朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，本节对此算法作了重点分析。 通过分析由属性描述的样本（或实例、对象等）来构造模型。假定每一个样本都有一个预先定义的类，由一个被称为类标签的属性确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练数据集，该步也称作有指导的学习。 ，同时MapRedece任务也将满足“数据在哪个节点，计算任务就在哪个节点启动”的基本原则，因此整个学习数据的分析统计任务会并行在不同的Java虚拟机甚至不同的任务计算节点中，使用传统的共享变量方式来解决这个汇总统计问题就成了不可能完成的任务 总共处理的数据分片数量等，开发人员也可以自定义不同类型的Counter计数器并在Map或Reduce任务中设置/累加/计数器的值，但是MapReduce内置的Counter计数器工具有一个明显的缺陷，它并不支持 注意：由于多个数据处理节点会并发的向计数器服务发起设值请求，因此需要注意计数器变量的安全性，在最为简单的设计中，使计数器服务的设置值、累加值、获取值方法保持同步即可。
门面设计模式的原理 这么多场合都用到了这种设计模式，那这种设计模式究竟能有什么作用呢？顾名思义，就是将一个东西封装成一个门面好与人家更容易进行交流，就像一个国家的外交部一样。 这种设计模式主要用在一个大的系统中有多个子系统组成时，这多个子系统肯定要涉及到相互通信，但是每个子系统又不能将自己的内部数据过多的暴露给其它系统，不然就没有必要划分子系统了。 每个子系统都会设计一个门面，把别的系统感兴趣的数据封装起来，通过这个门面来进行访问。这就是门面设计模式存在的意义。 门面设计模式示意图如下： 图 1. 门面示意图 ? 观察者设计模式 这种设计模式也是常用的设计方法通常也叫发布 - 订阅模式，也就是事件监听机制，通常在某个事件发生的前后会触发一些操作。 命令模式的原理 命令模式主要作用就是封装命令，把发出命令的责任和执行命令的责任分开。也是一种功能的分工。不同的模块可以对同一个命令做出不同解释。
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本文实例讲述了CI框架附属类用法。 分享给大家供大家参考，具体如下： 有些时候，你可能想在你的控制器之外新建一些类，但同时又希望 这些类还能访问 CodeIgniter 的资源 任何在你的控制器方法中初始化的类都可以简单的通过 get_instance - helper('url'); $CI- load- library('session'); $CI- config- item('base_url'); 如果你在类中使用“get_instance( 》、《ThinkPHP常用方法总结》、《Zend FrameWork框架入门教程》、《php面向对象程序设计入门教程》、《php+mysql数据库操作入门教程》及《php常见数据库操作技巧汇总》 希望本文所述对大家基于 CodeIgniter框架的PHP程序设计有所帮助。
Select a database for design" 选择需要分析的数据库 4." Design Type[Comprehensive|Query-specific]" 选择dbd的设计类型，有两个单选项，根据实际需求选择 7." Select schema(s) for design" 选择需要设计的shema(s) 8." Enter the full path for queries file" 输入业务常用到的sql查询语句，使得dbd的分析更有针对性 10."
而最近又正好在重构 OEA 框架的元数据子系统，所以，这篇文章里，我主要对 EF 的元数据进行一个简单的分析。 注意，以下的分析只代表我的个人观点。 这次，先给出我认为 EF 的质量分析，方便以后查看，接下来的文章会进行一个更详细的分析： 可扩展性：★★★★★ 性能：★★ API易用性：★★★ 模型基本概念 在整个EF的映射信息中，分为 Object 这个设计非常类似于 Linq 系统中 Expression 的设计，它们都在最顶层的基类中枚举了所有的子类，以方便通过枚举的判断来识别运行时的类型。 为什么是这样的设计？ 作为一个框架，不可避免地要进行框架的可扩展性进行设计，而且，这往往是非常重要的。而且我认为，在 EF 的设计中，可扩展性是是元数据模块的首要设计目标。 结尾 扩展性对于框架来说非常重要，这样的一个元数据系统设计，对于我来说，是十分有诱惑力的。我曾几次考虑是否把 OEA 元数据系统设计成类似的结构。但是，最终还是没有这样做。
