高校招聘将要三狗时,模板和静态文件夹

作者:云顶最新线路检测

导言

# Example MySQL config file for medium systems.## This is for a system with little memory (32M - 64M) where MySQL plays# an important part, or systems up to 128M where MySQL is used together with# other programs (such as a web server)## You can copy this file to# /etc/my.cnf to set global options,# mysql-data-dir/my.cnf to set server-specific options (in this# installation this directory is /var/lib/mysql) or# ~/.my.cnf to set user-specific options.## In this file, you can use all long options that a program supports.# If you want to know which options a program supports, run the program# with the "--help" option.# The following options will be passed to all MySQL clients[client]#password = your_passwordport = 3306socket = /db/mysql/mysql.sock#default-character-set=utf8# Here follows entries for some specific programs# The MySQL server[mysqld]port = 3306datadir = /db/mysql/socket = /db/mysql/mysql.sockskip-lockingskip-name-resolvekey_buffer = 1024Mmax_allowed_packet = 1Mmax_heap_table_size=256Mtmp_table_size=256Msort_buffer_size = 8Mjoin_buffer_size=8Mnet_buffer_length = 8Kread_buffer_size = 2Mread_rnd_buffer_size = 8Mbulk_insert_buffer_size=64Mmyisam_sort_buffer_size = 64Mskip-character-set-client-handshakeinit-connect='SET NAMES utf8'default-character-set=utf8#innodb_force_recovery = 6#log=general-loglog-slow-queries=slow-loglong_query_time=1#query cache configquery_cache_size = 128Mquery_cache_type = 1thread_cache_size = 64thread_concurrency=32#max_connnection config current values=800 add by Allenmax_connections = 1200table_open_cache=1024#back_log config add by kevin sunback_log=500#record_buffer add by kevin sunrecord_buffer=16M#bootstrapinit_file=/mysqlinit/bootstrap._sql#owner table spaceinnodb_file_per_table # Don't listen on a TCP/IP port at all. This can be a security enhancement,# if all processes that need to connect to mysqld run on the same host.# All interaction with mysqld must be made via Unix sockets or named pipes.# Note that using this option without enabling named pipes on Windows# (via the "enable-named-pipe" option) will render mysqld useless!# #skip-networking# Replication Master Server # binary logging is required for replication#log-bin=mysql-bin# required unique id between 1 and 2^32 - 1# defaults to 1 if master-host is not set# but will not as a master if omitted#server-id = 1# Replication Slave (comment out master section to use this)## To configure this host as a replication slave, you can choose between# two methods :## 1) Use the CHANGE MASTER TO command (fully described in our manual) -# the syntax is:## CHANGE MASTER TO MASTER_HOST=<host>, MASTER_PORT=<port>,# MASTER_USER=<user>, MASTER_PASSWORD=<password> ;## where you replace <host>, <user>, <password> by quoted strings and# <port> by the master's port number (3306 by default).## Example:## CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='125.564.12.1', MASTER_PORT=3306,# MASTER_USER='joe', MASTER_PASSWORD='secret';## OR## 2) Set the variables below. However, in case you choose this method, then# start replication for the first time (even unsuccessfully, for example# if you mistyped the password in master-password and the slave fails to# connect), the slave will create a master.info file, and any later# change in this file to the variables' values below will be ignored and# overridden by the content of the master.info file, unless you shutdown# the slave server, delete master.info and restart the slaver server.# For that reason, you may want to leave the lines below untouched# (commented) and instead use CHANGE MASTER TO (see above)## required unique id between 2 and 2^32 - 1# (and different from the master)# defaults to 2 if master-host is set# but will not as a slave if omittedserver-id = 2## The replication master for this slave - required#master-host = <hostname>## The username the slave will use for authentication when connecting# to the master - required#master-user = <username>## The password the slave will authenticate with when connecting to# the master - required#master-password = <password>## The port the master is listening on.# optional - defaults to 3306#master-port = <port>## binary logging - not required for slaves, but recommended#log-bin=mysql-bin# Point the following paths to different dedicated disks#tmpdir = /tmp/#log-update = /path-to-dedicated-directory/hostname# Uncomment the following if you are using InnoDB tablesinnodb_status_file = 0innodb_data_home_dir = /db/mysql/innodb_data_file_path = ibdata1:10M:autoextendinnodb_log_group_home_dir = /db/mysql/#innodb_log_arch_dir = /db/mysql/# You can set .._buffer_pool_size up to 50 - 80 %# of RAM but beware of setting memory usage too highinnodb_buffer_pool_size = 3Ginnodb_additional_mem_pool_size = 16M# Set .._log_file_size to 25 % of buffer pool sizeinnodb_log_file_size = 256Minnodb_log_buffer_size = 32Minnodb_flush_log_at_trx_commit = 2innodb_lock_wait_timeout = 50[mysqldump]quickmax_allowed_packet = 16M[mysql]no-auto-rehash# Remove the next comment character if you are not familiar with SQL#safe-updates[isamchk]key_buffer = 512Msort_buffer_size = 20Mread_buffer = 2Mwrite_buffer = 2M[myisamchk]key_buffer = 512Msort_buffer_size = 20Mread_buffer = 2Mwrite_buffer = 2M[mysqlhotcopy]interactive-timeout

