DevBookmark

Understanding when to use static methods is essential for any Laravel or PHP developer. Through this guide, I’ll provide clarity on this…

面試時，每當談到平行處理(parallel processing)、多執行緒(multithreading)、多行程(multi-processing)之後，通常都會衍生一些關於 race condition 的問題，也可稱為 race hazard（競爭危害）。 本文以實際 Python 範例創造 race condition, 以理解何為 race condition 以及如何解決 race condition 所造成的問題。

Basically I want to secure the database connection and other AWS information. Below is the sample file for laravel .env APP_NAME=Laravel APP_ENV=local APP_KEY= APP_DEBUG=true APP_URL=http://localh...

(English follows Chinese) 氣味的徵兆 過長參數列（Long Parameter List）氣味是當函式（Function）或方法（Method）擁有了太多參數。經驗上來說，當...

本文介紹如何備份與還原在Docker內的MySQL、MariaDB、MongoDB資料庫，以及寫一個在Linux與Windows內都能夠順利執行的腳本，讓電腦每天自動執行腳本備份資料庫。

安裝並建立 透過 npm 全域安裝 serverless 指令 npm install serverless -g 因為我是用 python3 在 AWS 上實作 --template可以選擇你想要的...

小弟這次在因緣際會之下，報名了 AWS 官方開設的講座。「PHP 開發者工作坊 - 深入淺出 AWS 無伺服器 LAMP 架構。」講者是在 AWS 任職的 Pahud 大。整個課程給人感覺非常專業與 Nice 的 Pahud 大，在講座前還有特別錄...

Markdown 换行语法：连续的字符串，如果你想要换行，往往打“Enter”是不管用的，正确的换行方法为在需要换行的地方插入2个空格」

Java 8 新加入了 Optional 類別，能省去繁瑣的 null check 流程，豐富的 API 也讓程式邏輯看起來更簡潔、易讀。但我卻看到了不少錯誤的用法，反而讓 Optional 顯得多此一舉。本篇探討這些錯誤的用法，以及如何正確使用。

隨便寫，放來自己看的筆記

希望透過內容的分享，減少網頁開發者對於名詞、工具或技術的畏懼。

文章浏览阅读1.8w次，点赞10次，收藏8次。文章目录表达意思使用参考资料表达意思在方法上使用@Scheduled()注解，在程序执行时就会自动注入相关的数据，按定时规则执行方法@Scheduled(cron = "0 0 0/1 * * ? ")0：第0秒0：第0分0/1：第0时开始，每隔1小时执行一次*：日期，当前月每一天*：月，每一个月？：星期，避免与 日期 冲突使用；如果这里指定值，则 日期 使用？使用从左往右依次：秒 分 时 日期 月 星期 年一般年不用/：表示增量*：表示任意一个L：可参考资料，这里没使用到_0 0 0 1 * ?

IntelliJ IDEA代码怎么开启代码折叠HTML属性,ItelliJIDEA代码怎么开启代码折叠HTML属性？对于使用的一个的ItelliJIDEA的代码工具中的那么开启了折叠html属性，小编告诉大家怎么开启？

Perspective from years of using jQuery and switching to Vue.js

为什么前端老觉得后端简单呢？而后端觉得前端好难。 8年的前端工程师，他觉得80%以上的后端工作非常简单，就是if else+curd。后端不就

我讨厌jQuery。不幸的是，它在我的一个最大的项目中使用了很多，每当我不得不处理它的时候，我都会畏缩。我目前正处于一个早就应该升级的JavaScript (并迁移到TypeScript)的过程中，有一段jQuery我不太确定如何最好地替换。所讨论的方法将是jQuery的on(events [, selector] [...

程序员 - @lcj2class - 我个人目前主要用蚂蚁家的 ant design 做布局，百度的 echart 画图表，基本都是 react 栈。

JavaScript - @Ouyangan - 项目前后端都是我来写,大概估算了下,整个项目花在前端的时间大概是后端的三倍左右.就算用了 vue+element-ui 还是累

OverviewThe following article illustrates how the Eclipse Secure Storage works in Jaspersoft Studio and it presents some tips in order to better understand how to use it for saving sensitive information related to the Jaspersoft Studio environment.Since Jaspersoft Studio is an Eclipse-based appli...

首先, 說明在編輯器中, 將 Tab 鍵自動轉換成多個 Space 空白的好處 , 因為在不同編輯或瀏覽環境中, 對於 Tab 鍵的表達方式可能會有些不同, 如你在 Eclipse 中 Tab 鍵代表 4 個空白, 但在 Chrome Browser 中查看, 則可能只...

