模型不是由AJAX创建的

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模型是指在软件开发中用于表示现实世界对象或概念的抽象化描述。它可以是数据模型、业务模型、系统模型等。模型的创建通常是在后端开发中进行的，而不是由AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）创建。

AJAX是一种用于在Web应用程序中实现异步通信的技术。它通过在后台与服务器进行数据交换，实现页面的局部更新，提升用户体验。AJAX通常用于前端开发中，通过JavaScript和XMLHttpRequest对象来发送和接收数据。

在模型的创建过程中，可以使用各种编程语言和技术。常见的后端开发语言包括Java、Python、C#等，而常见的数据库技术包括MySQL、Oracle、MongoDB等。根据具体的需求和场景，选择合适的编程语言和技术来创建模型。

模型的优势在于它能够将现实世界的复杂性进行抽象化和简化，使开发人员能够更好地理解和处理问题。通过模型，开发人员可以更好地组织和管理数据，实现数据的增删改查操作，提高开发效率和代码的可维护性。

模型的应用场景非常广泛。在Web开发中，模型常用于与数据库进行交互，实现数据的持久化存储和查询。在软件开发中，模型可以用于描述业务逻辑和系统架构，帮助开发人员理清思路和设计代码结构。在人工智能领域，模型可以用于构建和训练机器学习模型，实现各种智能化的应用。

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这次，我们聊聊ajax的创建过程

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使用jstree创建无限分级的树(ajax动态创建子节点)

, EventArgs e) { if (Request["Action"] == "AJAX") { var...ACTION=AJAX&pid=00000000-0000-0000-0000-000000000000", function (result) { $.each(result...ACTION=AJAX&pid=" + id.replace("phtml_", ""), function (result) { var str = "...属性大于0 则使节点为闭合状态（样式为jstree-closed）如果节点无子节点则该节点的样式为jstree-leaf 当用户点击闭合状态的节点时，客户端发起请求并把点击节点的ID传给后端，后端获取到点击节点的子节点后...通过append添加到点击节点下至此，无限分级的树创建完成其中不包含数据库

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0639-6.1.1-Spark读取由Impala创建的Parquet文件异常分析

作者：冉南阳问题重现测试环境： 1.RedHat7.4 2.CDH6.1.1 3.使用root进行操作 1.使用Impala创建Parquet表并插入数据。...但Spark的代码查询的时候却没有这样做，而是直接将二进制值查询并展现出来，所以Spark中有一个参数spark.sql.parquet.binaryAsString，默认为false，解释如下：由其他系统生成的...1.使用以下语句直接读取Impala创建的这张表的数据。 spark.sql("select * from test_parquet").show() ? 发现name字段查询显示正常。...4 问题总结 1.使用Impala创建的Parquet文件，如果包含字符串类型，由Spark代码直接读取该Parquet文件时会显示异常，将字符串的值显示为二进制binary。...，具体可以参考第三个章节： a)直接采用Spark SQL来读取，而不是Spark代码来读取Parquet文件。

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来一点模型，不是拼装的那种？

嘿我是木羊，今天我们聊模型。模型是个在应用数学里很常用的术语，大学里有一种主要供数学专业学生玩耍的游戏，叫数学建模比赛，这里的“建模”，指的就是构建数学模型。...在机器学习里，模型同样也是非常重要的概念。那，什么是模型呢？我翻过很多机器学习的教材，“模型”这两个字总是理所当然地就在书本里出现了，就像在说太阳从东边升起。...我则没这么幸运，更不幸的是当我用心去查时，得到的是这么一条解释，读完以后，像是有一只两百斤的河马踩着我跳迪斯科： “模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构” 好在模型没那么复杂...，我们都见过，当然，不是那种装在方型纸盒里的拼装积木，譬如老实人常说的“我想低调但实力不允许”，就是一种模型，描述了实力和低调之间的变化关系。...对，模型名字听起大气，其实无非就是这么个东西。机器学习里的模型也是一样的。虽然数量众多，但常用的来来回回，也就比屈指可数多三个。

