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想要创建一个基于TCP实现的http服务器，应该怎么做？

作者：Y-ANG 来源： http://blog.csdn.net/qq_33951180/article/details/70239745 我们先了解一下这个项目最终能达到的一个目标，然后以这个来进行项目的分析...它是应用层的协议，底层是基于TCP通信的。HTTP协议的工作过程：客户通过浏览器向服务器发送文档请求，浏览器将请求的资源回应给浏览器，然后关闭连接。即：连接->请求->响应->关闭连接。...http协议的URL格式： http: //host[:port][abs_path] ，http表示使用http协议来进行资源定位；host是主机域名；port是端口号，一般有默认的；abs_path...二、服务器实现的基本思路 1、http协议是基于TCP通信的协议，因此，实现web服务器的第一步至少要能实现两个主机不同进程之间的TCP通信。...、普通文件还是一个可执行程序。

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「AntV」基于 AntV G2Plot 来实现一个 堆叠柱状图 加 折线图 的多图层案例

前言 最近研究了一下antv/g2的组合图例，并尝试做了一个不算太难的组合图，下面介绍一下整个图里的实现过程。...实现步骤 在看到需求后，一般人的做法就是寻找最合适的案例，在案例的基础上 稍稍修改。正所谓他山之石，可以攻玉。站在巨人的肩膀。这个时候就体现了一个图表库案例的丰富性。...首先要实现一个多图层图表，就要使用Mix这个类。 在该类里，配置多个图表，有一些公用的配置被提取出来啦。如tooltip,legend,annotations。...使用type表明图表的类型，使用options来配置该图表的配置参数。...第三个坑点就 两个图例的tooltip可能会遮挡，如下图 后记 基于最近使用antv g2的体验，稍微谈一下自己的感觉。

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大数据技术为何诞生，它究竟解决了哪些问题？

由几十个数据库组成一个规模比较大的集群来统一进行数据存储与计算。这个问题是不是解决了？ 其实并没有，多节点共同处理的这种架构我们叫MPP架构。但是这种MPP架构它存在扩展性的一个问题。...因为它是单机数据库发展过来的，基于单机数据库缝缝补补，实现了这样一套架构。所以它的扩展性能还是相对有限的。 你比如说像Oracle，它扩展到30台以后就没办法再进行扩展了。...但所有的MPP架构产品，都是到了一个节点数量之后就会达到上限。达到上限之后，数据规模超过存储容量后就没办法完成存储了。 再一个它也存在热点问题，它比较热的数据可能会存在某个节点上。...4.大数据诞生的初衷与定义 这个时候有没有存在一整套的解决方案，能够帮我们存储这种海量的结构化、半结构化以及非结构化数据。即使规模再大，都能完成存储。...存储之后基于海量的数据进行计算时，它的效率也很高，并且能够有很强的扩展性。 有没有这样一套方案呢？当然有，这就是大数据技术生态。 对于大数据，有一个比较长的、比较权威的定义。

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手把手带你入门和实践特征工程的万字笔记（附代码下载）

这里会比较简单，我们可以通常都是通过 sklearn的 Pipeline以及 Imputer来实现，下面是一个简单的完整 Demo： # 使用sklearn的 Pipeline以及 Imputer来实现缺失值填充...这边只介绍一种多项式生成新特征的办法，调用PolynomialFeatures来实现。...我们需要对每个变量进行检测，检测其与target有没有显著关系。可以使用 SelectKBest 和 f_classif 来实现。...总结一下，有几点做特征选择的方法经验： （1）如果特征是分类变量，那么可以从SelectKBest开始，用卡方或者基于树的选择器来选择变量； （2）如果特征是定量变量，可以直接用线性模型和基于相关性的选择器来选择变量...05 特征转换 经过了上面几个环节的“洗礼”，我们来到特征转换的环节，也就是使用源数据集的隐藏结构来创建新的列，常用的办法有2种：PCA和LDA。

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手把手教你入门和实践特征工程 的全方位万字笔记，附代码下载

