… casapi类casapi 类是对低级接口的高层次抽象，类中的方法签名与 casclient 类完全一样，只是所有方法均为同步阻塞调用，同时具备异常抛出特性（异常的主要类型为：casservererror...cosclienterror 是由于客户端无法和 cos 服务端正常进行交互所引起。 如客户端无法连接到服务端，无法解析服务端返回的数据，读取… 否则可能无法正常调用，抛出连接超时的异常。...…self.length = length self.min_len = min_len # 设置抛出异常的描述信息 def__str__(self): return f你输入的长度是{self.length...语法格式为：raise ]首先是raise，然后someexception就是异常的类型，args是someexception的一个参数，且必须要有这个参数。 traceback一般用不到。...常规错误的基类…后面的代码就不会再执行注意：为了能够捕获异常，except语句必须有用相同的异常来抛出类对象或者字符串。
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。...np.arange函数和内置的range类似，只是返回的是一个ndarray对象而不是列表。...2.基本属性：shape和dtype ndarray对象包括了两个最基本的属性，一个是shape（表示各维度大小），一个是dtype（表示数组数据类型）。...当然，你可以通过astype函数显示地修改数据类型。 3.数组和标量之间的运算 ndarray的向量运算使你不用编写循环就可以对数据进行批量运算。...另外，通过布尔型索引设置值是一种经常使用的操作。布尔型数组中的元素是布尔值，大小和需要索引的数组相同，返回布尔值为True的位置的元素生成的ndarray副本。
之前有说到，在 React 中渲染列表的时候，要给每一个数据加一个 key 值，赋予一个确定的标示，而且也详细描述了如何给一个标示，方法知道了，那么为什么要这么做呢？...，然后匹配第二个元素 second 对应的树，最后插入第三个元素的 third 树。...Connecticut Duke Villanova 现在 React 知道只有带着 '0' key 的元素是新元素...你要展现的元素可能已经有了一个唯一 ID，于是 key 可以直接从你的数据中提取： {item.name} 当以上情况不成立时，你可以新增一个 ID 字段到你的模型中...由于组件实例是基于它们的 key 来决定是否更新以及复用，如果 key 是一个下标，那么修改顺序时会修改当前的 key，导致非受控组件的 state（比如输入框）可能相互篡改导致无法预期的变动。
参考链接： Python中的numpy.empty 准备利用rqalpha做一个诊股系统，当然先要将funcat插件调试好，然后即可将同花顺上的易语言搬到rqalpha中使用了，根据一定规则将各股票进行打分...只有一点，得到的数据不够新，一般总是滞后一天，需要将爬取的实时数据保存到系统中，然后利用系统进行诊股。...首先需要考虑如何在ndarray中添加元素，以下为方法，最后将之保存到pandas中，再保存回bcolz数据中 1 单维数组添加 dtype = np.dtype([('date', 'uint32...dtype)) print(result) 4 转成pandas import pandas as pd arr = pd.DataFrame(result) print(arr) 5 多维数组添加 2 的添加方式对于数据量很大的情况下明显速度会很慢...，可以采用先预分配空间，再修改数据的方式： import numpy as np dtype = np.dtype([('date', 'uint32'), ('close', 'uint32')])
斗佛视频号最新的一期讲解了硬件性能数据的基础知识，包括了CPU各级缓存、内存、机械/固态硬盘、网卡、机房等延时和吞吐量数据，我认为是非常有用的内容，虽然只是一些经验值，但是了解这些，就能为我们进行系统设计...、技术选型等工作的时候，提供更科学的数据参考，做到有"数"可依，定量评估，更加科学。...结合这个系统的响应时间等非功能需求，根据不同设备的延时参考，就可以初步判断机械硬盘还是SSD满足我的需求。如果做同城灾备、异地灾备，根据延时，初步判断多少公里范围内建设机房能满足我的目标。...无论是系统架构师、开发人员、DBA、运维人员，了解这些基础的性能数据，对工作都是一种很好的辅助，但这些只是表象，如果能深入了解这些数据背后的原理，甚至具备调优的能力，就进入到了更高的层次。...硬件参考数据， 如果您认为这篇文章有些帮助，还请不吝点下文章末尾的"点赞"和"在看"，或者直接转发pyq， 近期更新的文章： 《MySQL的mysqld_safe和mysqld进程有何用？》
