一个夜黑风高的晚上，有个同学找到我，说他的网络延迟好高 这么大.gif 实际上是在ping IP/域名时看到的TTL值大小有疑问，误以为TTL值大小代表网络质量，那么具体了解下什么是TTL吧 image.png...“TTL”的值越小越好的说法显然是不对的，相反，应该说是“TTL”的值越大越好才对，因为“TTL”的值越大，说明发送数据包经过路由器越少，而经过路由器越少，说明越快到达目的地，速度当然也就越快。...TTL 缺省值： 不同的操作系统，TTL 缺省值是不相同的。...默认情况下： Linux系统的TTL值为64或255 Windows NT/2000/XP系统的TTL值为128 Windows 98系统的TTL值为32 UNIX主机的TTL值为255 ---- 自定义...”，找到“DefaultTTL”，将该值修改为十进制的“255”，重新启动服务器系统后即可 Linux： 编辑文件 /etc/sysctl.conf ，定义 net.ipv4.ip_default_ttl
一、依导线颜色标志电路时 1、黑色 装置和设备的内部布线。 2、棕色 直流电路的正极。 3、红色 三相电路和C相； 半导体三极管的集电极； 半导体二极管、整流二极管或可控硅管的阴极。...4、黄色 三相电路的A相； 半导体三极管的基极； 可控硅管和双向可控硅管的控制极。 5、绿色 三相电路的B相。...6、蓝色 直流电路的负极； 半导体三极管的发射极； 半导体二极管、整流二极管或可控硅管的阳极。 7、淡蓝色 三相电路的零线或中性线； 直流电路的接地中线。...8、白色 双向可控硅管的主电极； 无指定用色的半导体电路。 9、黄和绿双色（每种色宽约15～100毫米交替贴接） 安全用的接地线。 10、红、黑色并行 用双芯导线或双根绞线连接的交流电路。...6、具体标色时 在一根导线上，如遇有两种或两种以上的可标色，视该电路的特定情况，依电路中需要表示的某种含义进行定色。
导读 1、计算器中的【e】 生活中我们经常能在计算器上，计算机的计算过程中经常会看到一个【e】这个e是代表： 超过了计算器的显示位数而使用了科学计数法。...1.234567898765432e+16=1.234567898765432e*10^18 2、自然常数【e】 自然常数e 是一个奇妙的数字，这里的e 并不仅仅代表一个字母，它还是一个数学中的无理常数...目录 正文 e引入到数学研究中 什么是e？ e的出现场次 复数的对数 e与π的哲学意义 宇宙与生命 ---- 正文 e引入到数学研究中 真正把e引入到数学研究中来的是瑞士数学家雅各·伯努利。...看来，自然界之所以不可能完全清晰地显现出它的真实面貌，其内在原因之一就蕴含在像自然数e和π这样的无理数中，这就是大自然的神秘所在！ 什么是e？ 简单说，e就是增长的极限。...新陈代谢中本质的东西，乃是使有机体成功的消除了当它自身活着的时候不得不产生的全部熵。 那么，这个e对生命的意义会是什么呢，祖国的未来，需要新一代的建设，加油，年轻人。
下图表示一个日志文件，这个日志文件中只有9条消息，第一条消息的offset（LogStartOffset）为0，最有一条消息的offset为8，offset为9的消息使用虚线表示的，代表下一条待写入的消息...上图中offset为9的位置即为当前日志文件的 LEO，LEO 的大小相当于当前日志分区中最后一条消息的offset值加1.分区 ISR 集合中的每个副本都会维护自身的 LEO ，而 ISR 集合中最小的...在同步过程中不同的副本同步的效率不尽相同，在某一时刻follower1完全跟上了leader副本而follower2只同步了消息3，如此leader副本的LEO为5，follower1的LEO为5，follower2...的LEO 为4，那么当前分区的HW取最小值4，此时消费者可以消费到offset0至3之间的消息。...而在异步复制的方式下，follower副本异步的从leader副本中复制数据，数据只要被leader副本写入就会被认为已经成功提交。
