-
空标题文档
第3章 分布式服务框架的选择 构建共享服务体系，必然需要采用一套服务化框架来支撑整个服务体系的运转，本章将介绍淘宝从单一系统模式转变为服务化架构的过程，详细阐述为什么“去中心化”服务架构成为今天绝大多数互联网平台所采用的服务框架。 -
空标题文档
第23章 估计波动率和相关系数 在本章中我们将解释如何从历史数据来估计当前和未来的波动率及相关系数。这一章的内容与利用模型构建法计算风险价值度以及对衍生产品定价有密切关系：在计算风险价值度时，我们对当前波动率和相关系数最感兴趣，这是因为我们要对交易组合在一个较短时间内的价值变化进行估计；在对衍生产品定价时，我们往往需要对衍生产品整个期限内的波动率和相关系... -
22.1 简介
22.1 简介 22.1 简介 Etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库，基于Go语言实现。 接触过分布式系统的读者应该知道，分布式系统中，最基本最重要的问题就是各种信息的一致性，包括对服务的配置信息的管理、服务的发现、更新、同步等等。而要解决这些问题，往往需要基于... -
8.9 练习
8.9 练习 8.9 练习 (1) 新建一个名为Gerbil的类，在构建器中初始化一个int gerbilNumber（类似本章的Mouse例子）。为其写一个名为hop()的方法，用它打印出符合hop()条件的Gerbil的编号。建一个Vector，并为Vector添加一系列Gerbil对象。现在，用elementAt()方法在Vector中遍历，并为... -
10.6 StreamTokenizer
10.6 StreamTokenizer 10.6 StreamTokenizer 尽管StreamTokenizer并不是从InputStream或OutputStream衍生的，但它只随同InputStream工作，所以十分恰当地包括在库的IO部分中。 StreamTokenizer类用于将任何InputStream分割为一系列“记号”（Toke... -
读入数据
5.7.3 误差反向传播法的梯度确认 5.7.4 使用误差反向传播法的学习 参数 X 是图像数据、t 是正确解标签 accuracy(self, x, t) 计算识别精度 numerical_gradient(self, x, t) 通过数值微分计算关于权重参数的梯度（同上一章） gradi... -
第6章 打造高效正则表达式
第6章 打造高效正则表达式 第6章 打造高效正则表达式 Crafting an Efficient Expression Perl、Java、.NET、Python和PHP（这里没有列全，其他语言请参考第145页的表格）使用的都是表达式主导的NFA引擎，细微的改变就可能对匹配的结果及方式产生重大的影响。DFA中不存在的问题，对NFA来说却很重要。因为...