在做不同菜肴的时候，我们需要不同的菜谱来指引；而在不同的设计阶段，设计师也需要不同的设计模型/方法，让我们更灵活的做设计分析与输出。 设计价值 SWOT 分析实际上是将对企业内外部条件，各方面内容进行综合和概括，进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。 最后，SWOT 分析模型其实还可以与商业画布相结合，便于更全面对项目/业务进行快速分析和深入了解；深入懂业务的设计师才能真正在团队中进行发声，提出超越 UI 层的建设性意见。 设计使用场景 设计冲刺这个设计方法主要适用于短时间就需要产出设计方案；例如一些 Workshop 的共建, 产品迭代周期很快的新需求/任务，需要系统化分析与输出设计方案。 3. 具体实践案例说明 设计冲刺的主要内容包括6个阶段： 理解（Understand）：理解要为用户解决的问题 定义（Define）：明确产品策略（数据分析，用户调研，设计原则制定等） 发散（Diverge）
测试分析 ---- 1. 什么是测试分析 通过多种技术手段对被测对象进行分析，得出被测物定性或定量的元素称为测试分析，重点是分析。 2. 测试分析的目的 做对的事 分解复杂事物, 确保测试设计时, 所需面对的对象的完整性和正确性, 是后续活动的输入 确保测试活动的效率及有效性 测试分析输出 完整的测试范围, 包括测试功能点/功能点需要覆盖的测试点 测试分析流程 分析框架 应当针对需求/产品线/功能模块整理测试框架, 明确测试范围覆盖的依据 范围包括功能测试/性能测试/稳定性测试/压力测试/兼容性测试/其他专项测试 分析角度 原始需求 功能设计/实现逻辑 测试分析设计总结 ---- 1. 测试分析设计的意义 测试工作前移 在得到测试对象之前测试无法实施, 但可以预先梳理和明确"我们要测试什么"和"和怎么测试", 充分的测试分析设计达到的理想状态是在得到测试对象前完成了除测试执行以外的所有内容
1、 结构化分析 考点：DFD数据流图，ER图。 结构化分析是根据分解与抽象的原则，按照系统中的数据处理流程，用数据流图来建立系统的功能模型，从而完成需求分析工作。 结构化分析模型的核心是数据字典，围绕这个核心，有3个层次的模型，分别是数据模型、功能模型和行为模型（也称状态模型）。一般使用E-R图表示数据模型，用DFD表示功能模型，用状态转换图表示行为模型。 连线： 补全ER图参考数据流图 2、 面向对象分析 考点：用例图、类图、状态图、活动图 面向对象分析模型主要由顶层架构图、用例与用例图和领域概念构成，设计模型则包含以包图表示的软件体系机构图、以交互图表示的用例实现图 活动图：将进程或其他计算的结构展示为计算内部一步步的控制流和数据流。 3、 设计模式 考点：概念、23种设计模式特点 创建型：主要用于创建对象，为设计类实例化新对象提供指南。 结构性：主要用于处理类或对象的组合，对类如何设计以形成更大的结构提供指南。 行为型：主要用于描述类或对象的交互，以及职责的分配，对类之间交互，以及职责分配的方式提供指南。
tokenId); tokenId++; } //update index _currIndex = tokenId; } 对该简单想法的分析 该算法如何排除还没有 mint 出来的那部分 tokenId 呢？ 即如何设计 transfer 方法 对于 alice，其拥有 2，3，4，5，6 这 5 个 NFT，当其把 3 转给 bob 时，系统的更新应该如下：首先把 tokenId=3 的 NFT 的 owner tokenIdsIndex) return i; tokenIdsIndex++; } } revert("error"); } ERC721A 算法的局限性 从上面的分析可以看出 没看懂的部分： 为什么需要一个 timestamp？
SonarQube支持25+语言，可以跟CI/CD集成。 二. SonarQube平台搭建 1. GitLab-CI&GitLab-Runner ? 在我们的项目中使用GitLab进行源码控制，GitLab-CI就是一套配合GitLab使用的持续集成系统。 GitLab-Runner是配合GitLab-CI进行使用的。在gitlab中每个project都会配置ci的脚本。 也就是当有develop pull了代码到repo，gitlab会通知gitlab-ci，gitlab-ci又会通知到相对应的Runner，这时候Runner会去执行相对应的script。 property "sonar.projectKey", "int" property "sonar.projectName", "Int*" } } 本地执行命令: gradle sonar 与CI
