在web项目中上传文件夹现在已经成为了一个主流的需求。在OA，或者企业ERP系统中都有类似的需求。上传文件夹并且保留层级结构能够对用户行成很好的引导，用户使用起来也更方便。能够提供更高级的应用支撑。数据表结构文件文件夹数据表结构文件数据表结构该项目核心就是文件分块上传。
C 语言提供了以下三种逻辑运算符。 一元：！（逻辑非）。 二元：&&（逻辑与）、||（逻辑或）。 以上三种逻辑运算符中，逻辑非 ! 的优先级最高，逻辑与 && 次之，逻辑或 || 优先级最低。即算术、逻辑、赋值运算符的优先级顺序为： 逻辑非 ! >算术 > 逻辑与 &&、逻辑或 || > 赋值= 逻辑表达式的值为
mkdev或者chdev 创建物理卷 chdev -l 物理卷名 -a pv=yes mkdev -c disk -s 硬盘连接的子类 -t 硬盘大小 -p 父设备名 -w 逻辑位置 -a pv=yes mkdev -l 物理卷名 将物理卷的状态改为 可用状态(Avaliable) mkvg或extendvg 将物理卷添加到卷组中 extendvg 卷组名 物理卷名reducevg
ylbtech-发布机制-功能开关发布：百科 上述都是偏传统的发布方式，能覆盖大部分应用发布场景。针对一些关键新功能的上线发布，或者一些特定的场景，还有一些特殊的发布方式。 1.返回顶部 1、 3.1 功能开关发布利用代码中的功能开关（Feature Flag/Toggle/Switch）来控制发布逻辑
前言 在构建web应用的时候，很多功能需要我们即时更新信息。当服务器上的数据被更新后，能够在客户端即时且无刷新的同步信息。为了解决这个问题，出现了websocket协议。 它可以使服务器和客户端一直保持通信，且通信是双向的。而Laravel的事件广播让Websocket获取事件变的更加方便。 在
三层架构： 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：界面层（User Interface layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）、数据访问层（Data access layer）。区分层次的目的即为了“高内聚低耦合”的思想。在软件体系架构设计中，分层式结构是最常见，也是最重要的一种结构。微软推荐的分
昨天第一天敲python深度学习的代码，感觉还是很奇妙的吧，把昨天的错误和疑惑总结一下 1、在线性回归和逻辑回归中可以采用0初始化，而在神经网络中不能采用（实际上不光是0初始化，将权值初始化为任意相同值，都很有可能使模型失效）；因为神经网络含有隐含层，这样初始化会使隐含层失效，每个隐
本周内容： 这周学习了信息安全导论四、五两章的内容 本周学习了六种门概念以及运用 明白了布尔表示与逻辑框图表示 学习了各种计算机部件及其参数关系 所遇问题： 遇到用一种门表示其他门的时候不能很好的运用 解决方案：通过互联网查询有关资料获得信息 目标： 下周会系统学习各种门的逻
一、组合逻辑 真值表 积之和范式 布尔代数 卡诺图 tPD、tCD 二、时序逻辑 D Latch （电平触发） D Flip-Flop（上升沿） FSM（Moore and Mealy Machines） Metastability Synchronizers MTBF
选举逻辑（RBULLY算法） 1.连接协调器，获取当前集群的所有状态，包括master选举相关状态 2.判断当前集群的activeMaster是否为空 如果不为空，选举结束，跳到第五步（老大已经选完） 如果为空，进入第三步 3.将所有master作为候选人添加到cadidateMaster中 4.判断cadidate是否满足最小
发布：一种FPGA逻辑架构与相关规范 更新历史 201901026： 首次发布 一些电子学工程师在设计FPGA逻辑时，选择的架构就是没有架构——他们并没有考虑过“架构”这个问题。对于中小型规模的FPGA逻辑来说，常见的有如下几种架构，这里对它们做了一下对比。 如上图所示的三种架构，最
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_36197704/article/details/81623844 逻辑处理漏洞 大多数的漏洞都是由于程序的逻辑失误导致的，都可以叫做逻辑漏洞。目前逻辑漏洞是各大企业存在最多的漏洞之一，因为逻辑漏洞在挖掘和利用时都需要进行一些逻辑判断
MVC：Model(模型)-View(视图)-Controller(控制器) ----是一种软件架构模式，一般把软件系统拆分为这三个层次。 视图View层：前端交互界面或者后端系统界面，它从模型中获取数据向用户展示，也能把用户请求传递给控制器。当模型的状态发生改变时，视图也会更新。 模型Model层：
