m_Orchestrate learning system---九.在无法保证是否有图片的情况下,如何保证页面格式 一.总结 一句话总结:都配上默认缩略图就可以解决了 1.如何获取页面get方式传过来的参数? $cateid=input('cateid'); 可以直接接收,不用判错 2.如何点不同选择框选择不同学科? 1 <div class="am-btn am-btn-default "> 2 <li class="am-dropdown" d…

m_Orchestrate learning system---十九.局部变量和块变量是什么 一.总结 一句话总结:下面的global的使用情况可以很好的解释这个问题 这是在一个函数里面,只不过里面有个for循环,但是本质还是一个函数,所以不用global global是针对函数内和函数外的 1.disable属性设置的表单项好像是不传递值过去的? disable属性设置的表单项好像是不传递值过去的 2.复选框如何传递多值? 复选框接收多值问题(用数组方式传值) 用数组方式传值 1 <div c…

之前有写过一篇介绍c#操作redis的文章 http://www.cnblogs.com/axel10/p/8459434.html ,这篇文章中的案例使用了StringIncrement来实现了高并发情况下key值的稳定增加,但如果要用锁的方式而不是StringIncrement方法,那该怎么做呢? LockTake涉及到三个参数:key,token和TimeSpan,分别表示redis数据库中该锁的名称.锁的持有者标识和有效时间.下面将用一个多线程增加key值的案例来演示LockTake/L…

有意思,RabbitMQ默认情况下是不保证每次都把消息传递的,很多情况下我们都是这样发送数据的,    channel.BasicPublish(QUEUE_NAME, String.Empty, null, payload);但这是不保证的. 必须要这样.    channel.BasicAcks += channel_BasicAcks;    channel.ConfirmSelect();     for (var i = 1; i <= numberOfMessages; i++)  …

转载自 https://juejin.im/book/5bffcbc9f265da614b11b731/section/5c42cf94e51d45524861122d#heading-8 mysql实现这个机制的背后,主要有两种方式 采用 AUTO-INC 锁,也就是在执行插入语句时,就在表级别上加一个AUTO-INC锁.然后,为每条待插入记录的AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值.在该语句执行完成之后,再把AUTO-INC锁释放掉.需要注意的是,在释放锁的时候,不同于一般情况下的…

m_Orchestrate learning system---二十九.什么情况下用数据库做配置字段,什么情况下用配置文件做配置 一.总结 一句话总结: 配置文件 开发人员 重置 数据库 非开发人员 重启 配置文件做配置的特点:方便开发人员修改配置,服务器重启的话配置重置. 数据库做配置的特点:方便非开发人员修改配置,服务器重启的话配置不会受到影响. 1.填写表单(比如增加修改)后的history.go(-1)会跳到跳转页面,使后台的代码再执行一遍,这样会给用户及其不好的用户体验,如何解决? 分…

7 Machine Learning System Design Content 7 Machine Learning System Design 7.1 Prioritizing What to Work On 7.2 Error Analysis 7.3 Error Metrics for Skewed Classed 7.3.1 Precision/Recall 7.3.2 Trading off precision and recall: F1 Score 7.4 Data for ma…

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning…

(1) Advice for applying machine learning Deciding what to try next 现在我们已学习了线性回归.逻辑回归.神经网络等机器学习算法,接下来我们要做的是高效地利用这些算法去解决实际问题,尽量不要把时间浪费在没有多大意义的尝试上,Advice for applying machine learning & Machinelearning system design 这两课介绍的就是在设计机器学习系统的时候,我们该怎么做? 假设我们实现了一…

Machine Learning System Design下面会讨论机器学习系统的设计.分析在设计复杂机器学习系统时将会遇到的主要问题,给出如何巧妙构造一个复杂的机器学习系统的建议.6.4 Building a Spam Classifier6.4.1 Prioritizing What to Work On首先是在设计机器学习系统时需要着重考虑什么问题.以垃圾邮件分类为例.1.确定用监督学习的方法进行学习和预测.2.确定关于邮件的特征.关于挑选特征,实际工作中,是遍历整个训练集,选出出现次数…