2020 年 ,R 编程语言创历史最高纪录。不久前，Python 似乎赢得了统计编程之战，但是 R 的流行程度在 Python 的不断提升中仍在增加，这无疑是 R 语言的高光时刻。 在目前数据科学的领域中，R 语言也占有主要的位置， R 语言是一款自由、免费、开放的工具，它面向统计分析、绘图可视化，并且开源的特性也是能够完整地符合数据可视化、分析的需求。 在本场 Chat 中，会讲到如下内容。 - R 语言基础 - R 语言数据结构 - R 语言统计函数 适合人群： 对 R 语言感兴趣的技术人员，刚开始接触 R 语言的小白。

逻辑回归通常用于分类目的。与线性回归不同，因变量只能采用有限数量的值，即因变量是分类的。当可能结果的数量只有两个时候，它被称为二元逻辑回归。从类别上来看，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行二分类。 在本次 Chat 主要讲到以下内容 - 逻辑回归算法 - Logistic 函数求导 - 逻辑回归实现 - 分类模型评估 适合人群：对机器学习有兴趣的小白人员

线性回归模型是机器学习中用于预测的利器，我们可以通过大量的数据集，让电脑学习一组最优的参数。通过这组参数，我们可以对未知的数据进行预测。如果我们训练的参数足够好，我们就可以比较精准的预测房价等信息。 本次 Chat 的内容如下： 1. 线性回归 2. 参数调节 3. 使用 SKLearn 实现线性回归 4. 房价预测 适合读者：对机器学习感兴趣的读者

Numpy 是非常好用的 Python 第三方模块。里面包含了大量的科学计算的方法，使用起来不仅方便还高效。因为 Numpy 是使用 C 语言编写的，因此不受 GIL 锁的影响，在各个方面 Numpy 已经超过 Python 自带的 List。因此很有必要学习一下 Numpy 的使用。 本次 Chat 内容如下： 1. Numpy 介绍 2. Ndarray 生成数组 3. Numpy 生成随机数组 4. Ndarray 的基本操作 5. Ndarray 的运算 适合读者：对 Python 感兴趣的读者。

在《搭建基于 Neo4j 的知识图谱》一文中，我们介绍了 Neo4j 中的基本概念以及 Spring Boot 与 Neo4j 的整合。当我们在 Neo4j 中创建各种节点以及边的关系后，就不得不面对一个问题，即如何对于当前的图进行快速的查询以及匹配。 那就不得不提 Cypher 了。Cypher 是 Neo4j 的声明式查询语言，其可以在 Neo4j 中进行 CRUD、Entity 属性编辑、模式匹配获取 Entity 与 Relationship 相关数据等操作。 通过本文的学习将会介绍如下内容，为你揭开 Cypher 的面纱： 1. Entity 与 Relationship 的 CRUD 2. Entity 匹配 3. Relationship 匹配 4. 模式匹配 5. Spring Boot 与 Cypher 整合 6. 基于 Cypher 构建简单的推荐引擎

本场 Chat 使用 Python 编写 TCB 云函数带你从零实现一个云原生彩色二维码生成工具。 本次 Chat 主要内容如下： 1. 生成器应用实现思路 2. CloudBase CLI 使用介绍 3. Python 下爬取网络资源 4. Python 二维码生成库 MyQR 的使用 5. Python 云函数如何接收 HTTP 请求 6. Python 云函数如何返回集成响应 7. 云函数运行时出现的错误排查及处理方法 8. Python 编写的云函数及依赖库部署方法 9. 如何为云函数配置 HTTP 访问服务 本次 Chat 需要读者对 Python 的基本语法有一定了解。

现在越来越多的日志采集使用 FileBeat，FileBeat 是个轻量型日志采集器，采用 Go 语言实现，性能稳健，占用资源少。FileBeat 现在支持采集的日志内容发送到 Redis、Elasticsearch、Kafka、Logstash。 那么我们如果想通过 FileBeat 采集日志到 RocketMQ 怎么办呢？不好意思，官方现在并不支持， 搜索下，也没有现成的实现。 让我给大家介绍下如何用 FileBeat 源码实现自己的 output.rocketmq。 在本场 Chat 中，会讲到如下内容： - 如何基于 Beat 源码，实现自己的 output - 实现输出到 RocketMQ的 output 适合人群： 对 ELK、FileBeat、RocketMQ 日志采集感感兴趣的技术人员