这里会比较简单，我们可以通常都是通过 sklearn的 Pipeline以及 Imputer来实现，下面是一个简单的完整 Demo： # 使用sklearn的 Pipeline以及 Imputer来实现缺失值填充...这边只介绍一种多项式生成新特征的办法，调用PolynomialFeatures来实现。...我们需要对每个变量进行检测，检测其与target有没有显著关系。可以使用 SelectKBest 和 f_classif 来实现。...总结一下，有几点做特征选择的方法经验： （1）如果特征是分类变量，那么可以从SelectKBest开始，用卡方或者基于树的选择器来选择变量； （2）如果特征是定量变量，可以直接用线性模型和基于相关性的选择器来选择变量...05 特征转换 经过了上面几个环节的“洗礼”，我们来到特征转换的环节，也就是使用源数据集的隐藏结构来创建新的列，常用的办法有2种：PCA和LDA。

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手把手教你入门和实践特征工程 的全方位万字笔记，附代码下载

这里会比较简单，我们可以通常都是通过 sklearn的 Pipeline以及 Imputer来实现，下面是一个简单的完整 Demo： # 使用sklearn的 Pipeline以及 Imputer来实现缺失值填充...这边只介绍一种多项式生成新特征的办法，调用PolynomialFeatures来实现。...我们需要对每个变量进行检测，检测其与target有没有显著关系。可以使用 SelectKBest 和 f_classif 来实现。...总结一下，有几点做特征选择的方法经验： （1）如果特征是分类变量，那么可以从SelectKBest开始，用卡方或者基于树的选择器来选择变量； （2）如果特征是定量变量，可以直接用线性模型和基于相关性的选择器来选择变量...05 特征转换 经过了上面几个环节的“洗礼”，我们来到特征转换的环节，也就是使用源数据集的隐藏结构来创建新的列，常用的办法有2种：PCA和LDA。

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【干货】万字教你入门和实践特征工程

这里会比较简单，我们可以通常都是通过 sklearn的 Pipeline以及 Imputer来实现，下面是一个简单的完整 Demo： # 使用sklearn的 Pipeline以及 Imputer来实现缺失值填充...这边只介绍一种多项式生成新特征的办法，调用PolynomialFeatures来实现。...我们需要对每个变量进行检测，检测其与target有没有显著关系。可以使用 SelectKBest 和 f_classif 来实现。...总结一下，有几点做特征选择的方法经验： （1）如果特征是分类变量，那么可以从SelectKBest开始，用卡方或者基于树的选择器来选择变量； （2）如果特征是定量变量，可以直接用线性模型和基于相关性的选择器来选择变量...05 特征转换 经过了上面几个环节的“洗礼”，我们来到特征转换的环节，也就是使用源数据集的隐藏结构来创建新的列，常用的办法有2种：PCA和LDA。

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pix2pix论文(pix是什么意思)

L1损失可以使模型学到低频的特征，PatchGAN的结构可以使模型学到高频的特征（因为它关注的是局部的信息）。而且，当N比原图的尺寸小得多时依然有效。...下图第三列就是直接用L1 Loss来学习得到的结果，相比于Ground truth，模糊很严重 如何解决模糊呢？ 这里作者想了一个办法，即加入GAN的Loss去惩罚模型。...PatchGAN将图像换分成很多个Patch，并对每一个Patch使用判别器进行判别（实际代码实现有更取巧的办法，实际是这样实现的：假设输入一张256×256的图像到判别器，输出的是一个4×4的confidence...生成器和判别器均使用多尺度结构实现高分辨率重建，思路和PGGAN类似，但实际做法差别比较大。...下面是一个示例： 语义编辑 不同于pix2pix实现生成多样性的方法（使用Dropout），这里采用了一个非常巧妙的办法，即学习一个条件(Condition)作为条件GAN的输入，不同的输入条件就得到了不同的输出

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手把手教你入门和实践特征工程 的全方位万字笔记，附代码下载

这里会比较简单，我们可以通常都是通过 sklearn的 Pipeline以及 Imputer来实现，下面是一个简单的完整 Demo： # 使用sklearn的 Pipeline以及 Imputer来实现缺失值填充...这边只介绍一种多项式生成新特征的办法，调用PolynomialFeatures来实现。...我们需要对每个变量进行检测，检测其与target有没有显著关系。可以使用 SelectKBest 和 f_classif 来实现。...总结一下，有几点做特征选择的方法经验： （1）如果特征是分类变量，那么可以从SelectKBest开始，用卡方或者基于树的选择器来选择变量； （2）如果特征是定量变量，可以直接用线性模型和基于相关性的选择器来选择变量...05 特征转换 经过了上面几个环节的“洗礼”，我们来到特征转换的环节，也就是使用源数据集的隐藏结构来创建新的列，常用的办法有2种：PCA和LDA。

