不知道有没有人注意过同样的代码是否封装在函数里，运行速度是不同的。...比如以下两个代码： 未封装在函数中的代码iteration.py: import datetime start = datetime.datetime.now() for i in range(10*...*8): pass end = datetime.datetime.now() print (end-start) 封装在函数中的def_iter.py: import datetime start...: for i in range(10**8): pass main() end = datetime.datetime.now() print (end-start) 分别运行这两段代码...这其实是因为存储局部变量和全局变量的时间不同，这与CPython的编译有关。在函数中时i是一个局部变量，而不在函数中时就变成了全局变量。
而容器中也是由init进程直接或间接创建了Namespace中的其他进程。 linux信号 而为什么不能在容器中kill 1号进程呢？进程在收到信号后，就会去做相应的处理。...运行命令 kill -9 1 里的参数“-9”，就是指发送编号为 9 的这个 SIGKILL 信号给 1 号进程。 为什么在容器中不能kill 1号进程？ 对于不同的程序，结果是不同的。...在 Linux 中，kill 命令调用了 kill() 系统调用（内核的调用接口）而进入到了内核函数 sys_kill()。...而内核在决定把信号发送给 1 号进程时会调用 sig_task_ignored() 函数进行判断，它会决定内核在哪些情况下会把发送的这个信号给忽略掉。...0000000000004000 [root@043f4f717cb5 /]# kill 1 # docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED 重点总结 “为什么我在容器中不能
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...输入 2： 2 abc cba efg gfe 结果 2： str[0] = “abc” str[1] = “cba” 原因：next() 方法在遇到有效字符前所遇到的空格、tab 键、enter 键都不能当作结束符...回车符 “\r” 它被丢弃在缓冲区中，现在缓冲区中，只有一个 \r ，于是 下一次 nextLine 扫描的时候就又扫描到了 \r，返回它之前的内容，也是啥都没有 “” ，然后再把 \r 去掉， 对于...这个扫描器在扫描过程中判断停止的依据就是“结束符”，空格，回车，tab 都算做是结束符 而坑点在于 next 系列的，也就是下面这些函数：next nextInt nextDouble nextFloat...这些函数与 nextLine 连用都会有坑 坑点就是 next 系列的函数返回了数据后，会把回车符留在缓冲区，因此我们下一次使用 nextLine 的时候会碰到读取空字符串的情况 解决方案：输入都用
写在前面在前端中，主要涉及的基本上就是 DOM的相关操作 和 JS，我们都知道 DOM 操作是比较耗时的，那么在我们写前端相关代码的时候，如何减少不必要的 DOM 操作便成了前端优化的重要内容。...DOM 更新操作Vue 源码中的 diff 算法patch.js 路径Vue 中的 diff 算法相关代码主要在 patch.js 文件中，路径如下图图片patch 函数图片1、如果新节点不存在(vnode...Key 值从 diff 算法的 updateChildren 函数中我们知道，采用双端 diff 算法会进行新的开始、结束节点和旧的开始、结束节点做对比，当都没有匹配上的时候会采用完全遍历的方式进行一一比较...，这就导致了当我们去对比 key 值的时候会发现他们每个都是匹配的，然后对其子节点进行 patchVnode，这个时候由于 props 不同，即 num 不同，因此会触发对应的响应式值的更新机制，而且在这个过程中还会调用多个更新相关的钩子函数...，体会到了前端对于性能的极致追求，通过通读 vdom 源码，基本能够从更加深刻的角度去理解采用 VDOM 的目的，以及 key 值在 diff 算法中的真正作用，也能够从更加底层的角度理解为什么不推荐使用
