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前端---二级级联下拉列表的实现

摘要：写在前面：本是一前端小白，奈何工作需要，不得不硬着头皮上，但是感觉费劲又慢，光是一个小小的二级级联的东西就弄个半天，愁！特此总结！前端代码：后端代码： temp_dict： {'fields': ['keywords', 'ip', 'log_id'], 'module': 'doorkeepe 阅读全文

posted @ 2017-07-19 13:47 pannyvan 阅读(2264) 评论(1) 推荐(0)

test

摘要： "modules" : [ { "name" : "bn-as", "log" : [ { "path" : "conf/log.test", "regx" : ".*bs_time.*log_id=(\... 阅读全文

posted @ 2017-06-13 13:03 pannyvan 阅读(116) 评论(0) 推荐(0)

不适合使用hadoop来解决的问题

摘要： 1.Hadoop能解决的问题必须是可以mapreduce的。一是问题可以拆分，二是子问题必须独立。比如斐波那契数列就不适合。 2.数据结构不满足key-value形式的。比如结构化的数据查询。 3.不适合处理大批量的小文件。namenode的局限性决定的，文件过小，namenode存储的元信息就会占阅读全文

posted @ 2017-02-07 20:28 pannyvan 阅读(152) 评论(0) 推荐(0)

一个持续集成系统的实现

摘要： 1.简介一个持续集成系统由3部分组成：观察器，任务调度器，测试运行。观察者观察代码库的变化，并通知任务调度器，然后任务调度器找到测试运行器，并给其一个提交号进行测试。为了建立一个可以容错和负载均衡的CI系统，每个组件都独自处理，相互独立阅读全文

posted @ 2017-02-07 20:24 pannyvan 阅读(118) 评论(0) 推荐(0)

持续集成（CI）相关的一些工具，后续补充。。。。

摘要：持续集成的目标：使项目开发更加便捷 1.make工具最原始的工具，负责组织构建的过程，即指挥编译器如何编译，连接器如何链接，最后生成一个可用文件。 2.Ant工具 Ant是一个构建工具，它只有一个配置文件build.xml,我们要做的事情就是在build.xml中去定义我们想要做的事情。是make 阅读全文

posted @ 2017-01-05 15:07 pannyvan 阅读(193) 评论(0) 推荐(0)

Backpropagation反向传播算法（BP算法）

摘要： 1.Summary： Apply the chain rule to compute the gradient of the loss function with respect to the inputs. cs231n 2.what problems to slove? 2.1introduct 阅读全文

posted @ 2017-01-03 22:34 pannyvan 阅读(1678) 评论(0) 推荐(0)

Python 之 lamda 函数

摘要： 1.例子语法：lambda [args1,argus2....]:expression map(lambda x: x*x, [y for y in range(10)]) lambda：“beigin” <==> def foo():return "begin" 2.基础： 2.1匿名函数，限制阅读全文

posted @ 2017-01-02 16:27 pannyvan 阅读(644) 评论(0) 推荐(0)

实现一个simple 3层的神经网络

摘要： 1.基本概念 1.1softmax softmax函数：一句话概括：是logistic 函数的扩展，将一个p维的数值向量映射成为一个k维的概率值，且这k个值的和为1. 公式：解释： 1.2 cross-entry loss http://blog.csdn.net/u012494820/artic 阅读全文

posted @ 2016-12-30 13:15 pannyvan 阅读(222) 评论(0) 推荐(0)

C++ std::map::erase用法及其陷阱

摘要： 1.引入： STL的map中有一个erase方法用来从一个map中删除制定的节点 eg: 像上面这种删除单个节点，map的行为不会出现问题，但是当在一个循环里用的时候，往往会被误用。 2.陷阱 eg: 这是一种错误的写法，会导致程序行为不可知，原因是map是关联容器，对于关联容器来说，如果一个元素已阅读全文

posted @ 2016-12-29 15:52 pannyvan 阅读(31208) 评论(0) 推荐(5)

写在分类之首-----to do list!

摘要： 1.增强学习 http://www.wildml.com/2016/10/learning-reinforcement-learning/ 2.RNN 别人的博客目录： 1.学些增强学习（通过代码，练习和问题的解决方案） 2.TensorFlow中的RNN，实践指南，没有被记录的特性 TensorF 阅读全文

posted @ 2016-12-28 19:57 pannyvan 阅读(158) 评论(0) 推荐(0)

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