Mock.mock(rul?,rtype?,template|function(options))
简单来讲，就是API （也就是服务器接口）没有写好前提下，前端无法进行调试，Mock Server 就是用来模拟Api接口返回JSON数据的服务！
这里我们就获取到了相关登陆参数，固定不变的不用管，主要是两个参数，codeKey和password！
工具类 方便操作对象，数组等的工具库 underscore.js lo-dash 与underscore.js的api基本一致。与underscore比其优势是，效率高；可自定义构建 Sugar 在原生对象上增加一些工具方法 functional.js 提够了一些Curry的支持 bacon.js 函数式编程，cool streamjs 用流的方式来对数组，对象进行系列操作 异步流程控制 发布订阅 eventproxy 朴灵出品 Arbiter.js q Promise风格的 Asyn
一言主要为网站主要提供一句话服务。我们可以利用API直接调用在博客的任何文字显示，本站也已加上了哟，细心的人可以找下~~~ 先看个例子：刷新页面下面一行文字将随机出现
将 javascript 代码迁移到 python，但我一直在尝试获取 python 版本 Math.random().toString(36)
大家都知道，我们主要提供的是前端可视化研发的，包括2d拓扑可视化，2d电力，工业组态可视化，三维可视化，大屏可视化等。大约效果是长这个样子吧：
有人找你解决一个小问题,你可能花几分钟编程,完美解决,但对方的计算机却没有程序运行的环境,有些老旧windows系统,甚至不能安装环境... 最好的解决方式,就是用js编写程序,直接放到对方的浏览器里运行,毕竟也没有那个浏览器不支持js,如果对方安装了chrome内核的浏览器,你可以直接把程序改成chrome扩展,打包发给对方,问题也就很轻松的完美解决了. ---- 当然如果你的扩展足够好,你可以把扩展上传到google商店,让全世界的用户,都能使用你的程序. 想做到这些,你得先知道chrome的扩
captcha.php后面加上一个随机参数是为了实现换一个验证码的功能，，换一个功能通过简单的js即可实现。如果没有这个功能可以不用参数。
现在访问http://localhost:3000/list会看到动态生成了1000条数据，这跟咱们手动在json文件里写1000条数据效果一样，但肯定没有这么方便。还好json-server支持使用js动态生成的json格式数据。
When something is important enough, you do it even if the odds are not in your favor.
一、随机森林算法的基本思想 随机森林的出现主要是为了解单一决策树可能出现的很大误差和overfitting的问题。这个算法的核心思想就是将多个不同的决策树进行组合，利用这种组合降低单一决策树有可能带来的片面性和判断不准确性。用我们常说的话来形容这个思想就是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。 具体来讲，随机森林是用随机的方式建立一个森林，这个随机性表述的含义我们接下来会讲。随机森林是由很多的决策树组成，但每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当对一个新的样本进行判断或预测的时候，让森林中的每一棵决策树分别进行判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。
3.区别于1,2类问题， 如果记录是有权重的，如何结合权重去随机选取。 比如A的权重为10， B的权重股为5， C的权重为1， 则随机选取4个时可能应该出现AABB。
Reservoir Sampling,水塘抽样算法是随机算法的一种，通常用于选取简单随机样本。
1. 在浏览器输入网址， 浏览器通过HTTP协议请求服务器加载数据，服务器在收到HTTP请求之后，从数据库加载相应的数据（有可能是HTML,JS等一些用于浏览器渲染的数据）并返回给客户端。这一步我称之为查询。
EMNLP 2019《Attention is Not Not Explanation》
说好的PCA算法先暂时鸽一下，因为还没写完，大概明天发，先发一个机器学习比赛中常见的bagging算法之一：随机深林算法。需要结合之前发的那篇决策树算法一起看。
jquery选择器允许对html中的元素组合单个元素进行操作，jquery的选择器和css的选择器几乎大同小异，大致分为元素选择器、id选择器和类选择器。jquery的选择器基于元素的id、类、类型、属性、属性值等查找或选择html元素，基于已经存在的css选择器，另外，jquery也支持自定义选择器。
自2014年Bahdanau将Attention作为软对齐引入神经机器翻译以来，大量的自然语言处理工作都将其作为模型中一个提升性能的重要模块，大量的实验表明Attention机制是计算高效且效果显著的。随之而来的便是对其进行可解释性的探讨研究，一方面，人们希望能更好地了解其内在的机理来优化模型，另一方面，也有学者对其提出质疑。在此，作为SCIR实验室的准博士生，我基于自己对Attention机制的理解，写了这篇相关论文的心得笔记，希望能对各位读者有所启发，由于个人水平的限制，文中出现的谬误欢迎大家指正。
NAACL 2019《Attention is Not Explanation》
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程，详细内容可见如下：
1、给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，请问如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出m个不重复的数据
可以说这也符合我们的直觉：聚类中心当然是互相离得越远越好。这个改进虽然直观简单，但是却非常得有效。
其权重值表示该数或该范围内的数输出概率大,输出结果为列表 随机取1-33之间的6个随机数，不重复:
扩展1：sample和range连用, 随机产生一个包含1-10的10个元素的列表
在前端开发中，很大一部分工作都是将后台数据获取到后展示在前端界面上。如果接口是现成的，这个过程还相对容易一些，但是如果接口的开发和前端开发是同时进行的，在仅仅有接口文档并无测试环境的情况下，前端开发者就要痛苦了，所得非所见的盲写方式不但效率低下，也有很大的遗漏风险。如果我们有办法自己根据接口文档模拟这些数据，那开发过程中的体验就会好很多了。幸运的是，通过node.js，express和mock.js，我们可以非常容易的进行数据Mock。
0、题目来源 最近去国内某牛叉互联网公司面试，出了一道算法题，看似简单，但是真正的答案十分巧妙。故此回忆并将原题以及解题思路记录下来，供大家学习： 随机的选取容量为N的数组中的k个元素，要求是不能重复选取，并且不能删除数组中的元素，只能够进行交换。其中 k≤n 。 1、解题思路 对于这个问题我目前有两种解法： 蓄水池算法 ； 交换元素法； 下面我就将这两种算法解决该问题的思路进行详细的解释。 1.1 蓄水池算法解题思路 蓄水池算法的详细原理的解释和证明不是本文的重点，读者可以去百度上搜索（我
import random import string # 随机整数： print random.randint(1, 50) # 随机选取0到100间的偶数： print random.randrange(0, 101, 2) # 随机浮点数： print random.random() print random.uniform(1, 10) # 随机字符： print random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz!@#$%^&*()') # 多个字符中生成
jQuery框架 jQuery 1.4 是企业主流版本，从jQuery1.6 开始引入大量新特性。最新版本 2.1.1，这里讲解以1.8.3为主(新版本主要是浏览器兼容问题以及新特性) jQuery 提供 jquery-1.8.3.js 和 jquery-1.8.3.min.js jquery-1.8.3.js jQuery框架源码，没有被精简，体积较大 （主要用来研究 jQuery源码），企业开发时，需要导入 jquery-1.8.3.min.js （精简过） 1.jQuery程序快速入门 window.