while的代码test1.py： i = 0 while i < 10000000: i += 1 for-loop的代码test2.py： for n in range(0,10000000):...pass time python test1.py 或者test2.py，得到第一个的时间大概是0m1.189s；第二个的时间是0m0.514s。...while循环的时间大概是for-range的两倍。 其实如果对python字节码的反汇编可以看到两者所做的操作数量是不一样的，while要多于for-loop。...另外，range()作为内置方法，是作为C代码执行的，而 i +=1需要解释，在效率和速度之间是差很多的。而且i += 1相当于创建了新对象，相对而言也会更慢。
直到偶然间看到阮一峰大佬的博客介绍到 FinClip 可以支持在移动端和桌面端（Windows、Linux和 macOS）运行小程序，那就随便上手试试。图片说干就干！...图片细细想下，这样标准容器化的好处，可以保证在开发语言环境存在差异下，“套壳子的小程序”能独立运行的同时，也可以与“其他套壳子的小程序”联动使用。...SDK 前还需要在 FinClip 的后台上架小程序，我上架了官方的示例小程序代码包，也尝试了直接把微信小程序的代码包上传到 IDE 中的，发现也能兼容。...:Windows 10Windows 8.1Windows 7Macos:Macos 10.13看看效果运行小程序的整体效果其实和微信打开小程序的效果是差不多的，这个还是比较满意。...以下是我桌面端实际运行小程序的结果。图片如果做一定适配优化，小程序的展示尺寸还可以适配打开窗口大小，效果也不错。
，有没有遇到过这样一种情况，明明我点击运行本程序结果却是另外一个程序的结果？...这是为什么呢？话不多说，我们从实际案例来分析错误原因。...+= 10; break; case 3: x += 16; break; case 4: x += 34; } System.out.println(x); } } 运行结果如下图所示...如下图所示： 二、错误处理 检查代码，发现主函数main写错成了mian，进行修改重新运行，问题解决，如下图所示： ---- 总结 代码主函数书写错误，你说尴尬不尴尬？...要做一个细心的程序员哦！ ---- 我是白鹿，一个不懈奋斗的程序猿。望本文能对你有所裨益，欢迎大家的一键三连！若有其他问题、建议或者补充可以留言在文章下方，感谢大家的支持！
文章目录 前言 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 1.2、执行未出结果的 Java 程序 二、错误处理方式 总结 前言 你使用 Eclipse 敲代码的时候...，有没有遇到过这样一种情况，明明我点击运行本程序结果却是另外一个程序的结果？...这是为什么呢？话不多说，我们从实际案例来分析错误原因。...+= 10; break; case 3: x += 16; break; case 4: x += 34; } System.out.println(x); } } 运行结果如下图所示...具体如下图所示： 二、错误处理方式 检查代码，就会发现主函数 main 写错成了 mian，具体如下图所示： 进行修改重新运行，问题解决，具体如下图所示： 总结 代码主函数书写错误，你说尴尬不尴尬
这篇文章讨论了Java面向对象概念中一个基本的概念--Field Hiding（成员变量隐藏） 成员变量在Java中能够被重写么？...我们看下面这个例子，我们创建了两个子对象，一个使用的是子对象的引用，一个使用的是父对象的引用。...Paste_Image.png 按照我们已有的多态的概念，第二个应该是输出sub才对，但却输出了super。这是为什么呢？...意思就是： 在一个类中，子类中的成员变量如果和父类中的成员变量同名，那么即使他们类型不一样，只要名字一样。父类中的成员变量都会被隐藏。在子类中，父类的成员变量不能被简单的用引用来访问。...其实，简单来说，就是子类不会去重写覆盖父类的成员变量，所以成员变量的访问不能像方法一样使用多态去访问。
如果从变量值的语义来看，是一个意思； 如果从变量的“符号”角度看，这是两个变量，不是一个意思。 有朋友问了，为什么用v开头？ 我说，白马非马 ，一个符号而已，你用其它开头也可以，这里只是举例 。...很多函数式语言都支持这种“不可变变量”的，例如在F#中，可以使用下面的方式来证明： let x = 10 let y = 5 let x = x + y // Compile Error 函数式语言变量的不变性...由于这个方程式非常著名，没有它就没有原子弹，就没有二战后的和平，就没有人类取之不尽的核能能源，所以在这个方程式中，这几个符号的关系就规定好了，从这种符号的关系，可以得到非常重要的理论并且应用这种理论发明各种伟大的或者重要的技术...换言之，我们在讨论能量和质量的关系的时候，符号E “隐藏”着这符号mc² 的关系，这个关系在其他人不能发现，但是爱因斯坦发现了，所以爱因斯坦能成为伟大的科学家，而我们不能。...它是在历代医家在医疗实践的基础上，在阴阳五行学说的指导下，概括总结而成的，是中医学理论体系中极其重要的组成部分。 为什么要用“藏像”理论去研究人体？
