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wepy项目的学习

│ ├── home.wpy //首页 │ ├── home_detail.wpy //首页详情 │ ├── info.wpy //我的...│ ├── logistics.wpy //物流 │ ├── messages.wpy //我的消息 │ ├── order.wpy //订单列表...//提示弹框组件 ├── util.js //工具 └── wxRequest.js //ajax请求首页，搜索商品，消息（我的消息...image.png 我的页面绑定手机号手机号，验证码（发送验证码）全部订单全部订单，待支付，待收货，已完成补货订单全部，待处理，待收货，已完成我的积分积分说明，积分明细，查看更多...我的足迹（我的足迹，我的收藏）我的收藏我的消息设置（昵称，我的手机，收货地址）购物车（全选，去结算，合计） ?

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你学习的目的到底是什么？

上学时我们学习的目的基本上就是为了考试，大考、小考、模拟考，最后一考终极考—高考。...大学毕业以后很多人停止了学习，也忘记了学习这件事情，绝大多数人其实并没有学习的习惯，上学时只是应付而已，一旦脱离了束缚，学习也就和自己无关了。...在以前获取信息知识的方式大多都是靠书籍，自从互联网的出现改变了这一现状，获取信息的方式更加多样化、更加的简单，发展到现在，在线专栏的形式越来越被大众接受，使得我们在学习这件事情上的门槛越来越低。...很多行业的精英们，把自己很多年的经验传授给我们，这是以前所没有的学习形式，然而大多数人都是为了学习而学习，没有思考，没有交流，作者说什么，就照着做什么。...其实这样已经失去了学习的意义，那么我们到底学习的什么呢？我认为，应该学习的是思维的碰撞，思想的交流，启发总结。

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机器学习项目的常见误区

在最近的一次报告中，Ben Hamner向我们介绍了他和他的同事在Kaggle比赛中看到的一些机器学习项目的常见误区。这个报告于2014年2月在Strate举办，名为《机器学习小精灵》。...在这篇文章中，我们将从Ben的报告中了解一些常见的误区，它们是什么及如何避免陷入这些误区。机器学习的过程在报告之前，Ben向我们展示了一个解决机器学习问题大体流程。 ?...机器学习流程，摘自Ben Hamner的《机器学习小精灵》这个流程包括如下9步：以一个行业问题开始源数据切分数据选择一个评价标准进行特征提取训练模型特征选择模型选择生产系统 Ben强调这个过程是迭代的过程...鉴别狗和猫，摘自Ben Hamner的《机器学习小精灵》样本大小这个例子的第一个卖点就是，模型学习的准确度与数据样本大小有关，并展示更多的样本与更好的准确度之间的关系。...这个例子突出了理解我们需要解决的问题的约束是非常重要的，而不是关注你想解决的问题。机器学习工程中的误区 Ben接着讨论了解决机器学习问题中的4个常见误区。

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几个 Syscall 项目的学习记录

前言最近复习了下 syscall，关于 syscall 的原理这里不会做太多的叙述，有很多文章说得很清楚了，这里主要记录下对几个开源 syscall 项目的学习。...在使用这种技术时，也不可避免地引入了一些新的检测特征，如 syscall stub 中引入的硬编码以及基于栈回溯的 syscall 的调用方的检测等等，不同的 syscall 项目也提供了针对这类检测的不同绕过方式...，在找到需要的导出函数后，通过匹配 syscall stub 中的特征字节码定位到该导出函数的系统调用号。...Nt 函数的地址： HWSyscallExceptionHandler 是注册的异常处理函数，也是这个项目中的核心功能函数，包括查找系统调用号以及间接系统调用，我们在这个项目的第二小节中分析该函数实现系统调用的过程...GetSymbolAddress 获取该系统函数的地址，并将断点设置在此处：我们已经获取到了我们需要的系统函数的地址，调用该函数就会触发第二次的断点，RIP 指向我们调用的系统函数的地址。

