马克-to-win：动态网站项目开发中，当我们jsp表单一提交，应提交给谁呢？上一章，我们在讲jsp技术的时候，当时我们曾把jsp提交给另外一个jsp处理。这实际上是一个非常不好的实践，为什 么呢？因为Servlet的优势就是java代码好维护。换句话说，如果你要维护纯java代码的话，你应宁愿放在Servlet当中，也不愿放在jsp当中。因为jsp在能运行前，还需转成一个Servlet。所以当你编写jsp的时候，在eclipse当中，当你把光标放在一个变量上时，这个变量在文 件的其他地方，不会高亮。但当你编写Servlet时就不是这样了。马克-to-win：所以在实践当中，jsp一般我们提交给一个Servlet。 Servlet负责控制 （Controller[C]）整个儿jsp(V[V]iew)表单提交后的流程。第一步，从request当中获取提交上来的数据。第二步调用bean (M [M]odel)，让bean去处理这些数据，并返回结果。通常，复杂的业务处理过程需要和数据库打交道。第三步，处理返回的数据，比如放在 Session当中，之后做跳转。第二步通常非常复杂，代码量比较大。如果直接放在Servlet当中。Servlet会变得非常臃肿，不利于我们维护代 码。
1. Brief 一直对Observer Pattern和Pub/Sub Pattern有所混淆，下面打算通过这两篇Blog来梳理这两种模式。若有纰漏请大家指正。 2. Use Case 首先我们来面对一个老到跌渣的故事，并以从未听说过Observer Pattern为前提。 假设要设计一个新闻订阅系统，新闻分为商业、体育和八卦3种，而查收终端有PC、移动终端等，后续还不断增加新闻种类和查
索引与切片之字符串 字符串的索引 , 获取 索引规则与列表相同 切片与索引的获取与列表相同 无法通过索引修改与删除 字符串不可修改 字符串的find与index函数 功能 获取元素的索引位置 用法 string.index(item) -> item:查询个数的元素,返回索引位置 string.find(item) -> item:查询个数的元素,返回索引位置 返回的是第一个字母的位置 区别 find如果获取不到,返回-1 index如果获取不到,直接报错 好题 list1 = [1, 2, 3,
在浏览IIS官方网站（http://www.iis.net ）发现一个很好的工具 PHP Manager for IIS 链接指向了这里：http://phpmanager.codeplex.com/
列表是打了激素的数组，数组只能存储同种类型的数据,而列表像一个仓库，存储不同类型的数据.
上篇教程学院君给大家简单介绍了什么是 MVC 设计模式，并演示了如何基于原生 PHP 代码编写简单的 HTTP 控制器，控制器对应 MVC 模式中的 C（Controller），今天，我们一起来看下 MVC 模式中另一个模块 —— 视图（View，对应 MVC 模式中的 V），并且基于原生 PHP 代码实现简单的视图模板引擎。
此时KeysV显示iew(<HDF5 file "your_file_name" (mode r+)>) 如果想要显示内部的数据集名称，需要使用list，即
下载本页所需软件：download.zip 在浏览IIS官方网站（http://www.iis.net ）发现一个很好的工具 PHP Manager for IIS 链接指向了这里：http://phpmanager.codeplex.com/ 还需要c++的运行库支持 第一、在WIN7系统内安装IIS7（控制面板》程序和功能》点击左侧打开或关闭Windows功能》Internet信息服务），同时并支持CGI。 第二、下载PHP Manager 1.2 for IIS（ http:/
爱可生 DBA 团队成员，熟悉 Oracle、MySQL、MongoDB、Redis，最近在盘 TiDB，擅长架构设计、故障诊断、数据迁移、灾备构建等等。负责处理客户 MySQL 及我司自研 DMP 数据库管理平台日常运维中的问题。热衷技术分享、编写技术文档。
Tensorflow Object Detection API自从发布以来，其提供预训练模型也是不断更新发布，功能越来越强大，对常见的物体几乎都可以做到实时准确的检测，对应用场景相对简单的视频分析与对象检测提供了极大的方便与更多的技术方案选择。tensorflow object detection提供的预训练模型都是基于以下三个数据集训练生成，它们是：
1 <html> 2 <head> 3 <meta charset="utf-8"> 4 <title></title> 5 </head> 6 <body> 7
8 月 12 日，极客时间发布了企业微信版，通过与企业微信的完美融合，打造了企业微信端一站式数字技术学习平台，满足企业在快速发展过程中的数字化培训需求。作为一个垂直的企业级学习服务平台，此次企业微信版本的上线，也极大丰富了企业在不同场景下数字化培训的方式，提升了企业在快速发展过程中的数字化培训效率。打开企业微信即可便捷安排学习计划，轻松高效学习，拉通工作流和培训流，让学习为工作赋能。 企业微信版亮点 极速开通： 抛开以往下载、安装 App 的复杂流程，新版本只需打开企业微信一键授权即可开通使用，整个流程方
极客时间企业版是企业一站式数字技术学习平台，满足企业在快速发展过程中的数字化培训需求。 目前有两个版本，除了企业版最近又上线了企业微信版，多场景数字化培训方式也提升了企业在快速发展过程中的培训效率。专业的技能测评系统，帮助企业更加了解个人和团队职业技能水平，从而获得个性化学习路径推荐，使管理者更便捷安排学习计划，员工轻松高效学习，拉通工作流和培训流，让学习为工作赋能。接下来我们来了解一下企业微信版本。 企业微信版亮点 极速开通： 抛开以往下载、安装 App 的复杂流程，新版本只需打开企业微信一键授权即可
作者 | Claudio Masolo 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 eBay 基于自然语言处理（NLP）技术，特别是 BERT 模型开发了一个新的推荐模型。这个被称为“Ranker”的新模型使用词袋之间的距离得分作为特征，从语义角度分析商品标题信息。与之前的模型相比，Ranker 帮助 eBay 将原生应用（Android 和 iOS）和 Web 平台上的购买、点击和广告指标分别提升了 3.76%、2.74% 和 4.06%。 eBay Promoted Listing Similar R
栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。在Python中可使用列表进行实现。
当获取一台目标服务器权限时，更多是想办法扩大战果，获取目标凭据并横向进行登陆是最快速的拿权方式。但目标所处环境是否可出网，如何利用CobalStrike进行批量上线？
多层感知机（MLP）有着非常悠久的历史，多层感知机(MLP)是深度神经网络(DNN)的基础算法
