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【阮一峰推荐】学习 vue3 源码的利器
但是当我们打开 vue3 的源码之后你会发现,代码量是如此之多。这个源码到底该从何读起。虽然 vue3 代码的可读性是很高的,但是架不住代码量大呀!!! 就是自己把功能实现一遍,这对于我自己的收获也是巨大的。因为你要想实现这个功能的话,你必须要先理解,然后才可以把代码写出来。 …
TypeScript入门完全指南(基础篇)
为JavaScript提供一个包含将来新特性的版本。 TypeScript的核心价值体现在第一点,第二点可以认为是TypeScript的向后兼容性保证,也是TypeScript必须要做到的。 那么为什么JS需要做静态类型检查呢?在几年前这个问题也许还会存在比较大的争议,在前端日…
Python 系统资源信息获取工具,你用过没?
我们可以用它来查看系统运行进程以及资源利用率。它主要用于系统监控、过程资源分析和限制以及运行过程的管理。psutil 的主要功能结构如下图所示 它有三大功能模块,分别是 System related function、Processes 和 Windows Service。 p…
【一】从0开始,用flask+mongo打造分布式服务器监控平台
在前面一篇文章《 Python 系统资源信息获取工具,你用过没?》中,我们学习了如何使用 Python 中的第三方库 psutil 来获取系统的资源信息,比如 cpu 占用率、内存使用情况、硬盘以及进程情况等。并且奎因在文章的末尾还大言不惭、信誓旦旦的说可以用 psutil 打…
Netty实战(四):数据结构ByteBuf简介
因为所有的网络通信都涉及了字节序列的移动,所以高效易用的数据结构是必不可少的。Java的NIO提供了ByteBuffer作为它的字节容器,但是这个类使用起来很复杂,而且也有些繁琐。 ByteBuf优点: 可以被用户自定义的缓冲区类型扩展 通过内置的复合缓冲区类型实现了透明的零拷…
【火炉炼AI】深度学习009-用Keras迁移学习提升性能(多分类问题)
本文是仿照前面的文章【火炉炼AI】深度学习006-移花接木-用Keras迁移学习提升性能,原文是针对二分类问题,使用迁移学习的方式来提升准确率,此处我用迁移学习的方式来提升多分类问题的准确率。 同时,在我前面的文章中【火炉炼AI】深度学习008-Keras解决多分类问题,使用普…
【火炉炼AI】深度学习010-Keras微调提升性能(多分类问题)
前面的文章(【火炉炼AI】深度学习007-Keras微调进一步提升性能)我们对二分类问题用Keras进行了Fine-tune,使得模型的准确率进一步提升,此处我们看看对于多分类问题,怎么使用Fine-tune来提升性能。 1. 准备数据集 和文章【火炉炼AI】深度学习008-K…
TensorFlow HOWTO 2.1 支持向量分类(软间隔)
在传统机器学习方法,支持向量机算是比较厉害的方法,但是计算过程非常复杂。软间隔支持向量机通过减弱了其约束,使计算变得简单。 导入所需的包。 导入数据,并进行预处理。我们使用鸢尾花数据集所有样本,根据萼片长度和花瓣长度预测样本是不是山鸢尾(第一种)。注意,支持向量机只接受 1 和…
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2018-09-20