5.抛出throw关键字 马克-to-win：我们先说5/0的原理，当程序运行到5/0的时候,java系统JVM会在后台new出一个除0异常实例，之后把这个实例传入catch块儿供开发者使用。...马克-to-win：对于catch来讲，不管谁抛的，处理起来都一样。 （新手必须忽略）意义是什么？...，具体是生物还是物理或是数学他并不管，这里就是你必须管，但怎么管，怎么catch，你来做定夺，前人无法替你做决定）逼着你这个新手，必须catch这样的毛病，否则你的程序会崩溃。...java.lang.ArithmeticException: / by zero at Test.main(Test.java:5) 马 克-to-win：通过观察，我们发现上面两个例子最后报的异常的地方是一样的...异常的效果也是等价的！马克-to-win：如上面我们的讲的，只不过一 个是JVM系统抛出的，一个是我们自己主动抛出的。
{ num: 1 } }, mutations: { increment(state) { state.num++ } } }) 当上面用的是同步的...mutations createLogger 就能记录用户操作数据的变化 mutations: { increment(state) { setTimeout(()=> {...actions 不能直接修改 state 的全局状态，只能去触发，mutations 里面的函数去修改，下面来看一下 actions 函数的日志是怎么样的 import { createApp } from...) { setTimeout(() => { context.commit('increment') }, 1000) } } }) 可以看到先出发的是...actions 后触发的时候 mutations，因为 actions不能直接修改state所有没有状态的改变，而经过一秒后才通过mutations修改了state` 里面的数据并且打印出日志 总结
高性能科学计算和数据分析的基础包 ndarray，多维数组（矩阵），具有矢量运算能力，快速、节省空间 矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab中的矢量运算 线性代数、随机数生成 import numpy...as np 2.ndarray 多维数组(N Dimension Array) NumPy数组是一个多维的数组对象（矩阵），称为ndarray，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点...注意：ndarray的下标从0开始，且数组里的所有元素必须是相同类型 ndarray拥有的属性 ndim属性：维度个数 shape属性：维度大小 dtype属性：数据类型 ndarray的随机创建...] [ 0. 0. 0. 0.]] float64 [[0 0 0 0] [0 0 0 0] [0 0 0 0]] int32 ---- 2.ndarray的矩阵运算 数组是编程中的概念...，数据是Unicode字符串 usecols=(0,2,3)) # 指定读取的列号 # 打印ndarray数据，保留第一行 print(data_array
(User Datagram Protocol，UDP)：提供无连接的、尽最大努力的数据传输服务，但不保证数据传输的可靠性，数据传输的基本单位是用户数据报。...也就是说你在.finally()函数中是无法知道Promise最终的状态是resolved还是rejected的它最终返回的默认会是一个上一次的Promise对象值，不过如果抛出的是一个异常则返回异常的...throw new Error('我是finally中抛出的异常') }) .then(res => { console.log('finally后面的then函数', res) }...) .catch(err => { console.log('捕获错误', err) })输出结果为：'finally1''捕获错误' Error: 我是finally中抛出的异常进程与线程的概念从本质上说...关于原理： 基本原理是通过媒体查询（@media）查询检测不同的设备屏幕尺寸做处理。关于兼容： 页面头部必须有mate声明的viewport。
你看，传统的IT人在接近退休时喜欢向周围人炫耀什么是DevOps，然而我认识的一些年轻IT人，他们是经理的同时也是顾问，他们聪明而且拥有MBA证书——他们很成功，但是也很年轻。 ?...本质上来说，我是一名技术人员。我一直喜欢把东西拆开，重建然后修复。这种态度也延续到了我的IT工作中。但是随着年龄的增长，我越来越不能容忍那些糟糕的产品设计。...因为糟糕的产品设计还有厂商们那些有意或无意的失误，统统会让我的工作变得复杂。我需要靠自己的记忆和繁琐的操作才能完成系统和应用程序配置。传统IT并没有给我任何挑战，除了这些令人上火的系统设计。...这样看来，我被吸引到云端是有道理的，云里更多的是人和流程，而不是技术。 你可以将所有工作负载转移到云中，并且一点不会影响到业务运行。...IT和业务之间的差距必须填补，比如，确保IT员工对待工作时能够回答“为什么”，而不仅仅是“什么”和“如何”。
