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原创 前端小白也能懂!实时消息小红点学会使用 RabbitMQ 推送消息

WebSocket 是一种在单个 TCP 连接上进行全双工通信的网络协议。它使用 HTTP/1.1 协议进行初始握手,并在随后的通信中切换到全双工模式。WebSocket 的应用场景包括在线聊天室、多玩家在线游戏、实时协作和数据可视化等。客户端使用 JavaScript API new WebSocket(url) 创建一个 WebSocket 对象。客户端通过 WebSocket.send(data) 方法向服务器发送数据。

2023-06-19 17:23:52 2230

原创 Vuex 核心思想: 状态管理模式解析与源码实现

状态管理模式,又称为 Flux 架构模式,是一种前端架构模式。基于这种模式,我们把数据(应用状态)存储到单一的地方 —— Store 中。组件之间通过触发 Action 来更新应用状态,再由 Store 对相应的 Mutation 进行响应式更新,最终展示在组件中。这种方式可以有效的解决多个组件之间数据的同步问题。在Vuex中定义Action,需要在modules中对应的store文件下进行编写。

2023-06-19 17:18:46 157

原创 Async/Await:优雅、简洁地通过同步的方式实现异步

在 JavaScript 的异步编程中,我们经常使用回调函数、Promise 和 Async/Await 来解决异步操作的问题。而 Async/Await 又是 Promise 的语法糖,它的出现让异步编程变得更加直观和易于理解。本文将详细讲解 Async/Await 如何通过同步的方式实现异步。

2023-06-18 23:56:57 1110

原创 JS 遍历对象数组的方式

需要注意的是,以上提到的方法都是比较老的方式,对于复杂的对象数组可能不够灵活。注意,对于一个对象数组,可以使用以上方法遍历其中所有的对象元素。但是,对于某个对象元素本身的属性,还需要使用其他方式进行遍历。注意,此方法并不能保证遍历顺序。使用 forEach 方法遍历对象数组,相比于 for 循环,具有更加简洁的语法和更高的可读性。of 循环遍历对象数组,适用于需要遍历对象属性的场合,从 ES6 引入。需要注意的是,以上提到的方法都是 ES5 引入的新特性,使用时需要注意浏览器兼容性问题。

2023-05-05 14:40:13 1213

原创 谈谈ArrayList和LinkedList的区别?

ArrayList和LinkedList是Java编程语言中两种常见的集合类,它们在数据结构、内存消耗、随机访问性能、插入和删除性能等方面存在一些区别。当需要频繁随机访问元素的时候,例如读取大量数据并进行处理或者需要对数据进行排序或查找的场景,可以使用 ArrayList。例如一个学生管理系统,需要对学生列表进行排序或查找操作,可以使用 ArrayList 存储学生信息,以便快速访问和处理。

2023-04-13 11:14:41 139

原创 Vue使用lodash进行防抖节流

函数会返回一个新函数,该函数会在最后一次调用时延迟指定时间再执行,而在此之前的调用都会被忽略;的新函数,该函数会在最后一次调用之后等待 1000 毫秒再执行,这样就实现了防抖的效果。的新函数,该函数会在每个指定时间间隔内最多执行一次原函数,这样就实现了节流的效果。函数定义在循环外部,然后在循环中只保存生成的函数,而不是每次都生成一个新的函数。函数则会返回一个新函数,在指定时间内最多执行一次,多余的调用都会被忽略。函数返回一个新的函数,该函数会在最后一次调用之后指定的时间内执行。然后,我们定义了一个名为。

2023-04-10 14:21:45 547

原创 Oracle导入数据库方法

Oracle导入数据库方法在使用oracle导入dmp数据库时的几个步骤如下:-- 1.创建临时表空间create temporary tablespace TEST_TEMPtempfile 'D:\app\data\TEST_TEMP.dbf'size 50mautoextend on next 50m maxsize 1024mextent management local-- 2.创建表空间create tablespace TESTdatafile 'D:\app\data\

2021-06-27 20:55:27 2200

原创 EasyEnsemble(集成学习——处理不平衡样本分类问题)

(1, 2) X. Y. Liu, J. Wu and Z. H. Zhou, “Exploratory Undersampling for Class-Imbalance Learning,” in IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), vol. 39, no. 2, pp. 539-5...

