逻辑层 逻辑层(App Service):小程序框架的逻辑层是由JavaScript编写的,逻辑层将数据进行处理后发送给视图层,同时接受视图层的事件反馈. App进行程序注册,Page进行页面注册 getApp获取App实例,getCurrentPages获取当前页面栈 一.程序注册 1.App App()函数用来注册小程序.接受一个Object参数,其指定小程序的生命周期函数. 注意:App()必须在app.js中注册,而且不能注册多个 Object参数说明 属性 类型 描述 触发时机 onL…

文章目录 Mysql逻辑架构介绍 总体概览 总体概览 mysql存储引擎 查看命令 看你的 mysql 现在已提供什么存储引擎 : 看你的 mysql 当前默认的存储引擎 : 各个引擎简介 MyISAM和InnoDB(重点) 阿里巴巴.淘宝用哪个 Mysql逻辑架构介绍 总体概览 和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用.主要体现在存储引擎的架构上, 插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离 . 这种架构可以根据业务的…

除非最简单的项目,任何一个商业项目都会包含多个源代码,而且在编译的时候会有很长很复杂的指令,为了编译的简单可行,makefile由此而生,在编译时候直接输入make便会按照makefile里面的规则编译源代码.Android的源代码就是通过makefile管理的. make的工作原理 make通过makefile得到编译规则,从而编译源文件 makefile是以一个文本形式的脚本告诉make编译器如何以及怎么编译源代码,里面包含了编译规则 makefile规则遵循以下通用格式 target:de…

我们有时要验证下页面上的一些逻辑,比如开始时间不能晚于结束时间,不对时不让保存.我们可以在相关的字段事件上处理,但这如果要判断的字段比较多时,就比较麻烦了. 这时候我们就可以利用Form的OnSave事件,下面介绍下具体的做法: 1. Form的OnSave事件 2. JS方法 function formSave(context) { if (!dateCheck("new_valid_on", "new_valid_to")) { alert("Vali…

1.我们的项目需求是编写一个新闻RSS浏览器,RSS(Really Simple Syndication)是一种描述和同步网站内容的格式,是使用最广泛的XML应用.RSS目前广泛用于网上新闻频道,blog和wiki,主要的版本有0.91, 1.0, 2.0.使用RSS订阅能更快地获取信息,网站提供RSS输出,有利于让用户获取网站内容的最新更新.网络用户可以在客户端借助于支持RSS的聚合工具软件,在不打开网站内容页面的情况下阅读支持RSS输出的网站内容. 例如如下的网易RSS订阅: 2.由于我们这…

1.我们的项目需求是编写一个新闻RSS浏览器,RSS(Really Simple Syndication)是一种描述和同步网站内容的格式,是使用最广泛的XML应用.RSS目前广泛用于网上新闻频道,blog和wiki,主要的版本有0.91, 1.0, 2.0.使用RSS订阅能更快地获取信息,网站提供RSS输出,有利于让用户获取网站内容的最新更新.网络用户可以在客户端借助于支持RSS的聚合工具软件,在不打开网站内容页面的情况下阅读支持RSS输出的网站内容. 例如如下的网易RSS订阅: 2.由于我们这…

ufldl学习笔记与编程作业:Logistic Regression(逻辑回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/su…

目录 1.oracle 11g体系结构概述 1.1 三个重要概念 1.2 oracle数据库存储结构 2 逻辑存储结构 2.1 数据块(Data Blocks) 2.2 数据区(Extent) 2.3 段(segment) 2.4 表空间(TableSpace) 2.4.1 system表空间. 2.4.2 sysaux表空间 2.4.3 UODO表空间. 2.4.4 USERS表空间. 本系列是作为学习笔记,用于记录学习过程,加深学习印象,以及自己重新回顾学习内容只用,参考书籍为<oracle…

# 逻辑回归 ## 逻辑回归处理二元分类 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt #显示中文 from matplotlib.font_manager import FontProperties font=FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\msyh.ttc", size=10) import numpy as np plt.figure() plt.axis([-6,6,0,1]…

分类任务 原始方法:通过将线性回归的输出映射到0-1,设定阈值来实现分类任务 改进方法:原始方法的效果在实际应用中表现不好,因为分类任务通常不是线性函数,因此提出了逻辑回归 逻辑回归 假设表示--引入sigmoid函数g sigmoid函数将输出映射到区间(0,1),可以看作是概率 损失函数 多分类 训练多个逻辑回归二分类器,对新的样本取预测概率最高的一个类别 欠拟合与过拟合 欠拟合:高偏差,模型没有很好地捕捉到数据的结构,通常是因为模型太简单,使用特征太少 过拟合:高方差,可以很好地拟合可用数…