运筹学 机器 之间 作用
Java字符串、字符与数字之间的相互转换
一、数字转字符串 //将整个数字转化为字符串 int i=456; //方法一 String str1=Integer.toString(i); System.out.println(str1); //方法二 String str2=i+""; System.out.println(str2) 二、 ......
在 Angular 中，Controller 之间通信的方式主要有三种：作用域继承仅限于上下级之间的通信，注入服务和基于事件的机制可以实现任意级别的 Controller 通信
AngularJS中control间通信最好使用什么方式？ A 回调 B 全局变量 C 广播 D 函数调用 正确答案：C 在 Angular 中，Controller 之间通信的方式主要有三种： 1）作用域继承。利用子 Controller 控制父 Controller 上的数据。 2）注入服务。把 ......
class的声明特征跟const和let类似，都是作用于块级作用域，都有暂时性死区, 预处理阶段则会屏蔽外部变量。因此在声明之前访问变量a都会报错，在声明之后访问才可以正常输出。
依据以下JS代码，在位置A打印变量a与在位置B打印变量a各会有怎样的输出？ var a = 1; function test(){ // 位置A class a {} // 位置B } test(); A 1、class a {} B 报错、class a {} C 报错、报错 D 1、报错 正确答 ......
非严格模式下color被泄漏到全局作用域中，创建一个全局变量；严格模式下抛出ReferenceError异常
请问在非严格模式下以下JS代码最终的输出是什么？ function change(obj) { with(obj) { color = 'red' } } var box = { size: '15*15' } change(box); console.log(color); A undefined ......
零基础机器学习数字识别MNIST（on going）
本人之前并未涉及机器学习，但是在嵌入式中都会涉及视觉，借校内比赛从零学习，进行MNIST数字识别模型的搭建。 随着学习进度更新，每天更新。2023-11-15 21:38:55 星期三 一、环境搭建 进行本模型的搭建，需要以下内容： Python环境：利用Anaconda管理 开源机器学习平台：Py ......
11月15日函数作用域和闭包函数
目录1.函数作用域1.全局作用域(Global Scope):2.闭包函数 1.函数作用域 js内的函数作用域与python内的作用域是一样的。 查找顺序： 首先在函数内部查找变量，找不到则到外层函数查找，逐步找到最外层。 1.全局作用域(Global Scope): 全局作用域是在整个程序中都可以 ......
机器码备份_二
[yhzr]有意合作联系扣扣:1176769884$$$AA24C7BD5A0A8FE8E06E1FB53BBE8AD4:00|66|88_CF4DF748256261B751D029853C3DA5BC:00|01|02|03|04|10|11|12|13|14|20|21|22|23|24|30 ......
机器学习——束搜索、贪心搜索、穷举搜索
束搜索（Beam Search）、贪心搜索（Greedy Search）和穷举搜索（Exhaustive Search）是在搜索领域常用的三种搜索算法，它们在不同的场景下有着不同的特点和应用。 束搜索（Beam Search）： 束搜索是一种用于寻找最有可能的输出序列的搜索算法，常用于序列生成任务， ......
机器学习——序列到序列学习（seq2seq）
我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器， 并将其应用于序列到序列（sequence to sequence，seq2seq）类的学习任务。 编码器 由于这里使用的是门控循环单元， 所以在最后一个时间步的多层隐状态的形状是 （隐藏层的数量，批量大小，隐藏单元的数量）。 如果使用长短期记忆网络，st ......
机器学习中的分类和回归
机器学习中的分类和回归是两种主要的预测建模任务，它们分别处理不同类型的输出变量。 分类（Classification）： 定义： 分类是一种监督学习任务，其目标是将输入数据映射到预定义的类别中。在分类问题中，模型的输出是一个离散的类别标签。 例子： 例如，垃圾邮件过滤是一个二分类问题，其中模型需要将 ......
统计学强调低维空间问题的统计推导，机器学习强调高维预测问题
统计学和机器学习在处理数据和模型时的侧重点确实有一些区别，其中涉及到低维和高维空间的问题。 统计学强调低维空间问题的统计推导： 统计学通常关注的是从一组有限样本中获得总体特征的推断。在传统统计学中，数据通常被认为是在低维空间中采样的，即特征的数量相对较少。例如，在古典统计中，可能会考虑一些变量对某个 ......
微信机器人开发文档
请求URL： http://域名地址/acceptUser 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说明 wId 是 string 登录实例标识 v1 是 stri ......
【HFSS】转载：详细分析dB,dBm,dBm,dBd,dBi,dBuV之间的关系
1、dB dB dB是一个表征相对值的值，纯粹的比值，只表示两个量的相对大小关系，没有单位，计算公式为：dB = 10logX。 当考虑甲的功率相比于乙功率大或小多少个dB时，按下面计算公式：10log(甲功率/乙功率)，如果采用两者的电压比计算，要用20log(甲电压/乙电压)。 [例] 甲功率比 ......
机器学习——编码器和解码器架构
正如我们在 9.5节中所讨论的， 机器翻译是序列转换模型的一个核心问题， 其输入和输出都是长度可变的序列。 为了处理这种类型的输入和输出， 我们可以设计一个包含两个主要组件的架构： 第一个组件是一个编码器（encoder）： 它接受一个长度可变的序列作为输入， 并将其转换为具有固定形状的编码状态。 ......
