目录 RabbitMQ AMQP (高级消息队列协议) Message Queue 简介 概念 基本组成 场景及作用 AMQP简介 模型架构 基础组件 AMQP-RabbitMQ 简介 模型 特性 参考 RabbitMQ AMQP (高级消息队列协议) AMQP协议是Message Queue消息队列的一种协议,RabbitMQ 是基于AMQP协议实现的一种消息队列框架. 掌握RabbitMQ,必须要对AMQP的协议有所了解,才能使用的得心应手. 本文主要介绍AMQP协议和RabbitMQ的基本…

体验更优排版请移步原文:http://blog.kwin.wang/programming/js-event-delegation.html 事件代理,又称事件委托(Delegation),就是将处理事件委派到父元素或者顶级元素上,利用事件的冒泡机制,管理某一类型元素上的所有事件. 要理解这个概念,必须先对事件模型有个初步的了解.W3C定义的DOM2.0标准事件模型分为三个阶段: 捕获阶段 目标阶段 冒泡阶段 捕获阶段:当某个元素触发事件时,顶层对象document会发出一个事件流,随着DOM树…

Thinkphp5.0 的使用模型Model的获取器.修改器.软删除 一.获取器 在model中使用 get+字段名+Attr,可以修改字段的返回值. 数据库中性别保存为,0未知.1男.2女,查询时返回汉字: model: //将性别的012修改为未知.男.女返回 public function getSexAttr($val){ switch($val){ case '1' : return '男'; case '2': return '女'; default: return '未知'; }…

Thinkphp5.0 的使用模型Model删除数据 一.使用destory()删除数据 //删除id为3的记录 $res = User::destroy(3); //返回影响的行数 dump($res); destory()的参数可以是主键.数组条件.闭包函数. 二.使用delete()删除数据 //删除id为3的记录 $model = User::get(3); $res = $model->delete(); //返回影响的行数 dump($res); 三.delete()和where()…

Thinkphp5.0 的使用模型Model更新数据 (1)使用update()方法进行更新数据 一.where条件写在更新数据中 (这种情况更新的数据,必须含主键) $res = User::update([ 'id' => 2, 'email' => '121@qq.com' ]); //返回修改之后model的整个对象信息 dump($res); 二.where条件使用update()的第二个参数,传递数组 $res = User::update([ 'email' => '123…

Thinkphp5.0 的使用模型Model添加数据 使用create()方法添加数据 $res = TestUser::create([ 'name' => 'zhao liu', 'password' => md5(123456), 'email' => 'zhaoliu@qq.com' ]); dump($res); 使用save()方法添加数据 $userModel = new TestUser; $userModel->name = 'ya ya'; $userModel…

Thinkphp5.0 的使用模型Model查询 一.查询多条记录 获取多个数据可以使用:select()方法和all()方法. 示例一:使用all()方法. //(1)筛选条件使用闭包函数 $res = User::all(function($query){ $query->where('id','>',0)->field('id,name,email'); }); foreach($res as $val){ dump($val->toArray()); } //(2)筛选条件…

Thinkphp5.0 的Model模型 新建user模型User.php: <?php namespace app\index\model; use think\Model; class User extends Model{ } 控制器代码: //方式一,使用User模型, $res = \app\index\model\User::get(1); $data = $res->toArray(); dump($data); //方式二,实例化User模型, $user = new \app…

data(churn)导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id3.cart.C4.5和C5.0创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适 决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较 传送门 data(churn)为R自带的训练集,这个data(chun十分特殊) 先对data(churn)训练集和测试集进行数据查询 churnTest数据 奇怪之处,不能存储它的数据,不能查看数据的维度 ,不能查看数据框中每个变量的属性!! > da…

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) pytorch对于神经网络有很好的封装,使得我们可以快速.简单的实现神经网络框架的编写. 0. 准备数据,并对数据集进行划分.划分其实有很多方法:见数据集划分实战code # 准备数据 import random x = torch.unsqueeze(torch.linspace(0,…