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GoogleNet论文笔记小结

，但是这会导致参数太多，如果训练数据集有限，很容易产生过拟合； 创建数据集的代价很大，尤其是如果数据集分类很麻烦的情况下； 网络越深，容易出现梯度弥散问题（梯度越往后穿越容易消失），难以优化模型。...但是在实现上，全连接变成稀疏连接后实际计算量并不会有质的提升，因为大部分硬件是针对密集矩阵计算优化的，稀疏矩阵虽然数据量少，但是计算所消耗的时间却很难减少。...那么，有没有一种方法既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能。...大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能，就如人类的大脑是可以看做是神经元的重复堆积，因此，GoogLeNet团队提出了Inception网络结构，就是构造一种“基础神经元”结构...，来搭建一个稀疏性、高计算性能的网络结构。

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数据分析与挖掘的流程和方法

比如一个消费品公司有千万级别的会员，那如何对会员的有一个清晰的认识。哪些是活跃的会员？哪些已经流失？会员的消费周期是什么样子？不同的会员偏好的产品特征是什么？流失的会员有没有什么办法唤醒回头再次？...以上面的例子，其实是想做关于做会员画像，实现精准营销，这个是大目标。活跃会员or非活跃会员、消费频率、产品偏好…… 这些问题的探索，都是为了丰富会员的特征，生成个性化标签，以实现精准营销。 2....是选用基于关联规则算法的动态智能推荐、基于聚类算法的会员价值分析、基于分类与预测算法的会员销售预测等等，可以运用python的数据挖掘的包来建模及运算。 这一步是数据挖掘工作的核心环节。...以会员下月销量预测为例，模型构建是对会员历史销售，综合考虑了节假日、淡旺季和竞争对手等采样数据轨迹的概括，它反映的是采样数据内部结构的一般特征，并与该采样数据的具体结构基本吻合。...模型的具体化就是会员销量预测公式，公式可以产生与观察值有相似结构的输出，这就是预测值。 5.

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AI医疗开创性研究：深度学习进行病变检索和匹配（31 PPT）

来源 | 新智元 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【介绍】美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员通过创建基于真实放射学影像的大型数据集，进行病变检索和匹配的研究。...当有一个新的病人，医生最想知道的是在以前已经治疗过的病人里面有没有谁跟他是相似的。如果能够找出相似的病人，而且知道这些病人的治疗方案以及治疗结果，医生就可以更有针对性地来设计治疗方案。...虽然每个大医院都存了上百万甚至上千万的病人数据，但是目前没有很好的办法来做相似性病人的检索。...这篇文章就是一个很好的例子，来逐步解决这个定量精准医疗的问题。...1408D特征嵌入向量 病变组织：检索和匹配 基于内容的Inter-patient的检索：找到最近邻 Intra-patient 的病变匹配：基于图形的edge pruning 实现细节：图像预处理

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AI医疗开创性研究：深度学习进行病变检索和匹配（31 PPT）

---- 新智元专栏 【新智元导读】美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员通过创建基于真实放射学影像的大型数据集，进行病变检索和匹配的研究。...当有一个新的病人，医生最想知道的是在以前已经治疗过的病人里面有没有谁跟他是相似的。如果能够找出相似的病人，而且知道这些病人的治疗方案以及治疗结果，医生就可以更有针对性地来设计治疗方案。...虽然每个大医院都存了上百万甚至上千万的病人数据，但是目前没有很好的办法来做相似性病人的检索。...这篇文章就是一个很好的例子，来逐步解决这个定量精准医疗的问题。...1408D特征嵌入向量 病变组织：检索和匹配 基于内容的Inter-patient的检索：找到最近邻 Intra-patient 的病变匹配：基于图形的edge pruning 实现细节：图像预处理

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基于python的图片修复程序-可用于水印去除

图片修复程序-可用于水印去除 在现实的生活中，我们可能会遇到一些美好的或是珍贵的图片被噪声干扰，比如旧照片的折痕，比如镜头上的灰尘或污渍，更或者是某些我们想为我所用但有讨厌水印，那么有没有一种办法可以消除这些噪声呢...图片修复原理 那OpenCV究竟是怎么实现的，简单的来说就是开发者标定噪声的特征，在使用噪声周围的颜色特征推理出应该修复的图片的颜色，从而实现图片修复的。...程序实现解析 标定噪声的特征，使用cv2.inRange二值化标识噪声对图片进行二值化处理，具体代码：cv2.inRange(img, np.array([240, 240, 240]), np.array...([255, 255, 255]))，把[240, 240, 240]~[255, 255, 255]以外的颜色处理为0； 使用OpenCV的dilate方法，扩展特征的区域，优化图片处理效果； 使用inpaint...255, 255]以外的颜色变成0 thresh = cv2.inRange(img, np.array([240, 240, 240]), np.array([255, 255, 255])) #创建形状和尺寸的结构元素

