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9.3 决定命运的因素常常在主动边界之外
1713
2019-07-19
《定投 —— 大佬的自我修养》
定投 —— 大佬的自我修养 9. 定投策略神奇力量背后的深刻机理 9.3 决定命运的因素常常在主动边界之外 定投 —— 大佬的自我修养 —— 让时间陪你慢慢变富…… 李笑来 二〇一九年七月 普通人错过这本书的“踏空成本”无限大…… https://b.watch 9. 定投策略神奇力量背后的深刻机理 让我们从一对看起来是对立的...
贝叶斯法则
1301
2018-03-27
《面向程序员的数据挖掘指南》
贝叶斯法则 贝叶斯法则 贝叶斯法则描述了P(h)、P(h|D)、P(D)、以及P(D|h)这四个概率之间的关系: 这个公式是贝叶斯方法论的基石。在数据挖掘中,我们通常会使用这个公式去判别不同事件之间的关系。 我们可以计算得到在某些条件下这位运动员是从事体操、马拉松、还是篮球项目的;也可以计算得到某些条件下这位客户是否会购买Sencha绿茶等。...
第 2 小节:打造开源社区
2142
2021-01-28
《码云《开源指北 1.0》》
第 2 小节:打造开源社区 什么是开源社区 建立你的开源社区 绘制社区蓝图 建设社区 做好准备工作 参与者 吸引参与者 引导参与者做出贡献 留住参与者 建立良好的基础设施 壮大社区 社区健康 如何观察和解决 社区运转 运转方法 社区治理 治理模式 参考资料 本部分内容贡献者 第 2 小节:打造开源社区 如何为自...
第2章 现实
8283
2018-05-11
《把时间当作朋友》
第二章:现实 1. 速成绝无可能 2. 交换才是硬道理 3. 完美永不存在 4. 未知永远存在 5. 现状无法马上摆脱 6. 与时间做朋友 第二章:现实 1. 速成绝无可能 不管在哪个领域,学习也好,工作也罢,长辈们的建议总是“戒骄戒躁 ”。虽然把“戒骄”放在前面,但“戒骄”其实是有了一定成绩之后的事情。对大多数人来说,首先要“戒 躁”,...
项目背景
2313
2019-12-18
《knife4j v2.0 用户指南》
大概是在2017年4月份,我们团队整个开发方式都决定使用前后端分离的方式来合作开发,前后端分离当时整个技术方案也是由我来负责整理,探索,如何让整个团队更高效的开发,完成自己的本职工作.从一开始的jsonp,到后面nginx反向代理,这里面我也收获了很多东西,也写了一些相关的博客总结, 但最让人头疼的还是前后端如何针对接口来对接,当时找了很多解决方案,一开...
10. 在镜像世界里作为普通人的你如何总是能选择对的那一个
2071
2019-07-19
《定投 —— 大佬的自我修养》
定投 —— 大佬的自我修养 10. 在镜像世界里作为普通人的你如何总是能选择对的那一个 定投 —— 大佬的自我修养 —— 让时间陪你慢慢变富…… 李笑来 二〇一九年七月 普通人错过这本书的“踏空成本”无限大…… https://b.watch 10. 在镜像世界里作为普通人的你如何总是能选择对的那一个 有的时候,的确存在 “决胜...
评阅人和批准人
218
2023-04-12
《Kubernetes v1.27 中文文档》
评阅人和批准人文档 评阅 PR 提交到他人的 PR 评阅用的 Prow 命令 对 Issue 进行诊断和分类 评判 Issue 添加和删除 Issue 标签 Issue 生命周期标签 处理特殊的 Issue 类型 重复的 Issue 失效链接 Issues 博客问题 请求支持或代码缺陷报告 评阅人和批准人文档 SIG Docs ...
工作流通知
187
2023-12-18
《ZadigX v1.7.0 中文文档》
工作流通知 简介 钉钉 如何配置 通知效果 企业微信 如何配置 通知效果 飞书 如何配置 通知效果 工作流通知 简介 本文主要介绍如何使用 ZadigX 工作流的通知功能。 支持配置多个通知,支持通知到指定人 支持在工作流的不同阶段发起通知(开始运行、运行成功、取消运行…) 支持发送通知信息到钉钉、企业微信、飞书 钉钉 ...
工作流通知
185
2023-11-03
《Zadig v2.0 文档》
工作流通知 简介 钉钉 如何配置 通知效果 企业微信 如何配置 通知效果 飞书 如何配置 通知效果 工作流通知 简介 本文主要介绍如何使用 Zadig 工作流的通知功能。 支持配置多个通知,支持通知到指定人 支持在工作流的不同阶段发起通知(开始运行、运行成功、取消运行…) 支持发送通知信息到钉钉、企业微信、飞书 钉钉 如...
为何与人类表现水平进行对比
788
2020-03-15
《机器学习训练秘籍(Machine Learning Yearning 中文版)》
为何与人类表现水平进行对比 为何与人类表现水平进行对比 许多机器学习系统的设计目的是想要自动化一些人类可以处理得很好的事情,可举的例子有图像识别、语音识别以及垃圾邮件分类等等。学习算法进步如此之快,有许多类似任务的处理已经超过了人类的表现水平。 此外,有许多理由表明在处理人类擅长的任务时,构建一个机器学习系统会更加简单: 易于从人为标签中获取数...
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