2019年4月9日
Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案
摘要： Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案 Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案缓存穿透解决方案布隆过滤缓存空对象比较缓存雪崩解决方案保证缓存层服务高可用性依赖隔离组件为后端限流并降级数据预热缓存并发分布式锁 Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案缓存穿透解决方案布隆过滤缓存空对象比较缓存雪崩解 阅读全文
posted @ 2019-04-09 20:50 Alfred.Lee 阅读(409) 评论(0) 推荐(0)
从输入URL到浏览器显示页面发生了什么
摘要： 1、输入网址 当你开始输入网址比如www.cnblogs.com时游览器就可以在书签或者历史记录里面去搜索相关的网址推荐给你。 2、游览器查找域名的IP地址 ① 请求发起后，游览器首先会解析这个域名，首先它会查看本地硬盘的 hosts 文件，看看其中有没有和这个域名对应的规则，如果有的话就直接使用 阅读全文
posted @ 2019-04-09 20:46 Alfred.Lee 阅读(238) 评论(0) 推荐(0)
机器学习-利用决策树解决多分类问题
摘要： from sklearn.datasets import load_iris import pydotplus from IPython.display import Image from sklearn import tree #训练模型 iris=load_iris() clf=tree.DecisionTreeClassifier() clf=clf.fit(iris.data,iris.... 阅读全文
posted @ 2019-04-09 20:24 Alfred.Lee 阅读(7348) 评论(0) 推荐(0)
机器学习-贝叶斯数据集
摘要： #朴素贝叶斯定力 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlibfrom matplotlib import pyplot as plt%matplotlib inlinematplotlib.rcParams['font.sans-se 阅读全文
posted @ 2019-04-09 20:16 Alfred.Lee 阅读(802) 评论(0) 推荐(0)
2019年4月3日
机器学习-训练模型
摘要： #分割数据集 #训练模型 #查看模型得分 #在测试集上验证模型 #模型的保存与加载 阅读全文
posted @ 2019-04-03 20:48 Alfred.Lee 阅读(2023) 评论(0) 推荐(0)
2019年4月2日
python matplotlib 简单生成图
摘要： #点状随机图 阅读全文
posted @ 2019-04-02 17:12 Alfred.Lee 阅读(883) 评论(0) 推荐(0)
python 机器学习三剑客 之 Matplotlib
摘要： Matplotlib介绍： Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形 。 通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。Matplotlib基础知识： M 阅读全文
posted @ 2019-04-02 17:06 Alfred.Lee 阅读(347) 评论(0) 推荐(0)
2019年3月28日
python numpy 间的的数据变算公式
摘要： import numpy as np a = np.arange(100) print(np.sum(a))#求和 print(np.mean(a))#平均值 print(np.max(a))#最大值 print(np.min(a))#最小值 print(np.std(a))#标准差 print(np.var(a))#平方差 阅读全文
posted @ 2019-03-28 16:24 Alfred.Lee 阅读(288) 评论(0) 推荐(0)
2019年3月15日
Django 实现list页面检索
摘要： 在list.html写入from表单 在views渲染list方法写入，从前台获取的searchtitle根据name实现检索 阅读全文
posted @ 2019-03-15 09:06 Alfred.Lee 阅读(690) 评论(0) 推荐(0)
Django 内置分页器
摘要： 先导入Django内置的分页器 在商品列表页或者购物车列表页导入 在渲染list.html导入 然后在views后台渲染方法写入 打开list页面结果 阅读全文
posted @ 2019-03-15 09:01 Alfred.Lee 阅读(137) 评论(0) 推荐(0)