2019-10-28 09:27

办公室“久坐一族”注意了!

上班每天如此痛苦又难受，

那你知道

20年后的你是什么样子吗？

最近，微博话题

#20年后的上班族模型#

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据《太阳报》10月24日报道，英国行为未来学家William Higham等人对3000多名工人进行了调查，

支持向量机的优势在于:

• 在高维空间中非常高效.即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效.
• 在决策函数（称为支持向量）中使用训练集的子集,因此它也是高效利用内存的.
• 通用性: 不同的核函数与特定的决策函数一一对应.常见的 kernel 已经提供,也可以指定定制的内核.

支持向量机的缺点包括:

• 如果特征数量比样本数量大得多,在选择核函数时要避免过拟合,而且正则化项是非常重要的.

数据集为：

[高等数学] 向量范数全解析

目录

1 向量范数

1.1向量范数的定义

1.2常见的向量范数分类

1.3 范数的性质与比较

2 程序举例

正文

1向量范数

在介绍MyBatis的核心组件之前，我们首先了解一下如何使用MyBatis框架完成数据库的增删改查操作。为了便于演示，我们需要通过create-table.sql和init-data.sql脚本中的SQL语句新建一张User表并往表中初始化一些数据。

create-table.sql文件中创建表的语句如下：

今天想和大家聊一聊 Druid 中的监控功能。

使用过 mybatis 框架的小伙伴们都知道，mybatis 是个半 orm 框架，通过写 mapper 接口就能自动实现数据库的增删改查，但是对其中的原理一知半解，接下来就让我们深入框架的底层一探究竟

1、环境搭建

首先引入 mybatis 的依赖，在 resources 目录下创建 mybatis 核心配置文件 mybatis-config.xml

作者：董子龙

前言

前段时间一直想参照lombok的实现原理写一篇可以生成业务单据修改记录插件的专利，再查阅资料的过程中，偶然了解到了字节码增强工具-byteBuddy。但是由于当时时间紧促，所以没有深入的对该组件进行了解。其实再我们的日常开发中，字节码增强组件的身影无处不在，例如spring-aop和mybatis。本着知其然也要知其所以然的精神，我决定沉下心来，对字节码增强技术做一个深入的学习和总结，本文作为该系列的开篇，主要是对字节码做一下简单的介绍，为我们后面的深入学习打下一个好的基础。

从3天开发到10分钟交付，优雅应对复杂业务需求的架构实践。

开篇：被CRUD支配的恐惧

深夜的办公室里，实习生小张面对满屏的SQL映射文件几近崩溃：

1. 前言

在日常开发中，身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。否则容易造成个人隐私泄露，客户资料泄露，给不法分子可乘之机。但是数据脱敏不是把敏感信息隐藏起来，而是看起来像真的一样，实际上不能是真的。我以前的公司就因为不重视脱敏，一名员工在离职的时候通过后台的导出功能导出了核心的客户资料卖给了竞品，给公司造成了重大的损失。当然这里有数据管理的原因，但是脱敏仍旧是不可忽略的一环，脱敏可以从一定程度上保证数据的合规使用。下面就是一份经过脱敏的数据：