1.引入 在松耦合会议中,会话参数完全由会议创建者来确定,参与者能做的仅仅是根据这些会话参数来加入会议(当然也可以选择不加入).这种情况下,主要要做的就是会话描述,在这里SDP本身就足够了. 但是在更为普遍的两方会话的情况下,由于用户终端能力的差异,任何一方不能假设对方一定支持某种会话参数,所以必须双方协商来最终就会话的参数达成一致.显然,SDP能做到准确的描述会话的参数,但是它缺少双发如何根据各自提供的会话描述形成最终一致的会话描述的语义及操作上的细节. IETF RFC3264定义了一个基于…

1.引言 SDP的offer/answer模型本身独立与于利用它的高层协议.SIP是使用offer/answer模型的应用之一.RFC 3264 定义了offer/answer模型,但没有规定使用哪个SIP消息来携带一个offer或answer. 理论上,任何SIP消息的正文中都可以包含会话描述部分.但是,一个SIP中的会话描述并不一定是一个offer或一个answer,只有符合在SIP标准RFCs中所描述的规则的会话描述才会被解释为一个offer或一个answer.目前,关于如何在SIP中处理…

atitit.基于组件的事件为基础的编程模型--服务器端控件(1)---------服务器端控件和标签之间的关系 1. server控件是要server了解了标签.种类型的server控件: 1 1.1. HTML server控件 - 传统的 HTML 标签 1 1.2. Web server控件 - 新的 ASP.NET 标签 1 1.3. Validation server控件 - 用于输入验证 1 2. HTML server控件 1 3. - Web server控件 2 4. 标准s…

前言: 炸金花这款游戏, 从技术的角度来说, 比德州差了很多. 所以他的AI模型也相对简单一些. 本文从EV(期望收益)的角度, 来尝试构建一个简单的炸金花AI. 相关文章: 德州扑克AI--Programming Poker AI(译).  系列文章说来惭愧, 之前一直叫嚷着写德州AI, 不过可惜懒癌晚期, 一直没去实践, T_T. 相比而言,***简单很多, 也更偏重于运气和所谓的心理对抗. 系列文章: 1. 炸金花游戏的模型设计和牌力评估  2. 炸金花游戏的胜率预估 3. 基于EV(期望…

基于MATLAB System Generator 搭建Display Enhancement模型…

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模…

在前两篇文章介绍路由的时候,我们了解到gin可用通过类似DefaultQuery或DefaultPostForm等方法获取到前端提交过来的参数.参数不多的情况下也很好用,但是想想看,如果接口有很多个参数的时候再用这种方法就要调用很多次获取参数的方法,本文将介绍一种新的接收参数的方法来解决这个问题:模型绑定. gin中的模型绑定可以理解为:把请求的参数映射为一个具体的类型.gin支持JSON,XML,YAML和表单参数等多种参数格式,只需要在对应的字段上声明标签. 绑定表单或者查询字符串 type…

Gin除了模型绑定还提供了模型验证功能.你可以给字段指定特定的规则标签,如果一个字段用binding:"required"标签修饰,在绑定时该字段的值为空,那么将返回一个错误.开发web api的时候大部分参数都是需要验证的,比如email参数要验证是否是邮箱格式.phone参数要验证是否是手机号格式等等,使用模型验证方法可以将验证过程隔离在业务之外. 内置的验证标签 Gin通过集成go-playground/validator提供模型验证功能,并提供了很多常用验证规则可以满足我们大部…

此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思想,接着调研了当前的研究水平,最后展望某些有所希望的方向.从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)出发,讨论了其与概率建模的联系,描述了用于主题发现的两种算法.主题模型日新月异,被扩展和…

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思…

1.1    权限的概念 权限是指为了保证职责的有效履行,任职者必须具备的,对某事项进行决策的范围和程度.它常常用“具有批准……事项的权限”来进行表达.例如,具有批准预算外5000元以内的礼品费支出的权限.再有划分了系统的职权,不同的用户拥有不同的职权划分,在职权划分的基础上对职能范围进行了限制. 权限管理,一般指根据系统设置的安全规则或者安全策略,用户可以访问而且只能访问自己被授权的资源,权限管理几乎出现在任何系统里面,只要有用户和密码的系统. 1.2    使用权限管理的必要性 权限管理对于…

Linux 网络 I/O 模型简介(图文)(转载) 转载:http://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51503329 1.介绍 Linux 的内核将所有外部设备都看做一个文件来操作(一切皆文件),对一个文件的读写操作会调用内核提供的系统命令,返回一个file descriptor(fd,文件描述符).而对一个socket的读写也会有响应的描述符,称为socket fd(socket文件描述符),描述符就是一个数字,指向内核中的一个结构体(文件路径,数据…

