05 2020 档案
摘要：本地仓库 GitHub远程仓库 准备 首先配置自己的身份，这样在提交代码的时候就能知道是谁提交的： git config --global user.name "名字" git config --global user.email "邮箱地址" 1.查看是否存在ssh keys $ cd ~/.ss
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摘要：1.什么是死锁？ 死锁是由于两个或以上的线程互相持有对方需要的资源，且都不释放占有的资源，导致这些线程处于等待状态，程序无法执行。 2.产生死锁的四个必要条件 1.互斥性：线程对资源的占有是排他性的，一个资源只能被一个线程占有，直到释放。 2.请求和保持条件：一个线程对请求被占有资源发生阻塞时，对已
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摘要：线程安全 多线程主要是为了提高我们cpu的资源使用率。但同时，这会给我们带来很多安全问题！ 如果我们在单线程中以“顺序”(串行-->独占)的方式执行代码是没有任何问题的。但是到了多线程的环境下(并行)，如果没有设计和控制得好，就会给我们带来很多意想不到的状况，也就是线程安全性问题。 因为在多线程的环
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摘要：原文链接：c语言中动态数组的建立 作者：阿瞒123 一维动态数组的创建，这个比较简单，直接上代码 #define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE #include<stdio.h> #include<stdlib.h> void createOneDimensionalVector
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摘要：原文链接：Python标准库 -- UUID模块(生成唯一标识) 作者：Jesson UUID是什么： UUID： 通用唯一标识符 ( Universally Unique Identifier )，对于所有的UUID它可以保证在空间和时间上的唯一性，也称为GUID，全称为： UUID —— Uni
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摘要：什么是幂等性 幂等性是系统服务对外一种承诺，承诺只要调用接口成功，外部多次调用对系统的影响是一致的。声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态，并且失败之后必然会有重试。 什么情况下需要幂等 接口调用下存在的问题： 现如今我们的系统大多拆分为分布式SOA，或者微服务，一套系统中包含了多个子系统服务，而
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摘要：缓存网页 在有些网站上的首页不会经常发生大的变化，这些页面不需要每次载入都要动态生成的内容，我们可以使用缓存来降低网站处理相同负载所需的服务器数量，并让网站的速度变得更快。 Flask+Redis使用缓存页面的功能： import redis from flask import Flask,requ
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摘要：RabbitMQ的消费者有两种模式 实现RabbitMQ的消费者有两种模式，推模式（Push）和拉模式（Pull）。 推模式：消息中间件主动将消息推送给消费者 拉模式：消费者主动从消息中间件拉取消息 推模式将消息提前推送给消费者，消费者必须设置一个缓冲区缓存这些消息。好处很明显，消费者总是有一堆在内
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摘要：原文链接：痞子衡嵌入式：极易上手的可视化wxPython GUI构建工具(wxFormBuilder) 一、wxFormBuilder工具介绍 跨平台GUI库wxWidgets，这个库主要是用C++语言实现的；鉴于wxWidgets的流行，Robin Dunn用Python语言对wxWidgets做
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摘要：限流 限流顾名思义，提前对各个类型的请求设置最高的QPS阈值，若高于设置的阈值则对该请求直接返回，不再调用后续资源。 限流需要结合压测等，了解系统的最高水位，也是在实际开发中应用最多的一种稳定性保障手段。 应用场景：如秒杀、抢购、发帖、评论、恶意爬虫等。 限流算法的三种实现 实际应用时，我们不大可能
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摘要：原文链接：系统吞吐量、TPS（QPS）、用户并发量、性能测试概念和公式 PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越
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摘要：lua-book Lua脚本学习 Lua 是一个小巧的脚本语言。 是巴西里约热内卢天主教大学（Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro）里的一个研究小组，由Roberto Ierusalimschy、Waldemar Celes 和 Luiz
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摘要：原文链接：兼容go redis cluster的pipeline批量 前言: redis cluster集群机制是不错，但因为是smart client设计，没有proxy中间层，导致很多redis批量命令在不同slot时不能适配，比如 mset、mget、pipeline等。 该篇文章讲述了red
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摘要：为什么使用 Pipeline？ Redis客户端执行一条命令分为如下四个过程： 发送命令 命令排队 命令执行 返回结果 其中，1到4称为Round Trip Time（RTT，往返时间）。 Redis提供了批量操作命令（例如mset、mget等），有效地节省了RTT。但大部分命令是不支持批量操作的，
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摘要：原文链接：如何优雅地用Redis实现分布式锁 什么是分布式锁 在学习Java多线程编程的时候，锁是一个很重要也很基础的概念，锁可以看成是多线程情况下访问共享资源的一种线程同步机制。这是对于单进程应用而言的，即所有线程都在同一个JVM进程里的时候，使用Java语言提供的锁机制可以起到对共享资源进行同步
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摘要：异步消息队列 说道消息队列，你肯定会想到Kafka、Rabbitmq等消息中间件，这些专业的消息中间件提供了很多功能特性，当然他的部署使用维护都是比较麻烦的。如果你对消息队列没那么高要求，想要轻量级的，使用Redis就没错啦。 Redis通过list数据结构来实现消息队列.主要使用到如下命令： lp
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摘要：关于thread.setDaemon() 若在主线程中创建了子线程，当主线程结束时根据子线程daemon（设置thread.setDaemon(True)）属性值的不同可能会发生下面的两种情况之一： 如果某个子线程的daemon属性为False，主线程结束时会检测该子线程是否结束，如果该子线程还在运
