SUMMARY_STATEMENT SUMMARY_STATEMENT 获得各数据库主节点的执行语句(归一化SQL)的全量信息(包含数据库节点)。 表 1 SUMMARY_STATEMENT字段 名称 类型 描述 node_name name 数据库进程名称。 node_id in...

edit_t 概述 函数 属性 事件 edit_cast 函数 edit_create 函数 edit_get_double 函数 edit_get_int 函数 edit_set_auto_fix 函数 edit_set_double 函数 edit_set_float_limit 函数 edit_set_focus 函数 edit_...

版本问题 CompileSdkVersion MinSdkVersion TargetSdkVersion 综合来看 版本问题 CompileSdkVersion compileSdkVersion 告诉 Gradle 用哪个 Android SDK 版本编译你的应用。使用任何新添加的 API 就需要使用对应 Level 的 Andro...

Weex 学习/实践指南 WEEX WEEX快速入门 工程化 应用参考 组件的扩展 提出问题、解决问题 常见问题汇总和过滤 Android相关 目录 来源(书栈小编注) Weex 学习/实践指南 无疑，Weex成为了最火的移动技术之一 ，但是，因为开源时间相对较短，铺建的基础设施较大。业界目前还没有特别丰富的Demo、实践的案例、...

末尾调用优化 尾递归 末尾调用优化 末尾调用优化 Erlang支持末尾调用优化 ，从而使得函数得以在固定大小的空间内执行。存储持久数据的主要手法是将之存储于由服务器进程操纵的结构中（典型实例参见第??节）。为了令这种手法得以正常工作，服务器必须利用末尾调用优化。 如果不这么做，服务器最终将会耗尽内存空间从而无法正常工作。 尾递归 我们通过...

ROUND CEIL FLOOR ABS NEG SIGN CONV MOD POW POWER RAND ROUND 声明 ROUND(X), ROUND(X,D) 说明 返回一个数值，四舍五入到指定的长度或精度。 返回参数 X , 其值接近于最近似的整数。在有两个参数的情况下，返回 X ，其值保留到小数点后 D ...

监督学习：从高维观察预测输出变量 最近邻和维度惩罚 K近邻分类器 维度惩罚 线性模型：从回归到稀疏 线性回归 收缩 稀疏 分类 支持向量机(SVMs) 线性 SVMs 使用核 监督学习：从高维观察预测输出变量 校验者: @Kyrie @片刻 @Loopy 翻译者: @森系 监督学习解决的问题 监督学习 在于学习两个数据集...

监督学习：从高维观察预测输出变量 监督学习：从高维观察预测输出变量 最近邻和维度惩罚 K近邻分类器 维度惩罚 线性模型：从回归到稀疏 线性回归 收缩 稀疏 分类 支持向量机(SVMs) 线性 SVMs 使用核 监督学习：从高维观察预测输出变量 监督学习：从高维观察预测输出变量 校验者: @Kyrie @片刻 @Loopy ...

线性回归 在第一章，我们介绍了一个简单的生活满意度回归模型: 这个模型仅仅是输入量GDP_per_capita 的线性函数， 和 是这个模型的参数，线性模型更一般化的描述指通过计算输入变量的加权和，并加上一个常数偏置项（截距项）来得到一个预测值。如公式 4-1： 公式 4-1：线性回归预测模型 表示预测结果 表示特征的个数 表示第...