相对熵又叫KL散度，也叫做信息增益，如果我们对于同一个随机变量，有两个单独的概率分布和，我们可以用KL散度来衡量这两个分布的差异。
阿特伍德定律，指的是any application that can be written in JavaScript, will eventually be written in JavaScript，意即“任何可以用JavaScript来写的应用，最终都将用JavaScript来写”在使用新技术的时候，切忌要一步一步的来，如果当你尝试把两门不熟悉的新技术一起结合使用，你很大概率会被按在地上摩擦，会yarn/npm和React脚手架等技术是前提，后面我会继续写PWA深入和Node.js集群负载均衡Ngi
全概率公式为概率论中的重要公式，它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。
大家可以看下， XMLHttpRequest 和 onreadystatechange事件
写在前面的话： 我现在大四，毕业设计是做一个基于大数据的用户画像研究分析。所以开始学习数据挖掘的相关技术。这是我学习的一个新技术领域，学习难度比我以往学过的所有技术都难。虽然现在在一家公司实习，但是工作还是挺忙的，经常要加班，无论工作多忙,还是决定要写一个专栏,这个专栏就写一些数据挖掘算法、数据结构、算法设计和分析的相关文章。通过写博文来督促自己不断学习。以前对于数学没有多大的兴趣爱好，从小到大，学数学也是为了考试能考个好的成绩，学过的很多数学知识，并没有深刻的感受到它的用途，不用也就慢慢遗忘，但自从我
一个组件A里面的数据，有n多个组件需要用这个数据，那么可以用事件总线进行实现这个功能，但是这些n多个组件都要一个组件里面的数据，事件总线是可以实现，但是不好实现。
关于js的回调函数，在各大平台已经被写烂了，我也看了很多别的大神写的帖子，我也在想怎么可以比较明白的将这个东西讲明白，今天我就尝试一下，认真看完，相信是有一些用处的。 想搞明白回调函数之前，先看懂我下面说的这段话， 有几个概念需要搞明白js中的同步和异步，或者叫阻塞和延迟，这就是为什么同步的函数有概率卡死，说直白一些，同步就是代码由上而下执行，中间如果有问题，那就等着，直到问题解决掉代码才会接着执行，但是我们在写js的过程中，其实很少有这种情况，原因是js本身就是一个异步编程语言，所谓的异步就是你慢没
前言 本来不准备发的，可是看着自己写了半年的面经，不发呢就让他烂在电脑里，发的话呢，又给各位大佬献丑，后来觉得还是可惜，那还是发吧。 大学四年，方向都是不固定，身边大部分人思想放不开，永远想着专业对口， 又放任自己，我显得不合群。大一想创业，后来发现家里没经商背景没经验，0社会经验创业这是扯淡。大二做了数学建模，开始做得好好的，拿下很多奖，最后队友居然弃坑，然而后期大家都是已经组好队，是找不到3个人组成一个队的了，又放弃了。大三开始做游戏策划，做了几个月又经历了秋招，结果发现自己真心的并不是喜欢做策划
上个周末，我们几个人，从周五晚上到周日晚上，鏖战了48h，游戏策划、游戏美术、游戏开发全都从0开始！创造了一款全新玩法的游戏，并参加了一个比赛GMTK Game Jam 2022，现在比赛已结束，参赛作品有6217个。
贝叶斯统计在机器学习中占有一个什么样的地位，它的原理以及实现过程又是如何的？本文对相关概念以及原理进行了介绍。 引言：在很多分析学者看来，贝叶斯统计仍然是难以理解的。受机器学习这股热潮的影响，我们中很多人都对统计学失去了信心。我们的关注焦点已经缩小到只探索机器学习了，难道不是吗？ 机器学习难道真的是解决真实问题的唯一方法？在很多情况下，它并不能帮助我们解决问题，即便在这些问题中存在着大量数据。从最起码来说，你应该要懂得一定的统计学知识。这将让你能够着手复杂的数据分析问题，不管数据的大小。 在18世界70年代
“如果不改变<script>标签的位置，如何固定JS的脚本呢”，当我们在网页中写入JavaScript代码时，如果我们每次都必须在其他标签之后嵌入JavaScript代码，不仅会造成代码的冗余，而且也不方便我们检查代码，同时也会增加我们的工作量。我们今天来学习一下怎么将JavaScript脚本位置固定且能让脚本生效吧！
