关于HTML中,绝对定位,相对定位的理解...(学习HTML过程中的小记录)   作者:王可利(Star·星星) HTML中 相对定位:position:relative; 绝对定位:position:absolut; 1.相对定位(div与div之间的关系)        body 标签其实就是一个大的盒子,在body里面设置 两个盒子div1 和 div2 ,而且两个盒子都给了它一个相对定位:position:relative;,那么div2 就会相对于 div1 排版,排在div1的下面,…

通过下面一张图理解RACSignal的调用过程: 创建signale RACSignal通过子类[RACDynamicSignal createSignal:]方法获得Signal,并将disSubscribe这个block保存在Signal中. + (RACSignal *)createSignal:(RACDisposable * (^)(id<RACSubscriber> subscriber))didSubscribe { return [RACDynamicSignal create…

原本我是使用批处理调用 MSBuild 完成解决方案编译的,新版的 MSBuild 在 Visual Studio 2015 会自带安装. 当然在Visual Studio 2015 中,MSBuild 是一个独立的安装包,可以单独安装,而无须安装 Visual Studio 2015. 刚开始,我在 Windows Server 2008 R2 上使用 MSBuild 编译使用 .NET Framework 4.5.2 版本 开发的项目,也不是那么顺利的. 期间,遇到并且解决了很多问题,依次顺…

关于DNS的常识,可以阅读附录的一些参考资料.本文旨在尝试举例用dig命令理解这个过程,并非权威知识,仅供参考.测试域名为阿权的书房的域名 www.aslibra.com 和 www.163.com. [root@localhost ~]# dig www.aslibra.com ; < >< DiG 9.2.4 < >< www.aslibra.com;; global options:  printcmd;; Got answer:;; -<<HEADE…

英文原文:From Doodles to Delivery: An API Design Process 要想设计出可以正常运行的Web API,对基于web的应用的基本理解是一个良好的基础.但如果你的目标是创建出优秀的API,那么仅凭这一点还远远不够.设计优秀的API是一个艰难的过程,如果它恰巧是你当前的工作任务,那么你很可能会感到手足无措. 不过,优秀的设计绝对是可以实现的.本文所描述的流程将帮助你获得成功,我们将共同研究什么是优秀的设计,以及迭代式的流程如何帮助我们实现这一目标.我们还将叙…

javascript面向对象编程方式,对于初学者来说,会比较难懂. 要学会面向对象以及使用面向对象编程,理解对象的创建在内存中的表示,至关重要. 首先,我们来一段简单的对象创建代码 var obj = new Object(); obj.userName = 'ghostwu'; obj.showUserName = function(){ return obj.userName; }; var obj2 = new Object(); obj2.userName = '卫庄'; obj2.sh…

去年有台Linux服务器被黑了,看了500万行日志(现在觉得当时好厉害呀),反正当时的日志文件有700Mb以上大.前两天师兄告诉我,信息中心的老师给他说我们有台服务器应该是被人入侵了,当作内网的跳板,经常对内网中的其他服务器发出攻击的数据.于是我连夜就去服务器上看了. 这是我第一次上这个服务器,什么情况都不知道,只知道这个服务器是Linux(尼玛具体是什么发行版都要我去查),上面跑着一个网站. 进去之后,先看看是什么发行版的.CentOS6.5,以前都只玩的Ubuntu,换这个上面多多少少还有点…

1.起因   因为这台服务器是我们公司内部开发服务器,几乎每个人都有root密码.在两天前突然有同事反馈说偶尔会有ssh连不上,git代码无法提交的问题,刚开始也没有在意,以为是阿里云服务器网络波动的原因.   今天开发又像我反应redis连不上并且ssh也连不上,感觉事情没有想象的那么简单了,还好我在跳板机上能够远程连接上,所以就稍微看了一下. 2.处理过程 2.1 观察监控和服务器资源   因为觉得不对劲,所以瞄了一眼监控,发现这台服务器eth0网卡的流量被跑满了,图在下面   在服务器上通…

目录 1.前述 2.向量空间的梯度下降: 3.函数空间的梯度下降: 4.梯度下降的流程: 5.在向量空间的梯度下降和在函数空间的梯度下降有什么区别呢? 6.我们看下GBDT的流程图解: 7.我们看一个GBDT的例子: 8.我们看下GBDT不同版本的理解: 1.前述 从本课时开始,我们讲解一个新的集成学习算法,GBDT. 首先我们回顾下有监督学习.假定有N个训练样本,, 找到一个函数 F(x),对应一种映射使得损失函数最小.即: 如何保证最小呢?就是通过我们解函数最优化的算法去使得最小,常见的有梯…

目录 1.回顾: 1.1 有监督学习中的相关概念 1.2  回归树概念 1.3 树的优点 2.怎么训练模型: 2.1 案例引入 2.2 XGBoost目标函数求解 3.XGBoost中正则项的显式表达 4.如何生长一棵新的树? 5.xgboost相比原始GBDT的优化: 6.代码参数: 1.回顾: 我们先回顾下有监督学习中的一些核心概念: 1.1 有监督学习中的相关概念 我们模型关注的就是如何在给定xi的情况下获得ŷi.在线性模型里面,我们认为 i是x的横坐标,j是x的列坐标,本质上linear…