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基础理解1:JSONP

首先要确认三点: 1.不要被名字误导,返回的格式是随意的string,int等 2.JSONP用的是Script标签跨域的特性 3.回调函数名字和请求参数问题,不要被众多文章中的callback误导,名字是随意的关键是服务器端接收和js写的回调方法名字. 明白了三点,我觉得栗子都没必要看了,举一个栗子仅做记录怕自己年纪大忘了. 请求代码: 客户端 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title></title> <…

C#委托零基础理解

C#委托零基础理解(转) 1,  为什么使用委托  2.什么是委托  3.委托如何使用 为什么使用委托? 委托是c#中非常重要的一个概念,使用委托使程序员可以将方法引用封装在委托对象内.然后可以将该委托对象传递给可调用所引用方法的代码,而不必在编译时知道将调用哪个方法.与C或C++中的函数指针不同,委托是面向对象,而且是类型安全的. 什么是委托? 委托是一种引用方法的类型,一旦为委托分配了方法,委托将与该方法具有相同的行为,委托方法的使用和其他方法一样,具有参数和返回值. 如何使用委托 下面咱们…

机器学习：SVM（基础理解）

一.基础理解 1)简介 SVM(Support Vector Machine):支撑向量机,既可以解决分类问题,又可以解决回归问题: SVM 算法可分为:Hard Margin SVM.Soft Margin SVM,其中 Soft Margin SVM 算法是由 Hard Margin SVM 改进而来: 2)不适定问题 不适定问题:决策边界不唯一,可能会偏向某一样本类型,模型泛化能力较差: 具有不适定问题的模型的特点:决策边界不准确,泛化能力较差: 原因:模型由训练数据集训练所得,训练数据集…

Js函数function基础理解

正文:我们知道,在js中,函数实际上是一个对象,每个函数都是Function类型的实例,并且都与其他引用类型一样具有属性和方法.因此,函数名实际上是指向函数对象的指针,不与某个函数绑定.在常见的两种定义方式(见下文)之外,还有一种定义的方式能更直观的体现出这个概念: var sum = new Function("num1", "num2", "return num1 + num2"); //不推荐 Function的构造函数可以接收任意数量的参…

2017-2-17,c#基础,输入输出，定义变量，变量赋值,int.Parse的基础理解，在本的初学者也能看懂（未完待续）

计算机是死板的固定的,人是活跃的开放的,初学c#第一天给我的感觉就是:用人活跃开放式的思维去与呆萌的计算机沟通,摸清脾气,有利于双方深入合作,这也是今晚的教训,细心,仔细,大胆 c#基础 1.Hello!World!!! { //输出Hello!World!!; Console.WriteLine("Hello!World!!!"); //防止闪退; Console.ReadLine(); } 踏入IT世界的第一步,向世界问好 2.string定义变量 套用向老大的话:string a…

ansible基础-理解篇

1. 介绍 要说现在的部署工具,ansible可以说家喻户晓了. ansible是一个开源软件,用于软件供应.配置管理.应用部署.ansible可以通过SSH.remote PowerShell.其他API进行通讯(from Wikipedia). 因工作中有幸能接触到puppet和ansible,对两种部署工具也有了一定了解,而且这周参加了红帽Automation with Ansible培训与考试,学习的过程中感触良多,现总结下笔者对两种部署工具的理解,供大家参考. 2. ansible与p…

SVM（支持向量机）简介与基础理解

SVM(支持向量机)主要用于分类问题,主要的应用场景有字符识别.面部识别.行人检测.文本分类等领域.原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21932911?refer=baina 通常SVM用于二元分类问题,对于多元分类通常将其分解为多个二元分类问题,再进行分类.下面我们首先讨论一下二元分类问题. 线性可分数据集与线性不可分数据集 对于二元分类问题,如果存在一个分隔超平面能够将不同类别的数据完美的分隔开(即两类数据正好完全落在超平面的两侧),则称其为线性可分.反之,…

Deep Learning基础--理解LSTM/RNN中的Attention机制

导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加入LSTM/RNN模型中的attention机制是如何克服传统编码器-解码器结构存在的问题的. 通过阅读这篇博文,你将会学习到: 传…

Deep Learning基础--理解LSTM网络

循环神经网络(RNN) 人们的每次思考并不都是从零开始的.比如说你在阅读这篇文章时,你基于对前面的文字的理解来理解你目前阅读到的文字,而不是每读到一个文字时,都抛弃掉前面的思考,从头开始.你的记忆是有持久性的. 传统的神经网络并不能如此,这似乎是一个主要的缺点.例如,假设你在看一场电影,你想对电影里的每一个场景进行分类.传统的神经网络不能够基于前面的已分类场景来推断接下来的场景分类. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)解决了这个问题.这种神经网络带有环,可以将信息…

JDK,JRE,JVM的基础理解

1.JVM -- java virtual machine JVM就是我们常说的java虚拟机,它是整个java实现跨平台的 最核心的部分,所有的java程序会首先被编译为.class的类文件,这种类文件可 以在虚拟机上执行,也就是说class并不直接与机器的操作系统相对应,而是经过虚拟机间接与操作系统交互,由虚拟机将程序解 释给本地系统执行.JVM 是 Java 平台的基础,和实际的机器一样,它也有自己的指令集,并且在运行 时操作不同的内存区域. JVM 通过抽象操作系统和 CPU 结构,提供…