在移动端中，如果我们使用了一个固定定位的遮罩层，且其下方的dom结构的宽度|高度超出屏幕的宽度|高度，那么即使遮罩层弹出后铺满了整个屏幕，其下方的dom结构依然可以滚动，这就是大家所说的“滚动穿透”。
0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中），还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。 理解LDA，可以分为下述5个步骤： 一个函数：gamma函数 四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dir
http://www.tensorinfinity.com/paper_162.html
组件是指Web页面上抽出来的一个个包含模块（HTML）、样式（CSS）和功能（JS）的单元。好的组件具备封装性、正确性、扩展性、复用性。实现组件的步骤：结构设计、展现效果、行为设计，三次重构：插件化重构、模板化重构、抽象化重构。
希望面经积累的人品能进二面吧，总得来说挺简单的 1. 两栏布局，左边固定，要求先加载内容区域，说出多种方法 2 .正则对象test方法和exec方法的不同，分别返回什么 3.事件绑定的多种方式，事件监听addEventListener的第三个参数是什么，取值各有什么意思 4.事件代理 阻止事件冒泡 阻止事件默认方式 5.js基本数据类型有哪些，写一个函数判断变量的类型 6.详细说说box-sizing属性取值的区别 7.有一段文字，里面有电话号码，电话号码是连续数字，需要把电话号码都替换成*，说出多
当然不是了，如果监控点很多，那估计请求都快发爆炸了，请求发得多，不仅会加重服务器压力，数据丢失的概率也大，毕竟10条请求的成功率肯定比 一条请求 的成功率小嘛
因为个人时间的关系，从这学期入学开始，我们换一种新的更新方式。开始主要以专题文章为主，系列文章为辅。在专题文章中，我们不会具体写出每一个内容的来龙去脉，但是我们依然会注重文章中的细节和文字的打磨。希望新的形式也能够让大家喜欢。
如果一个不出现，则另一个肯定出现的两个事件成为互补事件(complementary events，或者互余事件或对立事件).按照集合的记号，如果一个事件记为A，那么另一个记为的补集。P(A) + P(A) = 1 ,P(A) = 1 − P(A)。(初中学的吧）
我们在做webApp 开发的时候，经常会碰到下拉菜单，二级甚至三级菜单联动的需求。通常我们会用iscroll模拟个可以弹性滚动的选择框，然后每次根据选择自己写一些回调逻辑。
我们首先用numpy的arange生成一个等差数组，0开始，一共2个数字，以1递增。
今天我们来聊聊几种特殊的概率分布。这个知识目前来看，还没有人令我满意的答案，因为其他人多数是在举数学推导公式。
使用jsx创建对象。并最后使用ReactDom.render(param1, param2)去对对象渲染。其中param1为js创建的变量，param2为原生dom方法选中的html元素。
0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中），还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。
关于前端性能优化，有很多文章写的都很详细，大体内容都是减少dom操作，压缩代码文件，减小图片,使用cdn之类的。这些都是一些普遍的问题，因为从根本来看，影响前端性能的因素有三点，一是网络带宽，二是接口返回时间，三是界面渲染速度。
公司研发的一款服务软件App（姑且称为“大地”），提供了包涵消息、待办、工作台、同事圈和通讯录五大功能模块，其中，工作台里集成了包括公司的移动客户端、PC端以及第三方平台的部分功能/服务（统称为“应用”）。
代码混淆（obfuscation）和代码反混淆（deobfuscation）在爬虫、逆向当中可以说是非常常见的情况了，初学者经常问一个问题，类似 _0x4c9738 的变量名怎么还原？从正常角度来说，这个东西没办法还原，就好比一个人以前的名字叫张三，后来改名叫张四了，除了张四本人和他爸妈，别人根本不知道他以前叫啥，类似 _0x4c9738 的变量名也一样，除了编写原始代码的人知道它原来的名称是啥以外，其他人是没办法知道的。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
