运筹学 机器 之间 作用
关于 Angular 项目里 ngsw-config.json 文件的作用
ngsw-config.json 文件是Angular Service Worker的配置文件，用于配置Angular Service Worker（ngsw）的行为。Service Worker 是一个用于创建离线体验和缓存策略的技术，它允许您的应用在离线状态下继续运行，提高性能并实现“渐进式网络 ......
c3w2_机器学习（ML）策略2
误差分析 Error Analysis 如果你的机器学习算法表现得还不够好，那么通过手工去检查算法所犯的错误，这个过程称为错误分析（Error Analysis）。 举例如下，团队开发的识别猫咪的分类器，在dev set上准确率为90%。此时我们希望提升算法的性能，通过分析算法的错误样本，发现其中有 ......
c3w1_机器学习（ML）策略1
Introduction to ML strategy 为什么要选用机器学习策略？ 比如下面这个识别猫的分类器，目前的训练结果可能达到了90%的准确率。但是如果像进一步提高性能，有很多待选的方法。但是该如何去选择呢？ 下面的课程就是主要介绍Machine Learning Strategy。需要注意 ......
2023-11-17 c3布局最佳属性——gap==》设置元素之间的空格
css3的gap属性可以帮助你在 1、弹性布局（display：flex） 2、网格布局（display：grid） 3、多列布局（column-count或column-width） 中轻松设置元素之间的空格，而不用自己用margin或者padding逐个去设置； 该属性是row-gap and ......
acwing276机器任务的证明
假设我们已经给每一个任务分配了一种模式了 那么相同模式的任务排在一起的时候肯定重启次数最小 对涉及到的模式，我们还原回二分图上 就是在二分图上尽量选择少的节点（一种模式代表一次重启次数，因为相同模式都是放在一起的），使每一个任务都可以被安排 就可以转换为最小点覆盖问题 ......
似然函数的作用
似然函数是统计学和机器学习中一个关键的概念，它在参数估计和模型选择等方面发挥着重要作用。下面详细解释似然函数的定义和作用： 1. 定义： 似然函数通常用 L(θ∣X) 表示，其中 θ 是模型参数，X 是观测到的数据。似然函数描述了在给定一组参数 θ 的条件下，观测到数据 X 的概率。 2. 作用： ......
Animator.Enable一帧内两次设置之间的动画控制属性变更失效
1）Animator.Enable一帧内两次设置之间的动画控制属性变更失效2）移动端Shader的Varying插值后是否会写回主存3）Unity Avatar在大型MMO中使用情况如何4）UnityWebRequest加载外部图片，尺寸是否必须是4的倍数 这是第360篇UWA技术知识分享的推送，精 ......
HTTP 响应字段 Transfer-Encoding 赋值成 chunked 的作用介绍
Transfer-Encoding: chunked 是 HTTP/1.1 协议中定义的一种数据传输方式。在 HTTP/1.1 之前，HTTP 协议的响应数据通常是一次性发送的，也就是说，服务器必须把所有的响应数据准备好后，一次性发送给客户端。这种方式的缺点是，如果响应数据很大，或者数据的产生需要花 ......
sqlserver登录名和用户名之间的关系
SQL Server 创建登录名和用户名【详细介绍】_ssms可视化新建用户-CSDN博客 一、登录名与用户名首先，咱们先来聊聊：数据库登陆名和数据库用户名之间的关系。数据库登陆名和数据库用户名是有差别的，在一个数据库中是一一相对应的关系。一个经典的比喻：如果把数据库比作一个大厦，那么数据库登录名就 ......
机器视觉选型计算器，初级版，后续慢慢补充
做机器视觉的都知道，每次选型都得做各种计算，但是没有人把硬件选型做出一个工具，今天利用一点闲暇时间，几分钟吧，简单做了个，后续再把其他一些硬件选型公式计算器功能做上去，有需要的自取。 1.DPI相关计算器 2.工作距离相关计算器 3.待补充，编码器等 4.关于 有需要自行下载：链接 ......
Zookeeper 在 Kafka 中的作用
Zookeeper 在 Kafka 中的作用 1、Broker注册 Broker是分布式部署并且相互之间相互独立，但是需要有一个注册系统能够将整个集群中的Broker管理起来，此时就使用到了Zookeeper。在Zookeeper上会有一个专门用来进行Broker服务器列表记录的节点： /broke ......
HTTP 响应字段 Transfer-Encoding 的作用介绍
Transfer-Encoding字段是HTTP响应头部的一部分，用于指示在传输响应正文（response body）时所使用的传输编码方式。在HTTP通信中，响应正文可以以多种不同的编码方式传输，其中一种方式是chunked传输编码。本文将详细介绍Transfer-Encoding字段的含义和ch ......
python—多线程之线程之间共享数据（Queue）
Queue理解 从一个线程向另一个线程发送数据最安全的方式可能就是使用queue库中的队列了。创建一个被多个线程共享的Queue对象，这些线程通过使用put()和get()操作来向队列中添加或者删除元素。Queue对象已经包含了必要的锁，所以你可以通过它在多个线程间多安全地共享数据。 生产者和消费者 ......
Vue 中 slot 的使用方式，以及 slot 作用域插槽的作用 ？
使用方式 组件当做标签进行使用的时候，用 slot 可以用来接受组件标签包裹的内容，当给 slot标签添加 name 属性的时候，可以调换响应的位置 插槽作用域 作用域插槽其实就是带数据的插槽，父组件接收来自子组件的 slot 标签上通过 v-bind 绑定进而传递过来的数据，父组件通过 scope ......
