前言平常在玩短视频App时，喜欢看的视频可以多看一会，不喜欢看的视频直接往上一划，这个功能一直深受用户喜爱。今天我们不妨实现一个这样功能的App。功能1.上下滑动切换视频2.可查看对应视频下的评论示例下面我挑出了几张代表性的图片，供大家参考。1.2.3.下载链接以上是我自己做的一款App

前言豆哥的个人博客又改版了，本版主要技术栈是前台用的React，后台用的Koa。博客改版的初衷是自己可以练练React（公司的项目部分要用React，我也没法啊，再说早晚得学）。本文主要介绍博客的业务逻辑，对技术方面不过多讲述。想了解技术的话，可以等我下一篇《技术篇》哦！好了，转入正题。功能模块登录注册首页文章详情文章评论发文章发文章权限圈子

滚雪球学Python，目标就是让Python学起来之后，越滚越大。本系列文章将在2021年春节前完成，欢迎关注，点赞，评论梦想橡皮擦三、无转折不编程如果程序都是从上到下按照顺序执行，那程序会缺少很多的趣味与转折性，并且会导致程序的编写枯燥无味，针对这种情况，为了实现某些效果，需要代码实现转折，这种转折在程序中就是流程控制

前面的文章分析了Concurrent模式下异步更新的逻辑，以及Fiber架构是如何进行时间分片的，更新过程中的很多内容都省略了，评论区也收到了一些同学对更新过程的疑惑，今天的文章就来讲解下ReactFiber架构的更新机制。Fiber数据结构我们先回顾一下Fiber节点的数据结构（之前文章省略了一部分属性，所

其实我挺羡慕火车的，为什么？“他们连擦肩而过都那么久。。。。”\ 网易云热评一、生成木马目标主机：192.168.1.129（win7x64）攻击机：192.168.1.33 攻击端口：12121 生成木马：msfvenomarchx64platformwindowspwindows/x64/

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有时ES默认的评分规则并不能满足需求，时长会有在old\_source的基础上根据某字段的值需要重新打分的需求场景，比如在相关度相差不大的情况下时间越进越靠前，或者评论数越多越靠前等等。此时需要重新打分。对此可以通过两种方式法来处理：<!more1、在创建索引的时候提高文档的权重，根据因素字段值来给文档设置boost.这种方式在lucene

序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章

资料获取地址见文末或评论！一、预备知识微积分（偏导数、梯度等等）概率论与数理统计（例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等）最优化方法（比如梯度下降、牛顿拉普什方法、变分法（欧拉拉格朗日方程）、凸优化等等）二、路线1（基于普通最小二乘法的）简单线性回归线性回归中的新进展（岭回归和LASSO回归）(此处可以插入Bagging和AdaBoost的内容