），将这个新添加模型的输出作为最终的预测结果。...首先使用第一份数据集分别将底层的三个模型训练好，将第二份数据集输入到训练好的三个模型中，得到的输出结果和第二份数据集的标签构成一个新的数据集，最后用新的数据集来训练第二层上的第四个模型，最终形成 Stacking...根据上面的训练方法，我们可以构建出更加复杂的 Stacking 模型。比如下图堆叠了三层。 第一层三个模型的输出作为第二层三个模型的输入，将第二层的三个模型的输出作为第三层模型的输入。...第一份数据集用于训练第一层的三个模型； 第二份数据集用于训练第二层的三个模型； 第三份数据集用于训练第三层的最后一个模型。 这也能够看出来，Stacking 中的层数和每层中的模型个数都是一个超参数。...这种 Stacking 堆叠层的方法与神经网络非常相似，只不过对于神经网络而言，每一个神经元不是一个全新的算法模型，而是计算一个函数的值。
，而它会把这些试图默认放到这块区域的左上角，第一个添加到布局中视图显示在最底层，最后一个被放在最顶层。...我们可以这样简单的去理解，foreground其实就是一本书的封面，它把书中的内容全部遮盖住了。 2.FrameLayout如何设置其子视图(例如TextView)的位置？...举例，有4个TextView：第一层为公司，第二层为办公室，第三层为工位，第四层是程序猿。若不设置TextView的位置，则此四个文字都将默显示在左上角，并且公司在最下面，程序猿在最上面。...要实现图中四幅图的位置效果，则分别对应以下设置： （1）第一层公司 :android: layout_gravity="center" （2） 第二层办公室 :android: layout_gravity...并且注意：此处的基准线不是屏幕的最上方，而是水平和垂直方向各自的中心线) 最终效果图为： ?
树的根是第一层，根的左右子树为第二层，其左子树或右子树的左右子树为第三层，依此类推。树的最下层中没有子树的结点称为叶子结点。如下图2所示。 ? 图2 有几种特殊的二叉树，下面分别介绍。...图3 满二叉树 满二叉树是这样的二叉树，所有结点都存在左子树和右子树，并且所有叶子都在同一层上，如下图4所示。 ?...图4 可以看出，满二叉树的每个结点都存在左子树和右子树，并且所有的叶子结点都在最下一层。 完全二叉树 完全二叉树的每个结点的编号与同样深度的满二叉树中相同编号的结点位置完全相同，如下图5所示。 ?...图5 下图6、7、8所示的树都不是完全二叉树。 ? 图6 ? 图7 ? 图8 可以看出，与满二叉树对比，不是完全二叉树的结点编号出现了空档。...完全二叉树的叶子结点只能出现在最下两层；最下层的叶子一定集中在左边连续位置；在倒数第二层，若有叶子结点，则一定都在右边连续位置；不存在只有右子树的结点。
0x01 三层网络靶场搭建 本次模拟实验的网络拓扑如下： 第一层网络，模拟企业办公网，为一台win7的员工办公电脑，第二层网络模拟内网，是一台win2003服务器，第三层网络为企业核心网，为一台Linux...在第一层靶机win7虚拟机设置中添加一个网络，并将两个网络分别设为vmnet1和vmnet2，达到双网卡的效果： ?...至此，我们本次试验的3层网络靶场已经搭建完毕,攻击者的kali只能访问第一层网络，而无法访问第二层和第三层的靶机： ?...这样其他攻击软件可以通过MSF socks代理、添加的路由对第二层渗透。...第三层网络渗透 同样，我们要进一步对第三层网路进行渗透的话，第一步还是添加到第三层的路由： ? 然后是利用nmap探测第三层网络端口信息： ?
先放一下最终的效果图，这个图是今天在UI中国的一个临摹！...相信我，我也不是什么大神，只是每天想做点东西，思考些东西，多练多积累，只看是没用的，只有做才行（其实这个图背景的渐变方向反了，亮部应该在左上角才对,,ԾㅂԾ,,） ?...不透明度高，饱和度就比较高，而且投影的边缘因为不透明度比较低就与内部形成了对比，这样在视觉上直接就会被内部吸引，而不是投影平平没什么重点 ?...这是我的图层以及样式，可以看到我做了三层，从下往上，第一层的长投影是先把基本的投影形定好，第二层进一步加深了投影的内部，第三层着重了文字的与投影交界的地方，如果还不明白，看下图就清楚了 ?...黄色区域是第一层，蓝色区域是第二层，红色区域是第三层 ?
