同样，事件的接收者（消费者）也不需要知道事件是从哪里来的，它只需要关注自己感兴趣的事件类型，并在这些事件发生时作出响应。区别在于，基于事件的架构只是把这个请求发出，并不急于得到结果，而是等合适的子系统处理完这个请求，发出Reply(Add(123,456))，最初的请求者再通过事件代理或中介处取回自己想要的结。上述理解捕捉到了EDA的一些核心特性，但需要注意的是，在EDA中，事件的发送和处理通常是

接下来我要使用随机数生成函数，这个函数在 rand 库中。我们在 Cargo.toml 文件中的依赖项中，加入对 rand 的依赖说明。[package]name = "game"version = "0.1.0"authors = ["xuyeping"]edition = "2018"# See more keys and their definitions at https://doc.ru

第三课呢，我们主要用艺人的作品统计数据，来预测他的作品下载量。在这个预测过程当中，我们是可以用到它历史上搜索次数、试听次数等等。这个课程通过这样一个实例，第一呢，我们看一下这个数据怎么整理；第二呢，我们怎么样利用可视化的方法，人工的来直观看一下这个数据的变化趋势以及数据之间的关联；最后的话，我们鼓励学员考虑各种可能的方法来建立这样一个预测模型。实际上，基于这样一个线性回归模型，这个问题呢，是有很多

接受前面几节课的教训吧，从这一课开始，我们会有意的把理论介绍和上机实习分开。这节课介绍，鸢尾花的分类，主要是让学员们的初步了解，怎么样利用机器学习来构建数据分类的算法。授课方式呢，首先还是我们先抛出问题，那么我给出AB两种花的花瓣长度和宽度的测量数据，然后呢，我也用可视化的方法把它们这个测量数据的分布在坐标系里边标出来了，一共A、B两类，现在有一个新的测量数据P(X,Y)出来了，那么如何来判定P是

还有一些其他的 Python IDE，如 Wing IDE、Thonny 等，都可以作为 Python 继承开发环境使用。选择哪个 IDE 取决于个人喜好和需求，但是无论选择哪一个，都应该考虑以下几个因素：易用性、功能丰富、扩展性、社区支持等方面来做出最终的决定。PyDev 提供了很多的特性，如代码自动补全、远程调试等，使得开发 Python 应用程序更加高效。Spyder 提供了一个交互式的命令

rust 官网官网地址：https://www.rust-lang.org安装点击网页上的 Install 选项，进入安装页。看起来 rust 对 windows 系统颇为重视，以至于整个页面都给了 windows，莫非 microsoft 花钱了？我们在 ubuntu 下安装，只能屈尊选择 other installation method。我们来看看官网的说明。其他安装 rust 方法您应该使

Anaconda是一个开源的Python发行版本，它包含了Python和众多常用的科学计算类的库，如pandas、numpy、matplotlib等，以及一个强大的包管理器conda。这些库使得数据分析、可视化和处理变得更为方便。此外，Anaconda还集成了机器学习库，如Scikit-learn，适用于机器学习和深度学习等广泛的使用场景。Anaconda的特点之一是它包含了Conda，一个强大的

购买云服务器后，一般会直接给你 root 的权限。如果直接用 root 用户做 linux/ubuntu 下的开发工作，这不是一个好主意。所以我打算建一个自己的个人帐户来做开发，root 用于特殊情况下作一些系统管理工作。一般来说，在个人计算机上安装的 ubuntu 会直接把 root 用户给锁定。也就是说在自己的 PC 机上面安装 ubuntu，我们几乎不会用到 root 帐户。为新帐户创建主目

在三层架构（表现层、业务逻辑层、数据访问层）中，理想情况下，表现层应该对数据访问层（数据层）的数据结构定义是不可见的。这种设计有助于实现关注点分离（Separation of Concerns, SoC），使得各层之间保持松散耦合，从而提高系统的可维护性和可扩展性。在三层架构中，数据访问层的具体实现和数据结构对业务逻辑层是可见的，但对表现层应该是隐藏的。表现层应该只关心数据的表示和用户的交互，而不

这些架构风格各有优缺点，适用于不同的应用场景和需求。在选择合适的软件架构时，需要根据项目的具体需求和约束进行综合考虑。、**并发架构（Concurrent Architecture）**等也是常见的软件架构风格。