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《H5匠人手册》2:H5视觉创意

《H5匠人手册》2:H5视觉创意 视觉设计在H5设计制作中非常重要,好的视觉设计不仅能将主题表达得淋漓尽致,还能产生强烈的视觉感染力,最终引发用户的传播行为。 在H5实现的具体流程中,视觉设计师的工作内容包括: 一、H5创意视觉表现 视觉设计师在进行H5创意之前,在了解具体需求的同时,要明确项目运营目的和用户的需求。 常见的运营目的:增加日活跃用户量、拉

MongoDB学习笔记——Sharding

MongoDB学习笔记——Sharding 1、Sharding Key Sharding key决定了shard在对document进行分发时的策略,它是由在目标collection中每个document中都存在的字段组成,当对非空collection进行分片时,collection必须有以sharding key开头的索引。 Ranged Shard Key:根据 shard key 的取值,它把数据切分成连续的几个区间。取值相近的纪录会放进同一个 shard 服务器。好处是查询连续取值纪录时,查询效率可以得

我的幼稚在您的眼里就是一个笑话

我的幼稚在您的眼里就是一个笑话 安言是今年出去实习的一名大学生,怎么说呢作为在校的他认为离校了他一定会找到自己心目中的工作并且是高薪资高待遇的。然而这一切在经历过两个礼拜的找工作的各种心酸事才知道原来一切都是自己想多了。更何况安言的学历并不是很高又有多少公司会认可他呢他又有多少机会呢。这不安言在好不容易通过面试然而上苍给了他一次选

优雅的类写法

优雅的类写法 前言 虽然现在已经是ES6的时代,但是,还是有必要了解下ES5是怎么写一个类的。 本文详述JavaScript面向对象编程中的类写法,并分步骤讲述如何写出优雅的类。 一、例子 例子为一个轻提示组件Toast。 需要实现的功能: on方法,显示提示 off方法,隐藏提示 init方法,初始化提示语 function Toast(option){ this.prompt = ''; this.changeStyle(this.elem, 'display', 'none');

javascript 为什么要使用 prototype

来说,背后的 DOM 将占用大量的内存,从而影响到 js 的效率。 function Person(name) { this.name = name; this.eat = function () { console.log('eat apple.') }; this.drink = function() { console.log("drink water.") }; } Person.prototype.eat = function() {} Person.prototype.eat = function() {} var freeman = new Person('freeman'); var newton = new Person('Newton') freeman.eat === newton.eat // true freeman.drink === newton.drink // true

产品经理核心能力:需求判断力

每一个功能不光要考虑功能本身,那些看不见的隐性需求可能是需要考虑的重点,比如ATM机的设计。 7.宣讲需求 跟开发和设计讲明各个需求点,流程图,页面原型、规则等等。 8.设计 9.开发 10.测试 11.上线迭代 根据用户反馈,做需求调整。

用户分析——用户特征分析(用户画像)

用户分析——用户特征分析(用户画像) 什么是用户特征分析? 特征分析是用在我们产品设计面对的用户群,对典型的用户特征做分析。典型用户分析不能为超过3个以上的用户画像设计产品,否则相互冲突的需求就会让我们难以决断。当我们有多个用户画像时,我们需要考虑用户画像的优先级。 了解用户特征分析方法 通过各种方法(用户反馈、用户调研等),了解目标用

你会见证11位时间戳的出现!

getTime(); console.log(timestamp); // 将毫秒时间戳转换为结构化时间格式 let struct_time = new Date(timestamp); 小结 在实际开发中, 为了避免重放攻击, 往往需要对http请求, 附加时间戳参数 为了让开发文档更加明确易读, 时间戳要指明是10位或13位 过两天就过年了, 如果想祝人长寿, 不如来一句, 你会见证11位时间戳的出现

在 macOS、Windows 以及 Linux 之间共享优盘的方案

在 macOS、Windows 以及 Linux 之间共享优盘的方案 日常工作中,很多情况下需要在macOS、Windows 以及 Linux 之间共享优盘,虽然有 exFAT 格式可以使用,但是在文件权限方面 exFAT 处理的不是很好。 综合考虑之下 UDF 文件系统是目前比较折中的选择,但其也有一定的限制,比如 macOS 只支持整个磁盘全部格式化成 UDF 文件系统,而 Windows 缺偏偏需要有分区才能识别。 针对此情况,format-udf