由上图可以看出，在事件B已经发生的情况下，事件A发生的概率为事件A和事件B的交集除以事件B：
Generative Adversarial Network，就是大家耳熟能详的 GAN，由 Ian Goodfellow 首先提出，在这两年更是深度学习中最热门的东西，仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN，看了些资料，做一些笔记。 1.Generation 什么是生成（generation）？就是模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据。让机器看一些动物图片，然后自己来产生动物的图片，这就是生成。 以前就有很多可以用来生成的技术了，比如 auto-encoder（自编码器），结构如
来源：子慕大诗人 http://www.cnblogs.com/1wen/p/6839779.html 今天我讲的主题是css，具体聊一下我大概的css学习历史，分享一些干货，希望这次分享对大家有所启发和帮助。 个人的css历史 说说自己的css学习的历史，12年，当时是老师手把手1对1教我div+float的固定布局，所有元素全部用float，做了学生会网站的全部前端页面，因为有段时间学PS比较多，也是自己做的UI，很丑，老师说第一次做成这样很不错了，那时老师就觉得我有做前端的天赋，我就是从这个时候开始接
表单提交在前端编程阶段中也是一个重点。它是由页面数据保存到后台数据库的重要枢纽，通过表单提交的方式将数据上传到数据库进行保存。同时这些数据也包含用户信息、统计信息、日志信息等等。 数据的信息不同，上传的方式也不同。在JavaScript中有四种种表单提交的方式： 一、 Form表单手动提交（get与post） 在没有任何Js代码的影响下，Form表单本身是自带提交功能的。在form元素标签上有两个属性： (1) action：设置表单提交的路径（URL） (2) method：设置表单提交的方式 表单提交的路径分为两种： (1) 相对路径：指站点内的文件，就是本地文件。 (2) 绝对路径：指其它站点，就比如从本站点到百度。 设置表单提交方式属性的值有两种：get提交和post提交。如果method不指名提交方式则默认为get提交。 这两种提交方式需要分别对应不同情况使用： (1) 相对于post提交而言，get提交更简单也更快，但是传输的容量小，在提交表单时，所有的信息都会暴露在url上，并不安全，通常用来获取数据。 (2) post提交方式能够传输的容量基本上是无穷的，而且提交的数据直接在后台进行处理，保证了数据的安全性，而且在更新数据传输大量数据、传输音频图片或者特殊符号等情况时，就只能使用post，而非get。 通常情况下，我们会取消Form表单的自动提交功能，通过一个onsubmit属性赋值为return false。
写代码首先应该先关注其正确性，如果正确性都保证不了，会造成业务逻辑失败，上线后会引起客户投诉。这一说法听起来有些滑稽，作为前端开发工程师怎么会提交错误的代码上线呢？但在实际开发中，我们可能会写出错误的代码而不自知。比如：洗牌算法的陷阱。
和一些前端框架打过交道，想起来这也是技术选型中经常面对的内容。我把我的经验、思考、感受，甚至是吐槽，记录在这里，有些零散，并且更多的是个人的感悟。而且由于技术所限，可能部分内容不够深入，或者不甚客观。当然，网上有很多分析对比，视角可能更为全面和系统。如果你在技术选型，或者在考虑要学习使用哪一款 MVC／MVP／MVVM 框架的时候，此文能够给你有价值的信息，就更棒了。如果你觉得我哪些部分说得不正确，或者需要补充，也烦请告知。
以下仅是我对于这个比赛的思考过程，可能是拿高分的技巧，但我并没有因此拿高分，本人算法水平有限大佬勿喷，对文章中的问题欢迎指出。
Deep Bayesian Multi-Target Learning for Recommender Systems(ArXiv19)
