小编Mat*_*att的帖子

我想使用Node,因为它很快,使用我在客户端使用的相同语言,并且根据定义它是非阻塞的.但是我雇用编写程序进行文件处理(保存,编辑,重命名,下载,上传文​​件等)的人,他想使用apache.所以,我必须:

1. 说服他使用Node(他放弃了一点点)

2. 弄清楚如何在节点或文件中上传,下载,重命名,保存等文件

3. 我必须在同一台服务器上安装apache和node.

哪个是最有利的情况,我该如何实现呢？

我不明白Lisp是如何编译和动态的.对于能够操作,修改和生成代码的语言,是否需要进行解释？语言是否可以完全编译并且仍然是动态的？或者我错过了什么？Lisp做的是什么允许它既编译又动态？

我是jQuery的新手,我希望你们能帮助我.我正在尝试制作悬停下拉菜单,但它非常错误.你能帮我清理一下我的Javascript吗？请看我的代码.

http://jsdo.it/mretchin/4Ewk

它无论出于什么原因都不适用于jsdo.it,但它适用于Komodo Edit.

如果你真的想自己试试代码,问题主要是Javascript.你可以帮助我做到这一点,当用户将鼠标悬停在img.menu_class上时,ul.file_menu会下降,然后,如果我想,我可以将鼠标悬停在ul中的#something上,它会在水平方向上退出,而不是垂直方向.

谢谢你的帮助!我很感激!

我应该放弃并让它在CSS中运行吗？

代码是不是通过同步来提高效率？为什么编码同步获胜？我在做一些研究时找到了这两个链接:http://bjouhier.wordpress.com/2012/03/11/fibers-and-threads-in-node-js-what-for/,https : //github.com /贤者/ streamlinejs /

如果目标是防止意大利面条代码,那么显然你可以使用例如streamline.js的异步代码,这不是回调金字塔,对吧？

我最初听说WebRTC的前景令我很兴奋.它听起来像websockets但没有服务器.不幸的是,我能找到的所有教程都强调了WebRTC的视频和音频方面.我找不到任何关于在浏览器之间发送文本/数据/ JSON的信息.你能帮我写一个简单的hello世界,只需用WebbRTC从一个浏览器发送一些数据到另一个浏览器吗？

我正在尝试使用Node和Socket.io制作一个实时画布,但我遇到了相当大的麻烦.

我不知道什么意思!

Socket.emit？Socket.on？Socket.whatever？

从本质上讲,我完全盲目编码,不知道我在做什么.你们知道socket.io的一些好文档在哪里吗？

感谢您的回答.

有一些网站将为您托管您的node.js服务器/应用程序.但是,如果我想将它部署在我自己的硬件上,使其可以从example.com查看,该怎么办？我怎么做？谢谢.

这不应该有所作为,但以防万一,这是我正在使用的软件:我正在使用express.js,node.js,socket.io和Linux(我的一个开发人员专门制作一个操作系统对于我的应用程序,或者他说.我们可能只使用已建立的发行版,但我们仍处于规划过程中).

我一直在研究声明性语言,似乎声明只是逻辑和函数语言的总称.还是我错了？是否有任何通用的声明性编程语言不能归类为功能或逻辑(al),只是"声明"？

我正在使用RBF内核训练1200个标签2和1200个标签1示例的SVM.我以为我的准确率达到了77%,而且我正在使用它sklearn.metrics.accuracy_score.但是,当我手动推出自己的精确分数时,如下:

def naive_accuracy(true, pred):
    number_correct = 0
    i = 0
    for y in true:
        if pred[i] == y:
            number_correct += 1.0
    return number_correct / len(true)

它得到了50%.我相信基于错误的准确度分数和分类报告,我浪费了数周的工作.任何人都能向我提供解释为什么会发生这种情况的原因吗？关于如何发生这种情况,我非常非常困惑.我不明白我做错了什么.当我在一些虚拟数据上测试metrics.accuracy_score函数时pred = [1, 1, 2, 2]; test = [1, 2, 1, 2],它给了我50%的预期效果.我认为,根据我的具体数据,accuracy_score可能会犯错误.

我有27个特征向量和1200个向量的类1和1200向量的类2.我的代码如下:

X = scale(np.asarray(X))
y = np.asarray(y)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

######## SVM ########
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
# 77%
print "SVM Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred) # debugging
# 50%
print "*True* SVM …