逻辑模型

文章目录 一.服务端启动流程分析 1.四大必须属性 2.启动引导器：serverBootstrap 3.线程模型：bossGroup和workerGroup 4.IO模型：NioServerSocketChannel和OioServerSocketChannel 5.连接后读写逻辑 6.引导器其他方法参数 二.客户端启动流程分析 其他方法与服务端类似 一.服务端启动流程分析 1.四大必须属性 从一个最简单的服务端Demo看起 NIOServer public class NIOServer { public static void main ( String [ ] args ) { ServerBootstrap serverBootstrap = new ServerBootstrap ( ) ; // 启动引导器 NioEventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup ( ) ; // 监听组 NioEventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup ( ) ; // 工作组 serverBootstrap . group ( bossGroup , workerGroup ) // 指定线程模型：监听组和工作组 . channel (

MVVM模式能够帮你把你程序的业务与展现逻辑从用户界面干净地分离开。保持程序逻辑与界面分离能够帮助解决很多开发以及设计问题，能够使你的程序能更容易的测试，维护与升级。它也能很大程度的增加代码重用性，并让开发者与界面设计者更容易地相互合作。 使用MVVM模式，程序的UI和其背后的展现与业务逻辑将被分离至三个类中： 1-视图，封装UI与UI逻辑 2-模型视图，封装展示逻辑与状态 3-模型，封装程序的业务逻辑以及数据 MVVM模式是展示-模型模式的变种，它优化了一些WPF的核心特性，例如数据绑定，数据模版，命令以及行为。在MVVM模式中，视图通过数据绑定以及命令行与视图模型交互，并改变事件通知。视图模型查询观察并协调模型更新，转换，校验以及聚合数据，从而在视图显示。 下图展示了MVVM类以及它们之间的交互： 视图类 视图的责任便是定义用户在屏幕上能看到的一切的结构以及外观。理想的视图背后的代码只包含调用InitializeComponent方法的构造函数。视图通常扮演以下关键角色： 视图是可视化元素，例如窗口，页面，用户控件或者数据模版 视图定义了包含在视图里的控件以及可视化层以及样式 视图通过DataContext属性应用视图模型 绑定了控件以及数据的属性以及命令被视图模型暴露出来 视图可以定制化视图与视图模型间数据绑定行为 视图定义以及处理UI可视化行为例如动画

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np creditcard = 'C:/Users/Amber/Documents/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法配套案例实战/逻辑回归-信用卡欺诈检测/逻辑回归-信用卡欺诈检测/creditcard.csv' data = pd.read_csv(creditcard) print(data.head()) Time V1 V2 V3 ... V27 V28 Amount Class 0 0.0 -1.359807 -0.072781 2.536347 ... 0.133558 -0.021053 149.62 0 1 0.0 1.191857 0.266151 0.166480 ... -0.008983 0.014724 2.69 0 2 1.0 -1.358354 -1.340163 1.773209 ... -0.055353 -0.059752 378.66 0 3 1.0 -0.966272 -0.185226 1.792993 ... 0.062723 0.061458 123.50 0 4 2.0 -1.158233 0.877737 1.548718 ... 0.219422 0.215153 69.99 0 [5

在Java平台，基于Spring等技术的MVC框架已经走向成熟；在.NET平台，微软也推出了MVC、MVP Framework，MVP不同于MVC的地方，关键在于，View不再显示的依赖于Business Logic Controller，而是依赖于一个业务逻辑抽象接口，关注于View的解藕。所以区分MVP与MVC的关键在于View是否依赖于某一具体的业务对象。 Model View Presenter vs Model View Controller 在N层体系结构中 MVC /P模式仅仅只是用于表示层(presentation layer)，理解这一点很重要。这两个模式并不是关于怎么构建数据层(data layer)和服务层(service layer)的，而是关于怎么将数据(data)从用户接口(view)中分离出来，以及用户接口如何与数据进行交互的。这些模式的使用解除了你的程序中表示层对数据和控制逻辑的依赖，从而可以自由的变更表示层。 MVC(Model View Controller) 模式处理过程 为了使得视图接口可以与模型和控制器进行交互，控制器执行一些初始化事件 用户通过视图（用户接口）执行一些操作 控制器处理用户行为(可以用观察着模式实现)并通知模型进行更新 模型引发一些事件，以便将改变发告知视图 视图处理模型变更的事件，然后显示新的模型数据

