该文章介绍了移动端网页设计中百分比宽度实现四等分的方法，包括使用vw、rem、flex和%等单位，以及使用padding等技术进行宽高比例的控制。同时，也介绍了一些兼容性的问题。
由于移动端的设备宽度各不相同，而且因为竖屏宽度都比较小，所以一般都采用满屏的方式布局，而不像PC端的使用固定宽度居中的技术布局。既然要使用满屏，那么各种百分比技术就显得尤其重要，下面大概聊聊实战过程使用到的一些技术。
比如每年把钱存在银行的平均利率，或者高三的成绩从一百分到零分取平均值，最后得70分的是最多的，这都是正态分布。
百度刚刚回答小伙伴们去哪儿的问题没几天,今天又下手了:战略投资“百分之百”手机。百分之百此前推出“100+个性化定制手机”，给互联网界留下手机制造商的印象,但它又远远不止是一个手机制造商。掀开百分之百的面纱可以看出，百度看重百分之百的核心原因或在于其能“整合者”角色。 百分之百从生存到发展，演好“整合者”角色 去网上搜索一下，百分之百推出100+定制机是在今年，但它成立则是在2006年。那时候IPhone和安卓还未面世，百分之百做的事情是渠道整合，用其宣称的话说是“B2B小额直供”。说白了，就是
经过前几篇的应急响应篇章，相信各位师傅们按着做的话也该来到了加固，加固是一个后处理工作，主要是为了防止攻击者二次入侵、同样的问题发生两次。安全加固其实是一个稍微泛一些的词，做基线检查整改、等保整改也可以叫加固，加个杀软也可以叫安全加固，本篇主要讨论与应急响应相关的安全加固方向。
概率分布函数（Probability Distribution Function，PDF）：概率分布函数是一个普通的曲线，该曲线下的面积为1，用它来表示值的累积频率
如果不做数据统计对照（个人经验不可靠），不做双盲（群体经验不可靠），不做随机（幸存者偏差排除出去），可能得到的因果关系是错误的。
在讨论逻辑**回归问题 (Logistic Regression) 之前，我们先讨论一些实际生活中的情况：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件？判断一次交易是否是欺诈交易？判断一份文件是否是有效文件？这类问题，我们称之为分类问题 (Classication Problem) **。在分类问题中，我们往往尝试去预测的结果是否属于某一个类（正确活错误）。
1、不对照，很容易相信自己的简单的，好坏对错二分类，看不到事情的动态、发展、连续、发散、收敛。
摘自：煎蛋（jandan.net） 制图学出现偏差是很常见且广为人知的，毕竟，制图师在绘制他们的地图时，总是会不可避免地受到科技因素、社会因素和政治环境因素的影响。这就意味着，待足够长的时间过去后，再
TCP/IP协议组成 TCP/IP结构模型分为应用层、传输层、网络层、链路层（网络接口层）四层，以下是各层的详细介绍： （1）应用层 应用层是TCP/IP协议的第一层，是直接为应用进程提供服务的。
我们不会过分介绍概率微积分的细节以及它用于各种AI应用程序的方法。但我们将讨论一个非常重要的定理。
昨天晚上接到上海网友的私信：现在零基础转行软件测试还OK吗？对于这个话题，很多新生应该多少都有共鸣。
关于工作中用不到性能测试为什么还要进行学习之类的就不多说了，文章中都有提到。今天来聊聊当你准备对一个系统进行压测时，如何确定它的压测目标TPS？
用户访问次数表，列名包括用户编号、用户类型、访问量。要求在剔除访问次数前20%的用户后，每类用户的平均访问次数。（拼多多、网易面试题）