注释__annotations__ 作为字典存储在函数的属性中，对函数的任何其他部分都没有影响。参数注释由参数名称后面的冒号定义，后跟一个表达式，用于评估注释的值。...以下示例具有位置参数，关键字参数和注释的返回值： def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str: print("Annotations:", f....; 拿上面例子来说，在函数f中，标记参数ham为str类型，eggs为str类型；return的值为->后面标记的类型str。...这样写的话，我们光看代码就可以知道该方法返回什么类型的数据，而不需要去调试。 但是如果指定不一致呢，比如说，我们标记f的返回结果为int，但是实际结果却是str。...此时，开发工具里面应该会报错，提示返回值不对，但是程序照样正常运行，不会抛异常。
32 位系统和 64 位系统 例如一个空指针，也是会占用空间的，表示他是一个指针，指针的指向是 NULL 那么对应到 Golang 中，以 nil 作为零值的数据结构，同样有自己所占用的空间，占用空间的大小也是不一样的...我们知道，切片的底层数据结构是，一个指针 ptr，一个 cap 表示切片容量，一个 len 表示切片中已有数据的长度 所以，看到这里，对于理解切片的 nil 为什么占用空间是 24 字节，就明白了吧...使用 append 来追加数据就会涉及到扩容，此处就不过多赘述了，详情可以查看关于 slice 的原理介绍 map 零值 nil 对于 map 也是会存在同样的问题，我们去取 map 中的某一个节点的值的时候...如果 map 之前是经过初始化的，那么我们访问一个不存在的 key 是没有问题的，且我们一般去访问 map 中的值的时候会比较谨慎，例如： func main() { log.SetFlags(...零值 nil，我们就需要注意是从这个通道读取数据，还是将数据写入到这个通道中 从 nil 通道中读取数据 例如，若定义一个 channel ，var ch chan int 从 nil 通道中读取数据会阻塞
对于 int 类型的一些基础知识其实上图已经说的很明白了，在这里想讨论下常用的 int(11) 代表什么意思，很长时间以来我都以为这代表着限制 int 的长度为 11 位，直到有天看到篇文章才明白，11...代表的并不是长度，而是字符的显示宽度，在字段类型为 int 时，无论你显示宽度设置为多少，int 类型能存储的最大值和最小值永远都是固定的，这里贴一些原文片段。 ...那么照文中所说，所以无论怎么设置 int 类型的显示宽度，int 所能存储的最大值和最小值是固定的，那么这个显示宽度到底有什么用呢？ ...当 int 字段类型设置为无符号且填充零（UNSIGNED ZEROFILL）时，当数值位数未达到设置的显示宽度时，会在数值前面补充零直到满足设定的显示宽度，为什么会有无符号的限制呢，是因为 ZEROFILL...三、结论 从上个例子我们可以得出以下几个结论： 1、如果一个字段设置了无符号和填充零属性，那么无论这个字段存储什么数值，数值的长度都会与设置的显示宽度一致，如上述例子中的字段 b，插入数值 1 显示为
下图有蓝色的样本分布点，红线是我们的拟合曲线，灰线是平均值曲线 ? R方的公式是： ? 上图中分母和分子的左侧从数字上，可以理解为样本点到均值线的差平方和。分子的右侧代表预测结果与样本均值差的平方和。...，也就是说模型对于样本毫无解释能力，如果去蓝线的话， 将是一个非常接近于81%的数字，代表蓝线为均值线减少了81%的variance，模型结果可以解释81%的样本结果。...该F检验和P值出场了 我其实一开始只想知道p-value在线性方程组里是怎么计算出来了，后来查到了是必须要通过F值才能够得到. F检验的公式形象化的理解就是： ?...要减去pfit的原因是随着你方程中的系数项越多，你也需要更多的样本数量才能够去拟合方程。比如你需要2个点才能确定一条直线，3个点来确定一个平面。...P值是检验样置信度的一个指标，一般我们认为p<=0.05时(一般选择这个显著水平)，模型的信号不存在偶然性，模型的结果可靠 ?
