本文已经收录到Github仓库，该仓库包含计算机基础、Java基础、多线程、JVM、数据库、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服务、设计模式、架构、校招社招分享等核心知识点，欢迎star~Github地址：https://github.com/Tyson0314/Java-learning湖科大教书匠——计算机网络“宝藏老师”、“干货满满”、“羡慕湖科大”...这些都是网友对这门网课的评价，可见网课质量之高！湖南科技大学《计算机网络》微课堂是该校高军老师精心制作的视频课程，用简单的语言描述复杂的问题，用生动的动画演示抽象概念，更加便于
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软件项目管理4.2.传统需求建模方法【公众号“项目管理研究所”将会第一时间更新文章并分享《行业分析报告》】归档于软件项目管理初级学习路线第四章软件需求管理《初级学习路线合集》前言大家好，这节我们学习软件项目管理---传统需求建模方法，接下来通过例子介绍主流建模方法，我们介绍：1.原型方法2.基于数据流建模3.基于UML建模。一、原型方法原型方法是通过不断地评价原型来确定需求的方法。这是某门户网站的项目，那么在需求分析阶段，通过不断地优化这个原型界面，来最终确定项目的需求，而且与用户很容易进行交流，实践中可以采用原型建模工具，例如等Axure设计工具。二、基于数据流建模数据流方法是结构化分析方法
软件项目管理4.2.传统需求建模方法【公众号“项目管理研究所”将会第一时间更新文章并分享《行业分析报告》】归档于软件项目管理初级学习路线第四章软件需求管理《初级学习路线合集》前言大家好，这节我们学习软件项目管理---传统需求建模方法，接下来通过例子介绍主流建模方法，我们介绍：1.原型方法2.基于数据流建模3.基于UML建模。一、原型方法原型方法是通过不断地评价原型来确定需求的方法。这是某门户网站的项目，那么在需求分析阶段，通过不断地优化这个原型界面，来最终确定项目的需求，而且与用户很容易进行交流，实践中可以采用原型建模工具，例如等Axure设计工具。二、基于数据流建模数据流方法是结构化分析方法
只有在ajax才能找回一点点主场了，vue中的ajax一天整完，内容还行，主要是对axios的运用。明天按理说要开始vuex了，这个从来都是只耳闻没有眼见过，明天来看看看看是个什么神奇的东西。一.解决开发环境ajax跨域问题1.配置代理（方法一）首先我们能发起ajax请求的，xhr原生不推荐、jQuery也不封装得有但是也不推荐，因为要操作DOM，然后就是axios，它的体积比jQuery而且他是专门处理数据请求的，他还是promise风格的，jq和axios都是基于xhr来封装的，如果没有了xhr他们就没有了，但是这个fetch是跟xhr同级的也是原生的，不基于xhr，而且也是promise
今天是vue基础、vue核心内容第三天，也是最后一天，后面开始进入组件化学习，整个基础内容以生命周期的结束而结束，不得不说，张天禹把这节课讲活了，开始觉得vue是一个有生命的东西，包括前面所说的很多脏活累活都给他做，我们只管调用，说的我都于心不忍如此对待vue了，所以思来想去，我绝对对待它最好的办法，那就是多练练代码优化，能省就省，意思就是让他少干点活。14.收集表单数据账号密码使用v-model正常收集没得问题，本身就是收集value的单选框只是使用v-model就有问题，vue管理工具返回null，因为v-model本身默认是收集value值的，所以需要给单选框配置value复选框复选框不
只有在ajax才能找回一点点主场了，vue中的ajax一天整完，内容还行，主要是对axios的运用。明天按理说要开始vuex了，这个从来都是只耳闻没有眼见过，明天来看看看看是个什么神奇的东西。一.解决开发环境ajax跨域问题1.配置代理（方法一）首先我们能发起ajax请求的，xhr原生不推荐、jQuery也不封装得有但是也不推荐，因为要操作DOM，然后就是axios，它的体积比jQuery而且他是专门处理数据请求的，他还是promise风格的，jq和axios都是基于xhr来封装的，如果没有了xhr他们就没有了，但是这个fetch是跟xhr同级的也是原生的，不基于xhr，而且也是promise
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作者：京东零售彭馨1.背景我们知道Bert预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于Word2Vec、Glove等并没有明显的提升。有学者研究发现，这是因为Bert词向量存在各向异性（不同方向表现出的特征不一致），高频词分布在狭小的区域，靠近原点，低频词训练不充分，分布相对稀疏，远离原点，词向量整体的空间分布呈现锥形，如下图，导致计算的相似度存在问题。2.问题分析为什么Bert词向量会呈现圆锥形的空间分布且高频词更靠近原点？查了一些论文发现，除了这篇ICLR2019的论文《RepresentationDegenerationProblemi
作者：京东零售彭馨1.背景我们知道Bert预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于Word2Vec、Glove等并没有明显的提升。有学者研究发现，这是因为Bert词向量存在各向异性（不同方向表现出的特征不一致），高频词分布在狭小的区域，靠近原点，低频词训练不充分，分布相对稀疏，远离原点，词向量整体的空间分布呈现锥形，如下图，导致计算的相似度存在问题。2.问题分析为什么Bert词向量会呈现圆锥形的空间分布且高频词更靠近原点？查了一些论文发现，除了这篇ICLR2019的论文《RepresentationDegenerationProblemi