Data Science （数据科学）作为现如今最炙手可热的领域之一，越来越受到人们的关注。而数据分析背后充满了概率统计的知识。因此，打下良好的概率论基础是必须的。 ?...数据类型 ‘巧妇难为无米之炊’，数据分析的‘主料’即为数据。当我们对一组数据作分析的时候，一定要明确的是，这组数据只是研究对象（population）中的一部分样本（sample）。...我们只是对一部分样本进行分析，然后去推测出整个对象的规律。 首先，需要明确的是：数据分析中，数据量越多，样本越大，结果越准确。 那有人会问，既然这样，为什么不搜集海量的数据呢？...大部分的工作只是为了找到一个近似的规律，而且过大的数据量会带来收集费用的飙升、处理难度和时间的增加。因此，数据处理第一步，我们要试着去平衡数据量和处理的耗费（金钱与时间）。...并且随着孩子越来越多，几乎不可能保证只生了4个男孩，其他都是女孩，毕竟单次生男孩的概率要大一些。 正态分布（高斯分布） 正态分布是最最最重要的分布之一，在数据分析领域也是最常见的分布之一。
总共大的是从两个方面来看，一方面是企业在最大化竞争优势的业务需求和采用适当的数据安全策略与降低风险之间进行平衡，这块其实就是非常典型的业务和安全怎么平衡的问题，就是我到底是发展业务牺牲安全，还是我要保安全牺牲业务...这块其实是一个企业建设当中的痛点，其实后面也会介绍，这块是需要通过咨询或者专家服务来进行规避的。 第二，实际上是数据在组织内部流转生命周期的分析。...我们可以看到中间这一块蓝色区域，实际上是一个典型的数据在组织内部小范围流转的一个架构图，从数据中心的基础设施到网络的基础设施，到服务器的硬件，这块可能是基础设施层面上的。...数据安全建设思路 了解了整个这个数据安全建设的痛点，我们看看数据安全建设的思路。基本上是需要基于咱们企业的关键业务，去识别数据流的生命周期，然后再进行治理和安全防控。...比如说底下这张图，是比较典型的一个数据流转的示图，从外部数据源发起数据的需求，然后到内部数据区域。
作者：桔了个仔 链接：https://www.zhihu.com/question/359742335/answer/930586793 来源：知乎 其实真不一定必须用one hot，不过用one...如果你预测的label是苹果，雪梨，香蕉，草莓这四个，显然他们不直接构成比较关系，但如果我们用1,2,3,4来做label就会出现了比较关系，labe之间的距离也不同。...例如你做一个风控模型，预测的是四个风险类别[低，中，高，紧急]，其实你也可以用1，2，3，4来做label，因为确实存在一个比较。但这本质上就成了回归问题。...预测的结果将会是[0.1, 0.6, 0.2, 0.1]这样的形式，我们一般取概率最高的那个为预测结果，假设这四个label还是[苹果，雪梨，香蕉，草莓]，如果真实的结果是雪梨，那么这个结果是top1...但如果实际结果是香蕉，但香蕉的概率排第二，那么这个结果也是top 2准确的。
实际上，跨职能团队是由多个来自不同职能领域的人员组成的。但跨职能团队最大的一个特点是团队内的成员不仅来自多个职能领域，还可以扮演多个角色。...要求团队中的成员可以扮演多个角色。在Scrum团队中，个人的多角色扮演是助力团队实践取得高效工作的关键。这也是跨职能团队灵活性的表现，他们能够不断地适应市场变化，以随时精进和提高自己的能力。...这里要避免一个误区：并非跨职能团队中的成员具备并精通各种技能。毕竟学习的成本是巨大的，使团队中每位成员都精通所有技能，基本上是不可能完成的任务。 二、跨职能团队如何确保目标一致？...要知道，群体的智慧是无限的，群体所共同商议出来的目标符合每个人的内心期许，也能够鼓励团队中的成员为了实现目标的一致进行自我管理。 这里的目标一致有一个大的前提，就是目标的可持续性。...当沟通双方进行交流的时候，如果用线上交流的方式，会有理解偏差、反馈不及时等问题出现。因此，面对面的交流是消除误解、减少沟通成本的最佳方式。
在 new Vue() 中，data 是可以作为一个对象进行操作的，然而在 component 中，data 只能以函数的形式存在，不能直接将对象赋值给它 new Vue({ el: '#app...' }) 这并非是 Vue 自身如此设计，而是跟 JavaScript 特性相关，我们来回顾下 JavaScript 的原型链 var Component = function() {}; Component.prototype.data...console.log(component2.data.message); // Peace 以上两个实例都引用同一个对象，当其中一个实例属性改变时，另一个实例属性也随之改变，只有当两个实例拥有自己的作用域时