第一安装cesium

1. 创设模板包并配置路线:

  • 布署settings.py中TEMPLATES 变量中DI奇骏S 钦赐templates的目录地址'DI奥德赛S' : [os.path.join(BASE_DIR, 'templates')] -- 路径os.path.dirname -->重临该路径的上一层
  • 始建templates文件夹,和应用app / 工程项目是同一流
  • 使用,

    在views方法中回到页面data = { 'stus' : stus }``render(request, '页面', data)

    传值必需是字典方式图片 1image.png

图片 2nodejs_logo.png

一年一度的学园招聘就要起来了,为了帮扶同学们更加好的策动面试,SIGAI 在后天的大众号小说中对机械学习、深度学习的骨干知识点实行了总括。希望我们的作品能够帮忙您顺利的通过才具面试,固然你对这个难题有哪些疑点,能够关怀大家的大伙儿号,向公众号发音讯,大家将会白白为您解答。对于不想在前不久内找职业的同室,阅读那篇小说,对深化和加固机器学习和深度学习的知识也是不行政管理用的。

npm install cesium --save-dev然后要求修改webpack配置

a. 基础模板:base.html
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title> {% block title %} {% endblock %} </title> {% block extCss%} {% endblock %}</head><body>{% block content %}{% endblock %}</body></html>

做事近些年本人所做的作业三翻五次循环着,刚工作的时候html、js、jQuery用的也很溜,不过前边的七年都没写过前端代码。今后是因为品种原因,时临时的要求去写点前端代码,不过前端的世界曾在nodejs的相助下发出了颠覆的生成,贰个又二个的框架不以为奇。那篇作品记录下本身这一同勇于碰着的前端技艺。一来帮忙和谐梳理知识系统,二来帮衬前端菜鸟彰着学习路线和学习指标。

数学

以下内容仅做备忘使用,当前项目测量试验没难点

b. 中间模板 ·base_main.html·

此伏彼起基础模板,填写多少个模板共有的代码块

本人日前的项目用的是vue2,这里罗列的也都以依据vue也许vue整合的技能。基本上根据顺序把多个二个才干搞懂了,用vue做个前端项目是没什么难题了。

1.列举常用的最优化措施

下边详细分解

c. 承袭模板'index.html'

**持续模块时只顾路线 **:如 base_main.html在template文件夹里web文件下,则持续时写{% extends 'web/base_main.html' %}

{% extends 'base_main.html' %}{% block title %}我是首页{% endblock %}{% block content %}{{block.super}} --> 继承既有功能 / 方法{% endblock %}

Node.js就是运转在服务端的JavaScript。是一个依照Chrome V8 JavaScript引擎的JavaScript运转境况。在node.js出现此前,JavaScript是不得不在浏览器中运营的,Node.js的面世能够让开采像写python同样在指令行写JavaScript。

梯度下落法Newton法,拟Newton法坐标下落法梯度下落法的革新型如AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等。

增进代码

const CopyWebpackPlugin = require('copy-webpack-plugin')

// The path to the Cesium source code

const cesiumSource = path.resolve(__dirname, '../node_modules/cesium/Source')

const cesiumWorkers = '../Build/Cesium/Workers'

output: {

// Needed to compile multiline strings in Cesium

sourcePrefix: '',

}

alias: {

// Cesium module name

'cesium': path.resolve(__dirname, cesiumSource),

}

module: {

unknownContextCritical: false,

rules: [

{

test: /.js$/,

loader: 'babel-loader',

include: [resolve, resolve,resolve('node_modules/webpack-dev-server/client')]

}

]

