应用服务用于将领域逻辑暴露给展现层。展现层调用具有DTO参数的应用服务，使用领域对象来执行一些特定的业务逻辑并返回给展现层一个DTO。这样，展现层就完全独立于领域层了。在一个理想的分层应用中，展现层永远不直接和领域对象打交道。

Orange（ http://orange.biolab.si/ ）是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。Orange由斯洛文尼亚大学计算与信息学系的生物信息实验室BioLab进行开发，

17 日接纳的一个孵化项目，是个分布式深度学习平台。 SINGA 是基于大型数据集训练大型深度学习模块的常规分布式学习平台。SINGA 支持各种流行的深度学习模块，其中的 feed-forward 模块包括

最棒的，也是现有最便利的深度学习库。本文作者Zachary Chase Lipton是来自加利福尼亚大学计算机科学工程学院的博士生，接受生物医学信息部的资助。他对机器学习的理论基础和实际应用都非常感兴

浏览器在处理HTML页面渲染和JavaScript脚本执行的时候是单一进程的,所以在当浏览器在渲染HTML遇到了 <script> 标签会先去执行标签内的代码(如果是使用src属性加载的外链文件,则先下载再执行),在这个过程中,页面渲染和交互都会被阻塞。

Websocket是html5提出的一个协议规范，参考rfc6455。 websocket约定了一个通信的规范，通过一个握手的机制，客户端（浏览器）和服务器（webserver）之间能建立一个类似tcp的连接，从而方便c－s之间的通信。在websocket出现之前，web交互一般是基于http协议的短连接或者长连接。 WebSocket是为解决客户端与服务端实时通信而产生的技术。websocket协议本质上是一个基于tcp的协议，是先通过HTTP/HTTPS协议发起一条特殊的http请求进行握手后创建一个用于交换数据的TCP连接，此后服务端与客户端通过此TCP连接进行实时通信。

这是「神经网络和深度学习简史」的第三部分（第一部分，第二部分）。在这一部分，我们将继续了解90年代研究的飞速发展，搞清楚神经网络在60年代末失去众多青睐的原因。 神经网络做决定 神经网络运用于无监督学习的发现之

论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文

，转换后的代码只使用6个字符（[，]，(，)，!，+），实现的功能和转换前代码是一样的。出于好奇和学习的目的，我研究了一下JSFuck的源码。 在网站 http://www.jsfuck.com/

很多情况下，前面介绍的jQuery动画的简单效果无法满足用户的各种需求，那么就需要对动画有更多的限制，需要采取一些高级的自定义动画来解决这些问题。本文将详细介绍jQuery的自定义动画animate

绝大部分人工智能和机器学习方法都是基于这样的一个假设——用于研究的数据（或产生数据的环境）是预先存在的，而且它的统计规律不因学习过程本身而改变。 机器学习过程就是对这些数据进行分析和学习，理清其潜在的数据

昨天连续上了2篇介绍第三方库的文章，正直好久没提交自己写东西了，那么就补一篇之前MD系列漏的部分 Bottom Sheets

具发布了新版本。下面有一个我们觉得最重要的简短清单，同时也有我们觉得值得你在2016年花时间精力去学习的新事物的一些建议。 大趋势 在过去的几年里，有一个越来越明显的趋势是web应用的商业逻辑

2016年十大Python机器学习开源项目 1、 Scikit-learn 用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，基于NumPy，SciPy和matplotlib，开源，商业可用的BSD许可证。

feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。 2. 随机森林

先来一个简单的例子，我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢？动作片中存在很多的打斗镜头，爱情片中可能更多的是亲吻镜头，所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题。简单的说， k-近邻算法 采用了测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

Salesforce — 65.4% Perl — 61.3% SQL — 60.3% 以及程序员最有兴趣学习的语言： Android — 15.8% Node.js — 14.8% AngularJS —

以下内容来自 Android 开发艺术探索第七章 Android 动画深入分析学习笔记。 Android 的动画可以分为三种 ： View 动画、帧动画和属性动画。 View 动画：通过对场景

视频里相邻的帧是相似的。 如果有用户日志数据，可以基于协同过滤计算图片之间的相似度。 最早用来从相似图片数据集上学习图片表示的网络结构是siamese网络。 siamese.png 两幅图通过两个共享权

机器学习令人兴奋，但实际操作却很困难也很复杂。它涉及到很多手动操作，如集合工作流和管道，设置数据源，以及在内部部署与云部署的资源之间切换等。 Python 是一款强大的工具语言，被广泛应用在大数据和机器学习之中。以下推荐了