预处理（对这里的高质量讨论结果的修改，下面的顺序仅限英文） 去掉抓来的数据中不需要的部分，比如 HTML TAG，只保留文本。结合 beautifulsoup 和正则表达式就可以了。...由于 Python2 的历史原因，不得不在编程的时候自己处理。英文也存在 unicode 和 utf-8 转换的问题，中文以及其他语言就更不用提了。...Jockers 提供了一份比机器学习和自然语言处理中常用的停词表更长的停词表。中文的停词表 可以参考这个。 lemmatization/stemming。...重新去掉长度过小的词。是的，再来一遍。 重新去停词。上面这两部完全是为了更干净。 到这里拿到的基本上是非常干净的文本了。如果还有进一步需求，还可以根据 POS 的结果继续选择某一种或者几种词性的词。...nltk 和 scikit.learn 里面都有很完整的方案，自己选择合适的就好。
单页Web应用（single page web application，SPA）是当今网站开发技术的弄潮儿，很多传统网站都在或者已经转型为单页Web应用，新的单页Web应用网站（包括移动平台上的）也如雨后春笋般涌现在人们的面前...单页web应用开发流程 用循环的视角审视Web应用开发 框定一个一致的SPA图形用户界面（GUI）和模型 将SPA的原则带回服务器端 聚集于对合适的应用进行早期SPA开发 SPA...协调的起点是认识到SPA与脚本和网页编程有关，而不是与后端应用有关。...这会产生一种要对应用服务器进行重构的诱因，其目的是为了以1:1的比例来支持SPA。就最大程度上而言，该模型应该让自己的变量及命名空间本地化，并通过应用的服务器端与其他SPA交互。...这是为了减少对于用本地SPA控制器或模型来在多个SPA之间保留状态的需求。
白帽SEO是一种公正的手法，使用符合主流搜索引擎发行方针规定的SEO优化方法。以下是进行白帽SEO的一般流程：网站内部基础优化： 这包括对网站整体架构的合理设计，确保网站结构清晰、易于导航。...在设置TDK时，要充分考虑目标关键词的选择和布局，使网站在搜索引擎中更具吸引力。丰富网站内容： 内容是网站的核心，为用户提供有价值的原创内容是关键。...要积极寻找高质量的外部链接，与其他网站建立合作关系，提高网站的知名度和权威性。定期监测与优化： 要定期监测网站的排名、流量等数据，根据数据反馈调整优化策略。...通过持续优化和改进，可以提高网站在搜索引擎中的排名和曝光度，吸引更多的潜在用户。那么白帽SEO都是怎么监测网站排名,流量,收录的呢？...通过对比不同时间段的数据变化，可以找出优化的不足之处，并制定相应的改进策略。同时，也要关注搜索引擎的最新动态和算法变化，及时调整优化方法，以确保网站的长期稳定发展。
订阅专栏，每天用碎片化的时间轻松听完、学完1本经典书籍，你将获得： · 养成一个终生受益的阅读、思考习惯 · 100种成长心法，100个洞悉世事的角度 · 实现气质、见识、谈吐、格局的全新蜕变 · 更好地掌握自己的命运...心理咨询师李松蔚老师将多年的心理学经验沉淀，把这些厉害的思维规律进行了一次系统总结，出了这门超值的课程《李松蔚认知思维16讲》。...你将获得： · 活得更通透，遇到同样的问题，变成那个更有办法的人 · 改变更自然，看清问题的真相，促成真实的改变 · 更有影响力，提升关系里，让关系更轻松 · 生活有动力，确立你的目标，寻找属于你的意义...在这门课里，他会把这些思维规律掰开了揉碎了讲给你听，从前我们看到的是「厉害」，这一次我们看到的是「厉害」的背后，真正掌握这套思维规律。 ...《吊打面试官》专栏，希望能帮助各位读者以后面试势如破竹，对面试官进行360°的反击，吊打问你的面试官，让一同面试的同僚瞠目结舌，疯狂收割大厂Offer！
1.什么是PKCE PKCE，全称Proof Key for Code Exchange,上篇讲到SPA，这是一种没有后端服务器的原生客户端，代码都在用户本地设备上运行，比如SPA在用户浏览器上运行，Win...PKCE,旨在提高移动设备上授权代码流程执行过程中的安全性。有关该功能的定义，参阅RFC7636,微软翻译为保护授权码授权。...3.查看IdentityServer4授权码流程 知晓了PKCE的男人，现在想对IdentityServer4授权码流程有一个更详细了了解，以及对PKCE的验证，我们使用WireShark对整个请求进行抓包...4.详解IdentityServer4授权码流程（SPA） 4.1 请求IdentityServer4的配置端点-获取authorize端点 请求 ......，其次整个客户端(SPA)与服务端交互过程有很多骚操作，比如在html里面返回一段隐藏的iframe，从而触发回调。
