iris

与官方文档完美匹配的中文文档，请访问 https://www.studyai.cn 与官方文档完美匹配的中文文档，请访问 https://www.studyai.cn Logo 首页 安装 文档 案例 Fork me on GitHub Previous scikit-learn 教程 Next 用于科学数据处理的统计学习教程 Up scikit-learn 教程 scikit-learn v0.20.1 其他版本 该中文文档由人工智能社区的Antares翻译! 使用 scikit-learn 介绍机器学习 机器学习：问题设置 加载示例数据集 学习和预测 模型持久化 规定或约定(Conventions) 类型转换 再次训练和更新参数 多分类拟合 vs. 多标签拟合 使用 scikit-learn 介绍机器学习 内容提要 在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习<https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning> _ 词汇， 并且给出一些例子阐释它们。 机器学习：问题设置 通常，我们的学习问题(learning problem)要考虑一个包含n个样本 (samples) 的数据集合，然后尝试预测未知数据的某个或某些属性。 如果每个样本不止一个数字，则称其具有若干属性(attributes)或特征

使用 Golang 的 Iris web 框架时,用 go get github.com/kataras/iris 命令久久无法下载，最后还报一堆错误。 使用 GOPROXY 可解决问题，也可参考如下地址： https://goproxy.io 我使用的是 Win10系统，所以下面的演示以Windows 系统为例。 我的 GOPATH 目录是在 D:\GOPATH 目录（此目录包含 src、pkg、bin目录，这三个目录要手动创建）。 项目在 GOPROJECT 目录中，如下图 1.打开CMD命令提示框，设置临时环境变量 set GO111MODULE=on set GOPROXY=https://goproxy.io 注意 https://goproxy.io 也可替换成阿里云的 https://mirrors.aliyun.com/goproxy 2.再次执行 go get github.com/kataras/iris 也可以加 -v -u ，如下 go get -v -u github.com/kataras/iris 这时候就把所有的依赖都下载下来了。 值得注意的是，这些包并没有下载到 GOPATH/src 目录下，而是在 GOPATH/pkg/mod 目录中 3.在 GOPROJECT 目录下创建一个 MyTest 目录,我称这个目录是 MyTest 项目 4.在

一;前言 学习过TCP/IP协议的人多有一种感觉，这东西太抽象了，没有什么数据实例，看完不久就忘了。本文将介绍一种直观的学习方法，利用协议分析工具学习TCP/IP，在学习的过程中能直观的看到数据的具体传输过程。 　　为了初学者更容易理解，本文将搭建一个最简单的网络环境，不包含子网。 二、试验环境 1、网络环境 如图1所示 图1 　　为了表述方便，下文中208号机即指地址为192.168.113.208的计算机，1号机指地址为192.168.113.1的计算机。 2、操作系统 两台机器都为Windows 2000 ，1号机机器作为服务器，安装FTP服务 3、协议分析工具 　　Windows环境下常用的工具有：Sniffer Pro、 Natxray 、Iris以及windows 2000自带的网络监视器 等。本文选用Iris作为协议分析工具。 在客户机208号机安装IRIS软件。 三、测试过程 1、测试例子：将1号机计算机中的一个文件通过FTP下载到208号机中。 2、IRIS的设置。 　　由于IRIS具有网络监听的功能，如果网络环境中还有其它的机器将抓很多别的数据包，这样为学习带来诸多不便，为了清楚地看清楚上述例子的传输过程首先将IRIS设置为只抓208号机和1号机之间的数据包。设置过程如下： 　　1)用热键CTRL+B弹出如图所示的地址表，在表中填写机器的IP地址

目录 逻辑回归 一、认识Logistic Regression 二、Logistic Regression的损失函数 三、Logistic Regression的损失函数的梯度 四、编程实现Logistic Regression 五、决策边界 1、Logistic Regression的决策边界 2、KNN的决策边界 七、逻辑回归中使用多项式特征 八、逻辑回归中使用正则化 1、使用Logistic Regression L2正则 2、使用Logistic Regression L1正则 九、逻辑回归解决多分类问题 1、OvR 2、OvO 3、Logistic Regression的OvR和OvO的编程实现 4、sklearn中的OvR和OvO 我是尾巴 逻辑回归 逻辑回归（Logistics Regression）,用来解决分类问题，那回归怎么解决分类问题？ 将样本特征和样本发生的概率联系起来，概率是一个数。 这是一个统计数据，Logistic Regression是最广泛使用的一种算法。 一、认识Logistic Regression 逻辑回归通常既可以看做回归算法，又可以看做分类算法，通常作为分类算法，只可以解决二分类问题。 通常我们在直线回归过程中使用第一行的公式，但是他的值域是从（-infineity， +infinity）而所需的概率的值域为[0,1],因此做一下改进，