动漫也好、小说也好、网络也好，不论在哪里，我们总会看到有那么一两个句子能穿透你的心。我们把这些句子汇聚起来，形成一言网络，以传递更多的感动。如果可以，我们希望我们没有停止服务的那一天。
平日工作学习时总会遇到一些令人欣喜的代码段子（Snippet），虽然都很短小，但是其间所含的道理都颇有意味，遂而觉得应该不时的将她们记下，一来算作复习整理，二来也给有兴趣的朋友做些参考，虽然题目说成了一个系列，但自己也不知道能写多少，大概准则估计也就是写到哪算哪了，今天算是第一篇，瞎扯扯随机选择 ：）
框架是程序员将一个又一个功能进行封装，供其他人使用的程序组件，了解为模板而已。我们使用框架是为了简化开发进程。
在机器学习中通常分为有监督学习、无监督学习，半监督学习和强化学习四大类。而随机森林是一种典型的有监督学习算法，它是在决策树基础上得到的一种集成学习（bagging）算法。
import random #随机整数： print random.randint(1,50) #随机选取0到100间的偶数： print random.randrange(0, 101, 2) #随机浮点数： print random.random() print random.uniform(1, 10) #随机字符： print random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz!@#$%^&*()') #多个字符中选取特定数量的字符： print random.sample('zyxwvutsrqponmlkjihgfedcba',5) #多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串： prin ''.join(random.sample(['z','y','x','w','v','u','t','s','r','q','p','o','n','m','l','k','j','i','h','g','f','e','d','c','b','a'], 5)) #随机选取字符串： print random.choice(['剪刀', '石头', '布']) #打乱排序 items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0] print random.shuffle(items)
今年春晚刘谦的魔术堪称惊艳全场，那么他这个魔术实现的原理是什么呢？今天，就让咱们使用 JS 是实现这个魔术。
如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处，下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系，希望你会有所收获，以下就是这篇文章的介绍。
在使用VSCode的过程中，经常遇到很多需要重复写的简单代码，如果有快捷键可以快速生成这些代码该多好。那么用户代码片段就可以帮你解决这个问题。
就元素定位方法，除了我们常用并熟知的8种元素定位方法之外，还有一种定位方法可以说是一种特殊的存在。
（本文框架） 01 输为什么要用抽样样本 我们经常需要调查某一批对象的某一项情况，如果所调查对象的体量比较少时，我们可以采取去量调查统计的形式，但是如果被调查统计对象体量较大时，很显然全量统计就有点不
快排上是可以进行优化的，那么可以进行哪些优化了，是不是和你想的一样了？ 我们往下看
今天，我本来是想写关于福利彩票的随机数相关内容的，素材数据我都备好了，有福彩“15选5”、福利“6+1”、“七乐彩”、“3D”、“福利双色球”等等，但是考虑到放进来就太长了文章，所以先阉割一部分，等后面深入研究好以后再写结论吧。
随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。平时数据分析各种分布的数据构造也会用到。
这个Transforms是常见的图像的转换（包含图像增强等）， 然后不同的transforms可以通过Compose函数连接起来（类似于Sequence把网络层连接起来一样的感觉）。后面的是关于图像分割任务了的介绍，因为入门PyTorch主要是图像分类，所以后面先不提了。
效果图如下 对应的连接 http://www.xinghengedu.com/getTenActivityQuestions.jspx 可以玩一玩。
根据上图，我们可以知道：评论使用了Ajax异步刷新技术。这样就不能使用以前分析当前页面找出规律的手段了。因为展示的页面只有部分评论，还有大量的评论没有被刷新出来。
两天前，微信新增小程序测试系统，可便于开发者检测小程序缺陷，评估小程序产品质量。在小程序发布之前，开发者可将小程序代码提交到测试系统，在不同型号的手机真机上运行，执行完毕后自动生成测试报告。小程序云端测试平台，由WeTest提供基础支持，下载“微信开发者工具”即可使用。
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