怎么报404的错了，什么鬼呢，别急>_<咱们参数还没有传呢： ? 这就对了！此处应该有掌声???至于中文乱码，下文我会来解释；我们再来看看数据库，看看是不是有一条新的记录呢： ?...的确是有的，好，现在数据是可以出来了，但是我们需要到客户端去请求，看看是不是也可以请求呢？...android客户端的请求方法在这里我也不详细介绍了，相信大家应该都会，在这里我用的是简单易懂的asynchttpclient进行请求的，稍微进行了一下封装： String url = "http://...怎么会是乱码呢？...这样，我们就成功的写完了一个小型的注册接口，是不是忍不住想赶紧试一下呢？
这篇文章简单聊一聊如何去学习一门编程语言 本系列文章数量会在自身连载的基础上，根据读者评论和私信内容来加其他内容，希望对家人们有帮助哟 B站同名账号 做棵大树 会对每一篇文章都推出对应视频哟~ （可能会有一定时差 ）你的催更就是我更新...（Push自己）的动力~ ” 确定想要学习的语言 在上一篇文章中有提及 “如果学的话，我学什么语言？”...以上就是我个人的一点小建议啦，希望对大家有帮助。欢迎大家提问或者留言嗷
只做了一个简单的游戏 demo，实现切割的效果，没有做完整的游戏，有兴趣可以自己尝试去完成完整项目。
那么问题来了，如果我们是故事中的万人迷，我们应该如何选择配偶呢？ 即使是真的万人迷，她可以选择的配偶也一定是有限的。我们可以做一个简单的量化，假设她一年平均有30个追求者，她打算28岁结婚。...那么，我们如何来做一个好的决策呢？ 和现实中一样，一种比较聪明的做法是，先和前面的一些男生每个人都相处一段时间，做一个了解，摸清这些男生大概的水平底细之后再认真考虑。...如此一来，这就成了一个数学问题，究竟这个k应该等于多少，才可以使得女生选中所有男生当中最好的那个的概率最大呢？ 所以，我们应该怎么求出这个K呢？ 对于某个固定的K，我们假设最佳配偶出现在了第i的位置。
最近知乎上有个问题引发了无数程序员 蜂拥而至、大吐苦水 297个回答里面 有300个都在吐槽无知的领导 （领导我错了） 有硬件部门过来的领导要求程序员0bug 但很遗憾 黑格尔说过 bug的数量不以领导的意志而转移...而且领导还获得了半年带薪病假 在医院的轮椅上十分安详 可谓两全其美 还有知友的领导要求 程序员不能写多于10个bug 开发不能测出少于10个bug 唉，冤冤相报何时了 为什么老板总觉得我们是故意写bug的呢？...为什么会出现“bug”呢？ 小E总结出了三种出现“bug”的情况 ①产品经理和程序员脑回路不同 典型案例： 产品经理对程序员说：帮我下去买三个桃子，如果有西瓜，买一个。...这种类型非常常见 主要问题在于 程序员和产品经理脑回路不太一样 此时推锅给产品经理 也不失为一种好的选择 ②旧bug带来了新bug 典型案例： 汤太淡，放点盐……盐多了，再放点糖…… 卧槽，怎么锅炸了？...那你就属于下面这个类型了 ③ 菜是原罪 典型案例： 女朋友：我肚子难受 你：多喝热水 女朋友：我睡了 你：晚安 女朋友：我们分手吧 你：为什么？
显然，这里有两种配置方式，一种是自动获取 ip 地址，一种是我们手动来设置，我相信大部分人都是通过自动获取的方式来得到 ip 的，那么问题来了，它是如何自动获得到的呢？...自己客户端的源 ip 又是多少呢？现在啥也不知道，该如何发送报文呢？...有人可能会问，只有源 ip 为 0.0.0.0 的信息，我们怎么把报文发送到它的手里呢？这不，我们每台电脑不都有 Mac 地址吗？...客户端挑选 ip 地址 我们知道，有可能不止一台 DHCP 服务器收到了 discover 请求报文，也就是说，我们的主机可能会收到多个 offer 报文，所以呢，我们的主机会选择其中一个心仪的 offer...几点说明 这里可能有人会说，如果 DHCP 服务器没有在我们所在的局域网里怎么办？
上周三，Loto-Quebec就对外宣布，他们早已与反歧视及恃强凌弱团体Jasmin Roy合作，推出一个旨在帮助彩票头奖的赢家去适应未来生活的VR技术，并为他...