（TTL）的性能指标 延迟是瓶颈，最快的速度莫过于什么也不传输 对实时性较强的应用使用WebSocket 一个“源”由应用协议、域名和端口这三个要件共同定义 文章概要 监控 SPA 性能 提升 SPA...监控 SPA 性能 有很多工具能帮助你监控SPA的性能。首先，可以利用Chrome自带的开发者工具(Devtool)或者特定的插件。...rumObj.setPageKey('feed_page_key'); // 做页面渲染处理 rumObj.appRenderComplete(); // 页面导航的时间监听 rumObj.appTransitionStart...提升 SPA 性能(6种) 2.1 延迟渲染首屏下的内容 也就是「优先渲染首屏」的页面信息。 如果你的SPA在渲染阶段耗费了很多时间，那么针对非首屏页面的惰性渲染是不可忽视的步骤。...为了做预检请求，客户端发送「另一个请求」，描述源、方法和跨源AJAX调用的头。根据这些信息，服务器决定是否处理该调用。客户端收到响应后，向第三方资源发起请求。
渗透测试是指安全工程师通过模拟恶意攻击者的技术做法，对目标网站/系统/主机的安全防护系统进行深入测试，从而发现安全隐患的评估方法。...渗透测试完成后，安全工程师会以报告的形式列出系统中存在的安全问题，并对这些安全问题进行评估，最终为用户提供解决这些安全问题的技术解决方案。...渗透攻击是渗透测试中最关键的环节。在这一环节中，安全工程师将利用目标系统的安全漏洞入侵目标系统，并获得目标系统的控制权。对于一些典型的安全漏洞，一般可以使用发布的渗透代码进行攻击。...在后渗透攻击阶段，我们将专注于特定的目标系统，寻找这些系统中的核心设备和关键信息。安全工程师在进行后渗透攻击时，需要投入更多的时间来确定各种系统的用途以及它们扮演的角色。...这个阶段是攻击的升级，对目标系统的破坏会更有针对性，其危害程度会进一步增加。 (7)报告阶段。 在渗透报告中，应告知客户目标系统的漏洞、安全工程师对目标系统的攻击以及这些漏洞的影响。
SEO 在 SPA 站点中的实践案例 在轻文档站点的背景前提下, 我们暂不考虑 SSR 方案。...预渲染方案 经过上文对 SSG 方案的分析, 此时 SPA 站点的优化关键已经跃然纸上 —— 静态化路由。...优化后: 搜索到站点地图中声明的位置数据。 ? 至此使用 SSG 优化 SPA 站点实现 SEO 的完整流程完整实现了一遍。...后续便剩下参照 搜索引擎优化 (SEO) 新手指南 做一些 SEO 细节方面的优化以及支持更多搜索引擎了。...小结 本文从 SPA 站点实现 SEO 作为切入点, 先后介绍了 SEO 的基本原理, SEO 在 SPA 站点中的 4 种实践案例, 并结合 create-react-doc SPA 框架进行完整的
SPA单页应用的优缺点 Single Page Web Application是一种特殊的Web应用，其所有的活动局限于一个Web页面中，仅在该Web页面初始化时加载相应的HTML、JavaScript...、CSS文件，一旦页面加载完成，SPA不会进行页面的重新加载或跳转，而是利用JavaScript动态的变换HTML，默认Hash模式是采用锚点实现路由以及元素组件的显示与隐藏实现交互，简单来说SPA应用只有一个页面...优点 良好的交互体验，页面首次加载完成后内容的改变不需要重新加载整个页面，具有更快的响应速度，具有桌面应用的即时性、网站的可移植性和可访问性。...缺点 不利于SEO，由于是采用前端渲染的方式，搜索引擎不会去解析Js从而只能够抓取首页未渲染的模板，如果需要单页面应用有更好的SEO，那么通常需要使用SSR服务端渲染，搜索引擎爬虫抓取工具可以直接查看完全渲染的页面...首次加载速度慢，SPA单页应用通常首次加载页面时就会将相应的HTML、JavaScript、CSS文件全部加载，通常可以通过采取缓存措施以及懒加载即按需加载组件的方式来优化。
最近，无意中看到了别人的某段代码，是用抛出异常的方式去控制代码逻辑和流程。 比如，程序设置了几种分流策略，在rpc层的一个调用会判断当前请求该走哪个策略。...但是当rpc发生异常时，catch之后返回null,然后在主流程中，对rpc结果进行判断，主动抛出异常，然后在外层catch住，打印异常日志，归到默认策略，返回空的response。...这个倒不是说不可以，但是我个人是不赞成用这种抛出异常的方式去控制逻辑的。我更倾向于在主流程检测到策略信息为空时，直接返回空的result，而不是抛异常让外层catch....因为相比于普通的new一个类或对象等操作，new一个异常 和catch一个异常是非常耗时的。 ?...，它也不会不给你存，这个大概就是耗时的地方了。