决策树是解决分类和回归问题的一种常见的算法。 决策树算法采用树形结构，每一次选择最优特征，来实现最终的分类，因此决策树是一种递归的算法。但是，决策树很容易产生过拟合现象，最常见的处理方法进行剪枝的处理和限制决策树的深度。 随机森林，是由多棵决策树集成，因此随机森林一种基于树的模型集成学习方法，在本次Gitcha中，将详细介绍决策树和随机森林算法。 本次 GitChat 主要涉及到的知识点有： - 决策树算法和剪枝算法。 - 决策树的可视化。 - 决策树的回归和分类实现。 - 随机森林的回归和分类实现。

在这里，我与你一起探讨 **MySQL 事务**相关的知识，涉及了**事务隔离级别**、**锁**、**MVCC** 等等，其中涉及到一些具体问题的讨论，包括： + MySQL 是怎么在 **RR** 级别下解决**幻读**的？ + MySQL 是怎么加锁的？为什么可以解决**幻读**？ **适合人群** + 对 MySQL 锁机制感兴趣的人 + 想了解 MySQL 事务相关处理的人

CAS 是实现 Java 并发包的基石，如果没有它，Java 并发包中众多功能的实现类都无从谈起。同时 CAS 背后更代表了一种非常重要的思想-乐观锁，这种思想在互联网技术中的运用十分常见，如 MySQL 的多版本并发控制、Redis、分布式锁的实现等都可以看到乐观锁的影子。在 Java 的并发包 java.util.concurrent.atomic 中，更是提供了诸多基于 CAS 实现的原子操作类。本 Chat 作为《Java 并发面试系列》第三章，会深入的讲解 CAS 原理和相关问题，同时也会详细的分析并发包中的原子操作类的实现。 在 Chat 中你将学到： - CAS 是什么 - 什么是乐观锁和悲观锁 - CAS 有哪些问题 - CAS 中如何解决 ABA 问题 - JDK 源码中对 CAS 是如何使用和实现的 - 并发包中原子操作类的实现原理是什么 - ABA 问题的终结者 - AtomicStampedReference - AtomicFieldUpdater 的作用及原理 - 数组的原子操作实现原理是什么 - LongAdder 的作用及实现原理是什么

Hello! 我是小小，欢迎收看本期的 Chat，捂脸状╮(╯▽╰)╭ 本期 Chat 你将会很多多的内容。 首先呢，你将会看到历史渊源的前端工程，从混乱不堪的 JavaScript，到整齐划一的 Vue 项目。这是一段很长很长的历史，从这段历史中，作为小小的我们，你将会收货一份前端历史图谱，根据这份图谱，你的前端之路不会再次迷茫。\(^o^)/ 然后呢，你还会看到什么是真正的工程化，什么是 MVVM，什么是 MVC，从这些几个简单的名词，你初步的学会什么是架构，从一点一滴做起，你终将会成为一枚未来的架构师。 再次，你将会学会一个新的软件，什么是 Webpack，从此 Webpack 不再是路人，妈妈再也不用担心我的 Webpack 了。 最后，你将会学会什么是 Mock，什么是单元测试，什么是 Cli，这些名词，通通不再难。 欢迎订阅本期的 Chat，我是小小，我们本期 Chat 见！

无论你是 Java 程序员还是 .NET 程序员还是其他开发语言的程序员，在项目中或多或少的你都直接或间接用到过 IoC 。但是如果我问你 IoC 的实现原理是什么呢？你可否自己 DIY 一个 IoC 呢？估计部分程序员就有点不知所措了。在这个 Chat 中我将向大家讲解 IoC 的实现原理以及一步一步的来 DIY 一个简单的 IoC。 本场 Chat 设计以下内容： 1. 什么是 IoC 2. IoC 的实现原理 3. 打造自己的 IoC 4. 如何将自己的 IoC 发布到 NUGET 上

在日常的开发过程中经常会用到算法，一些看似无关紧要的编程语句往往和程序的执行效率有着莫大的关联，比如：一个 For 循环、一个简单的加减乘除也有很多优化的空间。关于算法执行的效率问题，主要有两个重要的评定指标，分别是时间复杂度、空间复杂度。本篇 Chat 将主要围绕这两个评定指标的概述、如何计算时间复杂度和空间复杂度以及在 Java 语言中的经典算法的复杂度计算。 在本场 Chat 中将会讲到如下内容： 1. 什么是时间复杂度？ 2. 时间复杂度的常见类别？ 3. 什么是空间复杂度？ 4. 空间复杂度的常见类别？ 5. 为什么要分析时间复杂度及空间复杂度？ 6. 如何有效的计算时间复杂度？ 7. 如何有效的计算空间复杂度？ 8. Java 经典算法的复杂度计算实例？ 适合人群：算法效率分析、Java 编程

