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精进第3章——行动 最有效的,是行动

种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在所以,行动应该是我们最重要的一条行动法则精益创业的行动启示 把“未完成”变成“已完成””精益创业“(Lean Startup)是当前互联网创业最流行的方法之一。 一旦这个部分被我们“吃下”,那么这个任务就已经完成了大半,余下的就是一些支持性的、补充性的工作了(“支持性思考区间”和“操作性动作区间”)我自己工作中有一个习惯,就是拿到一个任务后,务必要先找到那些任务的核心思考区间 三思而后行”并不一定正确,很多时候甚至可以是“行动先于思考”的,因为“人们的机智行动是高度技巧及复杂推理而形成的,而其中绝大多数又都是隐性的”,因此在行动之后反思,可能会反过来发展我们的认知知识的内化,通过实际的练习来掌握书中的知识 请尝试采用图层工作法完成它,并与之前完成它的方式进行比较请将你的成果在相应的线上或线下平台公面,收集外界的反馈意见,列出其中对你最有启发的3-5条建议根据收集的建议,以及个人的思考,重新修正你的“产品”建立处理生活小事的习惯请回想一下 请在接下来的一个月内,坚持立完成这几件事情完成一个你的“最小化可行产品”在行动中反思思维导图?

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超参数——网格和随机

我们在超参数的时候,如果超参数个数较少(三四个或者更少),那么我们可以采用网格素,一种穷尽式的方法。但是当超参数个数比较多的时候,我们仍然采用网格,那么所需时间将会指数级上升。 比如我们有四个超参数,每个范围都是,那么我们所需的次数是10*10*10*10=10^4。如果再增加一个超参数,那么所需的次数是10^5,时间指数级上升。 所以出现了这样的做法,网格,但是网格取稀疏一点,比如上面例子中的,我们就去10,30,50,70,90这几个数,降低一下次数。这样变快了一点,但是有可能找到的超参数不是全局最小。 所以又有人提出了随机的方法,随机在超参数空间中几十几百个点,其中就有可能会有比较小的值。这种做法比上面稀疏化网格的做法快,而且实验证明,随机法结果比稀疏化网格法稍好。 这样可以保证我们找到一个局部最小值点,结果可能会比随机稍好一点。当然,如果随机直接得到更好的局部最小值,甚至全局最小值,那么……只能说你的运气爆表了。

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    使用ElasticSearch服务从MySQL同步数据实现时提示与全文功能

    最近用了几天时间为公司项目集成了全文引擎,项目初步目标是用于框的时提示。数据需要从MySQL中同步过来,因为数据不小,因此需要考虑初次同步后进行持续的增量同步。 ElasticSearch是一个非常好用的开源全文引擎服务,同事推荐之前我并没有了解过,但是看到亚马逊专门提供该服务的实例,没有多了解之前便猜想应该是和Redis一样名声在外的产品,估计也是经得起考验可以用在生产环境中了 上网了解一番之后发现果然如此:全文属于最常见的需求,开源的Elasticsearch是目前全文引擎的首选。它可以快速地储存、和分析海量数据。 com.mysql.jdbc.Driver jdbc_paging_enabled => true jdbc_page_size => 50000# 以下对应着要执行的sql的绝对路径;更多视频教程微信 实现时提示代码HTML部分: 这里值得注意的是,框input控件加上autocomplete=off关闭原生下拉提示框,避免和我们将要做的智能提示冲突。

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    起,加速您的前端构建

    正在回深圳的路上,想着写个最近在用的东西。如果你的项目也在使用发布系统或者是CI工具,而且项目比较大,发布经常需要耗费十几分钟,那么以下的工具可能会对你起作用。 压缩是发布前处理最耗时间的一个步骤,如果是你是在webpack 4 中,只要几行代码,可加速你的构建发布速度。