带头循环双向链表 优势是什么 先看看长啥样子 每一个节点都记录该节点的前后的节点，这会有什么好处呢？ ...循环结束的条件和打印一样，当指向头节点的时候就结束了 删除一个节点，指针的指向怎么改变呢？ ...//newnode->_next->_prev = newnode; } 有中间变量的形式 这样看起来逻辑会更清晰，但我还是会用上面一种，要多用才多熟悉，这些指针指向，所以下面我都是不用中间变量的
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【kaggle】问了一个pandas处理字符串的问题，提问截图如下： 上图中year列里有中文有数字，我只想保留数字怎么处理呢？...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
让AI做简答题该从哪里入手呢？ 找到文科生的套路 其实高考的历史简答题是有“套路”的：题型只有五种，分别是背景、原因、主张、事实、意义。...最终，我们得到了一个有一万多个字的数据集： NTM+CGNN的模型 现在，有了数据集之后，关键来了： 要搭建一个什么样的模型，来接受这些数据的训练和检验，努力像个高中生一样来回答这些历史简答题呢？
大家好，我是皮皮。...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
大家好，我是皮皮。...data.sort_values(by='age', ascending=False).drop_duplicates('name', inplace=False) print(data) 三、总结 大家好，我是皮皮
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个pandas处理的问题，提问截图如下： 原始数据如下图所示： 后来还提供了一个小文件。...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
大家好，我是Python进阶者。 一、前言 前几天在Python白银交流群【黄志诚】问了一个Python处理Excel数据的问题。问题如下：问一个问题。...7+j就会报错，数字7就不会报错，我想加个变量应该怎么做呢？...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python处理Excel数据的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
蕾德回忆道，“当我我结结巴巴地解释的时候，Alexa还在喋喋不休。我说，‘哦，抱歉，肯定有什么东西在抽屉里。管它呢！’”...“短短4个星期，我的工作就变了，因为我团队里的两个人和我的顶头上司都要去欧洲。我的职责扩大了。”蕾德说，“一切都是从那时开始的。”...“我记得刚开始的时候，我要阅读波士顿的这个团队撰写的语音技术文档。”她说，“我感觉就像看天书。” 有很多非常实际的挑战需要克服，例如这个产品如何在充满噪音的房间里听清人类的语音指令。...最后被告愿意为检察官提交数据，从而避免亚马逊陷入尴尬境地，但这可能不会是Alexa最后一次令亚马逊陷入两难。 就在Echo Look和Echo Show发布后，关于隐私问题的担忧再度成为热门话题。...“我把我们的愿景称作‘Alexa陪伴的日子’：到那时，这个虚拟助手就可以让你的生活更加简单，还能解放你的双手。”蕾德说，“肯定还有很多我们现在想象不到的东西，我感到兴奋不已。”
三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理Excel的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
这一块主要分四层： 收集，具体怎么收集数据（比如sar命令、JMX等） 传输，收集到的数据如何传到存储（比如用syslog，fluentd，statsd） 存储+分析，如何存储收集到的数据，并提供查询（...比如用mysql，postgres等一般数据库，RRD Tools工具，或者InfluxDB这样的专用时序数据库） 界面展示和报警，数据怎么变成好看的图表，并提供不同维度的查询；如果可以，一些参数超过一定的阈值...监控什么呢 当搭建一个集群，要监测三大类数据 机器数据：最主要包括 CPU idle，io，load值等 内存的使用和swap 磁盘io KB/s，iops （如果是数据库的的机器特别重要） 网络，总带宽占用...实际的压力问题怎么发生的 压力问题主要发生在两个时刻 上线的时候。比如曾经有一个同学做了一个实现，勿用了正则表达式，造成了一上线CPU飙高直接打到100%。...此外，很多压力会集中到DB，因此需要花跟多精力开发Cache（Cache其实是个很难的问题，回头单独讲） 我用的工具 工具太多了，我们粗选了几个就用了，不一定是最好的，但至少目前还是可以解决问题的 收集端就用服务自带的命令即可
上次小编教大家用R语言绘制气泡矩阵图后，好多朋友都在后台留言问小编怎么给气泡矩阵图上色，今天小编就教大家怎么给气泡矩阵图上个色 ！ 不管我们做什么组学分析，分析到最后总是躲不过富集分析。...但有时候我们的富集分析结果是用其他工具做出来的，或者想要更改气泡图显示的内容时，又该怎么样做出和Y叔一样的气泡图呢？ 如，我想展示结果中A-D四个GO term的富集倍数、q值和count数。...如果想要更改其他颜色，可以在scale_color_gradient 函数中修改。 参考资料： ggplot2|详解八大基本绘图要素
那怎么降呢？降维不就损失一些特征了吗？那还怎么把他们区分开吖？那我大数据不就变成小数据了？ 确实降维会造成一些信息的损失，所以我们也要尽量避免信息过多损失。...是的，其实PCA就是在做这样的事情，只是维度太高可能不太好想象，但是总体就是跟上面是一样的。 PCA就是在尽量少降低样本之间的可分类性的同时，去将数据进行降维。那怎么做呢？...好了，那这样代表什么呢？...至于说k这个参数怎么取呢，业界的经验值是90% - 95 % 特征值，没什么权威的说法，只能说看情况。 PCA是一个无监督的算法，有什么特征值特别多的，丢进去看看呗，反正又不亏。...大家再留言告诉我吧。
那么，它做了一件什么事呢？用通俗的语言来说，跟 PCA 很像：PCA 是一个大矩阵进去，一个小矩阵出来，TCA 呢，是两个大矩阵进去，两个小矩阵出来。...那么怎么办呢？ 回到迁移学习的本质上来：最小化源域和目标域的距离。好了，我们能不能先假设这个\phi 是已知的，然后去求距离，看看能推出什么呢？ 更进一步，这个距离怎么算？...MMD 是做了一件什么事呢？简单，就是求映射后源域和目标域的均值之差嘛。 事情到这里似乎也没什么进展：我们想求的\phi 仍然没法求。 TCA 是怎么做的呢，这里就要感谢矩阵了！...他是怎么做的呢？ 他想出了用降维的方法去构造结果。 这里的 W 矩阵是比 K 更低维度的矩阵。最后的 W 就是问题的解答了！...总结 怎么样，到此为止我们把 TCA 方法介绍完了。我们回顾一下，它的最核心工作是什么呢？我认为有两点：一是把问题转化成数学问题转化得很彻底；二是最优化求解方法很厉害。我们能从中学习什么呢？
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