}

plugins: [

// Copy Cesium Assets, Widgets, and Workers to a static directory

new CopyWebpackPlugin([ {

//from: path.join(cesiumSource, 'Workers'),

from: path.join(cesiumSource, cesiumWorkers),

to: 'Workers' } ]),

new CopyWebpackPlugin([ {

from: path.join(cesiumSource, 'Assets'),

to: 'Assets' } ]),

new CopyWebpackPlugin([ {

from: path.join(cesiumSource, 'Widgets'),

to: 'Widgets' } ]),

]

const path = require

const CopyWebpackPlugin = require('copy-webpack-plugin')

devServer: {

// historyApiFallback: true

historyApiFallback: { rewrites: [ { from: /.*/, to: path.posix.join(config.dev.assetsPublicPath, 'index.html') }, ], },

contentBase: config.build.assetsRoot, // for Cesium

}

plugins: [

new webpack.DefinePlugin({

'process.env': require('../config/dev.env'),

// Define relative base path in cesium for loading assets

CESIUM_BASE_URL: JSON.stringify,

// copy custom static assets

new CopyWebpackPlugin([ { from: path.resolve(__dirname, '../static'), to: config.dev.assetsSubDirectory, ignore: ['.*'] } ]),

]

plugins: [

new webpack.DefinePlugin({

'process.env': env,

// Define relative base path in cesium for loading assets

CESIUM_BASE_URL: JSON.stringify,

]

地图模块

const Cesium = require('cesium/Cesium')

require('cesium/Widgets/widgets.css')

2. 创建static文件夹存放css / js / emages :

settings.py 中STATIC_UENCOREL = '/static/', 前边增加STATICFILES_DIRS = { os.path.join(BASE_DIR, 'static') }

第一中 : <link rel='stylesheet' href='/static/css/xxx.css'>第二种 : {% load static %}``<link rel='stylesheet' href='{% static 'css/xxx.css' %}>

图片 3image.png

铺排路线

图片 4image.png

nvm是二个node.js的本子管理工科具。可以支持开荒管制当地使用的八个node.js版本。

2.梯度下跌法的关键点

2. 创建userapp (配置路径 & 定义调用函数)

图片 5image.png

npm是贰个js的包管理工科具,它的出现确实是让前面叁个技能神速发展。它做的事情就如java中的maven。

梯度下落法沿着梯度的反方向进行搜索,利用了函数的一阶导数新闻。梯度下落法的迭代公式为:

3. 导入数据

user/views.pyreturn render(request, 'index.html', {'stus':stus})templates/index.html{{stus}}

yarn和npm一样是个js的包管理工科具,可是它在下载重视时会做全局缓存,不会重新下包。

图片 6

4. 在index.html中操作数据,写python代码

<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title> 首页 </title> <!--<link rel="stylesheet" href="/static/css/index.css">--> {# 导入文件的标准写法 #} {% load static %} <link rel="stylesheet" href="{% static 'css/index.css' %}"></head><body><p>I am the first page!</p>{#两个大括号,解析QuerySet#}{{stus}}<br/>{# 这是单行注解 #}{% comment %} 这是多行注解{% endcommet %}{#编写python代码#}{% for stu in stus %} <!--按顺序对信息编号--> 编号: {{forloop.counter0}} ID: {{stu.id}} <!--counter0-从零开始计数 ; recounter-反向计数 --> {%if forloop.revcounter == 1 %}  学生: {{stu.s_name}} {% else %} <!-- upper / lower 大 / 小写字母--> 姓名: {{stu.s_name|upper}} {% endif %} {% ifequal forloop.revcounter 2 %} 年龄: {{stu.s_age}} {% endifequal %} 年龄: {{stu.s_age}} <!--"|add:10" 用过滤添加操作; add 对值进行加减--> 语文: {{stu.yuwen|add:10}} 数学: {{stu.shuxue|add:-10}} <!--可以直接写查询语句--> 班级: {{stu.g.g_name}} {% for course in stu.course_set.all%} 课程: {{course.c_name}} {% endfor %} 创建时间: {{stu.create_time|date:'Y-m-d h:m:s'}} {% if stu.s_sex %} 性别: 男 {% else %} 性别: 女 {% endif %}<br/><!--用endfor 结束for循环语句-->{% endfor %}</body></html>
  1. for循环 / if 分之语句模板标签 : {%%}高校招聘将要三狗时,模板和静态文件夹。 - 模板标签是一小段代码,生成要在网页中展现的音信。模板变量 : {{ variable }} - 那些花括号不会合世在网页中,它们只是用于告诉Django我们应用了贰个模板变量,并将变量variable的值展现在网页上
{% for stu in stus %}{% endfor %}{% ifequal stu.id 1%}{% endifequal %}{% if stu.id == 1 %}{% endif %}

forloop.counter - 当前轮回次数

{% if forloop.counter == 3 %}alert('this is third forloop!'){% endif %}

forloop,counter0forloop.revcounterforloop.revcounter0forloop.first - 如若该循环是第二遍,结果为Trueforloop.last - 如若该循环是最终三遍,结果为True

