以上问题，没有哪一个会让人特别苦恼，但是堆积起来，却让我们的开发效率和开发体验落后了好几个档次。这些问题并非无解，我们可以尝试着帮助同事和团队找到问题的答案，比如：
统一团队的本地构建环境，初始化一个工程目录的脚手架
统一打包脚本，实时编译和预览
封装预处理基类，屏蔽 rem 计算，比如编译时自动转换 px 为 rem
构建云测平台，云端测试各种机型兼容性，打开网页输入网址即可批量测试
有些解决方案只需要几行脚本就能搞定，而有一些可能需要投入时间和精力。
获取数据
本地、预发、线上三套环境，如何做到环境的顺滑切换？我在百度的时候，团队最常用的方案就是：
线上测试，本地反向代理到预发或者线上环境；
本地测试，则使用 apache 开启服务提供 mock 接口
可一旦与后端约定的接口有变动，本地 mock 数据也要跟着一起变动。这个问题有什么好的处理方案？在团队中，好的方案一定不是几行文字的提示或指引，而是通过流程和监控来控制！
2.1 KNN算法的距离度量
特征空间中两个实例点的距+离是两个实例点相似程度的反应。（一定要重点理解，可以拿单身狗的想想）。K近邻模型的特征空间一般是n 维实数向量空间RN.使用的距离是欧式距离，但也可以是其他距离，例如更加一般的LP距离（Lp distance）或Minkowski距离（Minkowski distance）
1. 欧氏距离，最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点 x = (x1,...,xn) 和 y = (y1,...,yn) 之间的距离为：
2.曼哈顿距离, 曼哈顿距离依赖坐标系统的转度，而非系统在坐标上的平移或映射。
可以看出，上面的请求包含三个部分：request line、header、message，比之前的 GET 请求多了一个 message body，其中 header 和 message body 之间用一个空行分割。POST 请求的参数不在 URL 中，而是在 message body 中，header 中多了一项 Content-Length 用于表示 message body 的字节数，这样服务器才能知道请求是否发送结束。这也就是 GET 请求和 POST 请求的主要区别。
HTTP 响应和 HTTP 请求非常相似，HTTP 响应包含三个部分：status line、header、massage body。其中 status line 包含 protocol version、状态码（status code）、reason phrase 三部分。状态码用于描述 HTTP 响应的状态，例如 200 表示成功，404 表示资源未找到，500 表示服务器出错。
这步主要通过pyplot将数据画出来，通过图形，可以对数据有一个直观的感觉，可以大致判断最开始选择的三个feature跟class之间是否有一定的规律性的联系。画图的代码：
随着因特网在全球范围的普及，数据量变的如此的巨大，以至于使用现有的数据管理方法或者传统的数据处理应用很难应付。上述所提到的大规模、大体量的数据集我们就称之为大数据。
小明一看上面的模式，自己突发奇怪，饿汉模式着急创建对象，在加载时候消耗性能，而懒汉模式又存在线程安全问题（优化后没有了）能不能结合一下呢，突然告诉面试官我还有一个比较好的方式来实现，然后他写了下面代码