背景最近公司项目不多，比较清闲，划水摸鱼混迹于各大技术博客平台，瞬间又GET了好多前端技能，一些属于技巧，一些则是闻所未闻的冷知识，一时间还消化不过来，不由的发出一声感叹！前端可真是博大精深于是突发奇想，现分类整理出来分享给大家，也补充了一些平时的积累和扩展了一些内容，俗话说，独乐乐不如众乐乐，大家一起来接受前端的洗礼吧！！！论被玩坏了的前端HT

大家好，我是周杰伦。基本上所有人在接触网络的时候，都会接受信息安全教育：陌生人发来的链接不能随便点，小心中毒！那为什么不能随便点，点了又可能会发生什么呢？对于大部分人非安全行业或者刚进入安全行业的小白来说，可能对此并没有太明确的认识。有些链接点开后可能是钓鱼网站，伪装成某个正常的页面，让你输入账户、密码信息，这样一来钓鱼网站的制作者就能拿到你的账号信息。这类

什么是线性表？所谓线性，即一条线，这条线可以是直线，也可以是曲线。所谓表，肯定都不陌生，生活中有各种各样的表或者表格。我们在表格中填写各种各样的信息，通过表格，能够很好地对信息进行分类储存和分析。表的特点有：表由若干单元格组成单元格之间有顺序除特殊位置的单元格（首起和结尾）有一个“邻居”外，其他单元格都有两个“邻居”。那么什么是线性表呢？简单来说，就是

导读：随着电商平台对图像信息的大量引入，通过图像分析来进行广告点击率判断就成了新的趋势。本次分享的主题为CSCNN：新一代京东电商广告排序模型，主要介绍视觉信息在CTR排序模型中的应用。一方面，我们将介绍在工业场景下使用CNN将图像加入CTR模型联合建模的方法；另一方面，我们指出传统用于分类任务的CNN并不适合电商场景。将电商场景中丰富的、具有强视觉先验的"

背景一：世界需要更多的计算能力信息技术时代的基石是建立在“计算”之上的。以搜索引擎为例，早期的搜索引擎是人工分类索引的，类似黄页，但是随着网站数量的增多，人工索引的工作量变得巨大，而且更新时效低得难以忍受了。后来的一波搜索引擎都采用了由计算机算法自动索引，查找相关文档，并排序展示的方式。这种方式就导致了对计算能力的巨大需求，类似的趋势出现在多种技术领域，

我们都有到图书馆借书的经历，偌大的图书馆，为什么能在短的时间内找到想要找的书？如果这些书是杂乱无章的堆放，或者没有任何标识的放在书架，那么还能这么快的找到吗？这个场景就很接近我们软件开发中使用数据库的场景，图书馆的书就类似我们数据表中的数据，楼层索引牌、书架分类标识、索书号就类似我们查找数据的索引。那我们常用的数据库的索引底层的一个数据结构是什么样的呢？要了

计算机的工作就是处理数据，而输入给计算机的数据必须没有歧义，计算机才能按照人的意志工作。为了保证数据的非歧义，就要对数据进行分类，这就是数据类型。比如交给计算机如下一些东西：10，100，101那末它是什么呢？是一个对一个东西的编码，还是用于会计计算的数字？是二进制数字还是八进制、十进制或是十六进制数呢，这都要给计算机表达清楚，否则计算机会无所适从

前言从去年11月下旬开始入坑机器学习，到现在也已经有半年了，一开始就是学习机器学习理论方面的知识，但是学到两三个月的时候总觉得没点实际操作，所以感到知识点很空洞。自己是自学机器学习的，周围又没有实际项目可以做，能拿来练手的恐怕只有各种数据算法竞赛了。今年二月到三月第一次参加了kaggle上的Toxic文本分类比赛，但是由于自身经验严重不足，和理论

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图解：卷积神经网络数学原理解析源自：数学中国过去我们已经知道被称为紧密连接的神经网络。这些网络的神经元被分成若干组，形成连续的层。每一个这样的神经元都与相邻层的每一个神经元相连。下图显示了这种体系结构的一个示例。图1.密集连接的神经网络结构当我们根据一组有限的人工设计的特征来解决分类问题时，这种方法很有效。例如，我们根据足球运动员在比赛期间的统计数据来预测