安装好以后很多perl脚本是在 anaconda3/envs/EVM/opt/evidencemodeler-2.1.0/EvmUtils/这个目录下 学习这个流程的参考链接 1、https://www.zhouxiaozhao.cn...of rearrangements with altered evolutionary dynamics C24.chr.all.v2.0.fasta的一号染色体 evm 流程第一步用到的命令是 time...这个流程先跑一遍，就可以得到这两个结果文件 将这两个结果文件合并成了evm_abinitio.gff3 evm_pro.gff3 这个是基于同源蛋白的结果使用的是gth这个程序 transcripts.fasta.transdecoder.genome.gff3...，得到gff文件后需要用evm这个流程里的脚本对格式进行转换，gth这个软件的安装，如果braker2这个软件安装好是可以直接用的 ~/anaconda3/envs/braker2/bin/gth -gff3out...小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
回想最近独立负责开发的一个需求：App 中的一个子模块，客户端提供的 WebView 加载网页，实现的一个单页应用（SPA）。...从交互同学手上拿到的 Interaction Flow 流程图，大致描述了各个子页面的元素和用户的跳转关系。...而流程图背后，并未体现出页面的堆叠关系、哪一块内容需要生成滚动、层级如何安排等更立体的结构等信息。...这里问题在于，浏览器（WebView）最初的设计是以网页浏览为中心做的，每一次前进或后退操作，会导致整个页面的刷新，状态无法像移动端 App 那样有很直接的堆叠的模式。...其中比较严重的问题是，基于 WebView 的 SPA 子页，在数据埋点与上报的场景有着诸多不便，也容易因为多次曝光导致数据分析出现偏差。
接手一个在线客服的项目，本质上就是一个 IM 项目。 第一个想到的是用 WebSocket，然而一些客观因素导致这个项目很难采用 WebSocket 来做。...那么，就只好用 http 实现，并为此设计了如下流程： 如图，首先 Browser 端发起一个拉取消息的请求。...Browser 端收到返回结果后，再次发起一个新的拉取消息的请求，如此往复进行。 若 Server 端接到拉取请求后，没有查询到新消息，则 Hold 住这个请求进程，同时设置一个时间阈值，比如5秒。...若始终都没有新消息，则在达到预设的时间阈值后，向 Browser 端返回一个通知，告知 Browser 端这次没有新消息。...在这个流程中，Browser 端发出请求后，可能会立即收到结果，也可能在5秒后得知没有新消息，不论是否有新消息，在得到 Server 端反馈后，都要立即再次发出请求。
大家好，我们的团队是由来自三个不同专业的小伙伴组成，且都是萌新，这是我们团队第一次参加数据挖掘比赛。...尽管我们在初赛过程中困困重重，但我们经过两周的共同的努力，目前以0.099711的成绩进入了决赛。下面我就针对具体问题介绍一下我们的做法。...另外在 validation 划分方面，我们随机选取数据集的12%作为 validation ，因为不同的随机数种子产生的 validation 集的 logloss 会有些差异，但是要注意数据泄露的问题...2.模型构建方面 我们队使用的模型是模型 xgboost，没有调参，也就是默认的参数。...我们队对于特征的处理如下： （1）使用统计频率、转化次数特征、转化率特征代替 onehot ，这里我们对 label=1的用户进行统计分析，针对用户的历史交互，安装 app 等信息，从用户的角度去思考可能决定他点击广告后发生激活的原因
写在前面 我们应该都使用过网易云音乐或者是别的一些逼格比较高的网页，他们比较厉害的一点是页面看起来只有一个，不管你点击什么地方，永远不会刷新页面，都是感觉是在一个页面上完成的操作，这个逼格那么高的页面是怎么实现的呢...今天博主就简单的将实现的原理写一下，鄙人能力有限，写的不好的，或者您有自己的想法的，可以随时联系我，这里写的是原生的js实现，不是使用vue或者react的路由实现，所以我明白那些每天使用框架的人看到以后的感觉...源码已经上传到Github上：spa应用的简单实现 我们首先看一下效果： ? 那么之前我说过，遇到一个问题怎么办？...OK，问题定位到了以后，下面就是怎么解决的问题，首先我们都知道，不刷新页面其实很简单，就是使用ajax就可以了，ajax的异步请求是完全可以满足我们第一个问题的解决方案的，第二个怎么做呢？...", "text": "这是jim的部分" },{ "name": "hi,我是jary", "text": "这是jary的部分" } ] H5的源码是这样的： <!