操作符之间的优先级（高到低）：算数操作符 → 比较操作符 → 布尔（逻辑）操作符 → “=”赋值符号
执行以下程序，输出结果为（） var a = 4 >= 6 || true && 1 || false; console.log(a); A true B false C 1 D 4>=6 正确答案：C 赋值语句右侧的表达式含有关系运算符、逻辑运算符，其运算符的优先级是：关系运算符>逻辑运算符（先& ......
闭包函数：1.函数内部定义函数 2.内部函数使用了非它作用域的参数。
执行以下程序，输出结果为（） function outer(){ var num = 0; function inner(){ num++; console.log(num); } return inner; } var f1 = outer(); f1(); f1(); var f2 = oute ......
机器学习——机器翻译与数据集
语言模型是自然语言处理的关键， 而机器翻译是语言模型最成功的基准测试。 因为机器翻译正是将输入序列转换成输出序列的 序列转换模型（sequence transduction）的核心问题。 序列转换模型在各类现代人工智能应用中发挥着至关重要的作用。机器翻译（machine translation）指的 ......
ES6的箭头函数，箭头函数不会创造块作用域，无法生成一个独立的环境，this指向上层的this
var color = 'green'; var test4399 = { color: 'blue', getColor: function(){ var color = "red"; alert(this.color); } } var getColor = test4399.getColor; ......
任何用let或const声明的属性不能够从它被声明的作用域中删除。任何使用 var 声明的属性不能从全局作用域或函数的作用域中删除。
请问以下JS代码的输出结果是什么？ let a = 1; let obj = { x: 1 } delete a; delete obj.x; delete 2; console.log(a); console.log(obj.x); console.log(2); A 1、1、2 B 1、unde ......
【windows工具使用】如何在不同设备之间传输、共享文件
前言 1. 两个window系统之间如何传输文件 通过 Wi-Fi 传输的文件在不同的操作系统中存在差异。对于操作系统为 Windows 10 和 11 的电脑，可以使用“附近共享”。 两台电脑需要连接到同一 Wi-Fi 网络并设置相同的权限（例如，可以从哪些设备共享或接收文件）。 设备winA和w ......
关于两个实体类之间相同字段的赋值
1.可以使用以下方法： BeanUtils.copyProperties(one,two) 2.相关依赖： <dependency> <groupId>commons-beanutils</groupId> <artifactId>commons-beanutils</artifactId> <ve ......
机器学习——深度循环神经网络
到目前为止，我们只讨论了具有一个单向隐藏层的循环神经网络。 其中，隐变量和观测值与具体的函数形式的交互方式是相当随意的。 只要交互类型建模具有足够的灵活性，这就不是一个大问题。 然而，对一个单层来说，这可能具有相当的挑战性。 之前在线性模型中，我们通过添加更多的层来解决这个问题。 而在循环神经网络中 ......
机器学习——长短期记忆网络（LSTM）
长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题。 解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）(Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。 它有许多与门控循环单元（ 9.1节）一样的属性。 有趣的是，长短期记 ......
js 计算两个地点坐标之间的间距
/** * 计算两个地点坐标之间的间距 * @param {array} location1 [lon: string, lat: string] 地点坐标 * @param {array} location2 [lon: string, lat: string] 地点坐标 */ export fu ......
机器学习——门控循环单元(GRU)
在 8.7节中， 我们讨论了如何在循环神经网络中计算梯度， 以及矩阵连续乘积可以导致梯度消失或梯度爆炸的问题。 下面我们简单思考一下这种梯度异常在实践中的意义： 我们可能会遇到这样的情况：早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和， 目标是在 ......
如何能实现不同服务器之间的文件实时同步？
数字化时代，数据已经成为企业的重要资产，其中文件共享是企业运行中的重要业务场景。由于办公文件可能存在不同服务器甚至不同的城市之间，企业文件的实时同步是很多中大型企业急需解决的问题，为了不耽误业务的运行，甚至出现过跨城送硬盘来保证文件的一致性和安全性。目前国内市场上的文件同步软件质量参差不齐，企业很难 ......
CRM系统对科技企业有哪些作用？
随着国家政策的倾斜和5G等相关基础技术的发展，中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段，市场发展潜力巨大。CRM客户管理系统作为当下最热门的企业应用，同样市场前景广阔。那么，CRM系统对科技企业有哪些帮助？ 随着营商环境快速变化，人工智能产品持续迭代，经营成本日趋上升，面向未来优化的生态 ......
final关键字的作用
目录1.修饰类时2.修饰方法时3.修饰属性和局部变量时3.1修饰局部变量时3.2修饰成员变量时3.3修饰类变量时4.final与普通变量的区别5.final用于引用 1.修饰类时 1.只能是公共的（public）就算不写也是public 2.被final修饰的类不可以被继承 //前面默认有个publ ......
web sql 删除不起作用
今天突然发现 web sql 删除有时不起作用, 试验了几次, 想到了可能是删除还没执行,就执行refresh了, 于是加上了setTimeout, 试了试效果不错, 每次都能完美删除. var r = confirm("请注意删除后将无法恢复!"); if (r == true) { db.tra ......