一个朋友写的日志库 https://github.com/vizee/echo go get -u -v github.com/vizee/echo package main import (     "errors"     "os"     "github.com/vizee/echo" ) func main() {     echo.SetOutput(os.Stdout)     echo.SetLevel(echo.DebugLeve…

Redis数据类型之LIST类型 - Web程序猿 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/thinkercode/article/details/46565051 Redis的list是一个双向链表,应用场景很多,比如微博的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现:博客实现中,可为每篇日志设置一个list,在该list中推入进博客评论:也可以使用Redis list实现消息队列. # list命令- LPUSH/RPUSH    - LPU…

理解RESTful架构 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/09/restful.html RESTful API 设计指南 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/05/restful_api.html RESTful API 设计最佳实践-CSDN.NEThttp://www.csdn.net/article/2013-06-13/2815744-RESTful-API Microso…

gosuri/uiprogress: A go library to render progress bars in terminal applicationshttps://github.com/gosuri/uiprogress 依赖go-isatty,用于判断程序是在什么终端运行https://github.com/mattn/go-isatty 依赖uilive,提供一个定时刷新的命令行输出https://github.com/gosuri/uilive uiprogress.Start…

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,而两者只是理论基础,不是具体可使用的高级应用,Hadoop旗下有很多经典子项目,比如HBase.Hive等,这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的.Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统.MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素最后返回结果集的编程模型.Hadoop典型应用有:搜索.日志处理.推荐系统.数据分析.视频图像分析.数据保存等. 什么是HDFS及HDFS架构设…

在提供api给其它应用使用时,有时我们会要限制它的跨域使用,而有时,我们又要用CORS来打破AJAX只能同源使用的限制 跨域资源共享 CORS 详解 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/04/cors.html 总结:1.浏览器发出CORS请求,即在访问时http头里增加一个Origin字段2.服务端判断Origin,然后在返回的http头里增加Access-Control-Allow-Origin.Access-Control-Allow…

访谈与书评:<LogStash,使日志管理更简单>http://www.infoq.com/cn/articles/review-the-logstash-book/ [Logstash]使用详解 - xingoo - 博客园http://www.cnblogs.com/xing901022/p/4802822.html 分布式日志收集之Logstash 笔记(一) - 三劫散仙 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/u010454030/article/…

贝叶斯推断及其互联网应用(一):定理简介 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html 贝叶斯推断及其互联网应用(二):过滤垃圾邮件 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_two.html 贝叶斯推断及其互联网应用(三):拼写检查 - 阮一峰的网络日志http://www.…

信息论的熵 - guisu,程序人生. 逆水行舟,不进则退. - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/hguisu/article/details/27305435 熵(entropy)的计算公式如下:H_x=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)\log_{2}{p(x_i)} <机器学习实战>基于信息论的三种决策树算法(ID3,C4.5,CART) - Thinkgamer博客 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.ne…

K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,是最简单的机器学习算法之一.由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合.该算法的功能有:从目标区域抽样计算欧式或马氏距离:在交叉验证后的RMSE基础上选择启发式最优的K邻域:计算多元k-最近邻居的距离倒数加权平均. 机器学习(一)--K-近邻(KNN)算法 - oYabea - 博客园http://www.cnblo…