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62.png 那么，SEO工作，有哪些切实可行的操作？...②提高排名 其次，我们基于内容的优势另外一个很明确的目的就是利用原创内容的加权，使得网站关键词的排名有所提升，从而不断累积搜索引擎信任。...因此，我们必须了解用户的兴趣偏好，以及相关的需求。...②站内结构 当我们整理好用户相关性需求的时候，我们就现有拆分核心业务与相关性业务，甚至有一些关键词没有任何转化的能力，只是基于SEO可以获得一定流量。这就需要我们理清，这样关键词词库之间的关系。...总结：SEO工作虽然不是一蹴而就的事情，但在实战过程中，我们仍然需要总结大量的切实可行的经验，而上述内容，仅供参考！
决策革命：基于数据+算法的决策 基于数据+算法的决策 决策革命简而言之就是基于数据+算法的决策。...“数据+算法=服务”实现分四个环节：一是描述，在虚拟世界描述物理世界发生了什么；二是洞察，为什么会发生，事物产生的原因；三是预测，研判将来会发生什么；四是决策，最后应该怎么办，提供解决方案。...在上述的描述、洞察、预测、决策之后，可能都需要人来参与决策，但是人参与决策越来越少，而系统参与的决策越来越多。就好像无人驾驶一样，从开始完全依赖人的驾驶到最后无人驾驶。...在不确定性的环境中进行决策是企业面临的巨大挑战，从基于经验的决策到基于数据+算法的决策，是企业数字化转型的基本模式。...天猫联合玛氏、雀巢等多家一线品牌，联合建立新品创新中心，基于数据和新商业逻辑，洞察新品机会、提高研发效率，3C、服装、美妆、电器等新产品研发周期大幅缩短。
普通Form表单的提交 <!...error["password"] = "密码不能小于5" return render(request,"index.html",{"error":error}) Form实现登录表单...密码必须包含数字和字母") else: return self.cleaned_data["password"] # 自定义方法（全局钩子, 检验两个字段），检验两次密码是否一致...request, "index.html", {"form": form}) return render(request, "index.html", {"form": form}) 其他常用Form表单...ValidationError class UserForm(Form): username = fields.CharField( label = "账号: ", # 给表单加一个标签
本文中讲解的是使用sklearn实现决策树及其建模过程，包含 数据的清洗和数据分离train_test_split 采用不同的指标，基尼系数或者信息熵进行建模，使用的是X_train和y_train...sklearn.model_selection import train_test_split # 数据分离模块 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 分类决策树...Dataset Length", len(balance_data)) print(balance_data.head()) return balance_data # 训练集和测试集的分离
---- 声明：本文示例来自于GitHub用户vkasojhaa的项目，一切权利归其所有，此处仅是自己学习分享。...---- 实现了基于机器学习的乳腺癌的恶性和良性预测，比较了不同机器学习算法之间的性能。主要目的是评估在每种算法的准确性和效率方面对数据进行分类的正确性。...基于机器学习的乳腺癌预测 代码示例 #导入依赖库 #!...模型分类 #用于模型分类和访问性能的通用函数。...classification_model(model,traindf,predictor_var,outcome_var) Accuracy : 91.206% Cross-Validation Score : 90.206% 决策树模型
当软件架构通过一系列决策的变化而演进时，这些决策是基于假设和测试这些假设的实验而产生的，开发团队需要一种跟踪他们所做的架构决策的方法。...一个关键区别是结构工程是基于几千年经验的广泛知识体系，并通过科学推导出的物理定律和数学模型来加强。软件与此完全不同。它是编码的思想，并且除了某些类型的算法之外，解决问题的标准方法很少。...它们还涉及使用这些数据结构的方式，即访问和操作数据结构的基本算法。 对用于表示系统基本概念的数据结构的任何更改都会影响使用这些数据结构的算法，而对算法的任何更改都会改变它们所使用的数据结构。...大多数决策都会变成长期决策，因为大多数系统的资金模型只考虑了开发的初始成本，而不考虑系统的长期演进。在这种情况下，每个决策都变成了长期决策。...我们在之前的文章中已经描述了最小可行架构（MVA）如何与最小可行产品（MVP）增量并行演化。实际上，这意味着团队将随着解决方案的演进而逐渐做出架构决策。
-- /.form-box --> 2、对每个表单字段进行验证 （1）对phone表单进行js验证，在验证时使用了正则判断是否是手机号，同时通过ajax去后台查询phone是否已注册。...我的session是shiro权限验证的session，可能大家操作时此处会有所不同。使用了SmsService方法对手机号发送验证码。...代码如下： /*保存操作*/ function save() { //拿到表单的值 var phone=$("[name=phone]").val();...： （1）只要我们输入表单时离开会离开判断是否符合符合，只要不符合，后面的span就会提示，这样就 span就不为空了，不能提交成功。...只有改正确了对应的span才为空。 （2）当我们不去输入表单时，我们的表单就有空的，也会阻断。 （3）这一前一后的判断，就能保证我们的提交内容符合要求。