而回归是一种及其简单的模型，我们一个普通的二元函数 y=f(x)，就属于回归的一种。它虽然简单，但是它有一个极其致命的缺点：线性回归的鲁棒性很差。这使回归模型在机器学习领域上表现很一般。...[1496984018708_508_1496984021657.png] 其中result是predict_proba产生的一个预测概率，由此我们得到了腾讯算法大赛要求的概率将其输出既可得到所要的zip...文件，具体实现在官方的baseline中有相应的代码实现，在此不再赘述，附上官方baseline的链接，有需要的同学可以参考：腾讯社交广告算法大赛 Baseline 3、 LR模型对维度过大的特征值的处理...Python中提供了标准化数据相应的函数，保证每个维度的特征数据方差为1，均值为0。...由此让我们的LR模型对此次算法大赛中一些离散度较高的特征有了应对之策，例如下图的positionID,数据大小相差较大，会导致结果受到影响，使用标准化处理可以避免这个问题，使得我们可以得到一个更好的成绩
另一层面原因，是不想系统所有功能全怼到一个SPA中，还是希望不同功能模块，去拆分到不同页面中的， 俗称的多页。 ...但作为公众号系统，富客户体验，还是需要一些SPA体验的，具体来讲我的做法是每个功能模块一个单页。这便是为啥系列文章中有这个core整合SPA这一篇。...2、边界上下文 core端的不说了，MVC，地球人都清楚，这里重点说前端整合。具体来讲，我希望把前端体验中SPA、路由、组件等一系列优秀实践整合到MVC中。...3、实现方式 1) Layout的处理 Layout壳子页，大家都知道，定义整个站点的布局，以及引入公共前端文件。既然我们采用Vue系列，那就要把对应的文件引用替换，大致如下： <!...此处的AOP实现是依据node中间件的概念，跟core里边的中间件如出一辙。
我作为一个从事互联网开发四年以上的技术人员，有能力也有义务向广大圈外想要建设一个网站的各位老板普及一些网站建设的流程。...这些知识在很多技术人员看来都是非常基础的，但这篇文章的对象是广大对网站，系统建设有兴趣，却对软件开发一窍不懂老板。 软件开发的标准流程: 首先来说一下完整的软件开发流程。...1：需求文档 首先是产品经理收集客户的需求，其中包括但不限于，需要做哪些功能，业务流程，表单字段，系统角色，权限。。。。...， 如果你只是要做一个简单的展示官网，那就不需要产品经理梳理业务流程。...做兼职，外包越多，这个数字越拿的准。 报价一般都是根据功能模块进行的， 如一个订单模块多少钱，多少时间。 不会死扣细节。死扣细节的都是比较斤斤计较的，合作起来很麻烦。
我今天分享的主题是基于 SPA 架构的 GraphQL 工程实践。主要从一名前端的视角来看 GraphQL 在整个 web 链路中包括前端和后端协同效率的问题。 ?...架构设计与技术选型，前后端分离，说起前后端分离是一个老生常谈的问题，自从我开始做前端一直到现在，我认为前后端分离大致分为四个阶段： ?...第一阶段前端异步去请求数据接口，然后刷新局部的 UI；第二阶段前端接管 view 层，这个时候基于 spa 框架开始涌现，并且一直流行到今天；第三和第四阶段随着 nodejs 技术的兴起，我们开始思考与后端的协同效率问题...因为它存在两个问题：首先，schema 是一个与语言无关的，只是模型的一个描述，其次，做开发的时候本着设计先行的原则，先确定模型是长什么样的，然后才开始动手写代码。 ?...最简单的你设置 query 文本大小来做预防肯定不行，而设置白名单那么我们使用 GraphQL 的意义又在何处，所以我们还是对 query 的深度进行控制， ?
数据预处理 1.1 稀疏特征值处理 在初赛中，数据量在百万级别，因为我们没有做稀疏特征值的处理，但是决赛这种数据量增长了10倍的情况下，稀疏特征值的处理能够影响模型的稳定性，因此我们会对特征值中少于...1.2 验证集的构建 构建验证集是比较重要的，目的是为了让线下成果与线上测试集结果保持一致，在几个周冠军的分享中，也都提到了构建有效的验证集的事情。...先验概率特征 类别特征的历史转化率 gbdt特征 利用gbdt模型对部分特征进行学习，将gbdt结果的叶子特征作为新的特征 在产生新的特征的过程中，如何初步判断特征的有效性是非常重要的，我们可以采取一些初步的统计进行比较...2.2 特征筛选 在本次比赛中，最让我感到困惑的地方就在于特征筛选，特征筛选的流程一般如下图所示： [特征筛选一般流程] 在一开始的时候，我们将生面提到的所有特征一股脑的塞到模型里面，尽管有些特征的重要性很低...，然而在我们删除了某些特征以后，模型的效果还是下降了，然而我们之后再删除特征的情况下，进行了模型参数的调整，把xgboost训练的树的深度增加以后，线下验证集的效果就提升了很多。
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