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介绍
912
2021-09-13
《qiankun v1.x 微前端教程》
介绍 什么是微前端 qiankun 的核心设计理念 它是如何工作的 为什么不是 iframe 特性 介绍 qiankun 是一个基于 single-spa 的微前端 实现库,旨在帮助大家能更简单、无痛的构建一个生产可用微前端架构系统。 qiankun 孵化自蚂蚁金融科技基于微前端架构的云产品统一接入平台,在经过一批线上应用的充分检验及打磨...
介绍
1534
2021-09-13
《qiankun v2.4 微前端教程》
介绍 什么是微前端 qiankun 的核心设计理念 它是如何工作的 为什么不是 iframe 特性 介绍 qiankun 是一个基于 single-spa 的微前端 实现库,旨在帮助大家能更简单、无痛的构建一个生产可用微前端架构系统。 qiankun 孵化自蚂蚁金融科技基于微前端架构的云产品统一接入平台,在经过一批线上应用的充分检验及打磨...
6.2. 相关项目
1518
2019-11-25
《MobX 3 中文文档》
相关项目和工具 模型库 相关项目和工具 MobX react 绑定 MobX react 开发者工具 MobX remotedev: 使用 MobX 版本的 Redux 开发工具 MobX inferno 绑定 MobX preact 绑定 mobx-react-form 构建表单并使用 json-schema 规则验证它们 mob...
十六、比较两个样本
1385
2018-04-22
《计算与推断思维 中文版》
十六、比较两个样本 两个类别分布 假设 随机排列 检验统计量:总变异距离 原假设下 TVD 的经验分布 两个类别分布的相等性的排列检验 A/B 测试 吸烟者和不吸烟者 排列检验 差值的自举置信区间 因果 治疗慢性背痛:RCT 潜在的结果 假设检验 效果的置信区间 元分析 十六、比较两个样本 原文:Comparing ...
接口规范-gen ctrl
688
2023-07-17
《GoFrame v2.5 开发文档》
基本介绍 解决痛点 命令特性 命令使用 手动模式 自动模式(推荐) 使用示例 自动生成的接口定义文件 自动生成的控制器代码文件 自动生成的HTTP SDK 代码文件 该功能特性从v2.5 版本开始提供。该命令目前仅支持HTTP 接口开发,GRPC 部分请参考gen pb 命令。未来会考虑HTTP 及GRPC 统一使用该命令生成控制器及S...
25. 别名
911
2018-04-24
《高级Bash脚本编程指南(Advanced Bash-Scripting Guide)》
25. 别名 注意 25. 别名 Bash 别名 本质上不外乎是键盘上的快捷键,缩写呢是避免输入很长的命令串的一种手段.举个例子, 在 ~/.bashrc 文件中包含别名 lm="ls -l | more , 而后每个命令行输入的 lm [1] 将会自动被替换成 ls -l | more . 这可以节省大量的命令行输入和避免记住复杂的命令和选...
协议概述
643
2022-12-18
《Apache Dubbo 3.0 教程(202212)》
协议概述 Triple 概述 grpc 对接 网关接入 常见问题 protobuf 类找不到 协议概述 Triple 概述 Triple 协议的格式和原理请参阅 RPC 通信协议 根据 Triple 设计的目标,Triple 协议有以下优势 具备跨语言交互的能力,传统的多语言多 SDK 模式和 Mesh 化跨语言模式都需要一种更...
命令管理-结构化参数
402
2022-10-21
《GoFrame v2.2 开发文档》
命令行管理痛点 对象化管理命令 结构化管理入参 完整使用案例 预定义的标签 高级特性 自动数据转换 自动数据校验 从配置读取数据 命令行管理痛点 前面我们介绍的命令行管理,都是通过回调函数的parser 对象获取解析的参数及选项数据,在使用的时候存在以下痛点: 需要手动传入硬编码的参数索引或者选项名称信息来获取数据 难以定义参数/选...
Flask 中的 Unicode
1035
2020-01-02
《Flask 1.1.1 中文文档》
Flask 中的 Unicode 自动转换 金科玉律 自助编码和解码 配置编辑器 Flask 中的 Unicode Flask 与 Jinja2 、 Werkzeug 一样,文本方面完全基于 Unicode ,大多数与 web相关的 Python 库都是这样处理文本的。如果你还不了解 Unicode ,最好先阅读软件开发人员 Unicode ...
学习优化奖励
1461
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
学习优化奖励 在强化学习中,智能体在环境(environment)中观察(observation)并且做出决策(action),随后它会得到奖励(reward)。它的目标是去学习如何行动能最大化期望奖励 。如果你不在意去拟人化的话,你可以认为正奖励是愉快,负奖励是痛苦(这样的话奖励一词就有点误导了)。简单来说,智能体在环境中行动,并且在实验和错误中去学习...
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