什么是PHP-CS-Fixer?    它是php-fig组织定义的PHP代码规范,良好的代码规范可以提高代码可读性,团队沟通维护成本    使用它可以按照指定的规范格式化您的PHP代码,此工具不仅可以检测有不符合规范的代码,而且还可以修复它们     1.使用php-cs-fixer.phar格式化php文件         1.下载php-cs-fixer.phar到任意目录,尽量放到php目录下)         2.在VScode里手动调用php-cs-fixer.phar进行格式化  

随便写一个js文件,定义一个方法名,并且在组件中进行引用就算成功 ###~js function shuchu(){     console.log(1) } export { shuchu };   ###~.vue <template>   <div class="hello">          <button @click="gettwo()">点击</button>        </div> &

背景 一个类型可以充当多个角色,这个角色可以是显式的(实现了某个接口或基类),也可以是隐式的(承担的具体职责和上下文决定),本文就讨论四个角色:数据模型.领域模型.视图模型和命令模型. 四个角色 数据模型:面向持久化,数据的载体. 领域模型:面向业务,行为的载体. 视图模型:面向UI(向外),数据的载体. 命令模型:面向UI(向内),数据的载体. 这是四种角色,可以由一至四个类型来承担,具体选择几个类型需要考虑项目的上下文,但不同的选择对编程的要求是不同的,下面举几个例子. 数据模型和领域模型采

转自:http://www.csdn.net/article/2015-05-20/2824722-Java 摘要:本文通过介绍Java的新/旧内存模型,来展示Java技术的历史变迁. 本文通过介绍Java的新/旧内存模型,来展示Java技术的历史变迁. 旧的Java内存模型 Java 使用的是共享内存的并发模型,在线程之间共享变量.Java语言定义了线程模型规范,通过内存模型控制线程与变量的交互,从而实现Java线程之间的通 信.在JDK5之前,Java一直使用的是旧内存模型.如图1所示.变量

英文原文: http://nvie.com/posts/a-successful-git-branching-model/ 中文版: 在这篇文章中,我提出一个开发模型.我已经将这个开发模型引入到我所有的项目里(无论在工作还是私人)已经一年有余,并且它被证明是非常成功的.我打算写这些已经很久了,但我一直找不到时间来做,现在终于有时间了.我不会讲任何项目的具体细节,仅是关于分支策略和释放管理相关内容. 它主要体现了Git对我们源代码版本的管理. 为何是Git? 对于Git与其他集中式代码管理工具相比

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51461878 概率图模型Graphical Models简介 完全通过代数计算来对更加复杂的模型进行建模和求解.然而,我们会发现,使用概率分布的图形表示进行分析很有好处.这种概率分布的图形表示被称为概率图模型( probabilistic graphical models ).这些模型提供了几个有用的性质:• 它们提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化,可以用于设计新的模型.• 通过观察图形,我

1. Attention model简介 0x1:AM是什么 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的Attention Model的核心思想. AM刚开始是应用在图像领域里的,并且在图像处理领域取得了非常好的效果

最近在看基础光照模型,比较感兴趣的是高光反射模型,有下列两种: 1.Phong模型 R = 2*N(dot(N, L)) - L specular = lightColor * SpecularColor*(max(V· R, 0)) ^shininess: 2.Blinn-Phong模型 引入了H,Blinn模型不仅在速度上更快,而且更符合实际. H = normalize(L+V) specular = lightColor * SpecularColor*(max(N· H, 0)) ^s

导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下Query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语义相似度,这里主要体现在两个方面:召回和排序. 在召回时,传统的文本相似性如 BM25,无法有效发现语义类 Query-Doc 结果

先来看看这个关键字是什么意思:volatile  [ˈvɒlətaɪl] adj. 易变的,不稳定的; 从翻译上来看,volatile表示这个关键字是极易发生改变的.volatile是java语言中,最轻量级的并发同步机制.这个关键字有如下两个作用:1.任何对volatile变量的修改,java中的其他线程都可以感知到2.volatile会禁止指令冲排序优化 在详细讲解volatile关键字之前,需要对java的内存模型有所理解,否则很难深入的认识到volatile的作用.java 内存可以像之

后台产品同学在设计后台时,会发现一般后台的各个功能模块总结起来有两大类型:功能类.流程类.在设计功能或流程前都需要预判不同的使用角色对应不同权限,设计流程前则还得思考最基本的工作流原理. 用户权限是设计后台普适的基本管理功能,设计系统时几乎都需要考虑权限问题.后台系统在面对不同部门不同岗位的人员时,如何区分授权?在考虑前端不同身份的用户访问时(如普通用户.普通会员.超级会员),如何自动判断权限?工作流则是设计流程需要具备的基本理论,一个完整的流程会会包含哪些节点动作?节点是否可自主配置? 本文主

