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web前端学习路线大厂面试题详解

web前端学习路线大厂面试题详解，依赖注入原理手动实现依赖注入实现方式-var _global={-ajax:function(){//申明服务，也可以说是内部类-this.get=function()

2019-08-30

宏观和微观任务在 ES3 和更早的版本中，JavaScript 本身还没有异步执行代码的能力，这也就意味着，宿主环境传递给 JavaScript 引擎一段代码，引擎就把代码直接顺次执行了，这个任务也就是宿主发起的任务。但是，在 ES5 之后，JavaScript 引入了 Promise，这样，不需要浏览器的安排，JavaScript 引擎本身也可以发起任务了。由于我们这里主要讲 JavaScript 语言，那么采纳 JSC 引擎的术语，我们把宿主发起的任务称为宏观任务，把 JavaScript 引擎发起的任务称为微观任务。宏观任务的队列就相当于事件循环。在宏观任务中，JavaScript 的 Promise 还会产生异步代码，JavaScript 必须保证这些异步代码在一个宏观任务中完成，因此，每个宏观任务中又包含了一个微观任务队列。有了宏观任务和微观任务机制，我们就可以实现 JavaScript 引擎级和宿主级的任务了，例如：Promise 永远在队列尾部添加微观任务。setTimeout 等宿主 API，则会添加宏观任务。如何分析异步执行的顺序首先我们分析有多少个宏任务；在每个宏任务中，分析有多少个微任务；根据调用次序，确定宏任务中的微任务执行次序；根据宏任务的触发规则和调用次序，确定宏任务的执行次序；确定整个顺序。 setTimeout(()=>{console.log('c')},0) let x = new Promise((resolve,reject)=>{ console.log('a') resolve() }).then(res=>{ console.log('b') setTimeout(()=>{console.log('d')},0) })

2019-08-14

谈谈机器学习模型的可解释性

随着AI和机器学习的发展，越来越多的决策会交给自动化的机器学习算法来做。但是当我们把一些非常重要的决定交给机器的时候，我们真的放心么？

2019-07-02

使用Spark SQL进行流式机器学习计算（上）

今天来和大家聊一下如何使用Spark SQL进行流式数据的机器学习处理。本文主要分为以下几个章节：什么是流式机器学习机器学习模型获取途径系统演示 1.

2019-06-26

python学习之路——基础语法篇(2)之list

[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5] b = sorted(a, reverse=True) print(b) # [5, 4, 3, 3, 3, 2, 2, 1] 记录自己的python学习之路

2019-06-11

【Python 学习进阶月刊】第三期

欢迎订阅Python学习进阶月刊精彩直播：Python系列直播——Python 进阶教程课程简介：python 中的函数，类，魔法方法，异步io，多线程，多进程等是学习python中不可缺少的部分。

2019-05-30

计算机图形学遇上深度学习

来源商业新知网，原标题：计算机图形学遇上深度学习：针对3D图像的TensorFlow Graphics面世今日，TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics，该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统

2019-05-28

从虚拟化前端Bug学习分析Kernel Dump

前言也许大家都知道，分析 Kernel Dump 有个常用的工具叫 Crash，在我刚开始学习分析 Kernel Dump 的时候，总是花大量的时间折腾这个工具的用法，却总是记不住这个工具的功能。

2019-04-23

如何正确学习大数据，才能少走弯路？

Java的职业展开规划之路我们也曾在（一文阐述Java从初级到初级的学习之路—— ）详细罗列，这里就不逐一罗列了。但我们历来没有讨论过学习Java，难道这辈子就只能做Java后端开发吗？

2019-04-18

基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维

在机器学习中可以简化运算,减少特征量 1.2 PCA算法介绍 ◆ PCA算法是一种常用的线性降维算法,算法类似于"投影” ◆ 降维简化了数据集,故可以视为一个压缩过程,在压缩过程中可能;会有信息丢失 ◆

2019-04-18

基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法

0 相关源码 1 朴素贝叶斯算法及原理概述 1.1 朴素贝叶斯简介 ◆ 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的一种分类方法 ◆ 朴素贝叶斯算法是一种基于联合概率分布的统计学习方法 ◆ 朴素贝叶斯算法实现简单

2019-04-16

基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法

0 相关源码 1 回归分析概述 1.1 回归分析介绍 ◆ 回归与分类类似，只不过回归的预测结果是连续的,而分类的预测结果是离散的 ◆ 如此,使得很多回归与分类的模型可以经过改动而通用 ◆ 因此对于回归和分类中基本原理相同或类似的模型 ,不再赘述 1.2 Spark中集成的回归算法 ◆ Spark实现的回归算法很丰富 ,有很多模型同样可以用于分类官方文档回归算法列表 1.3 回归与分类的区别与联系 2 线性回归算法概述 2.1 线性回归简介 ◆ 在回归分析中，自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合 ◆ 如回归分析中，只有一个自变量的即为一元线性回归,其自变量与因变量之间的关系可以用一条直线近似表示 ◆ 同理,对于多变量的回归称为多元线性回归,其可以用一个平面或超平面来表示 2.2 使用线性回归的前提条件 ◆ 自变量与因变量之间具有线

2019-04-15

最详细的大数据学习路线图

Streaming窗口函数ELK技术栈介绍ElasticSearch安装和使用Storm架构分析Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析Storm WordCount案例及常用Api分析十一、机器学习算法

2019-04-13

基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

1 MLlib概述 1.1 MLlib 介绍 ◆ 是基于Spark core的机器学习库,具有Spark的优点 ◆ 底层计算经过优化,比常规编码效率往往要高 ◆ 实现了多种机器学习算法,可以进行模型训练及预测

2019-04-09

大数据入门学习必读好书推荐，请收藏！

学习大数据，除了网课，一些经典的技术书籍是非常实用且有帮助的。为了跟上技术更迭的节奏，不落人后，最好的方式是继续刷新自己的知识，同时保持上手的经验。

2019-03-25

学习大数据分析需要什么基础？

基于自己的文科背景担忧自己能否零基础入门大数据行业，毕竟隔行如隔山，到时学不进去又误了自己找工作的时间，也是左右皆空啊；或许你刚毕业一两年，当初浑浑噩噩毕了业随便找了个工作，现在终于觉得要好好规划人生了，正迷茫于到底要不要学习大数据分析技术进入人才济济的大市场岗位

2019-03-22

如何学习大数据！！我要做大数据！

经常有初学者会问，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……首先，如果你确定了想往这个方面发展，大数据学习扣qun： 74零零加4一3八yi1先考虑自己的过去从业经历

2019-03-19

2019五个最棒的机器学习课程

凭借强大的统计学基础，机器学习正在成为最有趣，节奏最快的计算机科学领域之一，目前已经有无穷无尽的行业和应用正在使用机器学习使它们更高效和智能。

2019-03-13

JAVA基础学习之-AQS的实现原理分析

学习数据结构，把插入删除两个操作弄明白，基本就明白这个数据结构了。

2019-03-10

Google升级TensorFlow，发布机器学习新硬件

版本升级后的 TensorFlow 2.0 将会更加简单易用，使用 Keras API 作为构建和训练深度学习模型的高级 API，支持估计器 (Estimators)。

2019-03-08

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优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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前端学习笔记（4） - JavaScript宏观与微观任务

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