前端部署作为大前端的知识体系的一部分，是不可或缺的。部署上线作为软件生态重要一环，是每个做开发的必须要懂的。 而且作为一名前端开发，避免不了与运维部署的同事调试部署流程，如果自己能知道一点前端部署的知识，那合作起来将事半功倍， 本文不会讲很复杂的项目运维配置，点到为止，既能让你快速了解部署的整个流程，又能让你能够毫不费力地部署自己的网站。作为一名前端，一定要知道自己工作内容的上下游是如何流转的,并且掌握一整套的软件开发流程。 本 Chat 包括： * 单服务器部署（Nginx、Tomcat、IIS） * Docker 镜像部署 * OSS+CDN 部署 - 探讨部署方案的优缺点，选择合适的部署方案 - 流水线自动部署扩展 使用人群：想了解前端部署的开发和运维人员。

在企业中，大家都知道数据的重要性。本场 Chat 主要讲解 MySQL 的逻辑备份工具 MySQLDump，将会介绍其备份的工作原理、应用场景、进行数据备份和恢复，全量备份、增量备份等内容，进而了解和掌握。 本场 Chat 的学习大纲如下： 1. MySQLDump 的基本概述 2. MySQLDump 的一些关键参数和使用 3. 备份数据库（单个库、多个库、分库备份） 4. 备份表（单个表、多个表、分库分表备份） 5. 数据恢复 6. 全量备份与增量备份介绍和使用 7. 使用 MySQLBinlog 来增量恢复 8. 不同引擎备份命令（InnoDB、Myisam）

何更好地维护一个 Vue 3.0 项目，分享一些实践经验，帮助开发者用好 Vue 3.0。 通过本次 Chat 你能学到： 如何使用 Vite 搭建项目 - Vite 常用配置讲解 outDir cssPreprocessOptions rollupInputOptions port base alias proxy - 如何利用 V-modal、Ref、ToRef、Reactive、ToRefs 等 API 来维护组件 - 实战二次封装 Vant 的组件更好地维护表单 - VueRouter 4.0 跳转以及传递参数 - 如何更好使用 Vuex 来管理多个数据源 - 如何开发一个Vue插件

K 近邻算法是一个非常简单好理解的算法，我们主要用它来进行分类操作。它的基本思想是找到离你最近的 K 个邻居，看他们是什么类别的。如果你的大多数邻居都是类别 Y，那算法就会将你判断为类别 Y。 这个思想非常简单，针对某些情况也非常有效。今天我们就来使用 K 近邻算法来实现一个手写体数字识别的案例。 本次 Chat 内容如下： 1. 机器学习的基本流程 2. K 近邻算法 3. 特征提取 4. 数据集分割 5. 训练模型 6. 模型评估 适合读者：对机器学习感兴趣的读者。

本 Chat 将以阿里云平台服务器为例子（阿里云双十一打折超便宜，学生更享 10 元/月的超值优惠），一条龙服务，一步步教大家申请个人网站，并配置操作系统（乌邦图/centOS）与 Nginx/TomCat 服务器，备案域名，使用 Docker 容器和 xshell 等方法安装 EMQX，使用宝塔面板管理服务器配置个人端口和反代理等设置，使用 SSH 远程连接管理服务器，打造属于自己的个人云平台！（如有需要可专门录制视频教大家操作。） 本 Chat 内容： 1. 购买配置个人云服务器 2. 安装配置 Linux 操作系统与服务器 3. 宝塔软件的使用 4. 熟悉端口分配流程，配置反代理端口 5. 实现何时何地都能连接 MQTT 远程发送指令控制单片机（ESP32/8266） 6. 远程管理服务器（SSH）

很多人都听说过贝叶斯原理，基本上是在学概率统计的时候知道的。贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 其中朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 本次 Chat 的内容如下： - 贝叶斯定理 - 高斯朴素贝叶斯 - 多项式朴素贝叶斯 - 伯努利朴素贝叶斯

介绍了 MySQL 的逻辑架构，希望对一个 SQL 语句完整执行流程的各个阶段有一个深刻的理解与印象。后续还会持续讲解 MySQL 知识架构中的知识，如：一条 SQL 更新语句的执行过程、事务隔离、索引、锁、事务隔离的实现等等，带领大家搭建完整的 MySQL 知识体系。 在本场 Chat 中，会讲到如下内容： 1. SQL 语句在 MySQL 的各个模块中的执行过程； 2. 连接器的作用； 3. 分析器的执行过程； 4. 优化器的执行过程； 5. 执行器的执行过程。 最后会给大家留一道思考题，来看看大家理解的效果。