Boosting，也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术，能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法...本篇使用的弱分类器为单层决策树（decision stump,也称决策树桩）。它仅根据样本的单个特征值进行分类，实在是够弱（当然，弱不是优点）。...但是通过多棵单层决策树投票加权，我们就可以构建出一个能对该数据集完全正确分类的强分类器。 ?...加载数据集，创建单层决策树，投票加权组合成强分类器的完整代码如下： from numpy import * def loadSimpData(): datMat = matrix([[ 1. ,...])) return dataMat,labelMat def stumpClassify(dataMatrix,dimen,threshVal,threshIneq): #基于单层决策树构建弱分类器
false; } } return checkResult; } } export default Liang 使用方法在VUE中的main.js.../utils/Liang" Vue.use(Liang); 页面使用方法 给表单必须用form标签包起来，给form增加ref属性， 给对应的input增加对应的data-vaild正则验证属性，data-errmsg...增加对应的错误提示信息内容 在提交的表单的按钮绑定请求方法，在请求前利用refs获取对应的表单然后利用封装好的this.Vaild进行数据校验
声明：本文示例来自于GitHub用户vkasojhaa的项目，一切权利归其所有，此处仅是自己学习分享。 ---- 实现了基于机器学习的乳腺癌的恶性和良性预测，比较了不同机器学习算法之间的性能。...主要目的是评估在每种算法的准确性和效率方面对数据进行分类的正确性。...---- loss # 损失值：预估值与实际值之间的均方差 optimizer # 优化器 trainer = optimizer.minimize(loss) # 训练：最小化损失函数 基于机器学习...(ANN)的乳腺癌预测 代码示例 #导入依赖库 #!
本文介绍如何使用MLxtend来绘制与分类模型相关的决策边界decision_regions。...y = np.array(np.logical_xor(X[:, 0] > 0, X[:, 1] > 0), # 两个特征的是否都大于0；使用异或的结果 dtype=int)y...0], grd[1]]) fig = plot_decision_regions(X=X, y=y, clf=clf, legend=2) plt.title(lab)plt.show()基于子图的分类决策边界...ax=axes[0], legend=2) fig = plot_decision_regions(X=X, y=y, clf=clf2, ax=axes[1], legend=1)plt.show()基于多特征的决策边界...square','class triangle','class circle'], framealpha=0.3, scatterpoints=1)plt.show()基于缩放因子的决策边界可视化
image.png 我们利用以前破解的方式进行破解，提示如下！...666666&token=679625cb843f4ba37e630426334&submit=Login 我们发现多了一个字段token=679625cb843f4ba37e630426334，抱着试一试的心态...，我们按照原来的方式破解。...我们按F12审查元素 image.png 表单中有一个hidden项，里面存的就是token。 开启burpsuite代理，抓取数据包。...点击Refetch response，进行一个请求，即可看到响应报文，直接选取需要提取的字符串，上面的会自动填入数据的起始和结束标识。
园区网络交换机堆叠架构的历史交换机的堆叠架构自20世纪90年代提出，其部署价值有目共睹。比如，简化管理。堆叠后的交换机可以被视为一个逻辑实体，具有统一的管理界面，简化了管理和操作。...比如基于CLOS的Spine-Leaf架构就可以保留堆叠式架构的优点，用基于L3能力来实现，总体来说可靠度更高、扩展性更强、但复杂度约等于零。图片让我们参考星融元的云化园区网络架构。...集群内的多台交换机也可虚拟成一台逻辑交换机——同层设备使用同一套配置文件模板，具有统一的管理界面，配置将自动同步到集群成员（与堆叠系统类似），新增设备仅需人工完成最基础的接线操作即可通过ZTP顺利上线。...），但是这种操作往往会人为阻塞线路或者额外增加配置工作。...星融元的云化园区网络方案采用天然无环路的Spine-Leaf架构，全三层路由组网，全网链路基于ECMP多路径负载分担，在保证高链路利用率和低复杂度的前提下实现了组网的可靠性。
