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Backbone.js应用基础

前言:   Backbone.js是一款JavaScript MVC应用框架,强制依赖于一个实用型js库underscore.js,非强制依赖于jquery;其主要组件有模型,视图,集合,路由;与后台的交互主要是通过...Restful JSON 进行数据传输; 基础Backbone.js知识:   1、引入js文件:如果依赖于第三方类库如jquery,则最好先引入;之后引入underscore.js 这是必须引入且在引入....min.js"> ...   2、新建M.V.C:     Model对象表示数据模型,用于定义数据结构; View用于数据展示,绑定DOM事件和处理页面逻辑, Collection是管理数据模型的集合,用于查找或保存数据...:    调用模型对象的save方法是发送POST新建或PUT修改请求;fetch是调用GET方法;destroy方法是使用delete请求方式向服务器发送对象的id,服务器删除记录操作;    模型对象集合提供了

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1.初识backbone.js

backbone.js,不知道作者是以什么样的目的来对其命名的,可能是希望这个库会成为web端开发中脊梁骨。 好了,八卦完了开始正题。...backbone.js提供了一套web开发的框架,通过Models进行key-value绑定及custom事件处理,通过Collections提供一套丰富的API用于枚举功能,通过Views来进行事件处理及与现有的...整体上来说,backbone.js是一个web端javascript的mvc框架,算得上是重量级的框架。它能让你像写java代码一些写js代码,定义类,类的属性以及方法。...在查backbone资料的时候,发现没有很系统的中文入门资料和更多的实例,所以我打算自己边学边写,争取能让大家通过一系列文章能快速的用上backbone.js

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R中模型

前几天有人问我R里面怎么模型。 有现成的函数,picante包的randomizeMatrix直接就搞定了。 我回复之后随便在网上搜了一下,意外发现竟然没有搜到相关的文章。 那就简单写写吧。...richness", 2 "independentswap", "trialswap"), iterations = 1000) 3#参数: 4samp:群落数据 5null.model:零模型构建方式...除此之外,在计算PD,MPD,MNTD的效应量时,也需要打乱距离矩阵来构建零模型。方法包括: taxa.labels: 打乱距离矩阵上所有物种的标签。...2.对于微生物群落研究,如果方法太过随机化,得到的零模型群落和实际观测群落必然产生很大的偏差,那么所有过程都将是确定性的。如果随机化程度太小,则又和观测群落差别不大,过程将是随机的。

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模型“上车”,腾讯这样

今天,腾讯发布汽车行业大模型“全域智能”方案,并升级“云、图”底座。...1.深入五大场景,大模型懂车又懂你基于混元大模型,我们用海量的汽车行业专业数据精调,让大模型懂车也懂你。比如,车企要“造好车”,更要“卖好车”:如何为用户提供贴身、专业的服务?...在大模型助力研、产、销、服、协的背后,腾讯也准备好了“全栈”大模型能力架构:从模型、算力、AI工程平台再到AI应用,一应俱全。...例如,在算力底座层,我们为大模型训练和研发提供大规模高性能计算和网络等资源支持。在AI工程平台层,提供覆盖大模型全生命周期的工具链,通过TI平台、知识引擎等工具有效降低大模型训练难度。...产业实践是AI大模型的最佳练兵场,我们将在夯实“云”和“图”能力的同时,加速推动大模型产业落地,助力车企“全域智能”!

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用ARIMA模型需求预测

---- ARIMA数学模型? ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的扩展。 ARIMA(p,d,q)模型可以表示为: ?...对非平稳的时间序列数据,差分,得到平稳序列。 建立合适的模型。...3、差分得到平稳序列 1)时间序列的一阶差分 skirts_diff <- diff(skirts_ts, differences = 1) plot.ts(skirts_diff) 从一阶差分的图中可以看出...2)时间序列的二阶差分 skirts_diff2 <- diff(skirts_ts, differences = 2) plot.ts(skirts_diff2) 二次差分后的时间序列在均值和方差上看起来是平稳了...2)判断预测误差是否是平均值为零且方差为常数的正态分布 预测误差的时间曲线图和直方图(具有正态分布曲线) 预测误差的均值是否为0 plot.ts(skirts_forecast$residuals)

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定价模型,该如何分析?