导语 背景是最近做了一个CSIG大讲堂的分享，总结和梳理了这两年多来在Nodejs 相关学习的知识和思考，关于“调试工具” 和 “Node Server 后台问题处理” 这一部分，还是相对比较有意思的。PPT内容有一些过多。所以在PPT中抽离出来，单独梳理了一篇文章，跟大家一起分享一下。知识都是前人的知识，我只是知识的学习者和搬运工。 前言 ： 如果要对服务进行优化，就需要先测量服务的瓶颈。优化的前提是——测量。没有平白无故的性能提升，也没有拍脑袋的期望指标。只有通过数据参考下的衡量标准，来判断事物未来
接 [一对一讲什么] 之 切图之后做啥？要加入项目和测试接口 上回书说，切完了页面，把HTML文件啊，CSS，JS，IMG图片什么都扔到相应的开发环境目录里，把链接神码的都搞好，然后在开发环境里把你的页面能运行起来，就像这样， 你的自己电脑上搞好的页面的访问路径是这样的： file:///D:/wesay/3/html5_1.html 如果你自己在本地电脑搞个apache服务，那么这个页面的访问路径是这样的， localhost/wesay/3/html5_1.html 而如果你配置好开发环境之后，把项目跑
全概率公式的意义在于：无法知道一个事物独立发生的概率，但是我们可以将其在各种条件下发生的概率进行累加获得。
链接地址：http://www.dataguru.cn/thread-508373-1-1.html 0 引言 事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少，中文书籍总共也没几本，有的多是英文资料，但初学者一上来就扔给他一堆英文论文，因无基础和语言的障碍而读得异常吃力导致无法继续读下去则是非常可惜的（当然，有了一定的基础后，便可阅读更多的英文资料）。 提炼了贝叶斯
「Deep Learning」这本书是机器学习领域的重磅书籍，三位作者分别是机器学习界名人、GAN 的提出者、谷歌大脑研究科学家 Ian Goodfellow，神经网络领域创始三位创始人之一的蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio（也是 Ian Goodfellow 的老师）、同在蒙特利尔大学的神经网络与数据挖掘教授 Aaron Courville。只看作者阵容就知道这本书肯定能够从深度学习的基础知识和原理一直讲到最新的方法，而且在技术的应用方面也有许多具体介绍。这本书面向的对象也不仅是学习相关专业的
极大似然估计和朴素贝叶斯都是运用概率的思想对参数进行估计去解决问题的，二者具有一定的相似性，在初学时经常会搞不清二者的，在这里首先对二者的分类原理进行介绍，然后比较一下二者的异同点。
等号的左边，P 表示概率，N表示某种函数关系，t 表示时间，n 表示数量，1小时内出生3个婴儿的概率，就表示为 P(N(1) = 3) 。
作者：vienwu 随便写点啥，不然要被k。。 javascript 的出错我们应该都很熟悉，例如xxx undefined,SyntaxError等。 我们 team 将出现错误的 javascri
``` javascript的出错我们应该都很熟悉，例如`xxx undefined`,`SyntaxError`等。 我们team将出现错误的javascript代码取名为badjs，也有一个
position:sticky是 CSS 3.0新增的定位属性，可以说是相对定位relative和固定定位fixed的结合，它主要用在对scroll事件的监听上，简单来说，在滚动过程中，元素距离其父元素的距离达到sticky粘性定位的要求时，效果会变成fixed定位，固定到适当位置，下面给大家看一个效果。
浏览器缓存，试了下确实一定概率可以显示，但是，哪怕浏览器不行，我们也只能从自己的代码里修改来配合它，兼容它。
function define(){ ... } var a = define; define = function(){ try{ a.apply(this,arguments); }catch(e){ ...错误上报 } };
工程化，可以理解为使用一些方式，去改良然后提高行业中现有的步骤、设计、应用方式。前端工程化，就是指对前端进行一些流程的标准化，让开发变得更有效率，且更好地做产品交付。
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