网络的度分布p(k)表示了一个随机选择的节点拥有度k的概率。我们设度为k的节点数目Nk =#nodes with degree k，除以节点数量N则可得到归一化后的概率质量分布 p(k) = Nk/N。图的路径(path)指一个节点序列，使得序列中的每个节点都链接到序列中的下一个节点，一个路径可以通过经过同一条边多次而和它自身相交。
最近有项目需要使用js原生开发滑动组件，频繁要用到dom元素的各种属性，其中以各种类型的height和top属性居多，名字相近，含义也很容易搞混。因此特地总结归纳了一下常用的知识点，在文末我们来挑战实现一个简易的移动端Scroll组件。
三维向量和三角函数 三维向量 向量是指一个同时具有大小和方向，且满足平行四边形法则的几何对象。 向量的模 po点相对于世界坐标原点的距离: po.magnitude。 标准向量，归一向量，指的是将向量的模变成1，方向不变。改变后的向量: po.normalized。 向量的方向 求向量的方向（求向量
一、原因 现在市面上有很多为前端开发的框架、模板。为什么我们还要再做一个呢，究其原因，因为这些框架和模板更多的基于技术层面提供了快捷方便的实现方法；但却缺少具体业务层面的实现。因此，结合自身需求，将各种系统常用的功能和页面进行归纳总结，实现了一套更贴近实际业务的前端框架，框架中提供了一系列实际的业务
> 本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。旨在为人工智能学者使用卷积神经网络CNN提供全面的指
https://m.thepaper.cn/baijiahao_16445399 台积电已于近日发布了2021年第四季度财报。数据显示，台积电7nm及以下制程贡献营收达到一半。其在先进制程的发力可见一斑。魏哲家还预计，台积电将于2025年推出2nm芯片。 业界普遍将7nm及以下制程归为先进制程，目前
一、简介 本文主要详细介绍进程相关的命令的使用、进程管理及调度策略的知识。 二、常用的命令解析 1、ps命令 命令选项解析-a显示一个终端所有的进程-u显示进程的归属用户和内存占用情况-x显示没有控制终端的进程-l长格式显示更详细的信息-e显示所有进程-w宽行显示，可以使用多个w进行加宽显示 进程常
# 背景 本篇是c3p0连接泄露问题的第二篇，在前面一篇里面，大体介绍了问题，问题就是，我们发现线上服务不响应的原因是拿不到连接。而为啥拿不到连接呢，因为空闲链表为空，那么为什么空闲链表为空呢？ 这个我一开始的猜测就是，估计是某处代码从连接池里获取了连接，用完了没有归还，那么，怎么才能找到这些罪恶的
分析服务 ◆ 游戏行业新增“区服分析”埋点模板及分析报告，支持开发者分服务器查看用户付费、留存等指标，可进一步评估不同服务器的玩家质量； ◆ 新增营销活动报告，可查看广告任务带来的曝光、点击相关信息，让营销推广活动的前端效果一目了然； ◆ 新增Web归因及会话级归因，以及带来用户流量后的行为分析，满
Kafka中的实时数据是以Topic的概念进行分类存储，而Topic的数据是有一定时效性的，比如保存24小时、36小时、48小时等。而在定位一些实时数据的Case时，如果没有对实时数据进行历史归档，在排查问题时，没有日志追述，会很难定位是哪个环节的问题。
[TOC] Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算） Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工
不论是开发人员还是架构师，我们都一直在跟软件系统打交道，架构是在工作中出现最频繁的术语之一。那么，到底什么是架构？你可能有自己的答案，也有可能没有答案。对“架构”的理解需要我们不断在实践中思考、归纳、演绎，形成自己的认知。 1 到底什么是软件架构 ？ 定义 ”架构是什么“ 是件非常困难的事情，不同的
软件架构设计原则 学习设计原则是学习设计模式的基础。在实际的开发过程中，并不是一定要求所有的代码都遵循设计原则，而是要综合考虑人力、成本、时间、质量，不刻意追求完美，要在适当的场景遵循设计原则。这体现的是一种平衡取舍，可以帮助我们设计出更加优雅的代码结构。 分别用一句话归纳总结软件设计七大原则，如下
因为小游戏不用去应用商店或者落地页下载，因而看广告但是不直接点击，而是选择去微信自己搜索启动的流量占比要高一些。为了适应这一情况，有些媒体平台会选择在小游戏链路将之前 APP的默认有效触点前置到播放或者视频浏览上。这里会让监测归因方式需要处理的数据提升两个数量级，对归因触点识别的难度也会加大。
目录有监督学习含义回归单元线性回归含义代价函数梯度下降法将梯度下降法与代数函数结合在一起多元线性回归含义多元假设函数多元代价函数多元梯度下降法将多元梯度下降法与代数函数结合在一起特征缩放啥是特征缩放？公式均值归一化学习率的调整的建议介绍建议正规方程解释公式如何选择梯度下降法或正规方程？两者之间的优缺
前言 我们的程序，在实际的网络部署时，一般比较复杂，会经过很多的网络设备，防火墙就是其中的一种。做开发的同事，一般对这块了解不多，也很可能被防火墙坑到。比如，应用一般需要访问数据库，为了避免频繁建立连接，一般是会提前建立一个连接池，每次来一个请求，就从连接池取一个连接来用，用完再归还到池子里。 连接
我们开发一个系统，在保证风格统一、代码强壮、可读性强等基础上，还能够结合代码生成工具快速开发相关后端，以及各种前端界面的，无疑是非常好的，既保证了项目的代码质量，又能够极大的提高开发效率。代码生成工具Database2Sharp是在完善的开发项目上，抽取出数据变化的部分，通过演绎、归纳、反复演绎和归纳等提炼方式抽取出相关的规则，以工具的方式来快速提高生产率，使得我们在开发各种不同的项目上的时候，能
相信在学校的你都有这样的体验，临近考试，要疯狂的“背诵”否则成绩单就要挂零，因为答题卡全部涂抹都是错的。 那么毕业多年的你，没有了考试，有没有一丝怀念涂答题卡的时候，有没有好奇这个答题卡到底如何制作，成绩表到底如何为每位同学定制动态生成的。 这些都要归功于“报表”工具 学校每年都会打印很多的学生成绩
TiDB作为NewSQL，其在对MySQL（SQL92协议）的兼容上做了很多，MySQL作为当下使用较广的事务型数据库，在IT界尤其是互联网间使用广泛，那么对于开发人员来说，1）两个数据库产品在SQL开发及调优的过程中，都有哪些差异？在系统迁移前需要提前做哪些准备？ 2）TiDB的执行计划如何查看，如何SQL调优？ 本文做了一个简要归纳，欢迎查阅交流。
相信最近看过我的文章的朋友对于Microsoft.Extensions.ObjectPool不陌生；复用、池化是在很多高性能场景的优化技巧，它能减少内存占用率、降低GC频率、提升系统TPS和降低请求时延。 那么池化和复用对象意味着同一时间会有多个线程访问池，去获取和归还对象，那么这肯定就有并发问题。
