Ruby on Rails 是一种流行且多功能的 Web 开发框架，以其简单性和高效性而闻名。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，Rails 都为构建健壮且可扩展的应用程序提供了坚实的基础。本文将提供全面的路线图，帮助您开始使用 Rails，并指导您了解构建成功的 Web 应用程序的基本概念和最佳实践
请记住，代码有异味或错误代码并不意味着代码不可用。但作为一名程序员，我认为我们应该生产可重用、可读和可重构的软件。
Java内存模型我们首先来介绍一下Java内存模型： JMM 即 Java Memory Model，它定义了主存、工作内存抽象概念，底层对应着 CPU 寄存器、缓存、硬件内存、 CPU 指令优化等。JMM的主要作用如下： 计算机硬件底层的内存结构过于复杂 JMM的意义在于避免程序员直接管理计算机底层内存，用一些关键
RPC（Remote Procedure Call） 是 Hadoop 服务通信的关键库，支撑上层分布式环境下复杂的进程间（Inter-Process Communication, IPC）通信逻辑，是分布式系统的基础。允许运行于一台计算机上的程序像调用本地方法一样，调用另一台计算机的子程序。 由于 RPC 服务整体知识较多，本节仅针对对 Yarn R
定义和实现它的定义是在System.Runtime.dll里面public string Substring(int startIndex, int length){ throw null;}它的实现在System.Private.CoreLib.dll里面 public string Substring(int startIndex, int length) { //此处省略一万字 return InternalSubString(sta
更新数据库配置在我们开始之前，让我们更新数据库配置以使用环境变量。我们将在文件中定义 5 个环境变量：.env# App ConfigurationsPORT=3000BASE_URL=localhostDEBUG=trueAPP_NAME="My App"# Database ConfigurationsDB_HOST=localhostDB_PORT=27017DB_NAME=rootDB_USERNAME=rootDB_P
1. 简介ELECTRA的全称是Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately，先来直观感受一下ELECTRA的效果：右边的图是左边的放大版，纵轴是GLUE分数，横轴是FLOPs (floating point operations)，Tensorflow中提供的浮点数计算量统计。从上图可以看到，同等量
建立一个文件夹用来返回图片预测的结果import osdir_name = "images_uploaded"if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name)接下来实现部署模型代码import ioimport uvicornimport numpy as npimport nest_asynciofrom enum import Enumfrom fastapi import FastAPI, U
一、数据、段、包、帧、比特 二、各层的协议
1.建立Dto 领域模型不满住需求，建立事务模型. IWebHostEnvironment 读取项目文件
数据科学中的第一原理思维。 Image source Wikipedia 第一原理思维被定义为“将问题归结为最基本的真理”。 那么当谈到数据科学时，首要原则是什么？ 在我看来，它们是： 集中趋势的度量 — 平均值、中位数、众数。 分散测量 — 方差、标准偏差、四分位距。 数据科学中的大多数主题都
阈值调优是数据科学中一个重要且必要的步骤。它与应用程序领域密切相关，并且需要一些领域内的知识作为参考。在本文中将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。 用于分类的常用指标 一般情况下我们都会使用准确率accuracy来评价分类的性能，但是有很多情况下accuracy 不足以报告分
软件架构师 理解和分析客户的业务需求，确定项目或产品的技术架构和技术路线； 负责产品架构分析，提出软件架构整体设计，数据库储存设计方案； 划分基本的软件功能模块，指导其他工程师的设计工作； 参与项目在技术架构方面的立项评审； 负责核心技术问题的公关，系统优化；协助解决项目开发过程中
from: cnblogs.com/earendil/p/8872001.html Baggging 和Boosting都是模型融合的方法，可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器，而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好。 Bagging: 先介绍Bagging方法： Bagging即套袋法，其算法过程如下： 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始
ORM概念：对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。 ORM优缺点： 优点： 1 ORM使得我们的通用数据库交互变得简单易行，而且完全不用考虑该死的SQL语句。快速开发，由此而来。 2 可以避免一些新手程序猿写sql
1、osg2cpp 不知道干嘛的。。。 2、osganalysis 分析一个模型有几个node，等一些详细信息，具体还未查看。需要传入模型名称参数，例如：osganalysis.exe cow.osg 3、osganimate 4、osganimationeasemotion 5、osganimationhardware 不知道干嘛用的。。。 6、osganimationmake
盒子模型 所有 HTML 元素都可以视为方框。在 CSS 中，在谈论设计和布局时，会使用术语“盒模型”或“框模型”。 CSS 框模型实质上是一个包围每个 HTML 元素的框。它包括：外边距、边框、内边距以及实际的内容。 盒子模型分为： margin（外间距）：边界外的区域。外边距是透明的。 border（边框）：
一. 瀑布模型 是线性模型的一种，在所有模型中占有重要地位，是所有其他模型的一个基础。 每一个阶段执行一次，按线性表顺序进行软件开发。 测试的切入点 测试阶段处于软件实现后，必须在代码完成后流出足够的时间给测试活动，否则将导致测试不充分，很多问题到项目后期才暴露。 优
1、瀑布模型：1970年被首先提出，是唯一被广泛接受的生命周期模型，主要用于传统软件工程方法学的软件过程。 （1）特点：相邻阶段顺序性和依赖性；推迟实现的观点；质量保证的观点； （2）优点：迫使开发人员采用规范的方法；每个阶段必须提交的文档；每个阶段的产品都必须质量验证 （3）缺点：需求难开始完全确定；文
模型默认的Feature Importance存在什么问题？ Feature Importance的本质是训练好的模型对变量的依赖程度，它不代表变量在unseen data（比如测试集）上的泛化能力。特别当训练集和测试集的分布发生偏移时，模型默认的Feature Importance的偏差会更严重。 举一个极端的例子，如果我们随机生成
在3dsmax2012里, 导出OBJ格式模型, 在 到Deep Exploration 6.3 打开后存储为SketchUp (*Skp)文件. 在草图大师SketchUp 打开后模型尺寸比例大了百倍千倍 . 如何才能导出正确的模型文件. 一般来说是 0.03937倍, 也就是25.4分之一.....如果还不对, 就继续进行整数倍的缩
1、3dmax建模+贴图建模主要控制面数贴图主要是贴标准贴图一般不会有问题，如果是VRay贴图，需要通过插件转为标准贴图 2、3dmax模型导出导出前注意点通过软件工具比如cesiumlab获取你要插入点的坐标，之后以这个点当作插入点 3dmax中设置轴心移动到对应位置点（参考上面的位置
面向数据分析师的机器学习——第 1 部分 成为一名熟练的数据分析师！ 本系列文章适用于那些希望在职业生涯中成为数据科学家的数据分析师/工程师。 传统上，数据分析师不应该了解机器学习 (ML)。但是，ML 的可访问性变得比以往任何时候都更容易，您会惊讶地发现，训练 ML 模型比您目前每天所
MeLU算是推荐系统冷启动中非常经典的一个模型，在近两年很多冷启动相关的论文都拿它做baseline。以下总结一些个人觉得值得关注的地方。代码参考自MELU_pytorch class Linear(nn.Linear): def __init__(self, in_features, out_features): super(Linear, self).__init_
使用机器学习的道路交通预测（GRU 模型） 动机或想法 — 这个博客的全部和唯一目的是解决我们现在面临的普遍问题，即堵车。我试图创建一个简单的机器学习应用程序来解决这个问题。 由于我必须在我的 GSoC 阶段选择一个业务垂直领域——我选择 smart 作为我的垂直领域，并试图解决这个垂
