Electron官网的描述：Electron是由Github开发，用HTML，CSS和JavaScript来构建跨平台桌面应用程序的一个开源库。 Electron通过将Chromium和Node.js合并到同一个运行时环境中，并将其打包为Mac，Windows和Linux系统下的应用来实现这一目的。
从官网的描述我们可以简单的概括，Electron是开源的框架，可以使用h5来开发跨平台pc桌面应用，这样前端开发这可以开发桌面应用了。由于它是基于Chromium和Node.js开发的，所以在Electron中既可以使用浏览器中的api也可以使用node的api。
下面我们在Electron中实现
2021-12-28 13:23:09
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梦想加密器 支持DES 3DES AES等加密算法ECB，CBC，CFB，OFB，CTR模式
2021-12-22 14:22:13
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关于Criteo数据的FFM
尝试使用以下现场感知分解机（FFM）的实施方式来复制的结果：
数据
下载完整的数据集并将其转换为CSV格式：
./data.sh
ln -s train.csv tr.csv
ln -s test.csv te.csv
或者，使用微小的数据：
ln -s train.tiny.csv tr.csv
ln -s test.tiny.csv te.csv
用法
建立LIBFFM并预处理数据，就像：
make
移至或并按照说明进行操作。
参考
2021-12-18 15:10:28
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AES的ECB、CBC、CFB、OFB、CTR五种加密模式，超实用，希望能帮助你。
2021-12-16 15:30:15
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当前在线广告服务中，广告的点击率（CTR）是评估广告效果的一个非常重要的指标。 因此，点击率预测系统是必不可少的，并广泛用于赞助搜索和实时出价。那么如何计算广告的点击率呢？
广告的点击率 = 广告点击量/广告的展现量
如果一个广告被展现了100次，其中被点击了20次，那么点击率就是20%。
今天我们就来动手开发一个移动广告点击率的预测系统，我们数据来自于kaggle，数据包含了10天的Avazu的广告点击数据。
数据
你可以在这里下载移动广告点击数据,由于总数据量达到了4千多万条，数据量过于庞大,为了不影响我们的计算速度,因此我们要从中随机抽样100万条数据，同时我们要对数据的相关字段类型进行
2021-12-15 18:49:22
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https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/data
文件说明
train - 训练集。 10 天的点击数据，按时间顺序排列。 非点击和点击根据不同的策略进行子采样。
https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/download/train.gz
测试- 测试集。 1 天的广告用于测试您的模型预测。
https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/download/test.gz
sampleSubmission.csv - 格式正确的样本提交文件，对应于 All-0.5 基准。
https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/download/sampleSubmission.gz
数据字段
i
2021-12-10 14:21:41
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深度学习在CTR预估的应用的PPT，目录如下：
1、当深度学习遇到CTR预估
2、传统主流CTR预估方法
3、深度学习基础模型
4、深度学习CTR预估模型
5、互联网公司深度学习CTR案例
2021-11-29 22:00:24
19.9MB
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场景：
经常会遇到下述问题：很多io busy的应用采取多线程的方式来解决，但这时候会发现python命令行不响应ctrl-c 了，而对应的java代码则没有问题：
复制代码 代码如下:
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
long start = System.curren
2021-10-25 17:09:42
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