andReturn(200). withBody(@“weread.json"); 假设正常网络返回的原始数据是这样： {"data": [ { "bookId":"0000001", "updated":

加密是一个将欲加密的资料用一些数学运算转成一团令人看不懂的东西的过程 ; 解密则是将加密文转换回原始文字的过程。这个过程中，扮演原始文字与加密文字之间转换的数学算法称为 Cipher 。     现代的 Cipher

。当绘制它的时候，需要指定每一段的长度和与原始路径的偏离度。 4）PathDashPathEffect 这种效果可以定义一个新的形状(路径)并将其用作原始路径的轮廓标记。 下面的效果可以在一个Paint中组合使用多个Path

全尺寸缓存：主要保存从远程图片服务器获取的图片和从音频、视频文件中提取的图片。由于这些来源的图片获取成本比较高，这些图片以原始尺寸进行保 存。默认该缓存大小为 50MB，采用最近最少使用方式进行替换，可以通过修改 data/com

相对于其他机器学习技术而言，深度学习有四大关键优势： 它能从特征中检测复杂的相互作用。 它能从几乎没有处理的原始数据中学习低层次的特征。 它能处理高基数类成员。 它能处理未标记的数据。 综上所述，拥有这四个

　　所以百度对外提供的坐标系是百度自己的坐标系，而手机GPS获得的是原始坐标，两者不在一个坐标系上，所以有很大的误差，我测试了一下，误差在千米之外。所以必须得把两者换成统一坐标系。换成原始GPS坐标在国内原则上是违法的，所以只能

：Squid发现请求资源旧拷贝，并发送确认请求到原始服务器。 TCP_IMS_HIT ：客户端发送确认请求，Squid发送更新的内容到客户端，而不联系原始服务器。 TCP_NEGATIVE_HIT ：在对原始服务器的请求导致

和特殊字符（例如换行符） r''表示原始字符串，不需要转义 '''我是内容'''这种三个引号（单双都行）扩起来表示可以换行的文本 r'''我是内容'''表示多行原始字符串，不需要转义 u''表示Unicode字符串

首先先来解决大图加载的问题，一般在实际应用中展示图片时，因屏幕尺寸及布局显示的原因，我们没有必要加载原始大图，只需要按照比例采样缩放即可。这样即节省内存又能保证图片不失真，具体实施步骤如下： 1、在不加

现在我们消除了那些只有所有类型转换都失败时才会暴露的潜在问题，实施了严格的类型验证，这会引导我们写出有意料之中的代码。 原始值 enum Character : String { // Error case hero(Hero)

圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的权重，相邻像素随着距离原始像素越来越远，其权重也越来越小。这样

大数据应用用户来说都非常有参考价值： 一、 Platfora 业务：所提供的大数据分析解决方案能够将Hadoop中的原始数据转换成可互动的，基于内存计算的商业智能服务。 简介：创立于2011年，迄今已募集6500万美元。

作为解决问题的第一个步骤，数据分析起着非常关键的作用。然而，出乎comSysto公司团队意料的是，竞赛提供的原始数据非常简单。该数据集只 包含了线路的若干匿名坐标对(x,y)，如(1.3,4.4)、(2.1,4

好的压缩加密效率，并且能够满足对图像的安全的要求。 2  分形图像压缩     分形图像压缩是利用原始图像所具有的自相似性，构造一个迭代函数系统（IFS），利用IFS抽取图像的自相似性，即用图像中的一

在意其父目录是否有写权限。所以，-f这个参数 只是表示不必一个个删除确认，而是一律悄悄删除。另外，原始的rm命令其实也是没有删除提示的，只是一般的发行版都会将rm通过别名的方式增加-i参数来 要求删除确认，而-f则抑制了这个提示。）

或移动设备发生的交易行为会产生相当数量的原始数据 原始数据通过设备采集后进入分发中心 按照一定分发规则，数据被分发至各个集群服务器。零散的、无序的、没有关联的原始数据在集群服务器被加工成人或者机器可以理解的形式

这个阶段的主要工作是需求制定与评审。该阶段的工作分三步走：收集原始需求 -> 制定产品需求 -> 产品需求评审。具体说来，首先我们通过各种渠道收集原始需求，由于原始需求多半是概念性的、模糊的，不能直接用来指导开发工

Angular支持 Durandal支持 关于参数绑定 FromUri和FromBody特性 DTOs vs 原始类型 构建动态Web API控制器 ABP可以自动地为应用层生成 Web API 层 。比如说我们有一个应用层如下所示：

维度到10个维度的转换中，相当于作了低维度的投影(Projection)。 得到的特征实际上是原始特征的随机子集，这使得生成模型过程中的效率也大大提高了。 3. 特征扩展(Feature Expansion)

，于是有了这样的部署： 很快，通过Flume流到西安Hadoop集群的数据就遇到了问题，比原始数据多或者少一些，造成这个问题的主要原因是在网络不稳定的情况下，北京 Flume Agent发送到西安Flume