上篇文章说了G1不在是连续的老年代年轻代，而是分为不同的region，有eden，survivor，old，humongous，当大于百分之50region的数据则直接进入humongous，如果对象太大，会连续的存储，分为初始标记，并发标记，最终标记，筛选标记，其中只有并发标记不会STW，G1可以设置STW的时候，从而利用成本算法排序回收一部分垃圾。
深度学习最经典的任务问题就是分类。通过分类，我们可以将照片中的数字，人脸，动植物等等分到它属于的那一类当中，完成识别。接下来，我就带着大家一起完成一个简单的程序，来实现经典问题手写数字识别。
最近帮业务部门梳理业务报表，其中有个需求是就算某指标等待时间最长的前百分之十，其实就是对等待时长进行倒序排序后，取结果集的前百分之十。
说三门问题之前 ，先来说点类似的 。假如三个盒子里各有一个球 ，一次选择机会摸奖 。你摸到了球 ，就奖励你一个 脱发再续膏 ，解决程序员秃头烦恼 。如果没摸到 ？那你就秃头吧 （ 活该程序员 ）
人们常听到的有关项目经理的评论，就是他们如何让团队成员感到不堪重负，这种现象其实是沟通失败造成的。许…
在 Office Open XML 默认单位是 dxa 也就是像素点的 20 倍，如 ISO 216 A4 (210x297mm ~ 8.3×11.7in) 的大小可以使用下面代码表示
手机现在成了日常生活的必需品，但是手机使用时间越久，就会发现电池续航越来越不耐用。充满电之后，往往充不到一天就得重新充电，这样就会对我们的生活造成不必要的麻烦，但是这个手机电池不耐用，并不是说手机质量不好，造成的，有些就是我们在日常使用过程中的不良习惯造成的，特别是在手机充电的时候，如果我们充电方式不当。很容易造成电池不存电、甚至会影响手机电池的使用寿命。
在人工智能时代，机器和算法可能会为我们解决那百分之九十九的汗水问题，而教育的本质，可能就是要回归到去获得那百分之一的灵感。 据报道，送孩子参加编程学习班，正在悄然成为家长们的一种时尚。究其原因，是很多家长担心孩子在即将到来的人工智能时代面临就业压力，因此尽量让孩子提前学好编程这门在人工智能产业中急需的知识，避免让他们输在起跑线上。 人工智能的发展，可能是有史以来规模最大、影响最深刻的技术变革，它对劳动力市场的冲击将是巨大的。很多就业岗位都会面临被人工智能替代的风险。根据美国经济学家弗雷和奥斯本的估算，美国的
商家们都知道，下单转化率的高低直接影响店铺的外卖收入。那么下单转化率有多重要呢?比如说同样的曝光量，百分之十的转化率就比百分之三十的转化率利润低三倍。那么，如何来提高下单转化率呢? 我们先要理
想必大家都不是张无忌，人家三十年才可以练成的乾坤大挪移，张无忌大侠两个时辰就可以搞定，作为一个普通的程序员，经常遇到很多新技术和新知识，it界就是这样，日新月异，
There are no perfect relationships。It's how you accept the imperfections that makes it perfect。没有完美的情感，重要的是你如何理解不完美而让它完美。
这几天忙着搭一个社区，前端主要vue+antd，后端使用express+MongoDB。 在注册用户的环节，如果前端没有填写用户名，后端就给他随机生成一个。
最近大家都在关注超星学习通被黑客攻击，用户数据在外网被售卖的事情，本来这种事情已经发生过很多次了，也不太想蹭这个热点，给大家造成恐慌。
RAID是英文Redundant Array of Independent Disks的缩写，中文简称为独立冗余磁盘阵列。简单的说，RAID是一种把多块独立的硬盘（物理硬盘）按不同的方式组合起来形成一个硬盘组（逻辑硬盘），从而提供比单个硬盘更高的存储性能和提供数据备份技术。
关于常用聚合函数,ES提供了很多,具体查看官方文档,本文在ES 聚合查询的基础上,相关测试数据也在ES 聚合查询中.
