摘要：前端除了UI重构外，还需要再正确的区域渲染出服务端的数据。那么有哪些前后端交互的技能 服务端渲染 世界上大多数动态服务页面都是服务端的数据渲染，接口-> 前端赋值->模板渲染，都是在服务器完成。所以当我们查看源码的时候，我们可以看到完整的html代码，包括每个数据值。 不同的模板可能存在不同模板语法
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posted @ 2017-02-19 16:05
02 2017 档案
摘要：函数 callMe 以参数的形式将一段可被执行的代码块的引用传递给另一个函数，callMe 就被称为回调函数。 highOrderFunc 是一个高阶函数（满足至少一个条件，1可以接受函数作为输入参数, 2. return 一个函数）
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posted @ 2017-02-19 15:38
摘要：IT界从现在看，主要还是有三大领域，运维，开发，数据。 而python还是比较适合这三方面的。 1. ipython/numpy/scipy/pandas 做做数据分析师，数据挖掘 2. PIL/simpleCV/openCV 玩玩视觉识别 3. 买个 Raspberry Pi，可以做个小传感器，机
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posted @ 2017-02-19 15:32
摘要：作为企业贷款审查人，需要清楚几个问题 1. 企业是做什么的，做的如何（背景和财务分析） 2. 企业要用我们的钱干什么，为什么需要这么多钱，为什么要定这个期限（项目评估，贷款用途，期限） 3. 为什么我认为企业能够还出钱来？（偿债能力分析） 4. 我们怎么保证第一时间发现问题以便做好保全（贷后管理方案
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posted @ 2017-02-19 15:17
摘要：认知数据 当我们拿到一个数据集，我们应该如何去认知这个数据集。正确的步骤应该是 数据源质量 -> 数据类型 -> 数据集质量 -> 平均水平 -> 数据分布 -> 量变关系 -> 多维交叉。 仔细审核数据源的质量 经验教训告诉我们，在拿到数据集后，花些时间去审核数据源的质量都不为过。数据源，分为两部
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posted @ 2017-02-19 13:39
摘要：特征工程中 很常见的一步，特征离散化。最优离散化问题是一个 NP-hard问题。所以所谓的离散化方法只是某种启发式，某种情况下及考量下最优的方法。 好处 1. 减少连续特征的个数，减少存储空间大小 2. 更容易被接受。人更容易接受离散的范围，而不是准确的数值。也就是更容易理解，使用和解释 3. 离散
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posted @ 2017-02-12 20:14
摘要：凸优化之所以重要是因为他是优化问题中最容易被解决的。凸优化包含了线性优化，以及一些特殊性质的非线性优化。凸优化之所以容易，是因为局部最优解local optimal solution 就是全局最优解 global optimal solution。所以找到局部最优就找到了全局最优。
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posted @ 2017-02-12 19:50
摘要：1. 迭代出 文件中每一行 或者 或者 2. 迭代出一个单词 3. wc 统计行和字符 4. linux 的 at at命令用来安排一个程序在 将来 一次性执行。所有提交的任务都会被放在 /var/spool/at 目录下并且到了执行时间的时候 通过 atd 守护进程 来执行 5. 找出特定的文件
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posted @ 2017-02-12 15:55
摘要：sudo 可以保留保持用户的环境，而root 就只能用root的配置了。那么如果没有 sudo，那么用户不得不在 root 和 普通用户同步两套相同的环境，久而久之就只用 root。但是有了sudo之后就不一样了，用户使用自己的环境配置，又可以不修改root用户的配置文件，互不影响。
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posted @ 2017-02-12 15:29
摘要：指定bash shell脚本第一行, #! 应该是什么？ 大多数情况 /usr/bin/env bash, /bin/bash, /usr/bin/bash, /bin/sh, /usr/bin/env sh 是等价的，但是少数情况还是有坑。如默认的shell 可能不是 bash，如某个发行法本，默
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posted @ 2017-02-12 15:21
