在前面介绍的模型中，一般我们都会假设训练资料和测试资料符合相同的分布，这样模型才能够有较好的效果。而如果训练资料和测试资料是来自于不同的分布，这样就会让模型在测试集上的效果很差，这种问题称为Domainshift。那么对于这种两者分布不一致的情况，称训练的资料来自于SourceDomain，测试的资料来自于TargetDomain。那么对于领域转变的问题，具体的做法随着我们对于目标领域的了解程度不同而不同，主要有以下几种情况：我们当前拥有少量目标领域的样本且含有标注：具体做法是取其中的一小部分去“微调”训练好的模型，但要注意不能够训练太多次迭代否则可能会对小部分的样本产生过拟合我们拥有目标领域
在前面介绍的模型中，一般我们都会假设训练资料和测试资料符合相同的分布，这样模型才能够有较好的效果。而如果训练资料和测试资料是来自于不同的分布，这样就会让模型在测试集上的效果很差，这种问题称为Domainshift。那么对于这种两者分布不一致的情况，称训练的资料来自于SourceDomain，测试的资料来自于TargetDomain。那么对于领域转变的问题，具体的做法随着我们对于目标领域的了解程度不同而不同，主要有以下几种情况：我们当前拥有少量目标领域的样本且含有标注：具体做法是取其中的一小部分去“微调”训练好的模型，但要注意不能够训练太多次迭代否则可能会对小部分的样本产生过拟合我们拥有目标领域
在我们进行前端开发时，针对项目优化，常会提到一条：针对较小图片，合理使用Base64字符串替换内嵌，可以减少页面http请求。并且还会特别强调下，必须是小图片，大小不要超过多少KB，等等。那么，Base64又到底是什么呢？初步认识下面的这段字符串，应该是大家都很常见的。通过这种固定的格式，来表示一张图片，并被浏览器识别，可以完整的展示出图片：data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0c......这里展示的是一个svg格式的图片，当然我们还可以加载任何浏览器支持的格式的图片。这段字符串就是基于Base64编码得来的，其中base64,后面那一长
在我们进行前端开发时，针对项目优化，常会提到一条：针对较小图片，合理使用Base64字符串替换内嵌，可以减少页面http请求。并且还会特别强调下，必须是小图片，大小不要超过多少KB，等等。那么，Base64又到底是什么呢？初步认识下面的这段字符串，应该是大家都很常见的。通过这种固定的格式，来表示一张图片，并被浏览器识别，可以完整的展示出图片：data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0c......这里展示的是一个svg格式的图片，当然我们还可以加载任何浏览器支持的格式的图片。这段字符串就是基于Base64编码得来的，其中base64,后面那一长
简介ImplementingDomainDrivenDesign领域驱动设计实现ApracticalguideforimplementingtheDomainDrivenDesignwiththeABPFramework基于ABP框架实现领域驱动设计的一个实用指南。Author:HalilİbrahimKalkan作者:HalilİbrahimKalkanDesigner:MelisPlatin设计者:MelisPlatinPublishDate:June,2021(FirstEdition)发布日期：2021-06（第一版）目录Introduction简介Goal目标SimpleCode示例
简介ImplementingDomainDrivenDesign领域驱动设计实现ApracticalguideforimplementingtheDomainDrivenDesignwiththeABPFramework基于ABP框架实现领域驱动设计的一个实用指南。Author:HalilİbrahimKalkan作者:HalilİbrahimKalkanDesigner:MelisPlatin设计者:MelisPlatinPublishDate:June,2021(FirstEdition)发布日期：2021-06（第一版）目录Introduction简介Goal目标SimpleCode示例
现在有个需求是接收base64编码的图片，然后上传到文件服务器上，由于文件服务的代码是固定的代码不能修改，所以只能适配接口。文件服务代码如下：@FeignClient(value="base-files",configuration=SpringMultipartEncoder.class)publicinterfaceUploadsClient{@PostMapping(value="base/file/uploads",produces={MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE},consumes=MediaType.MULTIPART_FORM_DAT
现在有个需求是接收base64编码的图片，然后上传到文件服务器上，由于文件服务的代码是固定的代码不能修改，所以只能适配接口。文件服务代码如下：@FeignClient(value="base-files",configuration=SpringMultipartEncoder.class)publicinterfaceUploadsClient{@PostMapping(value="base/file/uploads",produces={MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE},consumes=MediaType.MULTIPART_FORM_DAT
从样本集进行归纳的方法是建立这些样本的模型，然后使用这个模型进行预测，这叫作基于模型学习（Model-basedlearning）。例如，你想知道钱是否能让人快乐？下面是一个简单的基于线性模型的案例。数据来源：https://github.com/ageron/handson-ml#Python≥3.5importsysassertsys.version_info>=(3,5)#Scikit-Learn≥0.20importsklearnassertsklearn.__version__>="0.20"加载数据#数据所在路径设置importosdatapath=os.path.join("da
从样本集进行归纳的方法是建立这些样本的模型，然后使用这个模型进行预测，这叫作基于模型学习（Model-basedlearning）。例如，你想知道钱是否能让人快乐？下面是一个简单的基于线性模型的案例。数据来源：https://github.com/ageron/handson-ml#Python≥3.5importsysassertsys.version_info>=(3,5)#Scikit-Learn≥0.20importsklearnassertsklearn.__version__>="0.20"加载数据#数据所在路径设置importosdatapath=os.path.join("da