我不太明白为什么很多英文主题的作者，不愿意给主题自带深色模式切换的功能，国内中文环境很多作者都已经加上这个功能了。
起因 某天的早上我悠哉的来到了工位，吃起了早餐并接了一杯水，刚准备大干一场的时候，主管来了。 张口就是：小刘啊 你这个月的绩效要被扣没了啊！ 我很是不解啊 难道我犯啥错了 上次忘了冲厕所？ 偷看隔壁工位的测试妹子？ 这也不至于啊！ 于是问： 刘总 什么原因 要扣我的绩效？ 刘总答曰：你上次更改的版本发布后 出现了一个漏洞 说罢丢了张图给我 📷 我前思后想 后思前想 都没印象代码里有这东西😳 于是说： 刘总 这个不说百分之百 与我无关 至少百分之九十与我不搭边，这项目我刚参与 一共就写了两行代码。我先排查下
有很多人一开始走上渗透测试的道路都是因为"兴趣"。 想象自己在学校官网上留下自己的大名?想象自己精心制作的网页留在某个很出名的网站?想象自己在某台计算机或服务器内为所欲为?也有甚者想的很简单，就是单纯
压测过程中发现链路上所有资源占用都不高，但是吞吐量不稳定，且无大量报错，甚至出现什么都没变的情况下吞吐量差距较大问题。
0x00 前言 大家好我是小蕉。上一次我们说完了线性回归。不知道小伙伴有没有什么意见建议，是不是发现每个字都看得懂，但是全篇都不知道在说啥？哈哈哈哈哈哈，那就对了。 这次我们来聊聊，有小伙伴说，如果
唐旭 发自 凹非寺 量子位报道 | 公众号 QbitAI 今年一月，创新工场人工智能工程院成立之时，李开复曾经公开表示：“中国不再有可以投资的无人驾驶团队了。” 这句话可能只是拿来吓唬人的。因为最近
WIN7下的磁盘突然不能打开。在网上找DiskGenius，结果只能显示可以找到哪些文件，但是不能恢复文件！
2020年即将到来，2019年的网站安全工作已经接近尾声，我们SINE网站安全监测平台对上万客户网站的安全防护情况做了全面的安全分析与统计，整理出2020年的网站安全监测预测报告，针对发现的网站漏洞以及安全事件来更好的完善网站安全，提供安全防御等级，防止网站被攻击，切实落实到每个客户的网站上，确保整个网络安全的高速稳定发展。
在清华大学的这次讲座，吴军博士的演讲主题聚焦在大数据和机器智能领域。以下是吴军博士演讲内容（略有删节）： 今天的主题是“机器智能和2%的世界”， 这是今天讲座的副标题——“数据为王和机器智能的时代”。刚说大数据又说机器智能。这两者有什么关系？2%的人又是怎么回事呢？ 先讲下最近几年硅谷看到世界上的投资也好，在大公司（Google 或Facebook）内部也好已经开展的创新的大趋势。大家已经看到了云计算+移动互联网+大数据正在进行时。 今天先讲大数据再讲机器智能。这点大家已经注意到了，在Google
让机器人做事并不容易，通常，科学家必须明确地编程或让它们了解人类如何通过语言进行交流。
redis作为现在主流的nosql数据库，备受瞩目；它的丰富的value类型，以及它的偏向计算向数据移动属性减少IO的成本问题。备受开发人员的青睐。通常我们使用redis作为数据缓存来使用，但是作为缓存redis会有一些问题，就是缓存穿透问题、击穿、雪崩、一致性双写。本次主要讲解的就是穿透问题
谈到监控，有各种各样的监控软件，有各种各样的存储数据的格式，最流行的莫过于将相关的监控数据存储在mysql中，建一个表，然后按照时间来进行监控，这种方式最大的缺点就是不能灵活的按照各种维度来统计数据。
只要块级作用域内存在let命令，它所声明的变量就“绑定”（binding）这个区域，不再受外部的影响。
英文版：https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/
KDnuggets编辑为20个辨别真伪数据科学家的问题准备了答案，包括什么是正规化、我们喜爱的数据科学家、模型验证等等。
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