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优化模型，这不是机器学习的全部

不是模型表现优良、有可解释性的团队，不是当别人要花几天训练的时候他们只需要几秒钟的团队，不是模型真的有机会部署在生产环境中的团队，因为这些模型的预测准确率注定不会是最高的。...这不是开玩笑，大家都看得到，得到了奖金和荣誉的就是那些能做出预测表现最佳的模型的人，所以 Anna 对机器学习的热情也跟着被点燃了，她想要在下一个比赛中拿到更好的名次！...而除此之外的方面，几乎见不到人提起。拟合模型不是唯一重要的环节说了这么半天我想已经说明白了，只会赢 Kaggle 比赛是不足以称得上机器学习专家的。那欠缺的知识都是什么呢？...别以为你的队友们就靠得住那么是不是只有初学者才会在用机器学习解决真实世界问题的时候犯错？当然不是。想要学习拟合模型之外的机器学习技能，最好的方法就是参与解决真实世界的问题。...不过这还不算完，你必须真的希望自己在拟合模型之外的方面也变得更厉害。只有经验是不够的。谷歌、亚马逊之类对机器学习有大规模长期投入的企业，是不是就掌握了模型优化之外的方方面面了呢？其实也没有。

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Gradle 创建 Task 的写法不是 Groovy 的标准语法吧？

你一定写过这样的代码来创建一个 Task： task clean(type: Delete) { delete rootProject.buildDir } 它定义了一个叫做 "clean"...的任务，这个任务的类型是 Delete。...，而不是一个常量。...// 创建一个以任务名为内容的字符串字面量 args.getExpressions().set(index, new ConstantExpression(taskName)); } 除了这个转换以外...> args, String name, Closure configureClosure); 这么来看，文章开头提到的创建任务的写法，实际上相当于： task(type: Delete, "clean

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盖茨、马斯克都遵循的终身学习法则：知识不是由学科划分的

为什么世界上最忙碌的人会投入他们最宝贵的资源——时间——来学习与他们的领域看似无关的主题，比如核聚变能源、字体设计、科学家传记和医生的回忆录？他们每个人都掌管着由成千上万世界上最聪明的人组成的团队。...现在想象一位神经外科医生试图向一位平面设计师解释脑部手术的最新进展，是不是有些困难？每个领域都有自己的语言和文化，所以在一个领域的独特见解并不适用于另一个领域。...伊隆·马斯克对此感受非常强烈，我们的教育体系没有教会孩子们知识的“共同根源”。因此他创建了他自己的学校，并把他的所有孩子都送到这所学校上学。教学的重点应当是解决问题，而不是使用工具。...通过这些例子，我们可以看到相同的底层心智模型在不同的应用领域中被赋予不同的名称。心智模型是将学科联系在一起的思想无形网络。...但在现实世界中，关键的领导特质——冒险和原创思维，这两者都与课堂学习训练的成果背道而驰。简而言之，大部分的正规教育把我们培养成追随者，而不是领导者。

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世界最先进的光刻机由荷兰出产，为什么荷兰不是芯片强国？

所谓的芯片大国需要有强大的半导体技术支撑，向美国这样的超级大国国内芯片设计和芯片加工工艺的厂家非常多，已经形成了自己一个产业，所谓的某一领域的强国一定有了非常强的产业支撑，这点美国是具备的荷兰显然是达不到的...，为什么不是芯片强国荷兰的光刻机技术这么强大。...ASML的市场地位其实说到荷兰的光刻机技术其实就是ASML公司，一个行业领先不是以国家大小为评判标准的，如同当初的诺基亚隶属于芬兰，也是没多大的国家，当初手机行业的绝对霸主，即使现在手机不行了，在电信领域也是绝对的巨头...全球唯一一家达到7纳米光刻机厂家，2018年全球总共大约有600台光刻机产量，其中ASML就占据了200多台，出货量能够占据到全球30%，其实只看这个数字还不是特别的显眼，目前在45纳米以下的光刻机ASML...任何一家企业的强大都离不开正确的方向以及长期坚持做一件事，ASML和华为公司都是这种类型的公司，所以在各自的领域内都取得了非常骄人的成绩，至于题目中提到的荷兰为啥不是芯片强国，主要原因需要相应的产业支持

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Keras中创建LSTM模型的步骤

，新手博主，边学边记，以便后续温习，或者对他人有所帮助概述深度学习神经网络在 Python 中很容易使用 Keras 创建和评估，但您必须遵循严格的模型生命周期。...在这篇文章中，您将了解创建、训练和评估Keras中长期记忆（LSTM）循环神经网络的分步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...第一步是创建顺序类的实例。然后，您可以创建图层，并按应连接它们的顺序添加它们。由内存单元组成的LSTM循环层称为LSTM（）。通常跟随 LSTM 图层并用于输出预测的完全连接层称为 Dense（）。...重要的是，在堆叠 LSTM 图层时，我们必须为每个输入输出一个序列而不是单个值，以便后续 LSTM 图层可以具有所需的 3D 输入。...2、如何选择激活函数和输出层配置的分类和回归问题。 3、如何开发和运行您的第一个LSTM模型在Keras。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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