2019-01-07 19:32:47 12406

原创 运用Logistic回归系数构造的中小企业信用评分卡

2018-03-25 20:14:34 409 1

原创 RandomForest DataSet

2018-03-21 16:12:34 341

转载 特征工程(1)数据预处理标准化

2018-03-13 18:17:13 225

转载 学习STM32必须了解的五大嵌入式操作系统

基于STM平台且满足实时控制要求操作系统,有以下5种可供移植选择。分别为μClinux、μC/OS-II、eCos、FreeRTOS和rt-thread。下面分别介绍这五种嵌入式操作系统的特点及不足,通过对比,读者可以根据自己的应用需求选择合适的平台。TOP1:μClinuxμClinux是一种优秀的嵌入式Linux版本,其全称为micro-control Linu

2018-01-25 09:56:31 560

原创 学习笔记:从EXCEL文件中导入数据

从已知的Excel文件中读取一个样本数据集合:1.打开文件的工作簿2.根据名称找到工作表:根据行数(nrows)和列数(ncols)读取单元格的内容3.打印出读取的数据集合import xlrdfrom pprint import pprintfile='test.xlsx'wb=xlrd.open_workbook(filename=file)ws=wb.sheet_...

2018-01-24 10:10:12 291

原创 学习笔记:从CSV文件导入数据

从CSV文件导入数据代码段:import csvfilename = 'test.csv' data = [] try: with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) header = next(reader) data = [row for row in reader] excep

2018-01-24 09:52:24 351

JNI_NDK 开发指南.rar

你可能需要用底层语言实现一个小型的时间敏感代码,比如汇编,然后在你的 java程序中调用这些功能。

2019-08-07

SKFLOW 安装包

tensorflow 到 高层API 简化复杂操作编码 直接调用,及其方便

2018-11-21

XGBOOST直接pip安装版

xgboost.whl使用pip install 文件名 直接安装 十分方便

2018-11-21

LightGBM-GPU 安装包已编译

解压后需要cd到LightGBM/python-package目录下再次执行: pip install lightgbm --install-option=--gpu

2018-11-20

高等工程数学

高等工程数学 高等工程数学 高等工程数学 高等工程数学课件

2018-04-16

在线顺序极限学习机原理

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2018-04-16

深度学习.pdf

深度学习经典教材 深度学习经典教材 深度学习经典教材

2018-04-16

卷积神经网络-南京大学

卷积神经网络-南京大学 这是卷积神经网络的专题讲解。

2018-04-16

白盒测试技术概述

白盒测试技术概述 White box testing technology overview.

2018-03-14

Python数据分析与挖掘实战--源代码

Python数据分析与挖掘实战 Python数据分析与挖掘实战 Python数据分析与挖掘实战

2018-03-14

基于卷积神经网络和用户信息的微博话题追踪模型

A topic tracking model based on convolution neural network and user information. 基于卷积神经网络和用户信息的微博话题追踪模型

2018-03-12

软件测试与质量保证理论与实践(书)

软件测试与质量保证理论与实践(书) Software testing and quality assurance theory and practice. 英文版

2018-03-12

BP神经网络模型与学习算法

BP神经网络模型与学习算法、 BP neural network model and learning algorithm.

2018-03-12

基于随机森林的个人信用评估模型研究及实证分析

Features of Random Forests It is unexcelled in accuracy among current algorithms. It runs efficiently on large data bases. It can handle thousands of input variables without variable deletion. It gives estimates of what variables are important in the classification. It generates an internal unbiased estimate of the generalization error as the forest building progresses. It has an effective method for estimating missing data and maintains accuracy when a large proportion of the data are missing. It has methods for balancing error in class population unbalanced data sets. Generated forests can be saved for future use on other data. Prototypes are computed that give information about the relation between the variables and the classification. It computes proximities between pairs of cases that can be used in clustering, locating outliers, or (by scaling) give interesting views of the data. The capabilities of the above can be extended to unlabeled data, leading to unsupervised clustering, data views and outlier detection. It offers an experimental method for detecting variable interactions.

2018-01-26

sklearn学习指南

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。

2018-01-26

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