，可以导入sklearn库的datasets文件，调用datasets文件中的load_iris方法就可以获得iris数据集。...本文采用的是第3种方法，直接从sklearn库中获取数据。...2.决策树分类代码 第1-3行代码导入库；第5-7行代码获取样本的特征x和分类结果y； 第9行代码划分训练集和测试集，比如关键字参数test_size=0.3表示测试集占总比例30%，如下图所示： ?...对象的fit方法。...第14行使用DecisionTreeClassifier对象的score方法对测试结果评分，需要填入2个参数：第1个参数是测试集的特征test_x，第2个参数是测试集的分类结果test_y。
来源：PCS 2021 Bristol 主讲人：Gosala Kulupana 内容整理：赵研 本文来自 PCS 2021 SS1 的第六场演讲，主要介绍了 Kulupana 等人提出的一种基于决策树的...提出方法 1） CU 级特征提取 2） 对特征进行筛选 3） 构建随机森林 4） 对森林中的决策树进行筛选，优化森林性能 5） 制定基于规则的块划分提前停止算法 算法整体流程 4....为了解决这一问题，Kulupana 等人提出了一种基于机器学习（ML）的 VVC 帧间编码快速算法。...随后，对森林中的决策树进行筛选，选出最优的决策树子集（optimal subset），以此提高随机森林的分类准确性。此外，通过引入基于规则的提前停止策略，该方法可以进一步降低编码复杂度。...Kulupana 等人也在这里使用了基于机器学习的块划分预测方法，以做到块划分流程的提前终止。
在xxx信息管理这种业务场景中我认为最常见的操作就是对字段的处理(例如查询、编辑等区域的表单、图表的列名、表格的列名)，而字段恰恰是最为 '规范的'，它有自己的名称、类型 name 它代表名称，类型为字符串...sceneMap[word]}` } return eval(evalStr) } } } 重点就在于m_canUse的实现，它用eval取巧的实现了一个场景逻辑字符串转布尔值的一个骚操作...实际上需求是非常复杂多变的，场景可以说是无限的甚至是相互交织关联的、我们可能会根据用户的操作动态显示字段的显示隐藏，例如提交后显示提交人、提交时间等字段、撤销了就不予显示 let fieldMap =...sceneMap的状态来达到控制表单的显示、隐藏、禁用，当状态越复杂时你就越能感觉到它的威力 响应表单的事件 可以在动态表单内部监听表单的事件(可查阅相关UI库文档)、当表单事件触发时对外传递事件(携带当前操作的字段信息...，需要大家结合自身的业务场景去填充各种各样的表单和相关的参数、事件
其本质上说明基于较慢信号的策略往往比基于较快信号的策略更能捕捉长期趋势，表现出更好的风险收益曲线。 但是Garg et al.(2021)发现，时序动量策略在市场方向转折时通常会遭受损失。...通过使用VOM策略来提高风险调整收益的潜力是基于以下假设：方差在短期范围内是高度可预测的，而方差预测仅与这些范围内的未来收益有微弱的相关性。...经过训练后，决策树模型给出了一个阈值17%。当月度波动大于17%时，短周期的动量策略效果优于长周期的动量策略；反之亦然。...基于SPX波动率的决策树策略通过两种方式实现其优异表现：一是其总体beta敞口相对中性，这解释了其较低的下跌；其次，它的alpha来自于市场择时和波动择时。...总结 在本研究中，我们基于决策树模型来建立一个基于市场波动状态来动态选择不同周期的时许动量策略。其中，利用决策树分类器的简单性和可解释性来提取和理解时序动量策略投资者所面临的信号速度的问题。
一级封装 针对表单域里面的 a-input、a-select 这类组件进行封装，统一属性和事件，简化操作。...= reactive(json.companyForm.formItem) // 表单需要的meta信息 // 根据meta 设置model for (var key in this.metaInfo...一个实现增删改查的页面里，往往需要数据列表、分页、查询、和表单，如果直接放在一个页面里，还是有点太乱，所以需要进一步封装，就是把添加和修改的表单单独封装在一个组件里面，这样外面的页面就是和表单组件、查询组件...多行多列的表单咋弄？ AntDV的Form表单似乎只能是单列或者单行的，没发现多行多列的方法。 单列就是下面这样 ? 多行多列是这样 ? 难道现在都不需要这种多行多列的表单了吗？...这个还真写了，查询表单就是自己写的table，只是我发现表单验证的功能似乎被AntDV给封装到了Form表单里面，目前还没发现单独使用的方法。 所以目前只好直接封装Form表单来实现表单验证功能了。
1) 先在任意其他机器上(若没有~/.ssh 要创建一个)登录免密码登录的目标机器(就是需要别的机器向这台机器的IP做scp时面输入密码),之后在 ~/.ssh/known_hosts 中拷贝 最后一行...表示无证书密码 将公钥证书id_rsa.pub复制到~/.ssh ，重命名 为 authorized_keys 私钥证书是id_rsa 下载这个文件到本地 3) 在需要执行scp免密码的机器上...JAK0lkYcnNgymXDLAazsbAjvMDeYkGwBdMQsIiriiQKGx >>~/.ssh/known_hosts $ cd .ssh $ vi known_hosts 上传id_rsa 到目标机器 的
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