++++通过简单的例子了解逻辑回归算法 Logistic回归是进行分类的基础工具之一。作为数据处理人员，我希望能做很多分类。因此，我认为举例子可以更好地了解Logistic回归如何在更深层次上发挥的作用 当然不推荐这样做： from sklearn.linear_model import LogisticRegression ++++投篮训
简述asp.net core中间件的实现思路 原文地址：https://www.cnblogs.com/shengyu-kmust/p/11583974.html 一次http请求的过程，就是对一个Request请求进行若干次逻辑处理，并最终设置Response的过程。从代码的实现维度看，由于Request和Response都在HttpContext里，可将此过程表示为“以一
逻辑回归常见面试总结 一、基本知识 简要介绍：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的估计方法，运用梯度下降的方法来求解参数，来达到将数据二分类的目的。 1、逻辑回归的假设 逻辑回归的第一个基本假设是假设数据服从伯努利分布。伯努利分布有一个简单的例子抛硬币，抛
本文环境：CentOS7 1.什么是逻辑卷（Logical Volume）？ 逻辑卷是系统的一种磁盘管理方式，目的是把硬盘空间从物理硬盘的管理方式中跳出来，进行更方便的统一管理分配。 逻辑卷是由逻辑磁盘形成的虚拟盘，也可称为磁盘分区。每个卷可以看作一个逻辑盘，可以是一个物理硬盘的逻辑盘。 图
一、概念： 主体：待维护的代码结构 补丁：附加功能 链接（织入）：将补丁和主体链接融合成一个新的主体。在织入的过程中会发生裁剪、维护的其它额外的工作。 织入引擎（链接器）： 低层以主体语言的动态特征接口为基础，进行二次开发。为开发者提供织入api。 织入逻辑：以织入api为基础，将补丁代码（附件
2条最佳实践App疯狂增长逻辑 1、不断打造和强化产品的不可或缺属性 产品的核心价值是什么？对你的客户来言，为什么是你？ 2、等待“阿哈时刻” 进入快速推广 用户使用产品眼前一亮的时刻，是用户真正发现产品的核心价值-产品为什么存在？ 他们需要他及需要他得到什么- 时刻
什么是逻辑回归 逻辑回归虽然名字有回归，但解决的是分类问题。 逻辑回归既可以看做回归算法，也可以看做是分类算法，通常作为分类算法用，只可以解决二分类问题。 Sigmoid函数： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(t): return 1 / (1+np.exp(-t))
Classification（分类） 1、问题背景： 特殊的样本点会使得分界点发生漂移，影响准确性。 Hypothesis representation（假设函数表达式） 1、Logistic regression Model（逻辑回归模型）： （1）Sigmoid function / Logistic function S型函数/逻辑函数： （2）g(z)图像： （3）hθ(x) 表示在给定参数θ对
1、图形添加一个80G的硬盘 [root@server0 ~]# lsblk [root@server0 ~]# fdisk /dev/vdc #划分三个主分区，两个逻辑分区 p 查看分区表 n 创建主分区----->回车----->回车---->回车----->在last结束时 +10G n 创建主分区----->回车----->回车---->回车----->在last
系统升级了半个月，这个是什么逻辑呀？
逻辑回归 理论分析 概述 Logistic回归在本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，即先把特征线性求和，然后使用函数\(g(z)\)将上述结果映射到0-1上。 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度不高 适用数据：数值型和标称型 映射函数 sigmoid
遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归 标签： 机器学习 LR 分类 一、前言 我的博客不是科普性质的博客，仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点，更希望大家能有自己的理解。 本文参考了网络上诸多资料。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA)： 1.模型(Model) 2.策略(Loss
