前端工程师是做什么的？ 前端工程师是互联网时代软件产品研发中不可缺少的一种专业研发角色。从狭义上讲，前端工程师使用HTML、CSS、JavaScript等专业技能和工具将产品UI设计稿实现成网站产品，涵盖用户PC端、移动端网页，处理视觉和交互问题。从广义上来讲，所有用户终端产品与视觉和交互有关的部分，都是前端...

1.技术广度方面至少要精通多门开源技术吧，研究过strutsspring等的源码。2.项目经验方面从头到尾跟过几个大项目，头是指需求阶段，包括需求调研。尾是指上线交付之后，包括维护阶段。3.架构经验方面有过分布式系统的架构和开发经验。对于跨系统的结构优化，数据存储的性能指标等有丰富经验。什么缓存啊、数据库的垂直切分什么...

PowerDesigner连接MySQL数据库powerdesigner16.5逆向工程，从远程oracle11g数据库导出PDM使用powerdesigner连接数据库时出现NonSQLError:Couldnotloadclasscom.mysql.jdbc.Drive...

校对：伯乐在线-黄利民链接：1.WhydomostofthedevelopersinSiliconValleypreferOSXoverLinuxorWindows?2.MikeMikowski'sanwser3.GarryTaylor'sanwser4.IvanAppel'sanwser5.为什么很多硅谷工程师偏爱O...

首先需要下载插件："Help"-->"MarketPlace"-->Searchforjava8kepler.installJava8supporteclipsekeplersr2,Java8Facetsforwebtoolseclipsekeplersr2Java8supportform2eforEcli...

这两天用到了thymeleaf这个模板，我们前端人员开发的过程中，引用的资源都为静态的资源，显然是不符合动态页面的需求的。所以服务端的同事说要加一个工程名，毕竟动态引入的项目必须要使其路径正确才能出效果，所以，我查了网上的一些做法，有很多回答，但是对于我这种菜鸟，真心还是不太明白，但是实际用到了，就总结出来，以供和我同...

软件工程课个人总结这学期的软件工程课学到了很多。首先老师上课会讲课，但是好像是按照构建之法，就那么往后讲的；而我们看的话，也是看构建之法，不明白为什么要先看后讲，也或者是先讲后看。看完之后，要写阅读笔记，老师给了一个模版，上面写笔记，下面写以前的认识，这种认识是不是有什么不好的地方，如果有的话，以后要怎么避免这种问题此...

Note：/*第一版为能自动生成30道小学四则运算题目，要求除了整数以外，还要支持假分数的四则运算。这个是先把第一版的面向过程改成了面向对象，然后设计的第二版。第二版的要求为：1、题目避免重复；_2、可定制（数量/打印方式）；_3、可以控制下列参数:      ...

Note：/*第一版为能自动生成30道小学四则运算题目，要求除了整数以外，还要支持假分数的四则运算。这个是先把第一版的面向过程改成了面向对象，然后设计的第二版。第二版的要求为：1、题目避免重复；_2、可定制（数量/打印方式）；_3、可以控制下列参数:      ...

程序要求：第二版的要求为：1、题目避免重复；2、可定制（数量/打印方式）；3、可以控制下列参数:        是否有乘除法；        是否有括号(最多可...

程序要求：能自动生成三十道小学四则运算题目的“软件”，要求：除了整数以外，还要支持真分数的四则运算。设计思路：  30道题的设计：  1。随机生成两个float数，范围0—99。  2。随机生成第三个整数，范围1—4。用多个if。。。else语句判别1—4来分...

   网站系统开发需要掌握的技术：平面设计Photoshop:最为流行的图片制作与处理工具，功能强大。Firework:传说中的网页三剑客一员，负责图像制作与处理，特别是网页设计完成PSD转HTML的工作阶段的有力工具；Flash:flash技术主要用于网页一些特效的实现，由于HTML本身...

KS(Kolmogorov-Smirnov)用于模型风险区分能力进行评估，指标衡量的是好坏样本累计部分之间的差距。KS值越大，表示该变量越能将正，负客户的区分程度越大。通常来说，KS>0.2即表示特征有较好的准确率。强调一下，这里的KS值是变量的KS值，而不是模型的KS值。（后面的模型评估里会重点讲解模型的KS值...

IV的全称是Information Value，中文意思是信息价值，或者信息量。我们在用逻辑回归、决策树等模型方法构建分类模型时，经常需要对自变量进行筛选。比如我们有200个候选自变量，通常情况下，不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练，而是会用一些方法，从这200个自变量中挑选一些出来，放进模型...

分箱就是将连续变量离散化，将多状态的离散变量合并成少状态。离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展；列表内容离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大...