生命不止，继续 go go go !!! 继续分享关于kataras/iris框架 i18n i18n（其来源是英文单词 internationalization的首末字符i和n，18为中间的字符数）是“国际化”的简称。在资讯领域，国际化(i18n)指让产品（出版物，软件，硬件等）无需做大的改变就能够适应不同的语言和地区的需要。对程序来说，在不修改内部代码的情况下，能根据不同语言及地区显示相应的界面。 在全球化的时代，国际化尤为重要，因为产品的潜在用户可能来自世界的各个角落。通常与i18n相关的还有L10n（“本地化”的简称）。 新建文件夹locales，新建三个文件配置文件，分别对应中文、英文、希腊文： locale_zh-CN.ini hi = 您好，%s locale_en-US.ini hi = hello, %s locale_el-GR.ini hi = γεια, %s main.go代码： package main import ( "github.com/kataras/iris" "github.com/kataras/iris/context" "github.com/kataras/iris/middleware/i18n" ) func newApp() *iris.Application { app := iris.New() app.Use(i18n

package main import ( "database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" "github.com/kataras/iris" ) //数据库配置 const ( userName = "root" password = "123456lyl" ip = "125.200.93.154" port = "3306" dbName = "xs_db" ) func checkErr(err error){ if err!=nil{ panic(err) } } //获取同城旅游网机票价格数据 func get_ly_datas() (list [] map[string]string){ //连接数据库 db,err:=sql.Open("mysql",userName+":"+password+"@tcp("+ip+")/"+dbName+"?charset=utf8") checkErr(err) stmt,err:=db.Prepare("SELECT * FROM tb_ly") checkErr(err) //执行查询语句，如果有参数，需要在Query()中传入sql参数 rows ,err :=stmt.Query() checkErr(err) //定义数据列表切片数组 var ly_list []

1、安装 iris安装要求golang版本至少为1.8,建议1.9 # go get -u github.com/kataras/iris 简单的hello world程序 package main import ( "github.com/kataras/iris" // "github.com/kataras/iris/context" ) func main(){ app := iris.New() //app.Get("/",func(ctx context.Context){}) app.Handle("Get","/",func(ctx iris.Context){ ctx.HTML("hello world") }) app.Get("/ping",func(ctx iris.Context){ ctx.WriteString("pong") }) app.Get("/hello", func(ctx iris.Context) { ctx.JSON(iris.Map{"message": "Hello iris web framework."}) }) app.Run(iris.Addr(":8080")) } 学习地址： https://www.studyiris.com/ 来源： CSDN 作者： qq_21127151 链接： https://blog

在开发web的时候，如果项目不支持热重启，每添加或修改个接口都需要重启项目才能测试，会很麻烦。都知道 beego 有 bee 工具， bee run 启动项目即可，而在iris项目中热重启方法如下 # 安装rizla包 $ go get -u github.com/kataras/rizla # 热重启方式启动iris项目 $ rizla main.go 来源： CSDN 作者： Tab609 链接： https://blog.csdn.net/luckytanggu/article/details/83894932

app init 进入 app := iris . New ( ) app . Run ( iris . Addr ( "0.0.0.0:8080" ) ) iris.go 核心是初始化了Router 和ContextPool iris.go 在run函数里首先进行了app.build, 然后进行配置，最后调用传入的参数函数，　核心是 app.build() iris.Addr(":8080")(app) iris.go app.build 核心是app.Router.BuildRouter(), 传入了默认requestHandller iris.go iris.Addr(":8080")(app) 核心是 NewHost() ListenAndServer() iris.go net/http/server.go net/http/server.go NewHost()核心是 srv.Handler = app.Router 现在整体思路就很清晰了，这个函数把http.Server 的路由改成了自己的路由，剩下的语句都是配置监听server 所以数据流程是net/http 接受请求，调用server.handler.servehttp处理该次请求，也就是调用app.router.servehttp iris/core/router/router.go iris

生命不止，继续 go go go !!! 接下来，想跟大家一起分享一些golang语言成熟的、知名度比较高的web框架。 我们从iris web框架开始，开始呢，我们先不去计较和比较谁的速度快，谁的性能好，让我们先学习如何使用，积累到了一定程度后，再去进行测试各个框架的速度性能。 ris自称是Go语言中所有Web框架最快的，它的特点如下： 1.聚焦高性能 2.健壮的静态路由支持和通配符子域名支持。 3.视图系统支持超过5以上模板 4.支持定制事件的高可扩展性Websocket API 5.带有GC, 内存 & redis 提供支持的会话 6.方便的中间件和插件 7.完整 REST API 8.能定制 HTTP 错误 9.Typescript编译器 + 基于浏览器的编辑器 10.内容 negotiation & streaming 11.传送层安全性 12.源码改变后自动加载 13.OAuth, OAuth2 支持27+ API providers 14.JSON Web Tokens kataras/iris简介 github地址 https://github.com/kataras/iris Star: 7938 文档地址 https://docs.iris-go.com/ 描述 关于kataras/iris的描述十分霸气： The fastest web framework