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    海量数据---引擎

    一、引擎介绍 1.1 引擎是什么 这里引用百度百科的介绍: 引擎(Search Engine)是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检服务 1.2 引擎分类 引擎包括全文引、目录引、元引擎、垂直引擎、集合式引擎、门户引擎与免费链接列表等。 本文主要介绍全文引,百度使用的引擎分类。 全文引 首先是数据库中数据的集,引擎的自动信息集功能分两种: 一种是定期每隔一段时间(比如Google一般是28天),引擎主动派出“蜘蛛”程序,对一定IP地址范围内的互联网网站进行检 另一种是提交网站网站拥有者主动向引擎提交网址,它在一定时间内(2天到数月不等)定向向你的网站派出“蜘蛛”程序,扫描你的网站并将有关信息存入数据库,以备用户查询。 读者想看哪一个主题相关的章节,直接根据目录可找到相关的页面。不必再从书的第一页到最后一页,一页一页地查找。

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    LeetCode - 二叉树中的

    原题地址:https:leetcode-cn.comproblemssearch-in-a-binary-search-tree题目描述: 给定二叉树(BST)的根节点和一个值。 例如,给定二叉树: 4 2 7 1 3和值: 2你应该返回如下子树: 2 1 3在上述示例中,如果要找的值是 5,但因为没有节点值为 5,我们应该返回 NULL。 解题思路: 这题的题意很好理解,就是根据二叉树的特性,返回查找到的节点。 具体解法如下: 排除当前节点为NULL的情况,没找到的情况如果当前节点的值等于要查找的值,说明当前节点就是要查找的节点,那么就返回当前节点否则的话,根据二叉树的特性,分别去左子树或右子树中对应的节点

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    深入之结构化

    结构化是指针对具有内在结构的数据进行检的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的,它们有精确的格式。 结构化查询的结果总是非是否,要么存在结果集中,要么不在。不关心文件的相关度或评分,只有文档的包括或排除处理。1. 当 bitset 被缓存后,缓存会在那些低于 10,000 个文档(或少于 3% 的总引数)的段(segment)中被忽略。这些小的段将会消失,所以为它们分配缓存是一种浪费。 非评分查询任务旨在降低那些将对评分查询计算带来更高成本的文档数量,从而达到快速的目的。从概念上记住非评分计算是首先执行的,这将有助于写出高效又快速的请求。4. { tags : , tag_count : 2 } 时也要传入数量:GET my_indexmy_type_search{ query: { constant_score : { filter :

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    LeetCode96|二叉树中的

    1,问题简述 给定二叉树(BST)的根节点和一个值。你需要在BST中找到节点值等于给定值的节点。返回以该节点为根的子树。如果节点不存在,则返回 NULL。 2,示例例如, 给定二叉树: 4 2 7 1 3 和值: 2你应该返回如下子树: 2 1 3在上述示例中,如果要找的值是 5,但因为没有节点值为 5,我们应该返回 NULL。

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    二叉树中的

    给定二叉树(BST)的根节点和一个值。 你需要在BST中找到节点值等于给定值的节点。 返回以该节点为根的子树。 如果节点不存在,则返回 NULL。?

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    ElasticSearch 空与多引多类型

    测试数据:https:gist.github.comclintongormley85792811.1 最基本的API是空(empty search),它没有指定任何的查询条件,只返回集群引中的所有文档 在后台,其他的分片可能仍在执行查询,使结果已经发送了。 使用超时是因为对你的 SLA(服务等级协议)来说很重要的,而不是因为想去中止长时间运行的查询。2. 多引和多类型如果不对我们的做出特定引或者特定类型的限制,就会集群中的所有文档。 但是,通常,我们希望在一个或多个特定引中,也可能需要在一个或多个特定类型上。 在多个引中的方式完全相同 - 只是会涉及更多的分片。 一个具有五个主分片的引完全等同于每个具有一个主分片的五个引。

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    移动时代,微信如何才能更好“”?

