集训的时间已经过去了一大半，昨晚化奥的同学的突然出现，对我们而言不仅仅是一种约束，更是结束散漫的生活方式，提高紧张度的一种不那么令人满意的途径。的确，处于集训状态的我们，感觉并没有之前想象的那样紧张高效，虽然适当的放松是有益于更敏捷的思考，但过度的舒适带来的也是精神的松懈。所以在接下来的集训生活里， ...
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2019-08-09 15:55:52
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许多文章都在强调不要过度设计自己的系统，但是没有道出个所以然来，所以本文列出一些经典的过度设计，希望能给你带来启发，在工程上做一些平衡，避免过度设计把我们推到另外一个复杂度上 1、Engineering is more clever than Business 工程师通常认为自己是最聪明的，这第一个 ...
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2019-08-06 01:10:13
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Dropout 解决 overfitting overfitting也被称为过度学习，过度拟合。他是机器学习中常见的问题。 图中的黑色曲线是正常模型，绿色曲线就是overfitting模型。尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据，但是并没有描述数据的整体特征，对新测试的数据适应性比较差。 举个Re ...
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2019-08-05 18:37:48
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前言 最近在写一个typecho的主题，刚好遇到这样一个问题就记录下吧 步骤 这是一个CSS的过度效果，效果如下。 代码 主要的其实只有一个 loading资源 链接： ...
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2019-08-02 14:54:53
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早闻微信小程序是个坑，结果名不虚传，细数一下我开发小程序遇过到坑。 UI组件过度封装。 微信小程序的组件是模仿react.js或vue.js的web组件设计的，并且封装了weui.css样式。 PS：实现自定义多选或多选。（看微信小程序开发社区的问题，没有很完整的解决方案，于是自己摸索了一个方法） ...
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微信 时间：
2019-08-02 11:08:50
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对于过度动画如果要同时渲染整个列表时，可以使用transition-group组件。 transition-group组件的props和transition组件类似,不同点是transition-group组件的props是没有mode属性的，另外多了以下两个props tag 标签名 moveCl ...
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Web程序 时间：
2019-07-31 12:39:15
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Q1过拟合的问题 训练集表现良好，测试集表现差。鲁棒性差。以下是两个例子（一个是回归问题，一个是分类问题） 第一个图明显欠拟合，第三个图过度拟合，拟合函数复杂，虽然对于训练集具有很低的代价函数，但是应用到新样本的能力并不高，图二则是两者的均衡。 解决办法： （1）丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征。 ...
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2019-07-28 19:48:04
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全站爬虫有时候做起来其实比较容易，因为规则相对容易建立起来，只需要做好反爬就可以了，今天咱们爬取知乎。继续使用scrapy当然对于这个小需求来说，使用scrapy确实用了牛刀，不过毕竟这个系列到这个阶段需要不断使用scrapy进行过度，so，我写了一会就写完了。你第一步找一个爬取种子，算作爬虫入口https://www.zhihu.com/people/zhang-jia-wei/followin
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2019-07-28 09:25:45
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知道这个模式很久了，也觉得很有用，但是工作上一直找不到实际应用场景，如果工程量小，根本不值得过度设计。 这次刚好项目中有一个场景。有点符合使用场景。 有一个文件解析的功能，一共40多个判断。3000多行代码。其中每一块都有独特的解析逻辑，最多的需要8表连查判断，于是想用策略模式解耦。 解析的文件以b ...
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2019-07-26 21:19:31
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作用：正则化是一种有效的防止过拟合、提高模型泛化能力方法，在机器学习和深度学习算法 中应用非常广泛，在早期的机器学习领域一般只是将范数惩罚叫做正则 化技术，而在深度学习领域认为：能够显著减少方差，而不过度增加偏差的策略都可以认为 是正则化技术，故此推广的正则化技术还有：扩增样本集、早停止、Dropo ...
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2019-07-25 21:48:17
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