查看一下不同的请求路径，你可以看到端点包含一个通配符参数。...Pixie 自动跟踪完整的请求，包括正文和请求头。服务网格也可以在 Kubernetes 中捕获这类信息。...在请求头中找不到任何标识 API 客户端的信息？ 这里有一些其他的地方可以检查： 请求体 URL 参数 入站请求的 IP 地址 你确定的任何 API 客户端都应该在即将弃用时得到通知。...如果某些客户机未能迁移到新的 API，则可以使用这种标识信息来实现渐进关闭，从而对客户机产生不同的影响。...例如，免费层的客户端可能会稍微延迟他们弃用的 API 请求响应，而付费客户端可以继续使用弃用的 API 而不会受到任何惩罚。 开始弃用 现在你已经知道了使用 API 的情况，可以创建弃用计划了。
越来越多行业都在应用的Python，主要的应用领域有哪些呢？Python每个人都可以学吗？今天我们就来详细看一下。 谁适合学Python？...现在学会Python之后，可以编写一些查询收录，排名，自动生成网络地图的程序，解决棘手的SEO问题。 Python岗位有哪些呢？...通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。...通过上述框架，我们可以很方便实现一个 Web 程序，比如通过 Python 自己编写自己的博客程序。 桌面程序 Python 也有很多 UI 库，可以很方便地完成一个 GUI 程序。...Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。
我们在做出一个决定之前总是会有这样那样的担忧和犹豫，特别是当自身厌倦了目前的工作和生活，思考未来的时候。“我要不要继续过这样的生活？”“我要不要待在舒适圈？”“我要不要转行？...转行的话我没有经验，会不会不太好？”这其实就是我们做决定前的常态，特别是在如今高压的生活下。想要赚钱，但又迟迟不能做出决定。其实当你有这样那样的犹豫师，你心里已经有一个答案了，只是你没有勇气去做。...如果你想获得高薪，大数据行业的确可以成为你转行的首选。...如果只是零基础的话，通过学习可以在大数据行业占据一席之地成为大神吗？那应该怎么做？...2、必须花非常大量的时间和精力，去参与到你所要从事的行业的实践以及训练中去。无论你是模仿也好，或者说是抄袭也好，动手实践是最好最有效的方法之一，而不仅仅是靠看一堆资料干货。
发生多个请求时以下部分介绍了Power Query可以向数据源发送多个请求时的一些实例。连接器设计连接器可以出于各种原因对数据源进行多次调用，包括元数据、结果缓存、分页等。...Caching可以减少对同一数据源的多个请求的可能性，因为一个查询可以受益于已针对其他查询运行和缓存的相同请求。...详细信息： 禁用后台分析其他Power Query编辑器后台任务各种Power Query编辑器后台任务还可以触发 (额外的数据源请求，例如查询折叠分析、列分析、1000 行预览的自动刷新，Power...隔离多个查询可以通过关闭查询过程的特定部分来隔离多个查询的实例，以隔离来自重复请求的位置。...设置Power Query编辑器无需重新连接或重新创建查询，只需在Power Query编辑器中打开要测试的查询。 如果不想使现有查询混乱，可以在编辑器中 复制 查询。
AI 科技评论按：当训练好的图像分类器遇到了训练数据里不存在的类别的图像时，显然它会给出离谱的预测。那么我们应该如何改进分类器、如何克服这个问题呢？...不幸的是，我不知道有什么简单的方法可以解决这个问题，但是我已经看到了目前有一些策略是对此有所帮助的。显然，我们可以从向训练数据添加一个「未知」类开始处理该问题。...你可以创建一个用户界面，指引人们在运行分类器之前确保摄像头画面中已经出现了要分类的目标，这和那些要求你对支票或其他文档进行拍照的应用程序经常做的是一样的。...稍微复杂一点的方案是，你可以编写一个独立的图像分类器，它试图去识别那些那些主图像分类器不能识别的情况。...要求你对信用卡拍照或执行其它光学字符识别（OCR）过程的应用程序通常会混合使用屏幕上的方向和检测模糊性或不协调性，从而指导用户拍摄可以成功处理的照片。而一个用于回答「那是树叶吗？」