“为啥书上讲的和实际的不一样???” 在数据领域,有很多“书上一讲就明白,实际一干就报废”的知识点,因此同学们才有这种疑惑。趁着开年,系统帮同学们解答一下,后续工作、面试都用得上。...而在众多理论里,定价模型是最常见的一个。 一、理论模型 定价模型在经济学书本上有标准解法。...产品上市后,首发价格已经公布,后续只能在此基础上浮动。不过浮动的策略也是有很多的。 涨价策略,可以搞饥饿营销,可以搞限量版,可以搞捆绑组合。...降价策略,可以搞大数据杀熟,可以优惠组合,可以搞季节性活动。总之,通过后续营销手段,在首发价格基础上弥补不足。这些大部分跟营销活动策划有关,有机会再单独分享。...不止定价模型,经典模型如EOQ,AHP、概率决策等,都会遇到问题,后续再和大家慢慢分享,敬请期待哦。

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·使用Transfromer模型文本分类(NLP分类最佳模型

Transfromer理论部分 谷歌大脑在论文《Attention Is All You Need》中提出了一个完全基于注意力机制的编解码器模型 Transformer ,它完全抛弃了之前其它模型引入注意力机制后仍然保留的循环与卷积结构...Transformer 从此也成为了机器翻译和其它许多文本理解任务中的重要基准模型。...模型具体介绍 模型论文解析 GitHub:https://github.com/xiaosongshine/transfromer_keras Transfromer模型代码实现(基于Keras) Position_Embedding...= None,None elif len(x) == 5: Q_seq,K_seq,V_seq,Q_len,V_len = x #对Q、K、V线性变换...(模型很简单,参数量较少) =======================================================================================

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【机器学习笔记之五】用ARIMA模型需求预测用ARIMA模型需求预测

---- ARIMA数学模型? ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的扩展。 ARIMA(p,d,q)模型可以表示为: ?...对非平稳的时间序列数据,差分,得到平稳序列。 建立合适的模型。...3、差分得到平稳序列 1)时间序列的一阶差分 skirts_diff <- diff(skirts_ts, differences = 1) plot.ts(skirts_diff) 从一阶差分的图中可以看出...2)时间序列的二阶差分 skirts_diff2 <- diff(skirts_ts, differences = 2) plot.ts(skirts_diff2) 二次差分后的时间序列在均值和方差上看起来是平稳了...2)判断预测误差是否是平均值为零且方差为常数的正态分布 预测误差的时间曲线图和直方图(具有正态分布曲线) 预测误差的均值是否为0 plot.ts(skirts_forecast$residuals)

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如何使用“行为模型用户行为养成

但如果探究背后的原因是有行为心理学依据的,这就是大家也许熟知的“福格行为模型”。最新的福格行为模型做了什么改动?如何利用行为模型帮用户养成(好的)习惯?...新“福格行为模型” 旧版福格行为模型 (Fogg's Behavior Model)表述为B=MAT。...人类的天性决定了我们无法坚持困难、令人痛苦的事情,但是如果事情简单容易,那我们便能轻松完成。...实现让行为“容易”有3种方式: 提升技能,自己能力强则行为相对容易; 获取资源和工具,工欲善其事必先利其器; 让行为变得微小,事情简单对我们的要求也就降低。...使用福格行为模型用户行为养成 首先我们要明确在我们各自的产品中,行动具体指什么。这样才能针对行动能力的提升做出具体的设计。 以自习室产品为例,行动就是指用户开始自习的这一动作。

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模型|利用Python语言逻辑回归算法

看看Cabin列,我们似乎丢失了太多的数据,无法在基本水平上一些有用的事情。我们稍后可能会删除这个,或者将其更改为另一个特性,如“Cabin Known: 1或0” 让我们继续可视化更多的数据!...我们的数据已经为模型准备好了! 建立逻辑回归模型 让我们首先将数据分解为一个训练集和一个测试集(如果您想使用所有这些数据进行培训,您可以使用另一个test.csv文件)。...logmodel = LogisticRegression() logmodel.fit(X_train,y_train) predictions = logmodel.predict(X_test) 让我们评价模型...import classification_report print(classification_report(y_test,predictions)) 本文简要概述了如何在python中使用逻辑回归模型