1.1前向传播的计算 为了便于理解后续的内容，我们需要先搞清楚前向传播的计算过程，以图1所示的内容为例： 输入的样本为： ? 第一层网络的参数为： ? 第二层网络的参数为： ?...第三层网络的参数为： ? 1.1.1第一层隐藏层的计算 ? 图2计算第一层隐藏层 第一层隐藏层有三个神经元： ? 、 ? 和 ? 。该层的输入为： ? 以 ? 神经元为例，则其输入为： ?...1.1.2第二层隐藏层的计算 ? 图3计算第二层隐藏层 第二层隐藏层有两个神经元： ? 和 ? 。该层的输入为： ? 即第二层的输入是第一层的输出乘以第二层的权重，再加上第二层的偏置。因此得到 ?...图5图解BP算法 我们依然使用如图5所示的简单的神经网络，其中所有参数的初始值如下：输入的样本为（假设其真实类标为“1”）： ? 第一层网络的参数为： ? 第二层网络的参数为： ?...首先计算输出层的误差项 ? ，我们的误差函数为 ? ，由于该样本的类标为“1”，而预测值为0.997520293823002，因此误差为0.002479706176998，输出层的误差项为： ?
第一层：物理层 物理层（Physical Layer）在局域网上传送帧，它负责管理电脑和网络媒体之间的通信。...第一层：网路接口层 网络接口层实际上并不是因特网协议组中的一部分，但是它是数据包从一个设备的网络层传输到另外一个设备的网络层的方法。...这个过程能够在网卡的软件驱动程序中控制，也可以在韧体或者专用芯片中控制。这将完成如添加报头准备发送、通过实体媒介实际发送这样一些数据链路功能。...它也可能是一个虚拟专有网络（V**）或者隧道，在这里从网络层来的包使用隧道协议和其他（或者同样的）协议组发送而不是发送到实体的接口上。...第三层：传输层 传输层的协议，能够解决诸如端到端可靠性（“数据是否已经到达目的地？”）和保证数据按照正确的顺序到达这样的问题。
"Message"，值为"Hello"，如下所示： 由于资源文件是支持多语言的，其文件名命名格式如下： {资源文件名}....，我们将其内部的字符串Message定义为了英文。...DemoResource.ja-JP.resx是日语资源文件，我们将其内部的字符串Message定义为了日语。...和CurrentUICulture属性是由启动它的线程来决定的，上面的结果很明显由于第一层线程的CurrentCulture和CurrentUICulture为zh-CN，所以由第一层线程启动的后续线程...（第二层和第三层线程）也都为zh-CN。
这规则叫：最左前缀匹配原则； 如果你想不明白最左匹配原则，那我来做个类比再来介绍下，我们假设classId,name,age，这三个组成的联合索引就好比是三层楼，classId是第一层,name是第二层...，age是第三层。...假设你想要到第三层，是不是必须要要从第一层开始爬，然后是第二层，然后是第三层；你可以就爬到第一层，剩下两层不爬也没关系，这就对应你可以就使用 classId来做等值查询，剩下的字段不使用都没关系； 同理...，你可以从第一层爬，然后再爬到第二层，不爬第三层，这就好比是你使用 classId,name去查询一样，亦或者你依次从第一层爬到第二层再爬到第三层都是可以的，也就是你使用classId,name,age...到此这一切都是 OK 的。 但是如果你不想爬第一层，你想跳过第一层，直接从第二层开始爬，可能吗？
1.1 前向传播的计算 为了便于理解后续的内容，我们需要先搞清楚前向传播的计算过程，以图1所示的内容为例： 输入的样本为： 第一层网络的参数为： 第二层网络的参数为： 第三层网络的参数为： 1.1.1...第一层隐藏层的计算 图2 计算第一层隐藏层 第一层隐藏层有三个神经元：neu1 、neu2 和neu3 。...），那么该层的输出为： 1.1.2 第二层隐藏层的计算 图3 计算第二层隐藏层 第二层隐藏层有两个神经元：neu4 和neu5 。...图解BP算法 图5 图解BP算法 我们依然使用如图5所示的简单的神经网络，其中所有参数的初始值如下： 输入的样本为（假设其真实类标为“1”）： 第一层网络的参数为： 第二层网络的参数为： 第三层网络的参数为...，我们的误差函数为 ，由于该样本的类标为“1”，而预测值为0.997520293823002，因此误差为0.002479706176998，输出层的误差项为： 接着计算第二层隐藏层的误差项，根据误差项的计算公式有