收获列表的有个别成分 : stus.0 stus.3.name

  1. 过滤器{% for stu in stus%}{{ stu.s_name | lower / upper }}{{ stu.s_age | add:10 / -10 }}{{ stu.create_time |date: 'Y-m-d h:m:s' }}{% endfor %}{% widthratio 5 1 100 %}上面的代码表示:5/1 100,重返500,widthratio须求八个参数,它会选取参数1/参数2参数3,所以要扩充乘法的话,就将参数2=1就能够

vue是一套营造客户分界面包车型大巴渐进式框架。它最大的优势正是组件化,用那些框架能够把过多成分封装成组件,最终效果的支付成为了组件的拼装,十分的大的加强了代码的复用。

据悉函数的一阶Taylor打开,在负梯度方向,函数值是缩短的。只要学习率设置的十足小,并且未有到达梯度为0的点处,每趟迭代时函数值确定会稳中有降。要求设置学习率为一个非常

vue-cli是一个脚手架,能扶助开垦飞速创制三个vue项目。

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bootstrap是三个前端技能的开源工具包。就算bootstrap提供了js库,但是众六体系越来越多的要害是行使了它的css样式库。

略Taylor实行中的高次项,保障迭代时函数值下落。

bootstrap-vue是二个vue的零部件库,把bootstrap的机件封装成了vue的机件。

梯度下落法只好保障找到梯度为0的点,不能够确定保障找到异常的小值点。迭代甘休的论断依附是梯度值丰硕临近于0,只怕达到最大钦点迭代次数。

ramda是贰个函数库,提供了众多甩卖js对象的措施。

梯度下跌法在机器学习中使用布满,尤其是在深度学习中。AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等改正的梯度下落法都以用梯度构造更新项,分裂在于立异项的布局方式差异。对梯度下跌法更完善的牵线能够翻阅SIGAI此前的众生号文章“精晓梯度下跌法”。

axios是四个前端异步实践http央浼的ajax框架。

3.Newton法的关键点

karma是三个测量试验运营器,能够让测量检验跑在一部分主流的浏览器中。karma不是测量检验框架,它只是开发银行了三个HTTP服务,所以你供给在karma运转时配置测量检验框架。karma援救各种测验框架:jasmine,mocha,QUnit

Newton法利用了函数的一阶和二阶导数信息,间接寻找梯度为0的点。Newton法的迭代公式为:

mocha是四个单元测量试验框架,用它能够更便于的测验异步实践的不二等秘书诀。何况能够出现叁个绝妙的测量试验报告。

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chai是二个断言库,它包裹了重重格局,能让开采访编写出更近乎自然语言的代码。日常它会和Mocha一齐利用,就像Junit和Hamcrest同盟使用同一。

中间H为Hessian矩阵,g为梯度向量。Newton法不可能担保每趟迭代时函数值下落,也不能够保障未有到比相当的小值点。在贯彻时,也亟需安装学习率,原因和梯度下跌法同样,是为了能够忽视Taylor举办中的高阶项。学习率的安装经常使用直线寻觅(line search)才具。

validate.js是二个用来做表达的框架,它提供了成都百货上千现有方法来协助开辟完成表单验证成效。

在落到实处时,平常不直接求Hessian矩阵的逆矩阵,而是求解上面包车型地铁线性方程组:

sinon是三个mock工具。能够和种种测验框架同盟使用。就如java里的mockito。

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eslint是一个代码格式静态检查的工具。由于ECMAScript和前端框架的进步,将来广大前端项目也是有了编写翻译进程,语法静态检查能够让部分卷入发表时本领窥见的难点在编码时就暴表露来。

其解d称为Newton方向。迭代甘休的推断凭仗是梯度值丰富周围于0,或然达到最大钦定迭代次数。

pug是叁个高品质的沙盘引擎。html的语法格式很当心,但也很冗余。pug使用了一种简单的语法来写html,用更加少的代码传递更加的多的音信。

Newton法比梯度下落法有更加快的未有速度,但老是迭代时索要计算Hessian矩阵,并求解四个线性方程组,运算量大。别的,尽管Hessian矩阵不可逆,则这种形式失效。对Newton法更周到的牵线能够阅读SIGAI以前的万众号文章“掌握Newton法”。

stylus是贰个css的预处理框架。其本质上做的业务与sass/less等周边。可以让开垦用一种精简的语法编写有逻辑的css。

4.拉格朗日乘数法

store提供了和睦的接口来操作浏览器的local storage。

拉格朗日乘数法是八个反驳结果,用于求解带有等式约束的函数极值。对于如下难题:

js-cookie提供了和煦的接口来操作cookies。

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babel三个JavaScript编写翻译器。Babel通过语法转变器帮助新型版本的JavaScript。这么些插件允许你立即采用新语法,不须要等待浏览器支持。