机器学习——Transformer
10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng ......
机器学习——自注意力与位置编码
在深度学习中，经常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对序列进行编码。 想象一下，有了注意力机制之后，我们将词元序列输入注意力池化中， 以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。 由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为 自注 ......
机器学习——多头注意力
在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时， 我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为， 然后将不同的行为作为知识组合起来， 捕获序列内各种范围的依赖关系 （例如，短距离依赖和长距离依赖关系）。 因此，允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同 子空间表示（representation s ......
箭头函数不会与this进行绑定，其this指向取决于该箭头函数同级作用域的this指向，又由于对象不能形成自己的作用域，因此其作用域为全局作用域，this指向Window对象
执行下列选项的程序，输出结果不是Window对象的是（） A setTimeout(function(){ console.log(this); },1000); B function Star(){ console.log(this); } new Star(); C var o = { sayH ......
函数声明会提升， 提升是整个函数体提升至当前作用域的顶层 函数表达式没提升
下列选项中，能正确调用和运行函数的是（） A (function(){ console.log(1); }) B fun(); function fun(){console.log(1)} C fn(); var fn = function(){console.log(1);}; D var fn ......
python---通过钉钉机器人发送禅道缺陷标题
前言 目前大多数公司都是使用禅道，jira这些来管理缺陷，研发和测试每天站会或者周会都想知道昨天或者这周一共解决了多少个缺陷，如果每天都通过禅道上去查看可能有点麻烦且不方便，今天小编介绍一种方法，我们可以通过办公软件钉钉或者企业微信通过项目群中进行添加机器人，每天自动发送到群里，供大家参考查看。 钉 ......
js的作用域是链式的，当for循环函数内部的子块有引用的时候是不会销毁的。这里运用了闭包，外层 function(i)保持着对i的引用，因此每次 i的值得以保留，每次调用定时函数内层function都有自己的私有变量值。
执行以下程序，下列选项中，输出结果正确的是（） for(var i = 0;i<2;i++){ setTimeout(function(){console.log(i)},0) ....① } for(var i = 0;i<2;i++){ (function(i){ setTimeout(func ......
机器学习——Bahdanau 注意力
9.7节中探讨了机器翻译问题： 通过设计一个基于两个循环神经网络的编码器-解码器架构， 用于序列到序列学习。 具体来说，循环神经网络编码器将长度可变的序列转换为固定形状的上下文变量， 然后循环神经网络解码器根据生成的词元和上下文变量 按词元生成输出（目标）序列词元。 然而，即使并非所有输入（源）词元 ......
var 声明变量的特点：没有块级作用域、存在变量提升 。没有块级作用域，使 var 声明的变量在 if 语句外可以被访问 存在变量提升，使 var 声明的变量提升到当前作用域的顶部
请问函数test最终输出的值是多少？ var a = 1; function test() { console.log(a); if(false) { var a = 2; } } test(); A 1 B 2 C undefined D null 正确答案：C Javascript分为预处理阶段 ......
函数声明提升优先级高于变量声明提升; 提升就是声明(变量/函数)提至当前作用域的最顶部，赋值语句留在原地
执行以下程序，输出结果为（） var a = 2; function fn(){ b(); return ; var a = 1; function b(){ console.log(a); } } fn(); A 1 B 2 C undefined D 抛出异常 正确答案：C 虽然return 语 ......
机器学习——注意力评分函数
10.2节使用了高斯核来对查询和键之间的关系建模。 (10.2.6)中的 高斯核指数部分可以视为注意力评分函数（attention scoring function）， 简称评分函数（scoring function）， 然后把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。 通过上述步骤，将 ......
机器学习——注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
上节介绍了框架下的注意力机制的主要成分 图10.1.3： 查询（自主提示）和键（非自主提示）之间的交互形成了注意力汇聚； 注意力汇聚有选择地聚合了值（感官输入）以生成最终的输出。 本节将介绍注意力汇聚的更多细节， 以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式。 具体来说，1964年提出的Nadara ......
【Node.js】Node.js中path.resolve与path.join的区别与作用详解
前言： path 模块：用于处理文件和目录的路径的实用工具，使用前需先引入模块； path.join()：用于链接路径，并且会自动转换当前系统路径的分隔符"/"或"\"，Unix系统是"/"，Windows系统是"\" path.resolve()：也是用于链接路径，但却和path.join()方法 ......
在 let 的块作用域中无法重复声明，也无法在声明语句之前使用（没有变量提升）。简而言之，在 let 语句出现之前，都是无法使用该变量的。
以下代码执行时不会在控制台输出错误信息的是： A let a = decodeURIComponent('%'); B var a; a(); function a() { console.log(a); } C Promise.reject(123).finally(a => { console. ......
机器学习-小样本情况下如何机器学习
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓 ......
机器学习——注意力提示
查询、键和值 自主性的与非自主性的注意力提示解释了人类的注意力的方式， 下面来看看如何通过这两种注意力提示， 用神经网络来设计注意力机制的框架， 首先，考虑一个相对简单的状况， 即只使用非自主性提示。 要想将选择偏向于感官输入， 则可以简单地使用参数化的全连接层， 甚至是非参数化的最大汇聚层或平均汇 ......