SuooL's Blog

前言

Swift是由苹果主导开发的编程语言，它是一门高效、安全、现代化的编程语言，其背后又十分强大的社区支持。Swift 此前主要被用来 iOS 和 macOS 的应用程序开发，但是从 Swift 3.0 开始，你也可以拿它来做服务端的开发了。
Vapor是一款流行的 Swift 服务端框架，它也具有 Swift 安全、高效、现代化的特点，同时也兼具其他编程语言服务端框架所具有的许多常见的特性。
在这篇教程中，你将会在 Ubuntu 16.04 上安装 Swift 和 Vapor，并通过使用 Vapor 框架的一个模板创建一个简单的 web 应用程序来测试是否安装成功。¹

前言

这个过程做了很多遍了，但是每次几乎都记不起，又是重新 google，现在记录一下。

说明

为了搞下后端开发，搞了台 Ubuntu 服务器，但由于用惯了 zsh，使用自带的 bash shell 非常不习惯，影响效率，所以配置了 zsh 环境，记录如下。

正向代理

一般意义上的代理均是指的正向代理服务器，其概念如下:

正向代理是一个位于客户端和目标服务器之间的代理服务器(中间服务器)。为了从目标服务器取得内容，客户端向代理服务器发送一个请求，并且指定目标服务器，之后代理向目标服务器转发请求并且将获得的内容返回给客户端。正向代理的情况下客户端必须要进行一些特别的设置才能使用。

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基本配置

Docker 基础学习

安装Docker

安装教程参考官方教程，比较简单，不再赘述。

squeeze 函数

官方文档
去除size为1的维度，包括行和列。至于维度大于等于2时，squeeze()不起作用。

cat 函数

此部分主要是学习过程中的一些函数笔记.

Where函数

官方文档的解释

引言

“熵”最初是热力学中的一个概念，之前关于决策树算法的部分涉及到一部分熵的知识，上世纪40年代，香农首先在信息论中引入了信息熵的概念。信息熵用来表示不确定度的度量，不确定度越大，熵值越大。极限情况，当一个随机变量均匀分布时，熵值最大；完全确定时，熵值为0。

什么是最大熵原理呢？我们常常讲不要把所有鸡蛋放在一个篮子里，这样可以降低风险，这其实就是最大熵原理的一个朴素说法，因为当我们遇到不确定性时，就要保留各种可能性。在信息处理中，这个原理同样适用。在数学上，这个原理被称为最大熵原理（the maximum entropy principle）。同样的，当我们在回答，扔一个色子的时候，每个面朝上的概率分别是多少？所有人都会回答说是$\frac{1}{6}$。这个回答是正确的，但是为什么是$\frac{1}{6}$而不是其他呢？这里就应用到最大熵原理。对这个“一无所知”的色子，假定每一面朝上的概率相同是最保险的做法。从信息论的角度来解释，就是保留了最大的不确定性，也就是让熵达到最大。

前言