摘要：在linux 或 unix 操作系统中，守护进程 Daemon 就是一种运行在后台的特殊进程，独立于控制终端，并且周期性的执行某种任务或等待处理某种发生的事件。 终端 系统与用户进行交流的界面就是终端。那么每一个从此终端开始运行的进程都会依附于这个终端，这个终端就是这些进程的控制终端。终端关闭，那么
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posted @ 2017-02-12 15:02
摘要：遇到的问题： ETL 作业调度，用shell控制。对于并行执行的作业，采用shell并行执行。 这样的话 作业就可以并行着做
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posted @ 2017-02-12 13:32
摘要：全栈工程师是未来。因为技术门槛下降，导致一个web应用只需一两个人就可以。组织架构的变迁，也赋予每个人的职责越来越多。 技术的革新史，CGI到MVC到前后端分离的架构模式，不断降低技术的门槛。 组织架构，瀑布式开发到迭代式敏捷开发到精益开发，解决沟通，需求变更等问题。 大公司需要解决性能问题，需要专
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posted @ 2017-02-05 14:55
摘要：“矩阵求导”似乎是一个三不管的区域。虽然原理确实是数学分析中所讲的多元函数求导，但是总结一些公式以及复合函数求导的法则还是必要的，毕竟逐分量地求导太累而且易出错，例如一旦涉及矩阵乘法，要把结果展开实在是太麻烦了，更不要说多层函数嵌套（对应于深层神经网络）的情形了。如何在机器学习中应用矩阵求导（例如
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posted @ 2017-02-04 20:34
摘要：hbase 是 nosql的一种。nosql的话，不需要sql作为查询语言，也不需要固定的表模式（table schema），也不怎么有sql的join操作，一般都能水平扩展，放宽ACID属性（因为CAP定理）。Hbase是C+P类型的，强一致性（仅支持单行事务）。最常见的应用场景还是采集的网页数据
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posted @ 2017-02-04 13:52
摘要：echarts和highcharts是一类的东西。 echarts视觉效果一般是要美于highcharts的，但是highcharts的风格更为统一。 echarts在大数据方面性能是比较好的，如果数据量比较大，可以考虑echarts。 如果是一些简单的数据，而客户对界面定制较多，可以考虑使用hig
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posted @ 2017-02-03 21:03
摘要：由于酿酒业，对于葡萄酒而言，年份不同，气候不同，生产的葡萄酒品质也不同，因此酿酒业常将葡萄的采摘年份作为品质的区分。同时，随着葡萄酒窖藏时间的增加，酒的品质也会提升。因此有了vintage分析，来评估不同年份的葡萄酒随着窖藏时间的推移而产生的品质变化。一般来说，窖藏一定年份后，品质趋于稳定。 银行在
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posted @ 2017-02-02 22:31
摘要：看到一篇关于数据分析师的能力体系文章，正好做个提炼。 文章将分析对象分为三种，初级数据分析师，高级数据分析师，数据挖掘工程师。 能力分为八种。 数学知识主要指统计学，矩阵计算，算法层面的数据。 对于初级数据分析师，主要了解一些统计知识，能够计算出来。了解常见统计模型算法则加分。 对于高级数据分析师，
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posted @ 2017-02-02 20:50
摘要：英文邮件摘抄 at your convenience, would you please send me .... ... Thank you for your assistance. our team would appreciate your insights/input on... Due t
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posted @ 2017-02-02 20:14
摘要：征信行业的数据建模，最好还是传统风控转过来做所谓的大数据模型。说的更明白些，做这种信贷类模型，业务经验也是少不了的。 所以当自己是个菜鸟，或者没有思路构造原始特征的话，去业务那转两圈。 业务，或者风控、征信、信审部门讨厌的人群，大多是有些问题的，例如 信用白户。没有信用历史记录的 替人担保的。担保人
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posted @ 2017-02-02 17:12
摘要：本博客用于整理一些思路，记录一些学习，发泄一下抱怨，展望一下未来。 博客的作用先是备忘录，而后是展示。
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posted @ 2017-02-02 16:56
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