参考上图，复用之前的案例，第一层的时间轮tickMs=1ms, wheelSize=20, interval=20ms。第二层的时间轮的tickMs为第一层时间轮的interval，即为20ms。...对于之前所说的350ms的定时任务，显然第一层时间轮不能满足条件，所以就升级到第二层时间轮中，最终被插入到第二层时间轮中时间格17所对应的TimerTaskList中。...如果此时又有一个定时为450ms的任务，那么显然第二层时间轮也无法满足条件，所以又升级到第三层时间轮中，最终被插入到第三层时间轮中时间格1的TimerTaskList中。...这里就有一个时间轮降级的操作，会将这个剩余时间为50ms的定时任务重新提交到层级时间轮中，此时第一层时间轮的总体时间跨度不够，而第二层足够，所以该任务被放到第二层时间轮到期时间为[40ms,60ms)的时间格中...中又要多添加一个TimerTaskEntry该如何处理？
文字等），而且quotes支持多层嵌套，也就是你可以一层层的写下去，以下面这段HTML文字举例： 最外层第一层第二层第二层第三层 quotes 的属性如果只写一层...最外层第一层第二层第二层第三层 CSS的部分比较特别，在伪元素content里使用了open-quote...，在开始前可以先看看通过ul和li组合的清单布局结构： 第一层 第二层 ... 第二层 第二层 第一层...div class="a">第二层 第一层 <div class="
第二层的时间轮的 tickMs 为第一层时间轮的 interval，即为 20ms。...以此类推，这个 400ms 也是第三层的 tickMs 的大小，第三层的时间轮的总体时间跨度为 8000ms。...刚才提到的 350ms 的任务，不会插入到第一层时间轮，会插入到 interval=20*20 的第二层时间轮中，具体插入到时间轮的哪个 bucket 呢？...第一层时间轮 tickMs=1s, wheelSize=60，interval=1min，此为秒钟；第二层 tickMs=1min，wheelSize=60，interval=1hour，此为分钟；第三层...2.4 任务添加和驱动时间轮滚动核心流程图 [20211021100837.png] 3.项目地址 https://gitee.com/weylan/timing-wheel
今天我们来研究下leetcode的一道 经典题目： 楼梯有n阶台阶，一次可以上1阶、2阶或者3阶台阶，使用递归的方法计算出有多少种走完楼梯的方式。...爬到第一层楼梯有一种方法，爬到二层楼梯有两种方法。 那么第一层楼梯再跨两步就到第三层 ，第二层楼梯再跨一步就到第三层。...所以到第三层楼梯的状态可以由第二层楼梯 和 到第一层楼梯状态推导出来，那么就可以想到动态规划了。 所以为了解决这道问题，我们把它分割成很多小的子问题，当然也想到这其实是个递归问题。...像第一次碰到这种动态规划的问题，往往都会手足无措很烧脑，这种只能练习、再练习、多练习来增加我们对这种问题的敏感性。 现在来试着从下到上解决这个动图规划问题，而不是从上到下。...这就是问题的模式pattern。一旦到了第N层，return1代表 结束唯一选择。如果超过N，那么返回0,因为没有超过N层的阶梯，代表这次选择无效。
，比如上图所示, 它就存在三层中间件，这三层中间件在处理请求的过程以及它调用的顺序为:当一个请求到达咱们的服务器，最先最先处理这个请求的是第一层中间件第一层的中间件在处理这个请求之后，它会把这个请求给第二层的中间件第二层的中间件在处理这个请求之后...，它会把这个请求给第三层的中间件第三层中间件内部并没有中间件了, 所以第三层中间件在处理完所有的代码之后，这个请求又会到了第二层的中间件，所以第二层中间件对这个请求经过了两次的处理第二层的中间件在处理完这个请求之后...，又到了第一层的中间件, 所以第一层的中间件也对这个请求经过了两次的处理这个调用顺序就是洋葱模型, 中间件对请求的处理有一种先进后出的感觉，请求最先到达第一层中间件，而最后也是第一层中间件对请求再次处理了一下...2、KOA2的快速上手如何对 Koa2 进行快速的上手呢?...app.listen(3000)启动服务器通过 node app.js 就可以启动服务器了随即打开浏览器, 在浏览器中输入 127.0.0.1:3000/ 你将会看到浏览器中出现 hello world 的字符串