分析入口，打开这个 build：有一个 build id 能查看到 Travis 上这个 build 有很多 job 组成： 我们查看其中名叫 E2E regression tests for B2B job 明细页面： https://app.travis-ci.com/github/SAP/spartacus/jobs/553015336 往下就能查看这个 job 的执行日志了： 我们逐行分析 最终执行的是下列的命令： export CYPRESS_CONFIG=cypress.ci.b2b.json && export SPA_ENV=‘ci,b2b’ && . /ci-scripts/e2e-cypress.sh -s b2b 依次开始执行这个脚本文件里的命令行： 脚本文件的第一行语句： #! GNU 的发展使得在没有软件会践踏您的自由的情况下使用计算机成为可能。 GNU 代表 GNU’s not Unix，这使得该术语成为递归首字母缩略词（其中一个字母代表首字母缩略词本身的首字母缩略词）。
怎样发现共性，及其变化，Alan在他的书中(design patterns explained)中给出了两种方法：共性可变性分析，和需求知矩阵。 共性可变性分析 先找出概念，及它们的各种变化。 然后分析概念之间的关系，通过从大到小的顺序。背景法。如果概念1使用了概念2，则概念1是背景，应该先分析概念1。相当于先搞出框架，然后填东西，这样会更高效一些。 几乎所有的问题都可以这样进行分析。 发布器会到文章，因此我们先来分析发布器。文章可以作为发布器的一个参数。 要发布一篇文章到某个目标，先创建一个目标的发布器，再创建文章，然后将文章传给发布器。 这种其实跟前者只有略微差别，在实际中可不计较二者的微小差异。不要钻牛角尖。 需求矩阵 使用需求矩阵，可以更加明确地找出概念及变化，尤其是对于复杂的需求。 先在需求中找出需要处理的情况。
设置项目模式为 Debug 通过执行上述命令，它将对整个项目执行静态代码分析，并且结果将存储在 cproject.db 文件中，位于路径 ...project\setup\Debug\Obj\ 下。 IREPORT 工具用于生成 C-STAT 执行的先前代码分析的 HTML 报告。 该报告以数字和表格形式展示统计数据。 设置阈值网关 我们将遇到需要通过设置“低”、“中”、和“高”问题的阈值在 CI 构建中定义网关的场景。如果该值大于设定值，则可以使构建失败。 默认情况下，C-STAT 不向我们提供设置此值的选项。 我们可以获得包含低、中、高问题计数分析结果的 HTML 报告。这些值以格式 data: [0-9, 0-9 ,0-9] 在 HTML 结果文件中展现。 结论 经过上面的分析，我们已经了解了如何使用 Jenkins CI 构建自动化 C-STAT 分析，以及如何设置阈值网关来确定构建状态。
设计动机 ElasticSearch 毫秒级的查询响应时间还是很惊艳的。 其优点有： 优秀的全文检索能力 高效的列式存储与查询能力 数据分布式存储(Shard 分片) 其列式存储可以有效的支持高效的聚合类查询，譬如groupBy等操作，分布式存储则提升了处理的数据规模。 ，可以克服ES存在的这些缺点： 良好的SQL支持 强大的计算引擎，可以进行分布式Reduce 支持自定义编程(采用原生API或者编写UDF等函数对SQL做增强) 所以在构建即席多维查询系统时，Spark 架构设计 下面是架构设计图： ? spark-es-4.png 整个系统大概分成四个部分。 分别是： API层 Spark 计算引擎层 ES 存储层 ES 索引构建层 API 层 API 层主要是做多查询协议的支持，比如可以支持SQL,JSON等形态的查询语句。并且可是做一些启发式查询优化。
今天总结下，Hive metastore的结构设计。什么是metadata呢，对于它的描述，可以理解为数据的数据，主要是描述数据的属性的信息。 那么我们从hive metastore的表结构设计开始： ? 看到后，是不是有一种想死的冲动？没错，我也想死，但是我们可以一点一点的看，也会有理解错误，但这都是在我们通向精通的路途之上，不是么？ 那么我们围绕着几个核心主表进行分析。 1、DBS 表 Columns:DB_ID、DESC、DB_LOCATION_URI、NAME、OWNER_NAME、OWNER_TYPE ? SDS表主要包含计算引擎运行时需要的input与output 、location路径以及序列化的class信息。 今天大概先梳理到这里，后面我们从代码层面详细分析。新年快乐~o(*￣︶￣*)o~
把对象的创建和使用的过程分开，比如： ClassA 调用 ClassB，那么 ClassA 只调用ClassB 的方法， 至于实例化 ClassB 则在工厂内实现。 为事件增加旁观者 $event- add(new ObServer1()); $event- add(new ObServer2()); //执行事件 通知旁观者 $event- trigger(); 以上就是深入分析 PHP设计模式的详细内容，更多关于PHP设计模式的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章！
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