布局拉格朗日乘子函数:

webpack是JavaScript应用程序的静态模块打包器(module bundler)。它做的作业是,深入分析你的项目布局,找到JavaScript模块以及其它的有些浏览器不可能向来运营的进展语言(Scss,TypeScript等),并将其转移和打包为适龄的格式供浏览器选取。

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echarts是三个施用 JavaScript 完毕的开源可视化库,能够马到成功的运营在 PC 和活动设备上,包容当前多方浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等)。

在最可取处对x和乘子变量的导数都不能够不为0:

这段时间前端的本事确实能够用数不尽来描写,一些有的时候的空子,小编还用过部分前端技艺罗列在上边。

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yeoman是八个脚手架工具,援助开拓人士赶快创设新类型。

解那一个方程就可以获得最优解。对拉格朗日乘数法更详实的教师能够阅读任何一本高级数学教材。机器学习中用到拉格朗日乘数法的地点有:

grunt和gulp是八个营造筑工程具,能够定义职务,对后边八个项目中的js和css实行编写翻译、压缩、合并等操作。有一点像java中的ant。假设用了webpack,其实就足以不用grunt和gulp了。

主成分解析线性推断剖判流形学习中的拉普Russ特征映射隐马尔科夫模型

  • 梯次工夫的合德语档
  • Node.js 教程
  • 入门Webpack
  • JavaScript自动化创设筑工程具入门----grunt、gulp、webpack
  • Yeoman,教你飞快创制本人的脚手架

5.凸优化

日期:2018-08-08 作者:辵鵵

数值优化算法面前境遇多个地方的标题:局部极值,鞍点。前者是梯度为0的点,也是极值点,但不是大局十分小值;前面一个连部分极值都不是,在鞍点处Hessian矩阵不定,即既非正定,也非负定。

凸优化通过对目的函数,优化变量的可行域举行限制,能够保障不会超越上面多个难题。凸优化是一类特别的优化难题,它必要:

优化变量的可行域是四个凸集目的函数是三个凸函数

凸优化最佳的三个属性是:全体片段最优解一定是大局最优解。对于凸优化更详细的讲课能够阅读SIGAI在此之前的民众号小说“掌握凸优化”。机器学习中高人一头的凸优化难题有:

线性回归岭回归LASSO回归Logistic回归补助向量机Softamx回归

6.拉格朗日对偶

对偶是最优化措施里的一种方法,它将贰个最优化难题转变到其余一个标题,二者是等价的。拉格朗日对偶是里面的头角崭然例证。对于如下带等式约束和不等式约束的优化难题:

图片 13

与拉格朗日乘数法类似,构造广义拉格朗日函数:

图片 14图片 15图片 16

即先固定住x,调解拉格朗日乘子变量,让函数L取比相当大值;然后决定变量x,让对象函数取相当的小值。原难点与我们要优化的原始难点是等价的。

对偶难点为:

图片 17

和原难点反而,这里是先决定变量x,让函数L取一点都不大值;然后决定拉格朗日乘子变量,让函数取一点都不小值。

相似意况下,原难题的最优解大于等于对偶难题的最优解,那称之为弱对偶。在好几情形下,原难题的最优解和对偶难点的最优解相等,这叫做强对偶。

强对偶创建的一种规格是Slater条件:三个凸优化难题假设存在一个候选x使得全部不

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立,原难点与对偶难题等价。注意,Slater条件是强对偶创设的放量标准而非要求条件。

拉格朗日对偶在机器学习中的标准应用是永葆向量机。

7.KKT条件

KKT条件是拉格朗日乘数法的放手,用于求解既满含等式约束,又含有不等式约束的函数极值。对于如下优化难题:

图片 19

和拉格朗日对偶的做法类似,KKT条件构如下乘子函数:

图片 20图片 21图片 22图片 23图片 24

KKT条件只是得到极值的须要条件并不是足够标准。

8.特征值与特征向量

图片 25图片 26图片 27图片 28

基于线性方程组的争鸣,要让齐次方程有非0解,周全矩阵的行列式必需为0,即:

图片 29

上式左侧的多项式称为矩阵的性状多项式。矩阵的迹定义为主对角线成分之和:

图片 30

基于韦达定理,矩阵全部特征值的和为矩阵的迹:

图片 31

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