返回值： coef_ 数组型变量， 形状为(n_features,)或(n_targets, n_features) 说明：对于线性回归问题计算得到的feature的系数。...intercept_ 数组型变量 说明：线性模型中的独立项。 注：该算法仅仅是scipy.linalg.lstsq经过封装后的估计器。...(X)包含了对输入数据的类型检查，以及当前对象是否存在coef_属性的检查，是一种“安全的”方法，而predict是对decision_function的调用。...1.0，一般的得分都比1.0低，得分越低代表结果越差。...其中sample_weight为(samples_n,)形状的向量，可以指定对于某些sample的权值，如果觉得某些数据比较重要，可以将其的权值设置的大一些。
，为什么要换？因为在机器学习算法中 ? 用的更广泛一些，约定俗成。 然后这个问题怎么解？我们只需要求得一组近似的 ?...的值最小，即误差最小，在机器学习中，我们就把 ? 称为损失函数（Loss Function），即我们要使得损失值最小。 有的小伙伴可能好奇损失函数前面为什么是 ? ，而不是 ? ？...的变化实际上类似于这样子： ? 可以看到这是一个凸函数，竖轴代表损失函数的大小，横纵两轴代表 ? 和 ? 的变化，可见在中间的最低谷损失函数取得最小值，这时候损失函数在 ? 和 ?...属性如下： coef_：x 的权重系数大小 intercept_：偏置项大小 代码实现如下： from sklearn.linear_model import LinearRegression x_data...拟合完毕之后，LinearRegression 的 coef_ 对象就是各个 x 变量的权重大小，即对应着 ? ，intercept_ 则是偏移量，对应着 ?
光看Api肯定是看不出来的，要深入到源码中去。不过，要找最小二乘法，首先我们得要知道她长什么样。 这个问题有点复杂。准确来说，最小二乘法是一种解法，用来求当均方误差最小时，权重向量w的闭式解。...Api具体文件路径/sklearn/linear_model/_base.py，这是个近600行的大文件，我们要找的LinearRegression类，在不同版本位置略有不同，目前最新的0.22.1版在...根据Api文档，模型的权重向量w，是保存在属性coef_(英文coefficients的缩写，意为“系数”)中： 既然在类中，就找self.coef_的赋值好了。...很快定位到532行： 这里出现了X和y，主角都登场了，可是舞台却是numpy的线性代数工具库linalg，为什么没找到想要找的那段代码呢？...如果还不放心，可以用这段代码反复比较一下，w1和w2的值是完全相等的： import numpy as np X =np.random.rand(4,3) y =np.random.rand(4) w1
使用sklearn库可以很方便的实现各种基本的机器学习算法，例如今天说的逻辑斯谛回归（Logistic Regression），我在实现完之后，可能陷入代码太久，忘记基本的算法原理了，突然想不到 coef..._ 和 intercept_ 具体是代表什么意思了，就是具体到公式中的哪个字母，虽然总体知道代表的是模型参数。...可以看到 clf.coef_ 是一个3×2(n_class, n_features)的矩阵，clf.intercept_是一个1×3的矩阵（向量），那么这些到底是什么意思呢？...，其实 θTx\theta^Tx 就是一个线性表达式，将这个表达式的结果再一次利用Logistic函数映射到0~1之间。...可以看到结果是吻合的，说明我们的猜想是正确的。 END
Python 语言具有表示函数参数的语法和默认值的不同方式。 默认值指示如果在函数调用期间未给出参数值，则函数参数将采用该值。默认值是使用表单关键字名称=值的赋值 （=） 运算符分配的。...在第二个函数调用中，我们调用了一个具有 3 个位置参数（网站、作者、语言）的函数。作者和标准参数的值从默认值更改为新的传递值。...在第二次调用中，一个参数是必需的，另一个是可选的（语言），其值从默认值更改为新的传递值。 我们可以从第三次调用中看到，关键字参数的顺序不重要/不是强制性的。...原因是当控件到达函数时，参数的默认值仅计算一次。 第一次，一个定义。之后，在后续函数调用中引用相同的值（或可变对象）。...输出 ['hello'] ['hello', 'tutorialspoint'] ['hello', 'tutorialspoint', 'python'] 结论 我们在本文中了解了 Python 函数中的默认值