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开源项目的学习运用-piggymetric

学习开源项目的步骤了解项目是干什么的有哪些技术点，进行拆分了解把项目在本地运行起来 HuTool piggymetrics 阅读项目源码并调试：结合某个运行的功能，一个一个组件熟悉精通，Debug...调试，看报错，看日志，看打印变量尝试修改项目，增加自己的功能和模块如何从项目源码学习Java开源项目进入项目管理文件 build.gradle pom.xml 进入项目结构在src中有java...和resource 首先进入java 找到项目的入口从controller层开始(前后端交互层) 查看service层业务代码，这个是重点学习的地方，包含了功能的业务逻辑查看repository，...数据库层相关的接口操作查看model 然后进入resource 查看项目的配置文件查看项目的静态资源如何调试Debug一个项目在浏览器用F12 在IDEA中搜索相关类断点调试

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Vue的学习（部门管理系统）项目的搭建

项目的搭建解决跨域后端的项目里面加这个配置，这个是固定的 @Configuration public class CrosConfig implements WebMvcConfigurer {....maxAge(3600) .allowedHeaders("*");. } } 安装element UI 样式到官网看使用教程本地项目安装的

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SpringBoot学习篇|网站项目的搭建

SpringBoot学习篇|网站项目的搭建做了什么从20节到29节中写了如何搭建一个网站项目的过程,但是这不是我们关注的重点,所以不多做笔记,简单说一下过程准备工作:找一个模板框架,将前端页面复制到静态资源文件夹下...首页实现:写一个首页控制器国际化:在resources建一个i18l目录实现国际化(实际上就是写多个配置文件配置变量,使用不同语言的时候加载不同的配置文件生效,还要用到渲染模板的语法) 登录功能实现...,使用模板的接口去实现(自己写) 登录拦截器(验证身份) 展示员工列表,建立数据库,但是使用的并不是连接的数据库而是通过类和Map实现数据库的效果增加员工实现,添加数据对象的函数功能修改员工信息,添加数据对象的函数功能...删除员工信息,添加数据对象的函数功能 404处理,在resources下建立一个error文件夹,里面放一个404.html,发生404错误就会自动加载error下的404.html页面到此就学习了以下内容...~ CRUD:数据的增删改查国际化拦截器定制首页，错误页~ 下面对以下内容进行学习: JDBC Mybatis Druid Shiro:安全 Spring Security:安全异步任务~ 邮件发送

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完整机器的学习项目的工作流程

现在机器学习应用非常流行，了解机器学习项目的流程，能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题。 1....机器学习比赛中原始数据都是直接提供的，但是实际问题需要自己获得原始数据。“ 数据决定机器学习结果的上限，而算法只是尽可能的逼近这个上限”，可见数据在机器学习中的作用。...模型训练、诊断、调优现在有很多的机器学习算法的工具包，例如sklearn，使用非常方便，真正考验水平的根据对算法的理解调节参数，使模型达到最优。当然，能自己实现算法的是最牛的。...模型验证、误差分析模型验证和误差分析也是机器学习中非常重要的一步，通过测试数据，验证模型的有效性，观察误差样本，分析误差产生的原因，往往能使得我们找到提升算法性能的突破点。...模型融合一般来说实际中，成熟的机器算法也就那么些，提升算法的准确度主要方法是模型的前端（特征工程、清洗、预处理、采样）和后端的模型融合。

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出于学习目的，我多填了几个问卷

分析历程出于好奇和学习的心态，我想试下能不能自动填写表单；首先我想的是 JavaScript，因为毕竟是网页，所以首选的还是 JS，之后我创建了个 TEST 的表单进行测试，比较每次请求的路径与参数...一堆参数，如下所示 image-20210309220804399 其中的核心参数是 jqparam 以及 jqsign。具体怎么生成的呢？参考一篇52上的分析，走了一遍。...那就手动自动吧折腾完前边的之后发现走不过去，那就模拟点击吧~ 于是我想到了 Selenium ，大家现在也都在上人工智能的课，不管听没听，至少电脑上都该有个Python的环境吧~ pip install...之后我们再看第一个问题的位置 image-20210309222729303 是在根目录下的第二个div 下的第一个fieldset 下的第一个div ；然后我们定位一个问题的选项，是在再往下一级的...ul 的 li 中。

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深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法

听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？-深度学习世界。深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。...虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam 算法正为此而生！...Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。...本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化算法的特性和其在深度学习中的应用，后一部分从 Adam 优化算法的原论文出发，详细解释和推导了它的算法过程和更新规则。...： Adam 是一种在深度学习模型中用来替代随机梯度下降的优化算法。