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摘要：测试环境及库 Python版本：3.6 客户端： wxpython：客户端界面 socket：tcp客户端 re：输入处理 服务端： socketserver：并发服务器 serial：串口库 下位机： 下位机使用虚拟串口模拟 客户端 import wx import socket import w
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摘要：朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数
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摘要：本文参考了该博客的实例，但该博客中的朴素贝叶斯公式计算错误，评论中的也不对，所以，重新写一篇。 作者：baidu-liuming 原文链接：带你彻彻底底搞懂朴素贝叶斯公式 更多参考：朴素贝叶斯算法原理小结 一. 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶
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摘要：原文链接：K-Means聚类算法原理 作者：刘建平Pinard K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means+
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摘要：参考复习： https://blog.csdn.net/zhaoruixiang1111/article/details/79185927 https://blog.csdn.net/xialeizhou/article/details/81025958
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摘要：原文链接：https://www.joinquant.com/view/community/detail/ab2a6ecda285c5415de0e1a43db68914 Statsmodels 是 Python 中一个强大的统计分析包，包含了回归分析、时间序列分析、假设检验等等的功能。Statsm
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摘要：基础知识 变量定义 在研究变量关系的过程中，通常对于被研究的变量，称为因变量，也称为被解释变量，一般用Y表示。其它用来说明或解释因变量变化的变量称为自变量，也称为解释变量，用X表示。自变量可以有一个，也可以有多个。例如，如果我们想预测销售收入，则销售收入就是我们这次研究的因变量，如果我们是通过广告费
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摘要：标注 原文：Annotation 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 基本标注 使用text()会将文本放置在轴域的任意位置。 文本的一个常见用例是标注绘图的某些特征，而annotate()方法提供辅助函数，使标注变得容易。 在标注中，有两个要考虑的点：由参数xy表示的标注位置和xyt
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摘要：原文链接：使用Python进行描述性统计 作者：jasonfreak 目录 1 描述性统计是什么？2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协
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摘要：ID3算法 ID3 提出了初步的决策树算法;C4.5 提出了完整的决策树算法;CART (Classification And Regression Tree) 目前使用最多的决策树算法; 1、ID3 算法 ID3 算法是决策树的经典构造算法，内部使用信息熵和信息增益来进行构建，每次迭代算则信息增益
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摘要：原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/63990922 一、概念 某些分类算法，要求我们对连续性的属性进行分类处理，离散化的过程主要包括确定分类的个数，并将数据集映射到这些分类中，这里涉及三种分类方法： 1）等宽法 类似于制作频数分布图，将属性分布值分为几个等分的分布区
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摘要：原文：决策树系列（一）——基础知识回顾与总结 作者： 学会分享~ 1.决策树的定义 树想必大家都会比较熟悉，是由节点和边两种元素组成的结构。理解树，就需要理解几个关键词：根节点、父节点、子节点和叶子节点。 父节点和子节点是相对的，说白了子节点由父节点根据某一规则分裂而来，然后子节点作为新的父亲节点继
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摘要：2.1经验误差与过拟合 基本概念 数据集：一个样本的集合。 属性、特征：反映样本在某方面的表现和性质，比如人的身高、体重。 属性值、特征值：属性上的取值，分为数值型和离散型。 维度：属性值或者特征值的数量。 特征向量：在由所有样本构成的n维空间中，每一个样本在n维空间中都有一个具体的坐标。 学习、训
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摘要：感知器介绍 感知机（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。 Frank
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摘要：原文链接：http://blog.csdn.net/blog_empire/article/details/39298557 一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 读取数组元素：如a[0],a[0,0] 数组变形：
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摘要：作者 | AlperAydın 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1449666 Dash与plotly 交互式数据可视化对探索性数据分析具有重要影响。在将任何描述性或预测性算法应用于数据
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摘要：介绍 plotly plotly是一个可交互，基于浏览器的绘图库，主打功能是绘制在线可交互的图表,所绘制出来的图表真的赏心悦目。它所支持的语言不只是Python，还支持诸如r,matlab,javescript等语言。plotly绘制的图能直接在jupyter中查看，也能保存为离线网页，或者保存在p
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摘要：作者：人民邮电出版社链接：https://www.zhihu.com/question/50408698/answer/1154160248 25本最受推崇的编程书 1. 《程序员修炼之道》（推荐67％） The Pragmatic Programmer：From Journeyman to Mas
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