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    前端科普系列(2):Node.js 换个角度看世界

    本文为系列文章(2),主要介绍 Node.js 的前世今生、核心科技以及背后的故事。...2.Node.js 诞生的背景 2008年,Google开发了Google地图,但Google地图那时是安卓的原生应用。...2008年9月2日,V8 与 Chrome 在同一天宣布开源。世界以非同寻常的方式发现了 Chrome。Chrome 是通过Google 早前发布的漫画册传出去的。...于是在 2009 年的 2 月,按新的想法他提交了项目的第一行代码,这个项目的名字最终被定名为"node"。 2009 年 5 月,Ryan Dahl 正式向外界宣布他做的这个项目。...二、Node.js 现状 2018 年 5 月 31 日,Node.js 基金会发布的用户调查报告,显示学习 Node.js 看起来更容易了,少于 2 年 node 经验的用户中,有 43% 的觉得“容易

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    从配置文件的角度去了解Yii2

    本文就从Yii2 Advance版本的配置文件着手,详细介绍配置文件角度的Yii2框架,其中涉及到的部分内核方面的要点将在后续文章中逐一说明....Yii2为了简化开发难度,所以用户定义的目录加载方式全部使用Yii2自己定义的autoload方法(Yii.php中注册的BaseYii.php中的autoload),而不是编辑composer.json...既然提到bootstrap,这个阶段Yii2还会调用所用的extension,做上述相同的事情.如果你自己编写了关于Yii2的扩展,这时候它将被实例化并缓存到Yii的对象容器中.至于extension的编写...'modules' 对应的modules(例如backend)目录下的Module对象的命名空间.方便Yii2进入你所定义的module. module在Yii2中是一组MVC的封装,这个概念可能在其他框架中不同...Yii2的DI和对象模型,后续文章详细介绍.文章在这里 7.

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    前端科普系列(2):Node.js 换个角度看世界

    本文为系列文章(2),主要介绍 Node.js 的前世今生、核心科技以及背后的故事。...2.Node.js 诞生的背景 2008年,Google开发了Google地图,但Google地图那时是安卓的原生应用。...2008年9月2日,V8 与 Chrome 在同一天宣布开源。世界以非同寻常的方式发现了 Chrome。Chrome 是通过Google 早前发布的漫画册传出去的。...于是在 2009 年的 2 月,按新的想法他提交了项目的第一行代码,这个项目的名字最终被定名为"node"。 2009 年 5 月,Ryan Dahl 正式向外界宣布他做的这个项目。...二、Node.js 现状 2018 年 5 月 31 日,Node.js 基金会发布的用户调查报告,显示学习 Node.js 看起来更容易了,少于 2 年 node 经验的用户中,有 43% 的觉得“容易

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    从配置文件的角度去了解Yii2

    本文就从Yii2 Advance版本的配置文件着手,详细介绍配置文件角度的Yii2框架,其中涉及到的部分内核方面的要点将在后续文章中逐一说明....Yii2为了简化开发难度,所以用户定义的目录加载方式全部使用Yii2自己定义的autoload方法(Yii.php中注册的BaseYii.php中的autoload),而不是编辑composer.json...既然提到bootstrap,这个阶段Yii2还会调用所用的extension,做上述相同的事情.如果你自己编写了关于Yii2的扩展,这时候它将被实例化并缓存到Yii的对象容器中.至于extension的编写...'modules' 对应的modules(例如backend)目录下的Module对象的命名空间.方便Yii2进入你所定义的module. module在Yii2中是一组MVC的封装,这个概念可能在其他框架中不同...Yii2的DI和对象模型,后续文章详细介绍.文章在这里 7.

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    从贝叶斯角度看L1及L2正则化

    岭回归还可以从贝叶斯角度来得到呢!顿时觉得自己知识面太窄,暴露了自己渣渣的本质。既然知识面窄,那就废话不多说,恶补一波吧!...本文涉及的知识点有: 频率派和贝叶斯学派 概率和似然 拉普拉斯分布和正态分布 极大似然方法求线性回归 贝叶斯角度看L1和L2正则化 1、频率派和贝叶斯学派 频率派 频率派认为需要将推断的参数θ视作未知的定值...2、概率和似然 在我们继续进行下去之前,我们先来弄清楚两个概念:似然(likelihood)和概率(probability)。两者都是对可能性的表示。...5、贝叶斯角度看L1和L2 兜兜转转这么多,终于到了我们的正题了,打起精神来,革命尚未成功,各位还需努力!...可以看到,如果参数Θ的先验概率分布是正态分布的话,我们可以得到类似于加入L2正则化的多元线性回归的损失函数。 5.2 先验是拉普拉斯分布 ?

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