Sequelize 关系模型简介 先介绍一下本文用到的术语: 源: 调用 sequelize 中关系方法的调用者 目标: 调用 sequelize 中关系方法中的参数 比如, User.hasOne(Project), 其中 User 是源, Project 是目标. 一对一关系 一对一关系通过单个外键连接两个模型. BelongsTo belongsTo 方法添加一对一关系外键到源模型上. var Player = this.sequelize.define('player', {/* att…

gc是jvm自动执行的,自动清除jvm内存垃圾,无须人为干涉,虽然方便了程序员的开发,但同时增加了开发人员对内存的不可控性. 1.jvm内存模型简介 jvm是在计算机系统上又虚拟出来的一个伪计算机系统,它存在于计算机内存中并运行在操作系统之上, jvm在执行字节码时,把字节码解释成具体平台上的机器指令执行,那我们就来看看这个JVM伪计算机系统是怎么设计的,如下是jvm的体系图,运行数据区是jvm的内存模型: 程序计数器:一块较小的内存空间,它的作用可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器.字…

今天做项目的时候发现一个css3的新属性flex 一.什么是flex 它的作用是能够按照设置好的规则来排列容器内的项目,而不必去计算每一个项目的宽度和边距.甚至是在容器的大小发生改变的时候,都可以重新计算,以至于更符合预期的排版.不仅解放了计算器,而且更加优美的服务于响应式设计. 在使用了flex属性之后,居左对齐.居右对齐.两端对齐.居中对齐.顶端对齐.底部对齐,以及处理项目之间的空白和项目宽度.高度的伸缩都可以简单的设置到. flex的字面意思是,伸缩性的.弯曲的,引申含义为可自由配置的.灵…

ORM模型简介 1>什么是ORM? ORM,即 Object-Relational Mapping(对象关系映射),它的作用是在关系型数据库和业务实体对象之间作一个映射,这样,我们在操作具体的 业务对象时,就不需要再去和复杂的SQL语句打交道,只需简单的操作对象的属性和方法即可. 2>ORM 两种最常见的实现方式是 ActiveRecord 和 DataMapper, ActiveRecord(非常流行) 中模型与数据表一一对应, DataMapper 中模型与数据表是完全分离的. 3>…

事件驱动模型简介 事件驱动模型也就是我们常说的观察者,或者发布-订阅模型:理解它的几个关键点: 首先是一种对象间的一对多的关系:最简单的如交通信号灯,信号灯是目标(一方),行人注视着信号灯(多方): 当目标发送改变(发布),观察者(订阅者)就可以接收到改变: 观察者如何处理(如行人如何走,是快走/慢走/不走,目标不会管的),目标无需干涉:所以就松散耦合了它们之间的关系. 接下来先看一个用户注册的例子: 用户注册成功后,需要做这么多事: 1.加积分 2.发确认邮件 3.如果是游戏帐户,可能赠送游戏…

如何了解盒模型 盒模型简介:盒模型是css布局的基石,它规定了网页元素如何显示以及元素间相互关系.css定义所有的元素都可以拥有像盒子一样的外形和平面空间. 盒模型的组成:内容区.补白/填充.边框.边界/外边距. 一:盒模型结构大概:                  从里到外:盒模型包括                         内容区content 内填充padding 盒子边框border 外边距margin 二:各个部分的用法: padding的用法: 1.padding是长在内容…

1.Linux操作系统的简易介绍 Linux系统一般有4个主要部分:内核.shell.文件系统和应用程序.内核.shell和文件系统一起形成了基本的操作系统结构,它们使得用户可以运行程序.管理文件并使用系统. (1)内核 内核是操作系统的核心,具有很多最基本功能,如虚拟内存.多任务.共享库.需求加载.可执行程序和TCP/IP网络功能.Linux内核的模块分为以下几个部分:存储管理.CPU和进程管理.文件系统.设备管理和驱动.网络通信.系统的初始化和系统调用等. (2)shell shell是系统…

基于内容的推荐…

语法树是句子结构的图形表示,它代表了句子的推导结果,有利于理解句子语法结构的层次.简单说,语法树就是按照某一规则进行推导时所形成的树. 有了语法树,我们就可以根据其规则自动生成语句,但是语法树本身是死的,在日常生活中我们会有很多并不符合语法树的情况,比如: 我们转换一种思想,我不在意一句话对与不对,而是判断这句话出现概率的高低,如果一句话出现的最终概率越接近1,那么说明它越容易出现,反之亦然.这里我们就需要语言模型:N-gram,该模型基于这样一种假设,第N个词的出现只与前面N-1个词相关,而与…

