Flutter 布局（三）- FittedBox、AspectRatio、ConstrainedBox详解1. FittedBox1.1 简介 1.2 布局行为 1.3 继承关系 1.4 示例代码 1.5 源码解析1.5.1 属性解析 1.5.2 源码 1.6 使用场景 2. AspectRatio2.1 简介 2.2 布局行为 2.3 继承关系 2.4...

GitHub连击100天40天的提升 100天的挑战 140天的希冀 200天的Showcase一些项目简述技术栈 google map solr polygon 搜索 技能树重构Skill Tree 技能树Sherlock Django Ionic ElasticSearch 地图搜索 简历生成器 Nginx 大数据学习 其他 365天编程的基础能...

搜索引擎适配器选项 搜索引擎适配器 sdbseadapter 是 SequoiaDB 与 Elasticsearch 连接的桥梁，以在 SequoiaDB 上支持全文检索能力的工具。 选项 参数 缩写 描述 —help -h 帮助选项 —version 版本信息 —confpath -c 配置文件路径（不需指定文件名） —diaglevel -v...

24.1 编译前的任务：认识核心与取得核心源代码24.1.1 什么是核心 （Kernel） 24.1.2 更新核心的目的 24.1.3 核心的版本 24.1.4 核心源代码的取得方式 24.1.5 核心源代码的解压缩/安装/观察 24.1 编译前的任务：认识核心与取得核心源代码 我们在第一章里面就谈过 Linux 其实指的是核心！这个“核心 （kern...

概述 概述 目前，安装部署 SequoiaDB 有两种方式： 命令行安装（手工安装）。 可视化安装（自动安装）。命令行安装是通过 SequoiaDB Shell 运行 Javascript 命令，一步一步将环境搭建。使用命令行安装要求用户要对 SequoiaDB 集群的组成及运行机制有比较深入的认识，一般不适合刚开始接触 SequoiaDB 的用户。...

6. 学习分类文本1 有监督分类 1.1 性别鉴定 1.2 选择正确的特征 1.3 文档分类 1.4 词性标注 1.5 探索上下文语境 1.6 序列分类 1.7 其他序列分类方法 2 有监督分类的更多例子 2.1 句子分割 2.2 识别对话行为类型 2.3 识别文字蕴含 2.4 扩展到大型数据集 3 评估 3.1 测试集 3.2 准确度 3.3 精确度和召回...

第七章：应用 第七章：应用 兴趣 经常有学生向我表示他对目前的专业没兴趣—他真正 感兴趣的是某某专业。看得出来，这些人常常不快乐，因为 他们（觉得）自己正在做自己不喜欢做的事情。然而，事实果真这样吗？不客气地说，在 99% 的情况下， 并非如此。首先，这些人其实并不是对自己正在做的事情没有兴趣， 而是没有能力把目前正在做的事情做好。几乎没有人会喜欢 ...

第7章 集成方法 ensemble method集成方法: ensemble method（元算法: meta algorithm） 概述 集成方法 场景 随机森林随机森林 概述 随机森林 原理 项目案例: 声纳信号分类项目概述 开发流程 AdaBoostAdaBoost (adaptive boosting: 自适应 boosting) 概述 AdaB...

JVM架构Java虚拟机简介 线程介绍 Java虚拟机体系结构 数据类型 类装载器 方法法区 JVM架构 Java虚拟机简介 “Java虚拟机”可能指如下三个不同的东西 抽象规范 一个具体的实现 一个运行中的虚拟机实例 每个Java程序都运行在某个具体的Java虚拟机实现的实例上。一个Java虚拟机的实例负责运行一个Java程序。当启动一个Ja...

第三章：管理 第三章：管理 估算时间 墨菲定律：Murphy’s law， 一个经验定律，其一般 表述为“凡事只要可能 出错，就会出错”。 参见维基百科 goo.gl/nQBUr。 侯世达法则： Hofstadter’s Law， 出自侯世达《哥德尔、 艾舍尔、巴赫：集异璧 之大成》，该法则有时 也会表述为“双倍时间 法则”或“三倍时间法 则”。参...