一次使用 SQLAlchemy 实现分类以及计数的业务过程

于是有了下面一个请求的版本: result = db.session.query(Product, Category) \ .all() data = [ { 'id': category.id, 'name': category.name, 'product_count': porduct_count } for category, product_count in results] 不过这里还有一个问题, 就是如果先添加一个Category, 而属于这个Category下没有Product, 那么这个Category就不会出现在data里面, 所以join必须改成outerjoin. 即: results = session.query(Category, product_count) \ .

关于营销设计的一些思考(下)

关于营销设计的一些思考(下) 好友助力积分时设定随机数,随机性可以大大增加互动的趣味性,同时给予这种随机性以其它线索,比如贡献积分排名。我们在一个待上线的活动中设置了1-10的助力积分区间,并把整10分的出现概率压缩,设定一个第一名,同分时新的顶掉旧的。由于我们不是在针对被分享人的抽奖,为了促进再助力没有去设定某个分值的唯一性,针对这种非

【产品质量】如何提升需求质量

【产品质量】如何提升需求质量 【现状】 1.一句话的需求; 2.需求清单、原型、高保真不一致; 3.需求变更没有维护也没有更变记录、没有通知项目所有成员; 4.需求、开发、测试理解不一致; 5.在开发、测试过程中需求变更较频繁; 6.在验收的时候各种细节问题.

Hystrix问题记录

Hystrix问题记录 原文链接:https://www.dubby.cn/detail.html?

爬虫爬取大量高清壁纸,一分钟换一张壁纸

爬虫爬取大量高清壁纸,一分钟换一张壁纸 私房 用python爬取了大量美女图片,桌面壁纸每分钟不重样 废话少说,直接上代码 这个网站的小姐姐质量都挺不错的,下载需要会员或者付费下载,宅男的我很无奈,只有祭出Python大法了 数据接口 "https://tuchong.com/rest/tags/私房/posts?page=页数 count=20 order=weekly" 页数为 0 的数字 图片高清下载接口 "http://photo.tuchong.com/"+AuthorID+"/f/"+ImageID+".

贝叶斯公式和隐马尔可夫模型(2)

贝叶斯公式和隐马尔可夫模型(2) 在贝叶斯统计中,一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。同样,后验概率分布是一个未知量基于试验和调查后得到的概率分布。“后验”在本文中代表考虑了被测试事件的相关证据。 看一下,下面图回顾一下上一次的的内容。 图 图 这就是叶贝斯的简单介绍 最后一个问题 问题的内

Caffe2核心代码解析系列之七:Operator其二

} } Run及RunAsync 若说operator里面最为核心及用户接触最频繁的两个函数,那么肯定非Run及RunAsync莫属。 当然它们都是包了真正子类Operator里面定义的RunOnDevice函数。只是Run用来以sync的方式来执行一个op,而RunAsync则是以async的方式来执行它。 下面是op sync执行的方式。 // The run function of Operator switches to the device, and then carries out // the actual computation with RunOnDevice(). return result;

Non-local Neural Networks及自注意力机制思考

Non-local Neural Networks及自注意力机制思考 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.07971 何凯明大佬挂名 1 创新点 这篇文章非常重要,个人认为应该算是cv领域里面的自注意力机制的核心文章,语义分割里面引入的各种自注意力机制其实都可以认为是本文的特殊化例子。分析本文的意义不仅仅是熟悉本文,而是了解其泛化思想。 不管是cv还是NLP任务,都需要捕获长范围依赖。在时序任务

一个案例介绍完整的数据分析\挖掘的思路和过程

一个案例介绍完整的数据分析\挖掘的思路和过程 最近有很多小密圈的朋友问我,到底数据分析是怎么做才能做到全面和深入呢?恰好,昨天也看到一个做电商的小朋友,在做电商分析的时候,所操作的基本上就是对各个数据指标建立分析图就完成了分析,然而这是极其不全面的,甚至是错误的分析。因此这篇文章就是简单以一个案例来说明数据分析和挖掘的基本流量和思路