背景 数据模型.领域模型和视图模型是“模型”的三种角色,一些架构用一种类型表示这三种角色,如:传统三层架构.也有一些架构用两种类型表示这三种角色,如:结合ORM的领域驱动架构.非常少见的场景是用三种类型表示这三种角色,我只在个别领域这么弄过,如:工作流引擎. 今天只说一个话题:是否有必要为视图模型引入独立的类型?还是用一种类型表达领域模型和视图模型这两种角色比较方便?引入一些词汇: A方案:用一种类型表达领域模型和视图模型这两种角色,又叫公开领域模型到视图(Open Domain To View

声明:本文转载自http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.html,个人感觉是很好的PGM理论综述,高屋建瓴的总结了PGM的主要分支和发展趋势,特收藏于此. “概率模型与计算机视觉”林达华美国麻省理工学院(MIT)博士   上世纪60年代, Marvin Minsky 在MIT让他的本科学生 Gerald Jay Sussman用一个暑假的时间完成一个有趣的Project: “link a camera to a computer and get the c

https://blog.csdn.net/self_realian/article/details/78596261 一.什么是模型 为什么我们要在项目中使用模型,其实我们知道,我们可以直接在控制器中进行数据库的增.删.改.查,其实已经能基本完成我们的需求,但是,为什么还要有模型的存在呢? 比如说我们现在要做一个用户注册的操作,用户注册我们可能用两个表来保存用户的信息,一个是user表(保存用户基本信息),一个是user_info表(保存用户扩展信息,比如爱好等等),如果我们现在直接在我们的控

MVC的先进理念就是程序流程 数据库操作 模板制作三个流程分离 大M函数会把模型引入到当前控制器的方法中,注意这个"excel"对应M文件夹的excel.php 同时也是整个excel.php操作的数据库表名,这样每个表它自己对应的操作都在同名PHP中 <?php class C_index extends Action { public function __initialize() { echo"自动执行"; } public function index

核心代码 复杂的3D模型一般都是用第三方建模工具生成,然后加载到three中 three官方推荐使用gltf格式的文件,代表编辑器是blender 本文生成了自定义生成了一个blender模型,并且应用了动画效果,核心代码如下 var mixers = []; var clock = new THREE.Clock(); (function(){ var loader = new THREE.GLTFLoader(); loader.load( './static/models/2.gltf',

项目中出现了二分类数据不平横问题,研究总结下对于类别不平横问题的处理经验: 为什么类别不平横会影响模型的输出? 许多模型的输出类别是基于阈值的,例如逻辑回归中小于0.5的为反例,大于则为正例.在数据不平衡时,默认的阈值会导致模型输出倾向与类别数据多的类别. 因此可以在实际应用中,解决办法包括: 1)调整分类阈值,使得更倾向与类别少的数据. 2)选择合适的评估标准,比如ROC或者F1,而不是准确度(accuracy) 3)过采样法(sampling):来处理不平横的问题.分为欠采样(undersa

目录 logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 1.1 logistic分布 1.2 二项logistic回归模型 1.3 模型参数估计 2. 最大熵模型 2.1 最大熵原理 2.2 最大熵模型 2.3 最大熵模型的学习 3. 极大似然估计 4. 最大熵与logistic回归的关系 5. 总结 6. Reference logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型   logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear mod

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解LR): (1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291 (2).逻辑回归与交叉熵 (3).https://www.cnblogs.com/pinard/p/6029432.html (4).https://zhuanlan.zhihu.com/p/76563562 (5).https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 一.逻辑回归介

双向反射分布函数(BRDF:Bidirecitonal Reflectance Distribution Function) 用来描述物体表面对光的反射性质 预备知识 BRDF的定义和性质 BRDF模型 BRDF的度量与评价 光照.照明 分为全局和局部光照 局部光照(Local illumination)和物体直接被光源照射的情况 全局光照(global illumination)和物体被光源外的其他地方的光线照射的情况相关,包括其他物体反射和投射过来的光线. 预备知识 球面坐标(Spheric

本文出自:https://www.cnblogs.com/2186009311CFF/p/11573094.html 总览 此文分为5个部分 第一:Anaconda(下载和安装) 第二:VSCode(下载和安装) 第三:mongoDB(下载和安装) 第四:install 必要的python包 第五:联合运行 1.Anaconda 1.1引入目的 自由切换python版本 1.2下载文件地址 清华大学镜像网:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anac