一些人让这句话的前半句成为现实，同时也在努力不让它的后半句在现实中发生：你必须是你——这一次，现实“高于”艺术。 这事关网络可信身份服务的安全。...一个重要的历史节点 要解决身份认证、终端安全和可信连接中的安全问题，必须要看到的一点，是人与人、人与物，以及物与物共同构成的“物联生态”中，手机在很长一段时间内，都将是最为重要的终端载体。...除去消费者熟悉的手机品牌厂商，这个生态圈还包括了应用厂商、芯片厂商、安全解决方案厂商、算法厂商，甚至需要安全评测机构参与其中。 要构建安全身份识别认证的完整链路，整个生态圈都必须为此做出努力。...IoT发展带来新挑战 在可见未来的IoT场景中，硬件终端日趋多样化已成必然。这也是确保网路可信身份服务的安全性时，必须考虑的第三点，可信连接——它解决的是物与物之间的安全连接问题。...这一背景下，协调一个大跨度的产业链，同时满足各产业环节多品牌供应商对效率的追求，已经是无论如何不可回避的挑战——这里的关键是标准制定。
什么是数据卷 使用docker容器的时候，会产生一系列的数据文件，这些数据文件在删除docker容器时是会消失的，但是其中产生的部分内容是希望能够把它给保存起来另作用途的，Docker将应用与运行环境打包成容器发布...，程序员希望在运行过程钟产生的部分数据是可以持久化的的，而且容器之间我们希望能够实现数据共享。...数据卷的特点 Docker 数据卷是 Docker 容器中持久存储数据的机制，具有以下特点： 持久性：数据卷独立于容器的生命周期，容器删除后数据卷仍然存在，可以被其他容器挂载和使用。...容器之间隔离：即使多个容器共享同一个数据卷，它们之间的操作仍然是相互隔离的，不会相互影响。 高性能：与将数据存储在容器内部相比，使用数据卷通常具有更高的性能，因为数据卷可以利用主机文件系统的优势。...， 需要注意的是 使用 bind 方式做数据卷的映射时，首次 docker run -v 运行，如果本机的文件夹是没有内容的，docker容器中的文件夹是有内容的，则本机的会覆盖dokcer容器中的，也就是容器中原本有内容的也会没有内容
前言：Json数据介绍 Json是一个应用及其广泛的用来传输和交换数据的格式，它被应用在数据库中，也被用于API请求结果数据集中。...常见的Json数据格式有2种，均以键值对的形式存储数据，只是包装数据的方法有所差异： a. 一般JSON对象 采用{}将键值对数据括起来，有时候会有多层{} b....-- -->'name': 'Jacqueline'} ], } pd.json_normalize(json_obj) 此例中students键对应的值是一个列表，使用[]括起来。...使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符 在2.a的案例中，可以注意到输出结果的具有多层key的数据列标题是采用.对多层key进行分隔的，可以为sep赋值以更改分隔符。...为嵌套列表数据和元数据添加前缀 在3例的输出结果中，各列名均无前缀，例如name这一列不知是元数据解析得到的数据，还是通过student嵌套列表的的出的数据，因此为record_prefix和meta_prefix
引用类型与函数区别 引用类型与函数 object是引用类型，如果不用function返回，每个组件的data都是内存的同一个地址，一个数据改变了其他也改变了。...js中只有函数构成作用域（只有函数的{}构成作用域，对象的{}以及if(){}都不构成作用域），data是一个函数时，每个组件实例都有自己的作用域，每个实例相互独立，不会互相影响。...，另外一个实例也会跟着改； 两个实例必须有自己各自的作用域才行，需要通过下列方法进行处理 const Mycomponent = function(){ this.data = this.data...(); } Mycomponent.prototype.data = function(){ return { a: 1, b: 2 } } 这样每一个实例的data属性都是独立的...这是js本身的特性带来的，跟vue本身设计无关。
NumPy的ndarray：一种多维数组对象 NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。...numpy的命名空间很大，包含许多函数，其中一些的名字与Python的内置函数重名（比如min和max）。 ndarray是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型的。...ndarray的数据类型 dtype（数据类型）是一个特殊的对象，它含有ndarray将一块内存解释为特定数据类型所需的信息： In [33]: arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype...通常只需要知道你所处理的数据的大致类型是浮点数、复数、整数、布尔值、字符串，还是普通的Python对象即可。...当你需要控制数据在内存和磁盘中的存储方式时（尤其是对大数据集），那就得了解如何控制存储类型。 ? ?
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