图一 二叉树 以上图【图一】中的二叉树为例： 第一层：A 第二层：B C 第三层：D E F G 那么其层次遍历的结果，就是：A B C D E F G 非递归实现 思路： 将根节点放入队列 判断队列是否为空...，其孩子节点入队 第二层节点 B C出队，其子节点D E F G入队 第三层出队 图五 队列中的节点D E F G出队，由于其没有子节点，遍历完成。...思考点：如何判断某一层是否完全放入队列呢？那就是确保队列中的元素仅仅保存一层。 上面可能理解起来有点困难。...由于在递归过程中，会穿越不同的层，因此，需要将每层的数据保存起来放入二维数组中，在整个递归结束的时候，在输出二维数据的元素值，即遍历了整个树。...} return level; } Z 字型遍历 所谓Z字型遍历，就是在遍历二叉树的时候，第一层从左向右，第二层从右向左，第三层又从左向右。
Stacking的第一层会使用多种模型，第二层一般使用的较少，常用的有LR。Stacking具体的过程将会下下面介绍。...Stacking图解 写了这么多，实际上是为了看懂下面一幅图[3]。当我第一看看到这幅图时，以为是一个Stacking结构，于是补了一些基础知识，待补完之后，发现它根本不是！！ ?...GAM framework 这个图看起来十分复杂，同样是一个两层结构，具体的两层结构看下图。 ? 在原文中第一层使用了RF进行数据插补，第二层用了4个模型，XGBoost，LMM，RF和一个三维模式。...可以看到第二层模型的结果作为第三层模型的输入，最终第三层预测结果作为最终结果，从这里看起来和上文的Stacking一摸一样，然后在看到其具体的交叉验证过程后发现事情不是那么简单。...用一句话来概括整个训练过程，就是对第三层模型进行了10则交叉验证，但由于第三层模型建立在第二层模型之上，需要第二层模型结果作为输入，所以在交叉验证的每一次划分中，对第二层模型也进行交叉验证，只不过这次的
():属性 一个AndroidManifest.xml中必须含有一个Application标签，这个标签声明了每一个应用程序的组件及其属性(如icon, label, permission...C、android:backupAgent 这也是Android2.2中的一个新特性，设置该APP的备份，属性值应该是一个完整的类名，如com.project.TestCase，此属性并没有默认值...可能会希望跳转到原来某个Activity实例，而不是产生大量重复的Activity。这需要为Activity配置特定的加载模式，而不是使用默认的加载模式。 ...具体可参照：http://zhangyan1158.blog.51cto.com/2487362/491358 service标签内的属性之前已有描述，在此不重复了～ 1.2.8 第三层...所有android的包都可以引用 1.2.11 第一层 这是在android1.6以后的新特性，支持多屏幕机制。
总而言之，第三层的主要功能是将网络包从一个起始IP地址，沿着路由协议指定的路径，通过多个网络，经过多个路由器的转发，到达目标IP地址。从第三层开始往下看，第二层是数据链路层，也称MAC层。...二层到四层的处理都在Linux内核中进行，而应用层如浏览器、Nginx和Tomcat则运行在用户态。内核对网络包的处理并不区分应用。从第四层传输层往上，我们需要引入端口的概念。...它属于操作系统的概念，而不是网络协议分层的概念。只是操作系统选择以一种模式实现网络协议处理，即将二到四层的处理代码放在内核中，而七层的处理代码由应用自己完成。...网络的第三层是网络层，负责将网络包从一个起始IP地址通过多个网络、经过多个路由器的转发，到达目标IP地址。第二层是数据链路层，负责本地网络内服务器之间的定位和通信机制。...第一层是物理层，负责将数据转换为电信号或无线信号，在网络中进行传输。从第三层开始往上，第四层是传输层，包括TCP和UDP协议，处理网络传输的可靠性。
例如，第一层的时间轮 tickMs=1ms、wheelSize=20、interval=20ms。 第二层的时间轮的 tickMs为第一层时间轮的 interval，即 20ms。...对于之前所说的 350ms 的定时任务，显然第一层时间轮不能满足条件，所以就升级到第二层时 间轮中， 最终被插入第二层时间轮中时间格 17 所对应的 TimerTaskList。...如果此时又有一个定时为 450ms 的任务，那么显然第二层时间轮也无法满足条件，所以又升级到第三层时间轮中， 最终被插入第三层时间轮中时间格 1 的 TimerTaskList。...这里就有一个时间轮降级的操作 ， 会将这个剩余时间为 50ms 的定时任务重新提交到层级时间轮中，此时第一层时间轮的总体时间跨度不够 ，而第二层足够，所以该任务被放到第二层时间轮到期时间为[40ms,60ms...中 又要多添加一个 TimerTaskEntry时该如何处理呢？
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