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2020最后一篇！就是这么硬！召回系统就该这么做！

没错，这篇论文的精髓，不是网络结构，而是你在做召回时会遇到的方方面面的问题，以及解决方案，十方给大家慢慢揭晓。 对于一个搜索引擎而言，往往由两个层构成，一个叫召回层，另一个叫排序层。...排序层就是通过很复杂的算法(网络结构)把和query最相关的document排序到前面。论文的题目，简单直白的告诉了大家，用embeding 表示query和document来做召回。...花大精力去探索一两个不常见的特征，增加个什么attention结构，都没有构造一个良好的训练数据带来的增益要高。对于正样本用有点击的即可，负样本构造方式就有很多了。...位置特征：用户的城市，地域，国家，语言。 社交embeding特征：“脸书“有丰富的社交图谱，基于图神经网络训练出用户实体的embedding，直接作为召回模型的输入。...这样加权，就要算n次cos了，而且ann也要做n次，召回的解也不是最优的，有没有办法把权重加到embedding里呢？当然是可以的，很容易推导出下式: ?

1.8K30

盘点GAN在目标检测中的应用

有没有办法可以生成具有不同遮挡和变形的困难正样本且无需生成像素级别的图像本身呢？ 本文训练另一个网络：通过在空间上遮挡某些特征图区域或通过操纵特征图来创建空间变形以形成难样本的对抗网络。...这里的关键思想是在卷积特征空间中创建对抗性样本，而不是直接生成像素级别的数据，因为后者是一个困难得多的问题。 方法 1，用于遮挡的Adversarial Spatial Dropout。...2，Adversarial Spatial Transformer Network（ASTN），关键思想是基于STN在特征上产生变形并使检测网络难以识别。...现有检测方法通常学习多个尺度上所有目标的表征来检测小对象。但这种架构的性能增益通常限于计算成本。 这项工作将小物体的表征提升为“超分辨”表征，实现了与大物体相似的特性，因此更具判别性。...其中生成器是一个超分辨率网络，可以将小的模糊图像上采样到精细图像，并恢复详细信息以进行更精确的检测。判别器是一个多任务网络，该网络用真实/虚假分数，对象类别分数和边界框回归量来描述每个超分辨图像块。

1.6K20

GoogleNet_我和我的祖国论文摘要

所以，现在的问题是有没有一种方法，既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能。...大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能，据此论文提出了名为Inception 的结构来实现此目的。...本文的主要想法其实是想通过构建密集的块结构来近似最优的稀疏结构，从而达到提高性能而又不大量增加计算量的目的。GoogleNet的caffemodel大小约50M，但性能却很优异。...有兴趣可以看论文的实现。...有两个通道，一个是卷积层，一个是pooling层，两个通道生成的特征图大小一样，concat在一起即可。 ---- Inception-v4 这篇论文，没有公式，全篇都是画图，就是网络结构。

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白瑜庆：知乎基于Kubernetes的kafka平台的设计和实现

我的分享主要基于三个，第一，简单介绍一下Kafka在知乎的应用，第二，为什么做基于Kubernetes的Kafka平台。第三，我们如何去实现基于Kubernetes的kafka平台。...比如我们在浏览知乎的时候，有些用户行为或者内容特征，会通过我们这个平台做数据的流失处理。 图片1.png 关于Kafka实现对消息服务。...因此我们在当时对Kubernetes做改造，实现磁盘和调度器的算法，可以实现实时更新磁盘信息。但是实现方式是通过假设创建实例....想问一下有没有什么隔离的好的办法？你一个集群里有多少套？集群里有多个topic，数据我就不想让别人看到吗？当然我如果提供一个客户端给他，他就能把所有的数据看得到，有没有什么好的办法。...只能通过我在前面去做提供什么API服务来这种方式，有没有？Kafka本身有没有什么好的办法去本身应该是有认证。 知乎基于Kubernetes的Kafka平台的设计和实现.pdf

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