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学习算法的感想

算法是什么 ---- 很多人可能都听过算法，可能也实现过一些算法，如果问他什么是算法，可能也很难的准确的说出来。确实，给一个事物下定义是很难的，因为总会有没有覆盖的点。...因此平常很少有对算法有比较强烈的需求。算法的用处需根据应用场景来决定的，比如你做了一个游戏，要求结束后会立刻显示分数排名，这里就需要一个排序算法，从高到低排好序显示出来。...现在学习编程，相比之前已经简单很多了，因为绝大数人都是属于应用类型的。游戏有创作者和玩家，机器有发明者和应用者。...怎么学习算法 ---- 先看几个策略问题：渡河问题一个农夫带着一头狼、一头羊、一颗白菜过河。他面前只有一条船，只能容纳他和一件物品，只有农夫会划船。...除了常见的列表，字典，集合和排序和搜索算法外，还有队列，栈，树，图等数据结构，贪心算法，递归算法，递推算法，记忆化搜索，动态规划，回溯算法，广度，深度优先算法，它们各自有自己的应用场景。

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GCloud的设计目的

提高游戏服务器端逻辑的开发效率游戏服务器端有三个常用的典型功能，几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能，都会符合一些最佳建模和最佳实践：客户端拉取服务器数据：有命令模式和RPC这两中常见的建模。...在大型的需要存储大量状态的游戏服务器端上，使用Map接口还能自动化提供分布式存储和本地进程存储（使用发起请求端的堆内存），能极大的提高数据存取效率。...对所有客户端的数据广播或同步：游戏客户端广播需要同时满足两个常见的需求，一是高性能的广播给所有客户端，减少游戏的卡顿；二是要让广播逻辑经过服务器程序的处理，以免出现破坏游戏公平的程序。...提高游戏运营的自动化程度在海量用户情况下的运营游戏，最重要的是杜绝系统中的单点故障，也希望能在有故障的时候，自动使用其他机器和进程接替正常服务。...GCloud提供的分布式Map存储针对这个问题提供最切合实际的解决方案：让程序员可以设定每种数据的缓存方式，以配合不同的需求。

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机器学习&深度学习的算法概览

基本概念 1.有监督学习与无监督学习根据样本数据是否带有标签值，可以将机器学习算法分成有监督学习和无监督学习两类。...扩展阅读：一文通俗讲透树模型随机森林随机森林是一种集成学习算法，是Bagging算法的具体实现。...集成学习是机器学习中的一种思想，而不是某一具体算法，它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型称为弱学习器。...AdaBoost算法 AdaBoost算法也是一种集成学习算法，用于二分类问题，是Boosting算法的一种实现。它用多个弱分类器的线性组合来预测，训练时重点关注错分的样本，准确率高的弱分类器权重大。...机器学习中用到拉格朗日乘数法的地方有：主成分分析线性判别分析流形学习中的拉普拉斯特征映射隐马尔科夫模型 5.凸优化数值优化算法面临两个方面的问题：局部极值，鞍点。

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机器学习-常用的机器学习算法

概要主要展示常用的机器学习算法。涵盖的算法 - 线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，kNN，随机森林等。学习使用python语言实现这些算法。...（放在后面的文章总演示每个算法的使用，本文只介绍常用的机器学习算法） ? 介绍谷歌的自动驾驶汽车和机器人得到了很多新闻，但该公司真正的未来是机器学习，这种技术使计算机变得更聪明，更个性化。...是什么让这个时期令人兴奋和迷人的像我这样的人是各种工具和技术的民主化，随着计算的推进。欢迎来到数据科学的世界！从广义上讲，有3种类型的机器学习算法，让我们来看看每一种类型的算法。...无监督学习的例子：Apriori算法，K-means。强化学习(Reinforcement Learning) 工作原理：使用此算法，机器经过培训，可以做出具体决策。...） Gradient Boosting algorithms（渐变Boosting算法） GBM XGBoost LightGBM CatBoost 今天的机器学习算法介绍就到这里，接下来的文章会具体介绍每一种算法

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简单易学的机器学习算法——Apriori算法

一、关联分析最初接触到数据挖掘的朋友肯定都听说过这样的一个案例：啤酒和尿布。大意是将啤酒和尿布放在一起的销售会提高。...其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。...image.png 三、Apriori算法 1、Apriori算法 Apriori算法是关联分析的重要算法，Apriori算法主要是来寻找频繁项集，采用的方法是查找出所有的可能，如下图...image.png 2、Apriori原理如何避免指数级增长，我们应该尽量去减少一些不必要的结点，Apriori原理是说如果某个项集是频繁的，那么他的所有子集也是频繁的。...其逆否命题为：如果一个项集是非频繁的，那么他的所有超集也是非频繁的。使用这个原理就可以避免指数级增长，原理如下图所示： ? 四、使用Apriori算法发现频繁项集 image.png ?