A conversational AI system that listens, learns, and challenges

零基础起步的SQL教程

階層式架構是非常常見的設計，像是 controller/service/dao/model 這樣的四層架構。熟練的開發者，會懂得將處理 HttpServletRequest 的邏輯留在 Controller 層，不會洩露到 Service 層；也會將 SQL 語法留在 Dao 這一層，不會到處流竄。這是很直覺，很容易做到的。本文討論的則是企業邏輯，尤其是物件的生成這部份，該放在何處才是最佳解。

【為什麼我們要挑選這篇文章】機器學習是人工智慧背後的基礎技術，透過機器學習，電腦可以自動分析數據並進行預測，優化系統的性能。現在有哪些常見的機器學習演算法？各有什麼優缺點？下文列出工程師常用的機器學習演算法，熟悉它們，將提升你的 coding 高度。（責任編輯：郭家宏） 「《科技報橘》徵才中！跟我們一起定位台灣產業創新力  詳細職缺訊息 快將你的履歷自傳寄至 jobs@fusionmedium.com」 說到分類演算法，相信學過機器學習的人都能講出一兩個。 可是，你能夠如數家珍地說出所有常用的分類演算法，以及他們的特徵、優缺點嗎？例如，你可以快速地回答下面的問題嗎： KNN 演算法的優缺點是什麼？ Naive Bayes 演算法的基本假設是什麼？ entropy loss 是如何定義的？ 分類演算法調參常用的圖像又有哪些？ 答不出來？別怕！一起來透過這篇文章，回顧一下機器學習分類演算法吧（本文適合已有機器學習分類演算法基礎的朋友）。 機器學習：電腦利用數據自主學習並優化性能 機器學習是一種能從數據中學習的電腦程式科學以及藝術，就像下面這句話： 機器學習是使電腦無需顯式程式碼就能學習的研究領域。 ——阿瑟．塞繆爾，1959 年 不過還有一個更好的定義： 如果一個程式在使用既有的經驗（E）執行某類任務（T）的過程中被認為是「具備學習能力的」，那麼它一定需要展現出：利用現有的經驗（E），不斷改善其完成既定任務（T）的性能（P）的特性。 ——Tom Mitchell, 1997 例如，你的垃圾郵件過濾器是一個機器學習程式，透過學習用戶標記好的垃圾郵件和常規非垃圾郵件，它可以學會標記垃圾郵件。系統用於學習的範例稱為訓練集。在此案例中，任務（T）是標記新郵件是否為垃圾郵件，經驗（E）是訓練數據，性能度量（P） 需要定義。例如，你可以定義正確分類的電子郵件的比例為 P。這種特殊的性能度量稱為準確度，這是一種有監督的學習方法，常被用於分類任務。 機器學習入門指南 監督學習：演算法從標記的數據中學習 在監督學習中，演算法從標記的數據中學習。在理解數據之後，該演算法透過將模式與未標記的新數據關聯，來確定應該給新數據賦哪種標籤。 監督學習可以分為兩類：分類和迴歸。 分類問題預測數據所屬的類別，例子包括垃圾郵件檢測、客戶流失預測、情感分析、犬種檢測等；迴歸問題則根據先前觀察到的數據預測數值，例子包括房價預測、股價預測、身高體重預測等。 機器學習新手的十大演算法之旅 分類：透過自變數判定應變數類別 分類是一種基於一個或多個自變數，判定應變數所屬類別的技術。 邏輯迴歸 邏輯迴歸類似於線性迴歸，適用於應變數不是一個數字的情況（例如，一個「是/否」的回應）。它雖然被稱為迴歸，但卻是基於根據迴歸的分類，將應變數分為兩類。 如上所述，邏輯迴歸用於預測二分類的輸出。例如，如果信用卡公司建構一個模型來決定是否通過客戶的信用卡申請，它將預測客戶的信用卡是否會「違約」。 首先對變數之間的關係進行線性迴歸以構建模型，分類的閾值假設為 0.5。 然後將 Logistic 函數應用於迴歸分析，得到兩類（是或否）的機率。 該函數給出了事件發生和不發生機率的對數。最後，根據這兩類中較高的機率對變數進行分類。 K-近鄰演算法（K-NN） K-NN 演算法是一種最簡單的分類演算法，透過識別被分成若干類的數據點，以預測新樣本點的分類。K-NN 是一種非參數的演算法，是「懶惰學習」的著名代表，它根據相似性（如，距離函數）對新數據進行分類。 K-NN 能很好地處理少量輸入變數（p）的情況，但當輸入量非常大時就會出現問題。 支持向量機（SVM） 支持向量機既可用於迴歸也可用於分類。它基於定義決策邊界的決策平面。決策平面（超平面）可將一組屬於不同類的對象分開。 […]

很可惜，事情沒有想像的這麼美好

適當的特徵工程逐步提高準確率