在之前的文章中我们详细介绍过Netty中的NioEventLoop,NioEventLoop从本质上讲是一个事件循环执行器,每个NioEventLoop都会绑定一个对应的线程通过一个for(;;)循环来处理事件消息.今天我们就借鉴NioEventLoop,并加入消息分发策略构建一个基础的Eventloop线程模型. 整个线程模型可以划分为三部分 事件监听及分发(Event):  监听消息事件并通过分发器分发: 分发器(Dispatch):将消息按照分发策略分发到对应的事件循环器中: 事件循环器…

好的代码应该是方便客户端使用,代码能够自描述,规范化,大众标准化. 而且我相信代码也是有生命的,需要不断的维护它,你以什么样的态度对待它,它就会以同样的态度回敬你,所以在写代码前,先摆好自己的态度(一个心态良好的创造者),只有这样你的生命才会精彩,代码的生命也会精彩. 前面说了简单的框架模型,简单的设计模型,如果具体到客户端使用的话还需要代码模型来描述下,当作集成的sdk说明即可. 生产者如何发送消息: 1:配置服务端地址及名称; 2:注册本身为客户端,并约定一个全局唯一的名称 3:开启代理 4…

追求简单的设计. 也许你的设计功能很强大,但能够在满足你需求的前提下尽量简单明了设计. 当你的设计过于复杂的时候想想是不是有其它路可以走,你站在别人的角度想下,如果别人看了你的设计会不会心领神会,还是焦头烂额. 当然我们可以站在牛人的肩膀上,有很多的设计模式可以借鉴,拿来主义未尝不可. 好回归正题,先上图: 每层的角色职责分别为: 1:Guitar.Comet  封装通用接口,包括消费者接口,消息接口,消息总线接口,客户端接口(抽象为两种模式:1为推模式,2为拉模式),消息分发器接口,另外抽象出…

上一节介绍了DRF开发的基本流程,共五个步骤: 1 创建模型 2 创建序列化器 3 编写视图 4 配置URL 5 运行测试 本节主要讲解创建模型. 构建学校,教师,学生三个模型,这三个模型之间的关系是:学校和教师是一对多的关系,教师和学生是多对多的关系.为了更直观的体现多对多的关系,把一个多对多,转化为两个一对多.需要另外创建一个教师学生模型,用于标注教师和学生的对应关系. 因此,本节主要构建四个模型.全部存在Applications/Examples/models.py文件中. 在Django…

微调 Torchvision 模型 在本教程中,我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成.本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型.由于每个模型架构是有差异的,因此没有可以在所有场景中使用的微调代码样板.然而,研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整. 在本文档中,我们将执行两种类型的转移学习:微调和特征提取.在微调中,我们从预训练模型开始…

我画了个简单的架构图来帮助说明: 其实为发布订阅架构模式. 生产者和消费者我们统一可理解为客户端,消息中间件可认为是服务端. 生产者和消费者做为客户端要跟服务端交互,则先通过代理订阅服务端,订阅成功后即可跟服务端互通互联,此刻的连接通道为长连接. 长连接的优势在于会将消息主动通知到客户端,避免客户端去做大量的轮询工作而造成资源浪费,而且对于移动应用来说,可较大程度上节省GPRS流量. 当连接建立好后,生产者可随时发送消息,如果在发消息过程当中,服务端由于各种原因不能连接,则消息的发送会回放重试,…

转载:https://github.com/LearningFromBest/CMB-credit-card-department-prediction-of-purchasing-behavior-in-consumer-finance-scenario/blob/master/stacking.py from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin, RegressorMixin, clone from sklearn.mode…

最近在写一个cmdb系统的分页,尽管Django本身有分页的模块儿,但是还是想实现一下自己心中想的分页的一种逻辑 因为,在我们工作当中,当我们的数据量超级大的时候,其实我们每次分页查询都不必将所有的数据查询出来,而是可以按阶段的查询,举个例子 每次查询5页数据,当需要第六页的时候,再次进行加载,为了更加明了,做了举例 首先我们规定好每次查询5页,每页4条数据 db_data = list(range(1,100)) final_page = len(db_data) one_page_num =…

一.数据--行为转变     很长的时间,典型的分析方法或多或少是以下两种,第一,收集需求并做一些分析,找出有关实体 (例如,客户. 订单. 产品) 和进程来实现. 第二,手持这种理解你尝试推断一个物理 (和主要关系) 的数据模型,可以支持您确保流程数据模型是关系一致 (主键约束. 归一化. 索引),然后开始构建软件组件对识别的最相关的业务实体的表     你也可以依靠数据库特定功能,如存储过程作为一种方式,同时保持从上层的代码隐藏的数据库结构的执行行为.最后一步找到适合的模型来表示数据和将其移…