本文原地址 https://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html 拜读原文之后，无比喜欢，怕以后找不到，所以转载，大家喜欢可以去看原文，真的很精彩。 从机器学习谈起 　　在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 　　在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 　　我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一： 图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻　　 　　这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是Geoffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工智能实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是目前业界炙手可热的大牛，被互联网界大鳄求贤若渴的聘请，足见他们的重要性。而他们的研究方向

原文链接： https://www.cnblogs.com/lsgsanxiao/p/6955502.html 机器学习入门好文，强烈推荐（转） 转自 飞鸟各投林 史上最强----机器学习经典总结---入门必读----心血总结-----回味无穷 让我们从机器学习谈起 导读：在本篇文章中，将对 机器学习 做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一： 图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻 这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是Geoffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工 智能 实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是目前业界炙手可热的大牛，被互联网界大鳄求贤若渴的聘请，足见他们的重要性。而他们的研究方向，则全部都是机器学习的子类-- 深度学习 。 下图是图二： 图2

逻辑回归特征重要性查看 LR模型也就是逻辑回归模型，作为一个简单的常用的模型，其有非常多的优点，除了模型简单，容易实现分布式， 还有一个重要的优点就是模型的可解释性非常好。因为每个特征都对应一个模型参数 wi该参数越大 ，那么该特征对模型预测结果的 影响就会越大 ，我们就说该特征就越重要 来源： CSDN 作者： 御剑归一 链接： https://blog.csdn.net/wj1298250240/article/details/103929676

作者：城东 链接： 特征工程到底是什么？ - 城东的回答 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 目录 1 特征工程是什么？ 2 数据预处理 　　2.1 无量纲化 　　　　2.1.1 标准化 　　　　2.1.2 区间缩放法 　　　　2.1.3 标准化与归一化的区别 　　2.2 对定量特征二值化 　　2.3 对定性特征哑编码 　　2.4 缺失值计算 　　2.5 数据变换 3 特征选择 　　3.1 Filter 　　　　3.1.1 方差选择法 　　　　3.1.2 相关系数法 　　　　3.1.3 卡方检验 　　　　3.1.4 互信息法 　　3.2 Wrapper 　　　　3.2.1 递归特征消除法 　　3.3 Embedded 　　　　3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 　　　　3.3.2 基于树模型的特征选择法 4 降维 　　4.1 主成分分析法（PCA） 　　4.2 线性判别分析法（LDA） 5 总结 6 参考资料 1 特征工程是什么？ 　　有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面： 　　特征处理是特征工程的核心部分

LogisticRegression逻辑斯特回归性能分析_学习曲线 L2正则化 # 我们在乳腺癌数据集上详细分析 LogisticRegression from sklearn . datasets import load_breast_cancer cancer = load_breast_cancer ( ) X_train , X_test , y_train , y_test = train_test_split ( cancer . data , cancer . target , stratify = cancer . target , random_state = 42 ) logreg = LogisticRegression ( ) . fit ( X_train , y_train ) print ( "Training set score: {:.3f}" . format ( logreg . score ( X_train , y_train ) ) ) print ( "Test set score: {:.3f}" . format ( logreg . score ( X_test , y_test ) ) ) ​ # C=1 的默认值给出了相当好的性能，在训练集和测试集上都达到 95% 的精度。但由于训练 # 集和测试集的性能非常接近

浅析MVC模式与三层架构的区别 　　　　三层架构和MVC是有明显区别的,MVC应该是表现模式(三个加起来以后才是三层架构中的UI层)。三层架构(3-tier application) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）、数据访问层（DAL）。区分层次的目的即为了“高内聚，低耦合”的思想。 1、表现层（UI）：通俗讲就是展现给用户的界面，即用户在使用一个系统的时候他的所见所得。 2、业务逻辑层（BLL）：针对具体问题的操作，也可以说是对数据层的操作，对数据业务逻辑处理。 3、数据访问层（DAL）：该层所做事务直接操作数据库，针对数据的增添、删除、修改、更新、查找等。 MVC是 Model-View-Controller，严格说这三个加起来以后才是三层架构中的UI层，也就是说，MVC把三层架构中的UI层再度进行了分化，分成了控制器、视图、实体三个部分，控制器完成页面逻辑，通过实体来与界面层完成通话；而C层直接与三层中的BLL进行对话。 MVC可以是三层中的一个表现层框架，属于表现层。三层和MVC可以共存。 三层是基于业务逻辑来分的，而MVC是基于页面来分的。 MVC主要用于表现层，3层主要用于体系架构，3层一般是表现层、中间层、数据层，其中表现层又可以分成M、V、C，(Model View Controller)模型－视图－控制器