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Try not. Do or do not. There is no try.

DataTables.js: Some Useful Tips

DataTables.js: Some Useful Tips0 PrefaceDataTables是一款非常强大的jQuery表格插件，能够为普通的HTML表格添加丰富的交互功能。 1 Setting defaults为了简化每次初始化表单的参数，可以将一些参数值设置为首选的初始值。DataTables中通过使用为defaults填写扩展方法来实现。 1234567891011121314......

Posted by Gloomymoon on 2017-12-17

CodeMirror sizer miscalculating

CodeMirror sizer miscalculatingCodeMirror是一个用JavaScript实现的Web端代码编辑器，支持多种编程语言，提供许多高级编辑功能插件。丰富的API接口和CSS主题样式能够很好地满足应用开发的需要。主要功能：支持超过100种编程语言强大的可组合的语言模式系统（composable language mode system）自动补完（Aut......

Posted by Gloomymoon on 2017-11-14

Shanghai Disney Resort: First Raid

Shanghai Disney Resort: First Raid0. 首刷行程LP买了春季季票，计划用来遛娃。借着清明小长假，一家人一起进行了首刷（之前小畏已经去过2次，但是大为有课还没有去过）。大致行程如下：4月3日下午：花车巡游、泰山剧场、古迹探险营旁边的儿童乐园、海妖复仇号、戏水滩、爱丽丝迷宫、漫威英雄总部、烟火灯光秀，9点离园；4月4日8点抵园：小飞侠×2、晶海奇航、蜂蜜罐、小矮......

Posted by Gloomymoon on 2017-04-04

Teach Your Kids to Code: Pre-Course I

Posted by Gloomymoon on 2017-03-30

Python Machine Learning VII

Combining Different Models for Ensemble Learning本章将基于前几章学到的内容和技术，用多个的分类器构建成一个分类器，来获得比任何单一模型更好的效果。基于多数投票算法的预测通过随机抽取组合训练数据集降低过拟合通过学习弱模型（weak learners）的差错构建更强的模型 Learning with ensembles集成算法（ensem......

Posted by Gloomymoon on 2017-03-24

Python Machine Learning VI

Learning Best Practices for Model Evaluation and Hyperparameter Tuning前面的课程我们学习了几种基本的机器学习分类算法，以及如何对数据进行预处理。本章将介绍通过调优获得更好的建模效果，以及如何评估模型的表现：获取模型表现的无偏估计量分析诊断机器学习算法中碰到的普遍问题模型调优通过各种指标评估预测效果 Stream......

Posted by Gloomymoon on 2017-03-22

Python Machine Learning V

5 Compressing Data via Dimensionality Reduction本章将介绍三类基础方法，将训练数据映射到低维特征子空间。数据压缩是机器学习中一个重要的课题，它帮助我们存储和分析现代科技收集的增长惊人的数据。本章将涵盖如下主要内容：主成分分析（Principal component analysis，PCA），用于无监督数据压缩线性判别分析（Linear D......

Posted by Gloomymoon on 2017-03-19

Bit City

Bit City：一个值得轻度肝的小游戏3月13日NimbleBit LLC发布了最新的游戏Bit City，立即上了App Store的首页推荐，目前（3月16日）已经收获近600评分，平均评分4星。 NimbleBit是由两个双胞胎兄弟Ian Marsh和Dave Marsh在2009年联合创办的一个独立游戏开发公司，成员目前只有4人，哥哥Ian负责码代码，弟弟David负责描像素，......

Posted by Gloomymoon on 2017-03-15

Python Machine Learning IV

4 Building Good Training Sets – Data Preprocessing数据的质量和有效信息含量直接决定了机器学习算法能够学得多好。因此在建模前绝对应当对数据进行细查和预处理。本章节将介绍构建模型前必须要具备的数据预处理技术。清除或插补缺失值将分类数据塑形成模型可用的形式为模型构建选择相关的特征变量 Dealing with missing data我们......

Posted by Gloomymoon on 2017-01-25

Python Machine Learning III

3 A Tour of Machine Learning Classifiers Using Scikit-learn本章将浏览一系列流行而且强大的机器学习算法，学习区别的时候也会了解各个分类算法的强项和弱点。流行分类算法的概要介绍使用scikit-learn 选择一个机器学习算法前需要回答的问题 Choosing a classification algorithm为特定任务选择合......

Posted by Gloomymoon on 2017-01-21