使用小工具美化 Markdown 文件(不定期更新) 发表于 2020-03-02 | 分类于 C'est La Vie | 记得以前整理过一次, 找不到了, 重新弄一下发在这里. 各种小图标: shields 编辑数学公式: Markdown+Math 格式化: Prettier - Code formatter 阅读全文 »
Golang 微服务化 (4) - GoKit 中间件 发表于 2020-03-01 | 分类于 计算机 , Golang | 软件基础组成部分前面已经定义了 Service, Endpoint, Transport(HTTP) 服务, 在其之上可以添加 Logging, 中间件. 可以使用依赖注入的方法实现日志功能, 也可以使用中间件(接收 Endpoint, 返回 Endpoint 的装饰器). 定义 Logging 中 ... 阅读全文 »
Golang 微服务化 (3) - 使用 Protobuf 创建 rpc 结构 发表于 2020-02-29 | 分类于 计算机 , Golang | RPC各个服务之间的调用, 需要统一的协议. Protobuf 和 Thrift 都是做类似的功能的, 目前感觉 Protobuf 好像使用的更广泛一些. 安全编译软件, 依赖库编译支持 golang 的 Protobuf 程序, 需要安装 protoc 和 protoc-gen-go 安装 pro ... 阅读全文 »
Golang 微服务化 (2) - GoKit 构建简单应用 发表于 2020-02-27 | 分类于 计算机 , Golang | 软件基础组成部分Service, Endpoint, Transport service 核心逻辑: interface 定义 + struct 实现 定义 Protobuffer 后自动生成 或者 手动定义 请求返回数据结构 将请求返回数据结构封装成 Endpoint, 其中数据处理使用定义好的 ... 阅读全文 »
Golang 微服务化 (1) - 技术选型 发表于 2020-02-25 | 分类于 计算机 , Golang | 微服务框架目前有 go-micro, go-kit 等. Go Micro 是最易上手, 框架提供了大部分的功能, 开箱即用. 但是牺牲了可扩展性. 并且强制使用 gRPC 作为通信类型. Go Kit 相对来讲就需要对 Go 语言特性, 以及软件架构有一定的了解才能上手. 换来的就是每个模块都可以 ... 阅读全文 »
简易合约功能点分析 发表于 2020-02-20 | 分类于 Quant | 1. 用户系统用户注册(手机号,短信验证码,设置登录密码), 用户登录, 修改登录密码, 交易密码 userid, pid, mobile, region, password, trade_pwd, level, real_name, identity, identity_details(json: ... 阅读全文 »
关于口罩使用级别的基本认知 发表于 2020-02-15 | 分类于 C'est La Vie | 买口罩有啥讲究? 为啥你的卖几块, 他的要十几块几十块, 是不是在发国难财? 天天新闻里说的 N95 是什么鬼? 说到口罩得先说说口罩的用途, 说白了主要就是隔离, 一个是防止吸入有害物质影响健康, 一个是防止呼出有害病菌影响他人. 那么有害物质主要有哪些呢? 主要包括粉尘(花粉, 黄沙, 人体细胞 ... 阅读全文 »
了解 Convolution 卷积 发表于 2020-02-14 | 分类于 计算机 , 人工智能 | 粗鄙理解 首先说 积 是函数 $f(n)$ 在另一个函数 $g(n)$ 的影响下产生的结果为 $(f×g)(n) = f(n)g(n)$. 再说 卷 的含义是当前状态, 是历史所有状态叠加的结果, $(f × g)(n) = \sum f(x)g(n-x)$ 整体来讲, 就是 函数乘积的叠加求和. ... 阅读全文 »
了解 OneHot 编码 发表于 2020-02-09 | 分类于 计算机 , 人工智能 | 什么是 OneHot 编码在数据和机器学习领域, OneHot 编码是一组二进制数据, 以 1 和 0 区分真假, 高低, 开合… 在统计学领域, 用于表示分类数据. 在使用 TensorFlow 的时候, 我们会使用 tf.one_hot() 对张量数据进行编码转换, 转换后的数据 维度 升高, ... 阅读全文 »
快速了解 TensorFlow 基础 (六) 神经网络基础 发表于 2020-02-07 | 分类于 计算机 , 人工智能 | 机器学习说白了, 就是找到一组参数 $\theta$ 使得 $f_\theta:x \to y, \quad x,y\in\mathbb{D}^{train}$ 并且通过 $f_\theta(x), x\in\mathbb{D}^{test}$ 进行验证, 之后将其应用到新的样本 $\mathbb{ ... 阅读全文 »