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流行的机器学习算法总结，帮助你开启机器学习算法学习之旅

什么是机器学习算法？机器学习算法是任何模型背后的大脑，可让机器学习并使其更智能。...机器学习算法对于与分类，预测建模和数据分析相关的各种任务至关重要。 “机器学习方面的突破将价值十个微软。”- Bill Gates 机器学习算法的类型在本节中，我们将重点介绍现有的各种ML算法。...这个算法可以对数据进行分类和分组，以识别一些隐藏或未发现的类别，通常用作监督学习的初步步骤。 ? 无监督学习强化学习强化学习算法旨在在探索和开发之间找到完美的平衡，而无需标记数据或用户干预。...决策树决策树算法属于监督型机器学习，用于解决回归和分类问题。目的是使用决策树从观察并处理每个级别的结果。...增强是一种用于集成ML算法的技术，可将弱学习者转换为强学习者。

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【算法】机器学习算法的优点和缺点

笔者邀请您，先思考： 1 机器学习算法的优缺点分析？从Logistic回归开始，然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。...奥卡姆的剃刀原理：使用最简单的算法，可以满足您的需求，并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。根据我自己的经验，只有神经网络和梯度增强决策树（GBDT）正在工业中广泛使用。...优点和缺点这里讨论最流行的算法。有关机器学习算法的完整列表，请查看cheatsheet。朴素贝叶斯超级简单，只是做了一堆计数。...如果你想做某种半监督式的学习，或者想要一些令人尴尬的简单表现很好的话，这是一个很好的选择。...通常有三个参数 - 树的数量，树的深度和学习速率，每棵树的建立一般都很浅。容易过拟合 GBDT通常表现比RF好，但它们很难达到正确。

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简单易学的机器学习算法——EM算法

一、机器学习中的参数估计问题在前面的博文中，如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中，采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计，简单来讲即对于一系列样本 ?...，Logistic回归问题属于监督型学习问题，样本中含有训练的特征 ? 以及标签 ? ，在Logistic回归的参数求解中，通过构造样本属于类别 ? 和类别 ? 的概率： ? ?...是未知的，称为隐变量，如无监督的学习问题，典型的如K-Means聚类算法，此时不能直接通过极大似然估计估计出模型中的参数。...二、EM算法简介在上述存在隐变量的问题中，不能直接通过极大似然估计求出模型中的参数，EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。...EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization

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简单易学的机器学习算法——Apriori算法

其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。...(摘自《机器学习实战》) 1、频繁项集频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合。如上面的例子中的 ?...三、Apriori算法 1、Apriori算法 Apriori算法是关联分析的重要算法，Apriori算法主要是来寻找频繁项集，采用的方法是查找出所有的可能，如下图： ?...为物品的数目，如何避免这样的指数增长对于Apriori算法的成功具有很重要的意义。Apriori原理就解释了这样的事情。...(摘自《机器学习实战》) 四、使用Apriori算法发现频繁项集在理解了上面的过程后，我们不难发现计算过程就是不断查找项集。首先，定义一个被称为最小支持度的量，当成阈值使用。

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简单易学的机器学习算法——EM算法

一、机器学习中的参数估计问题 image.png 二、EM算法简介在上述存在隐变量的问题中，不能直接通过极大似然估计求出模型中的参数，EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。...EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization...三、EM算法推导的准备 image.png ? 注：若函数 ? 是凹函数，上述的符号相反。...3、数学期望 image.png 四、EM算法的求解过程 image.png image.png image.png 五、EM算法的收敛性保证 image.png 六、利用EM算法参数求解实例...EM算法计算其均值miu #取miu的初始值 k = 2 miu = random.random((1, k)) #miu = mat([40.0, 20.0]) Expectations = zeros

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