介绍 魔法数值、魔法数字、魔法值，这是一个东西，不同的叫法。 所谓魔法值，是指在代码中直接出现的数值，只有在这个数值记述的那部分代码中才能明确了解其含义。...解决办法 使用static final 定义常量或使用enum值 static final int WEEK_DAYS= 7; 注：使用static final 声明常量，可以方便以后维护更新。...修改变量的值时只用修改一处，还不用担心修改了其他不该修改的常量。...总结 魔法值的问题对于代码逻辑来说，并不是什么要命的事情，即使不修改也基本不影响代码的正常运行，我以前没有安装阿里代码检查规范时，一样这么使用，也没出现过啥问题。好吧，应该说但是了。...但是，遵循公认的代码规范，可以有效的避免开发过程的一些小问题（最让人头疼的往往都是一些小问题引起的），提升开发的效率和代码的可阅读性，老老实实按照规范来，自然就会受益良多，继续加油！
这个过程中每个服务之间的通信又是单独的网络请求，无论请求经过的哪个服务出了故障或者处理过慢都会对前端造成影响。 ?...trace 是请求在分布式系统中的整个链路视图，span 则代表整个链路中不同服务内部的视图，span 组合在一起就是整个 trace 的视图。...在整个请求的调用链中，请求会一直携带 traceid 往下游服务传递，每个服务内部也会生成自己的 spanid 用于生成自己的内部调用视图，并和traceid一起传递给下游服务。...traceid 在请求的整个调用链中始终保持不变，所以在日志中可以通过 traceid 查询到整个请求期间系统记录下来的所有日志。...分布式链路跟踪中的trace和span 通过在访问日志和业务日志里记录的traceid、spanid 和 pspanid 能完整的还原出整个请求的调用链路视图，对错误排查能起到很大的帮助。
强烈抗议：近期发现，CSDN博客中的代码在没有登录的情况下无法复制，这种行为已经完全背离了分享的初衷，为分享增加了不必要的麻烦，所以本人决定将本文内容逐步转移到其他平台。...花括号中字符的个数表示参考文献条数为几位数, 例如总共有130条参考文献, 则为三位数, 就需要在花括号中写三个字母或数字....在中文文档中, 参考文献引用时需要写到文字的右上角, 需要对命令 \cite{...}...自动添加时会自动生成bibtexkey, 手动添加时需要手动添加, bibtexkey 是用来在文中引用的, 与前节中\bibitem{xxx} 中的xxx功能相同....版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
♣ 题目部分 在Oracle中，V$SYSSTAT中的CLASS列分别代表什么？...♣ 答案部分 V$SYSSTAT列代表统计类别，其值为1代表事例活动；值为2代表Redo buffer活动；值为4代表锁；值为8代表数据缓冲活动；值为16代表OS活动；值为32代表并行活动；值为64代表表访问...；值为128代表调试信息。
使用该实例调用fit()方法来拟合数组 X, y fit(X, y, sample_weight=None)，其中X, y接收数组，分别代表训练集和目标。...将线性模型的系数w存储在其成员变量coef_中。 用户可通过访问coef_和intercept_观察拟合的方程中，各自变量的系数和截距。...使用predict()方法能够预测一个新的样本的回归值： predict(X)，其中X是新的样本。...predict(X)——预测X中样本的回归值。 score(X, y[, sample_weight])——返回R^2决策系数的预测值。...coef_ : 数组, 形状为((1, n_features)或 (n_classes, n_features)，表示决策函数中特征的系数。
下面介绍的方法均是用于求解回归问题，其目标值预计是输入一个变量的一个线性组合，用数学语言表示的: \hat{y}是预测值，则有 \hat{y}(\...X_{\omega} 和数据集中观察到的值y两者之差的平方和尽量降到最小，写成数学表达式为: \underset{\omega}{min}||X_{\omega}-y||_{2}^{2} 线性回归中的...fit方法接受数组X和y作为输入，将线性模型的系数\omega存在成员变量coef_中: >>> from sklearn import linear_model...=1, normalize=False)> 普通二乘法的系数预测取决于模型中各个项的独立性，假设各项相关，矩阵X的列总体呈现出线性相关，那么X就会很接近奇异矩阵，其结果就是经过最小二乘得到的预测值会对原始数据中的随机误差高度敏感...此方法使用的X的奇异值分解来求解最小二乘 如X是n*p矩阵，则算法复杂度为O(np^{2}){\ge}p，假设n .
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