哎，曾几何时 想当年，其实我也特别钟情于 if/else连环写法，上来就是一顿SAO操作，比如举个好理解的简单栗子： 一般来说我们正常的后台管理系统都有所谓的角色的概念，不同管理员权限不一样，能够行使的操作也不一样...permission"; } else{ result = "XXX"; } return result; } } 这样当系统里有几十个角色时，那几十个 if/else嵌套可以说是非常酸爽了...首先定义一个公用接口 RoleOperation，表示不同角色所能做的操作： publicinterfaceRoleOperation{ String op(); // 表示某个角色可以做哪些op操作...除了用枚举来消除 if/else，工厂模式也可以实现 ---- 有工厂模式为啥不用 不同分支做不同的事情，很明显就提供了使用工厂模式的契机，我们只需要将不同情况单独定义好，然后去工厂类里面聚合即可。...，然而其思想可以广泛地应用于实际复杂的业务和场景，思想真的很重要！
面向对象用来组织程序是好，但我用C 我用C++，函数式编程的好，跟我有什么关系 动态语言那些特性很好，可惜我用Java …… 如果你这么想，说明你被自己的看家本事给局限住了，这种思维方式会让你即便学到了更多好东西...可根据项目特点选择合适语言，也可以将其它语言一些优秀的地方借鉴过来。...语言那么多，我要一个一个都学过去吗？学语言到底在学什么呢？ 程序设计语言本身也是一个软件，它也包含模型、接口和实现。...后来选择了企业级开发的赛道，才有机会展现自己的优势。因为企业级服务器本身性能优于个人电脑，对Java有更高的容忍度，它才得到了机会，不断进行自身的优化。...学习不同的程序设计语言可以帮助我们更好地落地设计，也可以让我们向不同的语言借鉴优秀的方面。
法律赋予著作权人在一定期限内对自己创造的智慧成果（即“作品”）的控制权，使得著作权人可以获得相应的报酬与奖励；同时又规定在一定期限届满后，相应的作品将进入公有领域，成为社会共有的财富，人们可以在这些作品的基础上自由地进行进一步创作...（米老鼠的不同版本） 值得一提的是，初版米老鼠的著作权保护期曾被多次延长。...（我国著作权法有关作品保护期的规定总结） 二、著作权到期的作品是否可以被任意使用？...广播权，即以有线或者无线方式公开传播或者转播作品，以及通过扩音器或者其他传送符号、声音、图像的类似工具向公众传播广播的作品的权利，但不包括本款第十二项规定的权利； 9....例如，在著作权法的范围内，游戏公司可以在不经迪士尼公司许可的情况下，自由制作以公域米老鼠为外观的游戏角色皮肤并发布在游戏中；电影公司可以在不经迪士尼公司许可的情况下，使用公域米老鼠制作动画电影。
但本文通过实验证明，准确率下降的原因是模型无法泛化到比原始测试集中更难分类的图像上。 机器学习的首要目标是生成泛化模型。我们常通过测量模型在测试集上的性能来量化模型的泛化能力。...实际上，原始测试集上的准确率每提高一个百分点都意味着新测试集上更大的改进。因此，虽然后来的模型本可以更好地适应测试集，但它们的准确率下降较小。...他们证明，如果新数据集只包含候选池中最简单的图像，几乎可以完全恢复原始的 ImageNet 准确率。这表明即使是最好的图像分类器，其准确率分数也对数据清理过程的细节高度敏感。...它还表明，即使在精心控制的重复性实验的良性环境中，目前的分类器仍然不能可靠地泛化。 图 1 显示了实验的主要结果。为了支持未来研究，研究人员还发布了新的测试集和相应的代码。 ?...这意味着原始测试集上的每个百分点的改进会转换为新测试集上超过一个百分点的改进。从上图可以直观地对比两边的斜率。红色区域是 10 万个 bootstrap 样本线性拟合的 95％置信区域。
LIME：我可以解释任何一个分类模型的预测结果 ? image-20210630115214018 论文标题：“Why Should I Trust You?”...主要贡献： 提出了一种技术手段，可以为任意的分类模型提供预测结果的解释。 背景： 在模型被用户使用前，用户都会十分关心模型是否真的值得信赖。...但，我们可以在局部、小范围内进行一些简单的解释。因为，我们希望至少在局部范围内，我们的解释是可信的。 模型无关的（model-agnostic） 我们的解释器，应该跟具体模型无关，最好是通用的。...对于复杂度的话，本文使用了一种近似的更简单的方法：先用LASSO算法来控制线性模型的非零特征个数，再直接优化上面的L即可。 我再画一个图来示意LIME的训练过程： ?...而第二个模型找到的特征是错误的，这是由于训练集中的偏差导致的。 对于图像分类问题，也是类似的： ? 上图的结果，是通过对g的正权重对应的区域进行高亮。从而可以解释为什么模型预测出了相应的类别。