WordPress 3.8 版本带来最大的变化就是全新的扁平化后台界面，所有的菜单图标和其他地方的图标都是使用字体图标，所以支持界面放大和缩小，并且能够适应各种配色方案，但是通过插件新增的菜单图标，如果使用图片的话，并不兼容，那么怎么办呢？
kubernetes 的 volume 解决的 存储 state 的问题。State 有很多种存储方式，kubernetes 只关注其中的一部分
相同的结构是列表渲染的前提，列表等都会有⼏千上万条的数据，它们的共同的特征就是数据的结构相同。
原标题 | Let’s Underfit and Overfit a Machine Learning Model
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
在本文中，我解释了基本回归，并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。我还应用 PCA 创建了一个回归模型，用于使用前几个主成分对相同的犯罪数据进行建模。最后，我对两种模型的结果进行了比较，看看哪个表现更好。
行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势。例如，调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康状况、健康日数-与健康相关的生活质量、医疗保健获取、睡眠不足、高血压认知、胆固醇认知、慢性健康问题、酒精消费、水果和蔬菜消费、关节炎负担以及安全带使用情况等。
一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断接下来的 10 天。可以使用 10 天的历史数据集以在线学习的方式重新训练网络 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
术语技术应用程序是指几乎每个行业用于通信、办公生产力、研究、数据安全、分析等的软件包和系统。技术应用程序可帮助组织更专业地运行其业务。
一个程序员，无论你人生的第一个hello world是从basic开始，c开始，抑或javascript开始，接下来了解的一个概念一定是「变量」（variable）。变量是可变的（mutable）。数学中永远不可能成立的 x = x + 1 在编程语言中有了新的内涵：赋值。一个变量的生命周期里，只要需要，其值随时改变。这改变可以是因迭代而发生，或者因状态变化而发生。在这个概念的基础上，程序员写下的代码，基本上就是根据外部或者内部的各种事件，对内部的状态不断进行改变。运行中的进程如此，磁盘的文件系统如此，数据
为了方便给多台服务器提供文件访问能力和CDN加速能力，我选择了使用COS来储存文件。但官方提供的开机自动挂载方案感觉不大稳定，自己研究cosfs工具的使用，并配合systemctl来实现开机自动挂载。
分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。本文提供指定和解释DLNM的概念和实践步骤，并举例说明了对实际数据的应用
前言 最近遇到一个需求，需要实现一个格子填充的效果，具体效果如下所示： 📷 分析 格子的拖动效果 整个 View 的边界判断 二维网格边界的判断 拖动后格子填充时的位置判断 网格的绘制 填充后进行复位 实现 @SuppressLint("ClickableViewAccessibility") class DragGridGroupView : FrameLayout { constructor(context: Context) : this(context, null) constru
分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。本文提供指定和解释DLNM的概念和实践步骤，并举例说明了对实际数据的应用。
最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。
最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
博客地址：https://ask.hellobi.com/blog/zhiji 欢迎大家来交流学习。
大家可以发现k8s所有组件都安装完成后集群状态还是NotReady，这里通过kubelet报错就会发现缺少网络组件，这里就不介绍了，详情可以看我另一篇文章。
该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH、硫酸盐和酒精是自变量并且是连续的。质量是因变量，根据 0 到 10 的分数来衡量。
那么问题来了，目前网上有些程序对接腾讯云的cos需要在程序里面录入密钥信息不安全怎么办，那么为了安全应该怎么做呢？我在查找资料的时候知道了腾讯云还有个COSFS的东西，通过这个软件就可以把你的cos盘挂载到你主机的目录上。注意：该方法不适合那种高并发的需要进行大量IO读写的操作。COSFS 基于 S3FS 构建， 读取和写入操作都经过磁盘中转，仅适合挂载后对文件进行简单的管理，不支持本地文件系统的一些功能用法。
http://www.yiibai.com/lua/lua_environment.html
词向量作为文本的基本结构——词的模型。良好的词向量可以达到语义相近的词在词向量空间里聚集在一起，这对后续的文本分类，文本聚类等等操作提供了便利，这里简单介绍词向量的训练，主要是记录学习模型和词向量的保存及一些函数用法。
在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。
判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异。
MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。
可以使用以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。
判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法是该想法的第一个成功方法。
6.序列:字符串,列表和元祖 6.1序列 6.1.1标准类型操作符 6.1.2序列类型操作符 成员关系操作符(in,not in) 判断一个元素是否属于一个序列 字符串判断一个字符是否属于这个字符串 元祖判断一个对象是否属于该对象序列 in/not in 操作符返回值为True/False 例: obj [not] in sequence 序列类型操作符 序列类型符作用 seq[ind]获得下标为ind的元素 seq[ind1:ind2]获得下标从ind1到ind2间的元素集合 seq * expr序列重复
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