一、简概

因为，前端经常涉及到表单验证，故此篇博客用于记录前端JS对表单验证的方法。

通过表单验证，当对form表单提交时，可以防止不合法的数据传递至后台(以及判空操作)。这里我们先定义一个表单，作为示例，其它的情况都可以此类推。

示例表单

前端表单代码 
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<div>
    <form method="get" action="https://www.baidu.com" id="form">
        <table align="center" style="margin: 0 auto;">
            <tr>
                <td><label>用户名</label></td>
                <td><input type="text" name="username" placeholder="请输入用户名" style="width: 150px" id="username"></td>
            </tr>
            <tr>
                <td><label>邮箱</label></td>
                <td><input type="email" name="email" placeholder="请输入邮箱" style="width: 150px" id="email"></td>
            </tr>
            <tr>
                <td><label>性别</label></td>
                <td align="left">
                    <input type="radio" name="male" value="male" checked>男
                    <input type="radio" name="female" value="female">女
                </td>
            </tr>
            <tr>
                <td><label>出生日期</label></td>
                <td><input type="date" name="birthday" style="width: 150px" id="birthday"></td>
            </tr>
            <tr>
                <td align="center" colspan="2">
                    <input type="submit" name="register" value="注册" style="margin-top: 5px">
                </td>
            </tr>
        </table>
    </form>
</div>

前端进行表单验证只需作用在两个地方即可：

  1. 绑定当前需要验证的input标签的离焦事件。

  2. 对form表单的submit进行全部的input标签判定

    当结果全部返回true才能进行提交，否则无法提交。

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一、简单介绍

redis是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库。主要用于缓存，可提升数据访问的性能。这里用于做缓存的数据是不经常做改变的数据。核心思想见下图：

redis

使用缓存机制，可以加快我们数据的访问。因为数据是暂存在内存中，直接访问内存的数据可以减少在访问数据库过程中的I/O操作，这样便可以提升系统的性能，查询速度。但是作为缓存也有一定的缺点：数据因为是暂存在内存上的，一旦redis服务端关闭，再次开启时，缓存数据将不复存在。因此在某些场合中，我们需要对redis缓存数据做持久化操作，将其持久化到硬盘上，当再次查询时，可将数据读取到缓存中。

从以上我们看出redis使用时的两点注意事项：

  1. 数据不会经常改变。如果，数据持续改变，就不断的访问数据库，再将数据放入到缓存中。
  2. 确定持久化操作的条件。不能随时随地的进行持久化(反而增加了IO操作)，也不能对缓存中大量改变的数据不做持久化数据(会导致数据大量的丢失)。
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本文借鉴廖雪峰老师博客而整理的git相关总结，以方便自己查阅使用。

1.Git用户设定及其配置

1.Git配置

Git 提供了一个叫做 git config 的工具，专门用来配置或读取相应的工作环境变量。这些环境变量，决定了 Git 在各个环节的具体工作方式和行为。这些变量可以存放在以下三个不同的地方：

  • /etc/gitconfig 文件：系统中对所有用户都普遍适用的配置。若使用 git config 时用 --system 选项，读写的就是这个文件。
  • ~/.gitconfig 文件：用户目录下的配置文件只适用于该用户。若使用 git config 时用 --global 选项，读写的就是这个文件。
  • 当前项目的 Git 目录中的配置文件（也就是工作目录中的 .git/config 文件）：这里的配置仅仅针对当前项目有效。每一个级别的配置都会覆盖上层的相同配置，所以 .git/config 里的配置会覆盖 /etc/gitconfig 中的同名变量。
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最近又捡起了对Java的学习，通过对一个实例的介绍，总结下此次对Web开发中MVC三层架构的学习，以便用于日后的复习。

一、 MVC

简单的先介绍下MVC模式：

  • M（Model）：JavaBean。用于完成具体的业务操作。

    JavaBean：Java中特殊的类.

    JavaBean满足条件：

    • public修饰的类，并提供public无参构造方法
    • 所有的属性都是private修饰
    • 提供getter和setter方法

    使用层面：

    • 封装业务逻辑：dao层封装对数据库的底层操作
    • 封装数据：domain层。对数据库中所要查询对象的封装

  • V（View）：视图。用于数据的展示。

    • 页面的展示
    • 与用户的交互

  • C（Controller）：控制器。由Servlet实现控制器。

    主要功能：

    • 获取用户的输入
    • 调用模型，将请求交给模型进行处理
    • 将数据交给视图进行展示
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一、设置镜像源

conda
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// 以清华镜像为例
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

此时在当前用户的根目录下生成一个名为”.condarc”的配置文件，打开该文件。

将”.condarc”配置文件内容修改如下，此外可以添加更多的下载渠道。

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channels:
	- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
	- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
	- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
	- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
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在上一节中的泰坦尼克号入门案例的数据预处理过程中，出现了数据不完整、数据的编码(数值转化)，即将非结构化文本转化为结构化文本。本文主要用来记录在sklearn中常用的数据预处理基本方法。

数据预处理

从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程。

可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小。

目的：让数据适应模型，匹配模型的需求。

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一、Requests库的7个主要方法

方法 说明
requests.request() 构造一个请求，支撑一下各方法的基础方法
requests.get() 获取HTML网页的主要方法，对应于HTTP的GET
requests.head() 获取HTML网页头信息的方法，对应于HTTP的HEAD
requests.post() 向HTML网页提交POST请求的方法，对应于HTTP的POST
requests.put() 向HTML网页提交PUT请求的方法，对应于HTTP的PUT
requests.pathch() 向HTML网页提交局部修改请求，对应于HTTP的PATCH
requests.delete() 向HTML页面提交删除请求，对应于HTTP的DELETE
1.requests.get

r = requests.get(url)

  • 返回一个包含服务器资源的Response对象，包含爬虫返回的全部内容(内容被封装，返回的是地址信息)
  • 构造一个向服务器请求资源的Request对象

requests.get(url,params=None,**kwargs)

  • url:拟获取网页的url链接
  • params:url中的额外参数，字典或字节流格式，可选
  • **kwargs:12个控制访问的参数
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本文用于记录机器学习中的一次入门练习，即：利用决策树进行简单的二分类。同时，结合Kaggle上的经典案例Titanic，来测试实际效果。

一、数据集

采用Kaggle中的Titanic的数据集。数据包含分为：

  • 训练集: training set (train.csv)
  • 测试集: test set (test.csv)
  • 提交标准: gender_submission.csv

由于Kaggle涉及到科学上网的操作，所以原始数据集已经下载好放在Gighub上了。

二、数据处理

首先导入训练集，查看数据的情况： 

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from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入模型决策树分类器
from sklearn.model_selection import cross_val_score,train_test_split,GridSearchCV # 导入的模型作用分别为交叉验证、训练集与数据集的划分，网格搜索
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('/Users/liz/code/jupyter-notebook/sklearn/1- DecisionTree/Titanic_train.csv') # 导入数据集
data.head() # 显示数据集的前五行
[out]:
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由于自己的阿里云账号申请不足6个月，能够享受新用户云服务器ECS89元一年的优惠政策，所以就购买了一台云服务器，作为日常学习的使用。本文用来记录此次装载云服务器所遇到的一些问题及MySQL的安装过程。

一、云服务器的选配及配置

此次我选购的服务器网址:http://aliyun.langsan.com/?bd_vid=8575091722087683835。下图为此次所购的云服务器配置: 服务器配置

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