我自己是法学院毕业后，为了转行上过编程培训班。因此后台也经常收到提问：晚枫，上编程培训班能找到工作吗？我应该去上培训班还是自学？...刚刚高考结束，大家可以理性的想一想，清华大学能不能保证就业率100%呢？而且之所以叫编程培训班，不叫职业介绍所，是因为编程培训班的本质是教编程知识。学知识和找工作，这是2件事。...大家觉得能转行成功，找到程序员工作的核心前提是什么？我认为是你很好得掌握了对方企业需要的编程知识。比起是不是培训班出身，企业更关注的是你能不能完成他们的工作任务，对吗？...如果你打算自学，你可以看一下我之前整理的这些系统学习的资料Python程序员 · 资料合集5、哪些编程培训班不建议去？好的培训班都差不多，但差的培训班是群魔乱舞，各有不同。...我上周整理了一个视频，你可以看看 这3种编程培训班，千万不要去~如何挑选编程培训班。-----最后，任何经验分享都像小马过河一样：老黄牛会说太浅，小松鼠会说太深，只有自己走了才知道。
作为软件开发人员，我不得不承认开源代码改变了世界。这些开源软件原本可以变得更好，遗憾的是一些因素阻止了它。...我为开源工作付出了很多自己的业余时间，这些时间原本可以用来陪伴家人、享受生活或者写作，然而这样的付出并没有收到任何物质方面的回报。我今天在此声明，决定终止目前自己所从事的所有开源工作。”...——Jeremy Miller，FubuMVC 的前项目负责人 “当我决定开始要小孩的时候，我可能会放弃开源，一旦有了小孩我的时间将远远不够用，我估计只有放弃开源工作才能真正解决我的问题。...例如，红帽公司需要更多企业使用 Linux 方便其销售 Linux 企业版，Oracle 使用 MySQL的目的也是为了推广企业版，Google 希望世界上所有人都使用它的手机和浏览器，而微软正试图将开发人员吸引到一个平台上然后推送其...当我谈到 “开源 ”时，我的意思是只要代码被许可，就可以用来构建专有的东西。这通常意味着许可证（ MIT 、Apache 或者 BSD），但并不总是。
通过对物品进行多次关联性分析，发现我多次在某宝中的点击之间的关联性，从而生成推荐结果，将“女式羽绒服” 推荐到我的某宝首页中。...我们可以利用用户不共享的更好的元数据进行推荐系统的训练，例如手机上的应用程序信息、位置等。...（12） 最后，利用公式（12）中的特定于 item 的梯度进行更新，然后使用公式（10）在中央服务器上更新 y_i。当使用梯度下降法更新 Y 时，需要多次迭代梯度下降更新以达到 Y 的最优值。...另外，提供新闻服务的服务器不记录也不收集用户的行为，这可以减轻用户的隐私顾虑和减少数据泄露的风险。 ? 图 2....2.3 基于用户行为的模型训练 用户在新闻网站和 App 上的行为可以为新闻推荐模型的训练提供有用的监督信息。
前言 羊哥之前写一篇有趣的文章《答应我，别再if/else走天下了可以吗 | CodeSheep 》，在文中使用 Java 语言实现了枚举类、工厂模式和策略模式的三种方式，来消除连环的if/else。...内容层层递进，由浅入深的方式我非常喜欢。 看到有留言中有小伙伴想看 C++ 版本的，特此写下了此文（已经过羊哥的同意）。...别人看了这种代码肯定大声喊:“我X，哪个水货写的！” 这时你听到，千万不要说:“那我改成switch/case”。千万别说，千万别说哦，否则可能拎包回家了…… ?...下面的工厂类，改进了上面问题，同时采用模板技术，进一步对工厂类进行了封装，使得不管是角色类，还是其他类，只要存在多态特性的类，都可以使用此工厂类，可以说是「万能」的工厂类了： ?...，所以都是可以通过面向对象和多态特性降低代码的耦合性，同时也可使得代码易扩展。
