MySQL为什么这么重要？是不是一脸问号？？ 什么都不要说了，先来看张图…
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之前有文章，使用Android平台的OpenCV接入了视频，控制的目标是手机的摄像头，这是OpenCV的好处，使用OpenCV可以使用跨平台的接口实现相同的功能，减少了平台间移植的困难。正如本文后面，将使用类似的接口，从笔记本的摄像头获取视频，所以，尝试本文代码需要有一台有摄像头的电脑。
首先, 先做windows pe启动盘， 现在网上这样教程有很多，这边提醒一下，建议不要用老毛桃， 等这些第三方来做pe启动盘，因为即使你安装的是纯净的镜像，但是这些PE仍然会在安装过程中， 给你安装一大堆某360，某输入法， 做修改主页等一大堆流氓操作， 这种行为相当恶心，相当浪费使用者的时间， 不少人 因为某些PE强行安装了某360 修改了杀毒软件设置， 当你卸载掉360之后，会可能不断弹出以下警告
Windows Defender 病毒和防护设置无法操作 此设置由管理员进行管理
1.1 出现这种情况，可参考以下链接：
https://answers.microsoft.com/zh-hans/protect/forum/all/windows-defender/6461672d-97e1-4736-afdd-755e7566c412
或者
1.2 360卸载的时候，仍然有些配置未在系统上被清除，因此，可以手动将360安装到系统上， 然后通过 设置-> 开启defender之后， 再将360 卸载掉，即可解决windows defender冲突失效的问题。
最近经常会再面试中碰到 Netty 相关的问题。全文采用大家喜欢的与面试官对话的形式展开。 如果大家觉得总结的不错的话，不妨点一个赞鼓励一下！这是我继续坚持很重要的动力来源。
CSS：Cascading Style Sheet 层叠样式表是一组样式设置的规则，用于控制页面的外观样式
45个经典面试回答问题提示，分享给毕业即将工作的同学们
另外博主收藏这些年来看过或者听过的一些不错的常用的上千本书籍，没准你想找的书就在这里呢，包含了互联网行业大多数书籍和面试经验题目等等。有人工智能系列（常用深度学习框架TensorFlow、pytorch、keras。NLP、机器学习，深度学习等等），大数据系列(Spark,Hadoop,Scala,kafka等)，程序员必修系列（C、C++、java、数据结构、linux，设计模式、数据库等等）以下是部分截图
上篇文章简单介绍了一下webpack的特性，本篇文章再来和大家好好讲讲webpack的实战运用。文中的实例是基于webpack4的，大家要注意自己的版本了。有兴趣的同学们可以进我的前端群学习讨论：713203133
jdk1.8下载链接Win：双击可执行文件
Linux：解压压缩包请参考菜鸟教程，这里不多介绍。
一门客户端脚本语言
*运行在客户端浏览器中，每一个浏览器都有一个JavScript的解析引擎
*脚本语言：不需要编译，直接被浏览器解析执行
关于Huffman编码的具体定义可参考《算法导论》P245获取根节点下某个字符的huffman编码：
众所周知，前端无法像原生APP一样直接操作本地文件 —— 否则打开一个网页操控JS就能把用户电脑上的文件偷光。所以需要通过用户触发：通常，用户可选择以下两种方式触发
JavaCV入门指南系列：JavaCV入门指南：序章JavaCV入门指南：调用FFmpeg原生API和JavaCV是如何封装了FFmpeg的音视频操作
前言由于大多数Spark计算基于内存的性质，群集中任何资源（CPU，网络带宽或内存）都可能成为Spark程序的性能瓶颈。通常，如果数据和内存合适，则瓶颈是网络带宽，但是有时，我们还需要进行一些调整，例如以序列化形式存储RDD，以减少内存使用量。本文将涵盖两个主要主题：数据序列化以及内存调优，数据序列化对于良好的网络性能至关重要，并且还可以减少内存使用，内存调优可以减少不必要的内存开销。我们还概述了几个较小的主题。
线程（pthread）
1）创（pthread_create）线（程）（pthread_t）属（pthread_attr_t）函（数及其）参（数）
2）线程（类是）整型、创（建）带星、其（余的）无星、回调（函数）双空星（void*(xx)(void*)）
3）分离（pthread_detach）、加入（pthread_join）参数返（void **return）
4）返0成功、属可空、默不崩
5）退出函数（pthread_exit）可带参（void*）
最近在复习一下js基础的时候,遇到一些小坑坑,虽然很快解决了但是还是久久不能平息我的小情绪,特来开贴填坑.在此想说的是，编写博客初心只是想记录自己遇到的一些问题，解决的一些思路及方案，等到用到的时候再回头看看，仅此而已，技术还未到家绝无指教之意。但也希望也能帮到某些遇到同样问题的小伙伴! 我坚信”一个人可以走得很快,两个人可以走得很远嘛!”
思维导图分析:
说起同源策略，想必大家都听说过，同源策略可以理解成一种约定，市面上所有的浏览器应该都具有这最基本的安全功能，缺少了它，浏览器可能不能正常工作~
所谓同源策略，当某个域中的脚本去请求另外一个域中的资源时，必须满足相同的协议、域名、端口号才能够访问成功~
接下来我们可以用一个有趣的实验来讲解一下同源策略~
知识点为了提高复杂关系的拟合能力，在特征工程中经常会把一阶离散特征两两组 合，构成高阶组合特征。以广告点击预估问题为例，原始数据有语言和类型两种 离散特征，表1.2是语言和类型对点击的影响。为了提高拟合能力，语言和类型可 以组成二阶特征，表1.3是语言和类型的组合特征对点击的影响。
以逻辑回归为例，假设数据的特征向量为X=(x1,x2,…,xk)，则有，
其中<xi, xj>表示xi和xj的组合特征，wij的维度等于|xi|·|xj|，|xi|和|xj|分别代表第i个特征 和第j个特征不同取值的个数。在表1.3的广告点击预测问题中，w的维度是 2×2=4（语言取值为中文或英文两种、类型的取值为电影或电视剧两种）。这种特 征组合看起来是没有任何问题的，但当引入ID类型的特征时，问题就出现了。以 推荐问题为例，表1.4是用户ID和物品ID对点击的影响，表1.5是用户ID和物品ID的 组合特征对点击的影响。
若用户的数量为m、物品的数量为n，那么需要学习的参数的规模为m×n。在 互联网环境下，用户数量和物品数量都可以达到千万量级，几乎无法学习m×n规模 的参数。在这种情况下，一种行之有效的方法是将用户和物品分别用k维的低维向 量表示（k<<m,k<<n），
官方软件产品操作指南 (169)