2019-09-05 16:29
系列目录 【已更新最新开发文章，点击查看详细】
在代表模型的源文件上传到BIMFACE后，一般会进行三种API调用操作：
发起模型转换
查询转换状态
如转换成功，获取模型转换后的BIM数据
在模型成功进行转换后，模型内的BIM信息会在云端进行解析，抽取并结构化入库。这些信息包含：
构件属性信息
构件分类树
楼层
单体
专业
构件材质
模型链接
空间
房间
图纸
…
在确认模型转换成功后，为了开发者能方便的获取这些BIM信息并集成在自己的应用中，BIMFACE提供了一系列的数据接口，这些接口支持两种验权方式：
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2019-09-05 16:12
一、基础知识
假设有一份文本数据如下，数据量很大，现在要对整个语料库进行文本分析，category代表新闻种类，theme代表新闻主题，URL代表新闻链接地址，content代表新闻主题内容
停用词：在content这一列，在数据量很大的情况，很容易发现某些似乎与新闻本身意义不大的词大量出现，而我们就把这些在语料库中大量出现但是又没啥大用的词叫做停用词，在数据集链接中包含一份常见的停用词，如下所示：
TF-IDF：用于关键词提取。比如在一篇名叫《中国的蜜蜂养殖》这篇文章中进行词频（Term Frequency，缩写为TF）统计出现次数最多的词是“的”、“是”、“在”等这一类最常用的词（停用词，一般来说是要去掉的），在删除掉停用词过后我们发现“中国”、“蜜蜂”、“养殖”这三个词的出现次数一样多，那么这三个词的重要性是一样的吗？一般来说"中国"是很常见的词，相对而言，"蜜蜂"和"养殖"不那么常见。这时就需要引入一个叫做逆文档频率来进行衡量。"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF）如果某个词相比较于整个语料库来说比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，那它正是我们所需要的关键词。
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2019-09-05 16:45
上一篇博文我们讲到了节流函数的应用场景，我们知道了节流函数可以用在模糊查询、scroller、onresize等场景；今天这篇我们来讲防抖函数的应用场景：：...
2019-09-05 15:51
前提
入行已经7,8年了，一直想做一套漂亮点的自定义控件，于是就有了本系列文章。
GitHub：https://github.com/kwwwvagaa/NetWinformControl
码云：https://gitee.com/kwwwvagaa/net_winform_custom_control.git
如果觉得写的还行，请点个 star 支持一下吧
欢迎前来交流探讨： 企鹅群568015492 企鹅群568015492
麻烦博客下方点个【推荐】，谢谢
NuGet
Install-Package HZH_Controls
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2019-09-05 15:20
先来看效果图
效果图
一 前置知识
官方Overlay-覆盖物的抽象基类
方法 返回值 描述
initialize(map: Map) HTMLElement 抽象方法，用于初始化覆盖物，当调用map.addOverlay时，API将调用此方法。自定义覆盖物时需要实现此方法。自定义覆盖物时需要将覆盖物对应的HTML元素返回
isVisible() Boolean 判断覆盖物是否可见
draw() none 抽象方法，当地图状态发生变化时，由系统调用对覆盖物进行绘制。自定义覆盖物需要实现此方法
show() none 显示覆盖物。对于自定义覆盖物，此方法会自动将initialize方法返回的HTML元素样式的display属性设置为空
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2019-09-05 15:42
Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ，并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。该测试对于业界而言极 具价值，因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试。...
2019-09-05 15:10
1.简介
Redis中的每个Key-Value在内存中都会被划分成DictEntry、RedisObject以及具体对象，其中DictEntry又分别包含指向Key和Value的指针（以RedisObject的形式）以及指向下一个DictEntry的指针。
Key固定是字符串，因此使用字符串对象来进行表示，Value可以是字符串、列表、哈希、集合、有序集合对象中的任意一种。
Redis提供了五种对象，每种对象都需要使用RedisObject进行表示。
Redis使用redisObject结构来表示对象（存储对象的相关信息）
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2019-09-05 15:11
目录
引言
TrunkBased
GitFlow
AoneFlow
OneFlow
ExeFlow
综述
引言
网络上版本管理系统之争持久而喧嚣，依照声量来讲目前应该是Git占了较大的优势。不过我们本文的关注点在于代码的分支管理模型，因为大家无论是用SVN或者Git，目的是为了解决研发过程管理中的实际问题。我这里整理几种分支管理模型，这样大家可以对照自己的痛点选择合适的模型。不过并不是最灵活的方案就最好，灵活意味着分支的管理和具体研发学习曲线都更复杂。
我先根据实际生产过程中企业面临的问题列出一个清单：
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2019-09-05 15:12
本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文，目的是通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。
在之前的系列文里，大家能看到K线，均线，成交量的案例，在本文里，大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点，在后继系列文里，大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例。
1 RSI指标的原理和算法描述
相对强弱指标（RSI）是通过比较某个时段内单股价格的涨跌幅度来判断多空双方的强弱程度，以此来预测未来走势。从数值上看，它体现出某股的买卖力量，所以投资者能据此预测未来价格的走势，在实践中，通常与移动平均线配合使用，以提高分析的准确性。
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2019-09-05 15:40
本文以示例的形式，由浅入深讲解Nginx限流相关配置，是对简略的官方文档的积极补充。...
2019-09-05 15:12
之前写物体检测系列文章的时候说过，关于YOLO算法，会在后续的文章中介绍，然而，由于YOLO历经3个版本，其论文也有3篇，想全面的讲述清楚还是太难了，本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西。本篇文章，我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文，理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本，YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍。
YOLOv1
论文：《 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 》
地址： https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf
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2019-09-05 15:44
更多内容，欢迎关注微信公众号：全菜工程师小辉~Redis提供了将数据定期自动持久化至硬盘的能力，包括RDB和AOF两种方案，两种方案分别有其长处和短板，可以配合起来同时运行，确保数据的稳定性。...
2019-09-05 15:09
在我们平常的生活工作中，百度、谷歌这些搜索网站已经成为了我们受教解惑的学校，俗话说得好，“有问题找度娘”。那么百度是如何在海量数据中找到自己需要的数据呢？为什么它搜索的速度如此之快？我们都知道是因为百度的搜索引擎，那么搜索引擎到底是个什么东西呢？可能有的程序员会想到es，但是es并不能代表搜索引擎，它只是其中的一种工具，不过这种工具确实好用，效率很高。
本文会向大家讲述搜索引擎的基本知识以及中文分词的一些方法、然后会做一个小的demo来尝试数据检索。让大家初步了解搜索引擎的实现。
一、搜索引擎介绍
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