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在某些情况下，我们需要植入AOP代码的类并没有默认构造函数。那么此时动态生成的代理类也需要相同签名的构造函数，并且内部调用原始类的构造函数。自己折腾了1晚上没搞定，现在搞定了发出来供大家一起学习探讨。
这里也记录下上下文，因为做了一个失物招领的App，当有人上交了失物之后，可以将这个消息分享出去，这个消息内容有物品的信息和图片，而微信SDK始终无法做到，就想着把物品信息嵌入到图片中分享出去，先放一个效果图：
才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。
动态给某个类添加方法（如果一个类方法非常多，加载类到内存的时候也比较耗费资源(感觉也耗不了什么资源，非要说的话跟懒加载的思想差不多吧，工作中基本没这么玩过)，需要给每个方法生成映射表）
或许你写过无数代码，参与过很多大型系统的设计，但，你是否曾经思考过，你的设计可扩展、易维护么，在高速变化的互联网世界里，它能经得起这种急速变化的考验么？如果你没想过这些问题，那请先放下你那些牛逼的梦想，放下你的高傲，好好去理解、回味设计六大原则和23种设计模式，因为它们是你腾飞的基石。今天，我勇敢的尝试翻译一篇有关设计原则的经典论文，希望对大家有帮助。(翻译是一项很费时、费精力的活，而且博主英语水平也不是特别好，翻译时多采用意译，见谅)
一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点;叶结点对应决策结果，其他每个节点则对应于一个属性测试;每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到字节点中;根结点包含样本全集。从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。决策树学习的目的是为了产生一个泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循"分而治之"策略。
使用机器学习算法和模型进行数据挖掘，有时难免事与愿违：我们依仗对业务的理解，对数据的分析，以及工作经验提出了一些特征，但是在模型训练完成后，某些特征可能“身微言轻”——我们认为相关性高的特征并不重要，这时我们便要反思这样的特征提出是否合理；某些特征甚至“南辕北辙”——我们认为正相关的特征结果变成了负相关，造成这种情况很有可能是抽样与整体不相符，模型过于复杂，导致了过拟合。然而，我们怎么判断先前的假设和最后的结果之间的差异呢？
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下面给出一个完整的示例，这个程序将从标准输入中读取数据，写到标准输出中。其中输入输出全部使用kqueue来进行IO复用。可以使用重定向把文件写入标准输入来进行测试。
如可以在相互之间传递信息，修改区块链的状态(账户信息等)，以及图灵完备计算(可以用图灵机做到的所有事情，通俗来说就是一般编程语言可以做的所有事情)。以太坊的智能合约是以太坊特定的字节码，被叫做EVM字节码。
用来给别的函数对象提供绑定事件、触发事件的能力。这个别的函数的对象，我把它叫做事件宿主对象（非权威叫法），其原理是把宿主函数的原型链指向时间模块的一个对象，做一个函数继承，让宿主函数也拥有处理事件的能力
在我读大学的时候，我的一个教授说每个程序员都有一个“装满各种小技巧的包”，这些小技巧，也就是解决问题的方法，在我们的个人经历中，会一遍又一遍的用到。他说，他的工作就是“把更多的小技巧装入我们的包里”。他所说的“小技巧”也就是如设计模式和设计风格(原文为idioms)。
表示特征的重要性。根据以上两个属性，便可以与先前假设中的特征的相关性（或重要性）进行对比了。但是，理想是丰满的，现实是骨感的。经过复杂的特征转换之后，特征矩阵X已不再是原来的样子：哑变量使特征变多了，特征选择使特征变少了，降维使特征映射到另一个维度中。
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这篇论文要讨论的是一个我特别喜欢的“小技巧”。相对于被划为设计模式(经管常被划分为设计模式),把它划为设计风格可能更合适。在理解了这个设计风格并知道怎么使用它，我相信你的代码会更优雅、更不容易出错，且更易维护。我马上要讲述一个如何减少你代码中对象耦合的方法。这个方法有一个很棒的名字：迪米特法则
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