大家好，我是轩辕。 这两天，相信大家都在关注乌克兰局势，感受着21世纪现代化战争的残酷与震撼。 其实除了热战，网络空间中没有硝烟的战争也一直在暗中进行着。...这是一个经过复杂加密的Linux平台的后门程序，而且这家伙的自我保护机制做的极为到位，不能直接运行，需要与主机绑定的校验码才能正常运行。...而这份操作手册的唯一标识符居然也出现在了影子经纪人泄露的数据中！ 有理由相信，这个后门程序来自方程式组织，方程式组织隶属美国NSA，所以这个后门程序出自美国NSA的手笔。...后门程序检测到这个特殊的握手包来了以后，将之解密之后就知道：上峰终于来信了！ 接下来就可以根据“信”中的消息，悄悄的和上峰勾搭上了。 这个特殊包，一般称为“敲门包”，意在告诉对方：我来了。...为此，这个木马后门做了诸多的工作： (1) 首先是最常见的程序文件的加密与分片 (2) 文件中的字符串全都要加密 (3) 然后函数名混淆，让分析人员找不到逻辑 (4) HOOK系统内核函数是基本操作
主要的变化是定义了电压和电流之间关系的方程式。在电容器中，这是一个微分方程。下一步你可以看到我们会用到的简版电容器模型： 感应器在我建模的音频电路中并不常见。...这是通过简化所有的平凡方程式如x=0和x=y来达到的。在这个例子中，由于我们不能计算电路中所有的电压和电流了，所以我们不需要很多关于模型的信息。...第一个是值不能为0，因为这样会在方程式中产生一个0的除数。第二，p的值不能太小，不然这样会让欧拉模拟方法变得不稳定。第三，p与频率是线性关系，在处理音频的时候这并不是最佳情况。...）中，你可以听到我们用的滤波器在VCV Rack中实时运行。...使用System Modeler创建的虚拟模块 在所有这些电路中，我已经建模了超过13个模拟滤波器，可用于电压合成器。所有这些模型都可以在我设计的自定义的硬件模块中运行。
因为训练数据集有多个数据点，所以使用均值作为最终的评估数据，这就是为什么要引入代价函数的原因。 ? 该图简化了模型，只考虑单输入变量，所以只需要θ0, θ1两个回归参数。...需要注意的是，每次迭代，θ0, θ1需要同步更新，也就是说在一次迭代过程中，不能使用新计算出的的θ0值来更新θ1。 看到这个算式是不是有点懵，在高数中一定学过偏导数这个概念，大多数人可能忘了，没关系。...如果这个也不记得，那我们可以简单理解为对函数曲线的某一个点画切线，这个斜率就是函数在该点的导数。 ? 这个斜率可能为正数，也可能为负数，这样无论从哪个点出发，经过迭代，都可以到达最低点。...在k-近邻算法中，我们讨论过归一化数值的问题。在梯度递减算法中，也要对数据进行处理，以加快迭代速度，通常采用的计算方法为： ?...正态方程式解法 看过《机器学习实战》第8章的同学可能会疑惑，书上并没有采用梯度下降算法，而是直接采用如下方程式求解： ? 这个方程式看起来很简洁，实现起来似乎更简单，不需要迭代。
我会告诉你，学这些符号并不像你想的那么难。但是有些东西会阻碍你前进。 首先，如果你跟我一样，像个孩子一样讨厌数学。我发现了主要原因是我的老师从来没想过回答最重要的问题。 为什么？ 为什么我要做这个？...它是怎样应用到我的生活中的？ 他们只是在黑板上写了一堆方程式，然后让我记住它们。这对我来说并不奏效，我打赌它也不适合你。 好消息是，如果你对 AI 这个令人兴奋的领域感兴趣，这会是一个很好的答案。...让我们在 Python 中为这个方程式创建一个小功能： def sum_x_range(x): j = 1 output = [] # creates an empty list for k...**符号意味着去提高 j 的值。该函数取变量 x，我将 x 的值设为2。然后它从0经过1、2、3、4一直循环到5，随后将这些数字附加到表中，最后在该表上运行一个总和来得到答案：62。...我最后一篇文章就是一个很好的例子，但是有些地方我必须要纠正一下。 但是这里的错误：它们是一件好事！ 错误是这个过程的一部分。我们不能摆脱错误，所以只能接受。如果你在犯错误，说明你在学习。
