它的 this 指向始终是指向的外层作用域。所以这里的 this 实际上是指向的全局对象。 如果证明呢？
建立用户画像的标签体系 原作者:王建军 前一篇粗略的介绍了建立用户画像的过程，连载二更进一步，以时尚杂志全媒体为业务原型，把抽象的文字描述实例化，从战略目的分析、如何建立用户画像体系、怎么对标签进行分类分层级三个不同角度来说说用户画像建立的过程 可以获取到的数据分两类，一类是业务系统数据，一类是用户访问网站、APP产生的行为数据。 战略理清楚后，首先要画出描述用户画像的框架，建立用户画像体系框架的目的是进一步明确用户画像的用途、把标签限定在合理的范围内。 比如：用户活跃度的划分为核心用户、活跃用户、新用户、老用户、流失用户，用户消费能力分为超强、强、中、弱，这样按照给定的规则每个用户都有分到不同的组里。 例如数据库中的年龄字段为空，建立依据用户行为来建立特征工程，然后做预测。 参考文档 《如何构建用户画像》 《你确定你真的懂用户画像？》
举个例子：假如Client端调用IPlayer.start()，而且Server端的start需要执行2秒，由于定义的接口是异步的，Client端可以快速的执行IPlayer.start()，不会被Server 细心的读者已经发现了，其实一般使用异步调用的时候，Client并不需要得到Server端的执行Binder服务的状态或者返回值，这时候使用异步调用，可以有效的提高Client执行的效率。 .start()的调用，进程B会执行和问题1中描述的代码一样的操作，唤醒进程A中的一个线程，处理这次进程B的IPlayer1.start()调用。 在[011]一个看似是系统问题的应用问题的解决过程中解决的就是这个问题。 5 小结 Binder机制是一个非常牛逼的机制，里面有很多小的细节值得我们去深挖，只有完全理解Binder驱动，才能从微观的角度去解决宏观的问题。
本文公众号来源：美码师 作者：美码师 在Java 的世界里，配置的事情都交给了 Properties，要追溯起来这个模块还是从古老的JDK1.0 就开始了的。 以往的大多数项目里，我们都可以发现 Properties配置文件的踪迹，这包括用作 业务属性配置的、机机接口交互的、国际化的等等用途。 而少量的一些情况下，也存在一些"混合式"的做法，比如： 使用 Xml 来表示一些模板 使用一个 Json 格式化的字符串 裸奔的文本格式，应用自解析 ... 就是键值对的集合，对应于Java 中的 HashMap 数组：指一组按序排列的值，对应于Java 中的 List 单值：单个的、不可再分的值，比如 3，"Jackson" 对象如何表示 一个对象的属性、 YamlUtil.java public class YamlUtil { /** * 从资源文件加载内容，并解析为Map对象 * * @param path
提前释放资源 记得在上家公司时，一个 python 服务与公网交互，request 库发出去的请求没有设置 timeout ... 而且还是个定时任务，占用了超多 fd 同时微服务场景下某下游的服务阻塞卡顿，这样会造成他的级联上下游都雪崩了。 语言层面：对于使用线程池的语言，会消耗所有线程，work 不够用。 的文章，感兴趣可以翻下历史 Http1 如果超时到了，那么底层库是要关闭 tcp connection 的，强制丢弃未读到的数据，这时会产生大量的 timewait, 要注意 但是对于 Http2 来说 没有经过 toB 业务的重锤，感触不深，有朋友了解的可以留言讲讲 toB 业务的玩法 Q: 如何传递 timeout ? A: 一般都是框架层传递的，比如 grpc 会在 header 里传递服务的 timeout, 每经过一个 backend, 减去相应的耗时 Q: 依赖的下游出现大量超时，应该如何处理？
号传递数据 POST 修改数据，可以放在请求头里，也可以放在请求体里 PUT 保存数据 DELETE 删除数据 OPTION 询问服务器的支持特性 HEAD 返回报文头 服务器响应（response URL的组成： 方案|主机|[端口]|路径|查询|片段 http://www.baidu.com：80/index.html? q=”百度”#hook 方案：生命了访问的协议是什么，用冒号隔开，比如HTTP: 主机与端口：主机前用”//”斜杠，主机和端口之间用”:”隔开 路径：表明资源在服务器的位置 查询：向数据库发送请求 ，与之前的用”?” 隔开，查询参数之间用”&”隔开 参数：发送的参数请求，参数之间用”;”隔开 片段：定位到网页的某个部分，用#隔开
此时不得不吐槽一下，中文翻译中的三选二蛮害人的。真的不是你想选哪两个，你就有哪两个的。 基本可用也就是要表达这个意思：你的可用分区必须至少要有N个副本，才能达成对更新的确认。少于N个的话，要么想办法减少N的值，要么想办法添加新的副本进去。否则，系统连基本可用都无法保障。 而这里的共识操作，我们可以使用Raft算法来达成。 Raft是共识算法，而不是一致性算法。并不是你使用了Raft以后，你的集群就能保障一致性。 你需要将共识应用到正确的地方，在我们这里，就是对每项更新请求的位置达成共识。Scala生态中有一个叫ckite的库，实现了raft算法。 CAP相关的，就这么简单，你搞懂了吗？ 如果大家觉得这篇文章对你有帮助，你的关注和转发是对我最大的支持，O(∩_∩)O:
（真正落盘）成功后的数据。 也正式这个 BackUp 机制，导致多进程可能会丢失新写入的数据。但也不是只有多进程场景才会发生数据丢失的情况。 9.SharedPreferences的优化可以引申出来mmkv的实现原理 MMKV 是基于 mmap 内存映射的 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，Linux MMAP优势 1.MMAP对文件的读写操作只需要从磁盘到用户主存的一次数据拷贝过程 2.MMAP使用逻辑内存对磁盘文件进行映射，操作内存就相当于操作文件，不需要开启线程，操作MMAP的速度和操作内存的速度一样快 mmkv 时，不断用后读入的 value 替换之前的值，就可以保证数据是最新有效的。
【前置条件：你已经在Linux下搭建好了Jenkins的服务且安装了相应的plugin】 Step1：简述CI/CD (1)、工厂里的装配线以快速、自动化、可重复的方式从原材料生产出消费品。 同样，软件交付管道以快速、自动化和可重复的方式从源代码生成发布版本。 (2)、如何完成这项工作的总体设计称为“持续交付”（CD）。 (3)、启动装配线的过程称为“持续集成”（CI）。 每次集成都通过自动化的构建（包括编译，发布，自动化测试）来验证，从而尽早地发现集成错误。 (4)、确保质量的过程称为“持续测试”。 (5)、将最终产品提供给用户的过程称为 “持续部署”。 某种程度上代表了一个开发团队工程化的程度，毕竟快速运转的互联网公司人力成本会高于机器，投资机器优化开发流程化相对也提高了人的效率，让 engineering productivity 最大化。 一个脚本式的代码设计如下： Step3：运行后的效果图
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