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预测模型,怎么才够精准

有可能建模的时候,不是一个模型包打天下,而是用二阶段建模。比如预测一个客群消费情况,可以分别用二分类模型预测会不会消费,再用连续型模型预测消费金额,这样会消费用户数*预测消费金额,就能得出总消费。...02 预测算法的难点 因为:书本为了突出模型效果,刻意选择了质量好、数据全的数据集。 现实中麻烦根本是远远不断: 1、没数据。...——新品预售/粉丝凭码购买呀。饥饿营销就是干这个的。 场景4:“大促期间备货量如何预测?拿捏不准用户有多少需求?”——10元定金,定金膨胀3倍抵用券,就是干这个的呀。...但作为预测的人,得学会保护自己,避免业务方反复横条,瞎胡甩锅。 买定离手法是很好办法。预测结果给出以后,卖定离手,所有相关业务方不再质疑预测结果,而是基于预测结果叠加。...但很多公司业务要么懒,要么蠢,要么不想担责任,总之是没有。 预售、团购、饥饿营销、订金膨胀、缺货登记……所有的业务手段,需要的不但是运营能力,更需要系统建设支持。

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数据分析,要懂多少模型

一提起数据分析,很多人都会联想到“分析模型”,似乎分析模型是个很厉害又很神秘的东西。那数据分析到底需要懂多少模型?今天简单跟大家分享一下。 一、什么是模型 模型,指的是对复杂现实的逻辑抽象。...这样,运营、产品、策划们,就能利用模型看清楚:哪些用户能做,用什么手段。这样利用模型进行分析,能避免大海捞针一样的找数据指标,提升分析效率。 第二类:算法模型。...比如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型等等。一般数据、开发部门的人,更喜欢聊这些。这些模型有统计学、机器学习的知识基础,有固定的计算方法和使用场景。...所以,一般把算法模型单独列出来,称为“算法”。“算法”需要有专业训练才能搞懂,以后单独开一个专题讲:数据分析,需要懂多少算法。今天集中分享:需要懂多少业务模型。 二、要懂多少业务模型?...四、如何解读 比如发现母婴行业的渗透力(G)明显很高,则在经营该品类的时候,可以考虑更多交叉推荐,更多品类扩展,通过多品类交叉购买提升业绩。 以上只是个小例子。

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【图像分割模型】用BRNN分割—ReSeg

这是专栏《图像分割模型》的第9篇文章。在这里,我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。 尽管许多人都知道RNN在处理上下文上多优于CNN,但如何将RNN用于分割任务还是值得讨论一下。...本文我们就来聊聊用BRNN分割的ReSeg。...2 ReSeg:用BRNN分割 ReSeg是基于图像分割模型ReNet提出的。因此,我们首先来看一下ReNet。下图是ReNet的运算示意图: ? 如图所示,ReNet由两层顺序排列的RNN构成。...这么的目的是,将VGG-16提取的特征进行进一步的处理,从而得到对输入图像更复杂的特征描述。 特征提取结束后,特征图对输入图像的空间分辨率下降为1/8,因此需要恢复空间分辨率以得到稠密的分割结果。

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一些前端框架的比较(上)——GWT、AngularJS 和 Backbone.js

我原本不知道这个东西,后来被保持 JavaScript 代码中模型和 DOM 模型之间的状态同步给整烦了,搜索之后才知道解决这个问题的最常见方案就是 AngularJS。...的过程就这样简洁优雅地解决了,比如当时我举的”phone in phones | filter:query | orderBy:orderProp” 这样的例子——在传统的做法里面,不应该是写一坨专门的代码来这个转换么...通过 Directive,View 可以更多的未知的事,这也是一种一定程度上的 DSL。...Backbone.js Backbone.js 可能是我接触最早的前端 MVC/MVVM 框架(那个时候写过一点点入门的总结)。...Model 层(Model.extend)的设计,代码风格一样,但是要纯粹得多,更符合单一职责的原则,只负责数据模型的初始化、获取、转换、校验等等。

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