前言 在需求的催赶下，终于完成开发，本地编译浏览，看一眼浏览器控制台， 嗯！没有报错，开心的提交代码，发布到测试地址，QA测试通过，发布上线。心里暗喜，又完成一个需求单，完美手工！...相信很多人都有这样的经历，做项目经常都是需求赶着自己，加班加点的完成功能开发，盼望着浏览器控制台不要出现红色的报错，惊险的通过QA测试，最后期盼着能够按时完成成功上线。...jsx的代码校验工具，可以通过配置校验规则来避免代码里出现的一些低级错误和统一代码的风格。...这种错误如果你是使用babel预编译的也会直接报错，即使你没有用预编译，最终在浏览器执行也是必然出错的。...（这里我假设你已经用上了fis这个构建工具） npm install -g fis3-lint-eslint （PS：fis的遍历机制会遍历html引入的文件以及项目目录下的文件，也就是说如果html引入
要得到这些数据些难度，付费的 Twitter API 可以解决这个问题，但因为穷，我更希望把这笔钱花到其他地方。...我选择的是 redditmetrics.com，该网站可以统计 Reddit 所有子话题的历史订阅增长数据。...在我的 GitHub（http://t.cn/RHkejZB）上可以看到一个完整的 EDA，接下来，我将介绍一个预测硬币未来价格的模型的统计方法。 如何建立模型？ 在本节中，我们将深入探讨方法论。...之后数据被清理并分成测试集和训练集。 ACF & PACF：数据已经确定，我们需要 1）确定时间序列是自回归或是移动平均过程；2）确定我们需要在模型中使用自回归和移动平均过程的顺序。...在 100 小时以内，预测结果是可以接受的，超过 100 小时后就不能看了。 这是我的第一个数据科学项目，还有很大的改进空间。
分类变量 水平压缩的方法 一般情况，分类变量水平压缩有下面两种方法，这一篇先说说我对哑变量编码法的理解： 哑变量编码法； 基于目标变量的WOE转换法； 我眼中的 哑变量编码法 建模时，...如果入模变量有N个等级，为了避免多重共线性，不可以设置N个哑变量，一般需设置N-1个0-1形式的哑变量。...例如某个分类变量共有19个水平，那么可以通过变量压缩，将水平合并为5个，再针对这5个水平设置4个哑变量，这样事情就变得非常的简单了，通常，我会用决策树去实现这个过程。...Y=1的概率越高，表明其越容易过度拟合，最优的情况为比例全在0.5左右，越靠近0.5说明变异性越好，可以依据每个水平Y=1的占比，将值接近1的观测划分为一类，这种方式可以通过快速聚类来实现。...变量水平的合并需要进行多次尝试，宗旨是力求变异性最大化，也就是P*（1-P）最大。
---- 前言 羊哥之前写一篇有趣的文章《答应我，别再if/else走天下了可以吗 | CodeSheep 》，在文中使用 Java 语言实现了枚举类、工厂模式和策略模式的三种方式，来消除连环的if/...内容层层递进，由浅入深的方式我非常喜欢。 看到有留言中有小伙伴想看 C++ 版本的，特此写下了此文（已经过羊哥的同意）。...别人看了这种代码肯定大声喊:“我X，哪个水货写的！” 这时你听到，千万不要说:“那我改成switch/case”。...---- 工厂模式 —— 它不香吗？ 不同的角色做不同的事情，很明显就提供了使用工厂模式的契机，我们只需要将不同情况单独定义好，并聚合到工厂里面即可。...下面的工厂类，改进了上面问题，同时采用模板技术，进一步对工厂类进行了封装，使得不管是角色类，还是其他类，只要存在多态特性的类，都可以使用此工厂类，可以说是「万能」的工厂类了： 「万能」工厂 接下来把新的
一般来说，麻烦的地方都是单细胞亚群的生物学命名啦，如下所示可以看到我在我们生信技能树视频号直播时候就是简单的分了大类，这个也是我常规的操作，代码在：（链接: https://pan.baidu.com/...pwd=a7s1） ，这样的话，很多看直播的小伙伴们就“如临大敌”，觉得做错了，很明显文章里面的给出来了两个不一样的髓系免疫细胞，但是我统一操作成为了巨噬细胞。...就算是髓系免疫细胞包括巨噬细胞，我演示的巨噬细胞少了一个亚群呀： 我统一操作成为了巨噬细胞 这个时候就回答了大家关心的另外一个话题了，降维聚类分群的时候设置的分辨率这个参数不高！...其实你提高分辨率就可以继续细分，如下所示可以看到里面是有多个亚群的（编号4和编号8,13,17 ）： 提高分辨率就可以继续细分 再认真看细分之后的各个亚群的特异性高表达量基因，就可以看到了文章里面的Trem2...而且也并不是说巨噬细胞就两个亚群，我们之前就分享过：【巨噬细胞新分类体系（放弃传统M1和M2）】，一切都是数据结果合理的挑选和解释而已。
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