删除查询 在 Discover 主页上，每个保存的查询卡都有一个省略号，可以打开上下文菜单。从这里，您可以删除查询。这个动作是不可逆的。...每个函数都会要求您分配一个参数。有些是必需的，而有些则是可选的。函数将基于相同的值堆叠事件。如果未应用任何函数，则查询结果中的事件将单独列出。...添加方程式 您还可以使用表列作为方程式变量向查询添加方程式，结果将显示在查询结果表中。在添加查询方程式中了解更多信息。...您还可以通过单击右上角的垃圾桶在“查询结果(Query Results)”视图中删除查询。 添加查询方程式 在 Discover 中，您可以根据查询列添加方程式。...例如，a(a+b) 无效；相反，您应该输入 a * (a + b) 方程不能： 包含字段和函数的混合 包含不受支持的指数 方程将遵循预期的运算顺序，首先解析括号，然后是除法和乘法，然后是加法和减法。
这一发现可能也是一种暗示，正在产生更通用的方法。好像关于这个方向的任何升级都是有益的（随意提了一下合成梯度），不管效果是不是一样。 还有一个使用目标函数的典型问题：反向传播是相对于目标函数计算的。...在 Hinton 抛出反向传播言论的同时，他也对于监督学习发表了自己的看法：「我认为这意味着放弃反向传播……我们确实不需要所有数据都有标签。」 简而言之，没有目标函数就无法进行反向传播。...这实际上可以类比为宇宙的运行，具体来说就是热力学的第二定律。再具体点就是熵一直在提高。信息引擎将降低熵，以交换所处环境中的熵提高。...在上面的神经网络中，每一个变量都能够准确地写出来。 ? 注意，上面方程式中 x 是输入，w 是权重，Sigamm 是神经元的激活函数。...，每个 s_k 不取决于任何其它同层的结点。因此，我们可以再次使用链式规则并对 k∈out（j）的输出结点求和： ? 将这个方程式带入 ? ，我们就能得到： ?
但本质上FORM还是数学代数系统，具体的操作过程大概是酱婶的： 设定函数 f 中，在 x 之前如果出现任何参数，都将它们进行调换。...通过将主存和硬盘空间“分页”处理，然后将方程式放入到不同的“页”上，并且为每一个项都固定一个存储位置，程序运行时就能快速找到各个项的位置将其带回真正的主存，而不必访问其他的项。...这样做的好处是在扩大主存的同时，还绕开了低效的内存交换操作，可以快速计算复杂庞大的方程式。 凭借着这一特点，FORM自诞生后便成为了粒子物理学中的关键工具之一。...到现在，只剩下73岁的乔斯孤零零一人还在苦苦支撑。 为什么会这样？ 一个重要的原因是：在物理学界，开发程序的努力往往被低估了。...乔斯老爷子无奈地表示： 多年来，我一直看到物理学领域中在计算工具开发上花大把时间的人，得不到一个终身职位。
我记得我在选修一门课程时，教授花了两节课反复研究决策树的数学原理，然后才宣布:“同学们，决策树算法不使用任何这些。”很显然，这些课程并不是关于基尼系数或熵增益的。教授在讲课时几分钟就避开了他们。...让我们考虑一下涉及所有可能的决策树的难题。并不是所有的树都足够“绿”来解决这个问题。为什么如此?对于任何问题，通常使用基尼系数或熵增益来挖掘出最能隔离训练数据的树。...等式的可能扩展 在最可靠的预测模型中，高级集成方法也可以根据上述公式运行。他们使用来自众多小树的预测的加权总和来对数据实例进行分类。请注意，与我的挑战不同，集成方法不能评估所有可能的树的预测。...但是我们不必一定将方程式限制在树上。您可以使用不同的分类或回归模型（ML算法）来代替几棵树，并计算其概率预言的加权平均值以做出最终决定。...目的是从贝叶斯的角度理解决策树，并突出显示贝叶斯统计数据在任何ML算法的背景下如何总是隐秘地工作。我故意没有讨论过如何计算所讨论方程式中的每个项。
Wasserstein GAN 运行十分流畅，甚至其作者都声称该系统已经克服了模型崩溃难题并给生成对抗提供了十分强大的损失函数。...在 L2 损失（L2 loss）中，与 w（即上例图中 Pdata(X) 的回归线）相当远的数据将会获得与距离成比例的惩罚。因此梯度就只有在 w 完全拟合所有数据 x 的情况下才为 0。...最小二乘生成对抗网络（LSGAN）的整体训练目标可以用以下方程式表达： ? 在上面方程式中，我们选择 b=1 表明它为真实的数据，a=0 表明其为伪造数据。最后 c=1 表明我们想欺骗辨别器 D。...在 Pytorch 中 LSGAN 的实现 先将我们对常规生成对抗网络的修订给写出来： 1. 从辨别器 D 中移除对数损失 2....我们不仅直观地了解到为什么 L2 损失将能帮助 GAN 学习数据流形（data manifold），同时还直观地理解了为什么 GAN 使用对数损失是不能进行有效地学习。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