    对于熟悉了谷歌和百度的用户来讲,微信推出的微信功能再次将这个略显古老的词汇——再次拉进了人们的视野之中。 同引擎优化一样,微信的优化初期可能更多地体现在品牌曝光和品牌露出上,随着微信体系的完备,未来微信的优化将会转移到更深领域,并衍生出更多引擎优化的门类。 尽管微信推出之后人们通常会将它和引擎联系在一起进行考量,但是细细分析下来,我们会发现微信其实和引擎有很大不同的。 从当前的市场发展情况来看,随着人们的使用习惯更多地转移到移动端,以百度、谷歌、360为代表的引擎也在不断调整战略将工作重心从端转移到其他领域当中。 同网页端的引擎不同的是,微信具有非常明显的附着性,它是建立在微信这个产品基础上的,而网页端的则是建立在互联网这个产品上的。因此,微信未来发展的好坏最终还要看微信的发展上。

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    框实列?

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    需要一个起点,我们不妨设从1号顶点起始。在过程中,我们维护一个布尔数组bool visited,这个数组用来表示每个顶点是不是已经遍历过了。 用邻接表的复杂度是O(N+M)的,其中M是图的边数  对于上图来说,深度优先的过程是这样的 ?

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    (6)

    在这道题目中起点为A,终点为B在移动的过程中,需要满足正负能量交错,只能从+格子移动到-格子或从-格子移动到+格子 第一个限制条件在读入数据时,顺便将A,B两点的坐标进行记录可。

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    (7)

    但其实便无敌一直存在,可以反复获得,我们的最优路线也不会经过一个无敌位置2次  如果我们仍把一个位置看成一个节点的话,我们会发现两个节点是不是有边相连这件事是不确定的。

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    (4)

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    (3)

    深度优先可以用来遍历所有选择,找到所有的终结状态,从而找到所有的解。在此基础上,我们就能轻松回答两类问题:(1)一共有多少可行解;(2)哪个是最优解  具体到8皇后问题。

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    (2)

    上一节我们以图的遍历为例讲了深度优先算法和实现程序。 上一节中的深度优先算法可以算是基本款,很多深度优先的题目就是在这个基本款的程序上进行修改DFS 加强版DFS首先增加或者说变化的一点是顶点颜色。

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    (5)

    深度优先一般是递归实现的,过程中总是优先遍历当前节点的子节点。从这一节开始,我们将学习广(宽)度优先 ?  这个GIF图中,节点被染成绿色的顺序表示在宽度优先过程中节点被访问的顺序。 接下来我们对整个过程进行更详细的分解: 在的第一步,访问根节点,是节点1。 当所有的节点均被访问之后,队列为空时,则会自动跳出该循环  以上就是宽度优先实现的一个基本框架。下图演示了在一张图上BFS的过程: ?   该题目就是一道典型的利用宽度优先,查询最短路径的问题。 根据题目描述,我们可以知道以下几个信息:该图中需要的节点为格子,我们用坐标来表示格子若将相邻格子的距离视为1,目标为到的最短路径墙壁的格子是不能进入的,因此在过程中需要进行判定在过程中,

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    (8)

    比如状态(1)可以表示为302581647,状态(2)可以表示为032581647  同时,我们也发现在该问题的过程中可能会出现一个状态被多次到的情况,比如图中的状态(1),状态(6)和状态(7 因此过程中,我们需要记录下每一个状态是否被到过,避免重复  我们先来分析一下状态空间,也就是一共有多少种不同的状态。显然每一个状态都对应了0~8的一个排列,所以一共有9! ,不再是按照状态进入队列的顺序进行,而是提出了一种“最有希望是最短路径”的概念  我们通过一个启发式函数F来计算一个状态的优先级f, f由2个部分的和组成:f = g + hg就是普通宽度优先中的从起始状态到当前状态的代价 并且,在满足这个要求的前提下,h函数值越大,速度就越快。反之,当h==0时,A星算法就退化成了宽BFS  如果你的h函数过大,比实际当前状态到目标状态的步数还要大,那么就可能错过最优解。 openlist为空,结束

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