学习曲线

Rust核心团队已经确定了 Rust的路线图 提案，旨在确定语言在一年内的位置。部分基于2016年Rust用户进行的 调查结果 ，它优先改善Rust的生产力，而不牺牲速度和可靠性。 具体来说，2016年的调查显示了Rush采用的一些障碍，例如它的学习曲线，缺乏库和IDE，对语言“成熟度”和编译器性能的关注。拟议的2017年路线图通过提供详细的改进方法来解决所有这些问题。 学习曲线 Rust的学习曲线在2016年调查的4个受访者中被提及，它部分与Rust的还没有主流内存管理模型，基于所有权的概念有关。 Rust团队将尝试制定的策略包括改进文档， 语言诊断 和 功能 以及工具。 工具链 在工具方面，Rust团队希望改进 编码-编译-调试 周期并提供一个IDE。已经做了一些工作来改进编辑 - 编译 - 调试周期，即通过引入中级IR（ MIR ）来减少Rust的表面，并且为类型检查和翻译以及增量编译提供更简单的表示最近已达到alpha状态。此外，Rust团队将尝试在当前调试版本（即“运行太慢”）和发布版本（“构建太慢”）之间取得更好的平衡。 Rust的生态系统 Rust的库的生态系统的成熟度是提高生产力的另一个重点。这有两方面：一方面，提供发现高质量的creates的方法，包括信号质量指标的徽章，更好地支持持续集成，在选定的creates上执行API审查等。另一方面

Web 前端开发工程师 是一个很新的职业，在国内乃至国际上真正开始受到重视的时间不超过5年。Web前端开发是从网页制作演变而来的，名称上有很明显的时代特征。在互联网的演化进程中，网页制作是Web 1.0时代的产物，那时网站的主要内容都是静态的，用户使用网站的行为也以浏览为主。 简介 2005年以后，互联网进入Web 2.0时代，各种类似桌面 软件 的Web应用大量涌现，网站的前端由此发生了翻天覆地的变化。网页不再只是承载单一的文字和图片，各种富媒体让网页的内容更加生动，网页上软件化的交互形式为用户提供了更好的使用体验，这些都是基于前端技术实现的。 　　随着Web 2.0概念的普及和W3C组织的推广，网站重构的影响力正以惊人的速度增长。XHTML+CSS布局、DHTML和Ajax像一阵旋风，铺天盖地席卷而来，包括新浪、搜狐、网易、腾讯、淘宝等在内的各种规模的IT企业都对自己的网站进行了重构。 为什么它们会对自己的网站进行重构呢？有两个方面的原因： 　第一，根据W3C标准进行重构后，可以让前端的代码组织更有序，显著改善网站的性能，还能提高可维护性，对搜索引擎也更友好； 第二，重构后的网站能带来更好的用户体验，用XHTML+CSS重新布局后的页面，文件更小，下载速度更快。网站重构的目的仅仅是为了让网页更符合Web标准吗？不是！重构的本质是构建一个前端灵活的MVC框架

来源：https://www.cnblogs.com/volcao/p/9291551.html 一、基础理解 学习曲线作用 ： 查看模型的学习效果； 通过学习曲线可以清晰的看出模型对数据的过拟合和欠拟合； 学习曲线 ：随着训练样本的逐渐增多，算法训练出的模型的表现能力； 表现能力 ：也就是模型的预测准确率，使用均方误差表示；学习率上体现了模型相对于训练集和测试集两类数据的均方误差。 具体的操作： len(X_train) 个训练样本，训练出 len(X_train) 个模型，第一次使用一个样本训练出第一个模型，第二次使用两个样本训练出第二个模型，... ，第 len(X_train) 次使用 len(X_train) 个样本训练出最后一个模型； 每个模型对于训练这个模型所使用的部分训练数据集的预测值：y_train_predict = 模型.predict(X_train[ : i ])； 每个模型对于训练这个模型所使用的部分训练数据集的均方误差：mean_squared_error(y_train[ : i ], y_train_predict)； 每个模型对于整个测试数据集的预测值：y_test_predict = 模型.predict(X_test) 每个模型对于整个测试数据集的预测的均方误差：mean_squared_error(y_test, y_test

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