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为什么网站中的CSS或JS会带有v或version参数

第二、客户端会缓存这些CSS或JS文件，每次更新了 JS 或 CSS 文件后，改变版本号，客户端浏览器就会重新下载新的JS或CSS文件，起到刷新缓存的作用。...一个网站的访客成千上万，你不可能在更新 CSS 后让每个访客都刷新一下缓存，那么这个问题你会怎么处理呢？ 方法一：更改CSS文件名 其实解决这个问题很简单，缓存是通过文件名标记缓存的内容的。...在你更新了网站的 CSS 文件后，在更换一下 CSS 的文件名就可以了。...的资源，所以方法二可能会导致你原先的缓存功能失效，可以改用第一种方法。...总结： 其实CSS文件后面的问号起不到实际作用，仅能当作后缀，如果用问号加参数的方法，可以添加版本号等信息，同时可以刷新一下浏览器端的缓存。一个小小的细节，可以给我们带来很大的方便。

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为什么大数据会如此轰动？（值得深度的文章）

3、但是我认为为什么大数据会如此轰动是深远的社会背景，更重要是数据思维 首先就是我一直提的数据思维，所谓的数据思维，要重视数据的全面性，而非随机的抽样性。...各行业都会出现数据驱动的多边平台业务模式的企业，跨界融合快速创新基于设备交互和移动互联的数据收集信息点收集，以及大数据分析，会产生许多新的创新模式，但是对应的信息泄漏点也增加许多。...近日多家的手机支付安全出现问题，也说明原来的闭环或类闭环交易出现了第三方或信息转接机构后，安全性需要统筹考虑，否则对行业是重大影响。...现在的80、90后已经被互联网和移动互联网教育非常深度，举一个简单的例子，最近去调研，微信的一组数据，对于80、90后的重度微信用户来讲，6.8分钟看一次微信，这样会带来多少的营销和相关的机会。...对于金融企业来讲，他们的优势是有资金，有牌照，有相关的客户业务，所以在这个过程里面，我觉得是一个不断融合的过程，这里会产生大量的新型金融公司完全不同的新业态。

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为什么深度学习模型不能适配不同的显微镜扫描仪产生的图像

通常，这归因于组织处理的差异，例如化学染色剂的浓度或染色方案。 所有这些都导致了所谓的域偏移：图像只是具有不同的视觉表示。这通常还会导致深度学习模型中的不同特征表示。...因此，如果我们针对实验1的数据分布训练深度学习模型，则对于实验2的部分数据集可能会正常工作，但对于实验3的数据可能根本不起作用。您想为所有人提供解决方案的问题。...还有另一个区别，直到最近才被广泛讨论：这些图像也是用不同的显微镜整片扫描仪获得的。 这是为什么？首先，因为有许多显微扫描仪制造商，并且他们都提供了优质的产品。因此，我们有有多种产品可供选择。...这在颜色上和细节上都有很大的变化。左扫描仪的对比度似乎比右扫描仪高。 这对深度学习模型意味着什么? 现在让我们回到我们最初的问题:为什么深度学习模型不能在其他实验室的图像上工作?...所有病例均来自UMC乌得勒支大学病理科——欧洲最大的病理科之一，具有高度标准化的工作流程。 我们在所有这些集合上运行TUPAC16上训练的模型，并与域内训练(使用来自同一扫描器的不同案例)进行比较。

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人工智能革命：为什么深度学习会突然改变你的生活？（上）

编者按：过去4年，大家无疑已经注意到大范围的日常技术在质量方面已经取得了巨大突破。这背后基本上都有深度学习的影子。到底什么是深度学习？深度学习是如何发展到今天的？这一路上它都经历了哪些关键时刻？...1）训练阶段会提供大量带标签的各种动物图像给神经网络，让后者学会进行分类；2）输入：提供一张不带标签的图片给经过训练的神经网络；3）第一层：神经元对不同的简单形状如边缘进行响应；4）更高层：神经元对更复杂的结构进行响应...；5）顶层：神经元对我们会识别为不同动物的高度复杂、抽象的概念进行响应。...（所谓奇点是指这样的一个假设时刻，到那时超智机器将可以在无需人类干预的情况下自我改进，从而引发一个逃逸周期，导致进化缓慢的人类被抛开得越来越远，产生恐怖的后果） 还没有。...3）1986年，神经网络先驱Geoffrey Hinton等人找到了训练多层神经网络纠正错误的办法，重新点燃了业界对此的热情。

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人工智能革命：为什么深度学习会突然改变你的生活？（下）

人工智能革命：为什么深度学习会突然改变你的生活？（上） 编者按：过去4年，大家无疑已经注意到大范围的日常技术在质量方面已经取得了巨大突破。这背后基本上都有深度学习的影子。到底什么是深度学习？...下一层“可能会寻找更复杂的结构，比如围成圆圈的一组边缘。”这一层的神经元可能会对鸟的头部做出响应。再高一层的神经元可能会在类似头部的圆圈附近检测鸟嘴状的角。...1986年，Hinton与两位同事写出了一篇原创性的论文，他们在论文中给出了错误修正问题的算法解决方案。LeCun说：“他的论文基本上奠定了第二波神经网络浪潮的基础。”此文再次点燃了对该领域的兴趣。...深度关注深度学习的四大巨头 GOOGLE 2011年Google推出了聚焦深度学习的Google Brain项目，并在2012年中引入神经网络用于语音识别产品，2013年3月，他们招来了神经网络的先驱Geoffrey...Lee说：“很难用语言表达出它所产生的普遍影响。”去年微软赢得了一项关键的图像识别竞赛胜利，今年9月，微软实现了有史以来最低的语音识别错误率：6.3%。

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Threejs进阶之十八:使用ExtrudeGeometry从二维图形创建三维几何体

上一节我们介绍了Threejs中二维图形相关的类，这一节我们来聊一聊如何通过创建的二维图形来生成三维图形 ExtrudeGeometry类 ExtrudeGeometry类（挤压缓冲几何体）...它的构造函数如下所示： 构造函数 ExtrudeGeometry(shape, options) 该对象将一个二维形状挤出为一个三维几何体 ExtrudeGeometry的参数 shape：ExtrudeGeometry...steps — int，用于沿着挤出样条的深度细分的点的数量，默认值为1。 depth — float，挤出的形状的深度，默认值为1。...( 55, 35, 55, 0, 25, 0 ); shape.bezierCurveTo( 18, 0, 0, 10, 0, 20 ); 2.创建轮廓线（outline） 有了二维形状Shape或Path...shininess: 200 } ) var mesh = new THREE.Mesh( geometry, material ) scene.add( mesh ); 刷新浏览器，可以看到浏览器里已经根据我们创建的心形二维图形拉伸了一个深度为

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three.js 着色器材质之变量（一）

20, 10, 0, Math.PI, true ); shape.lineTo(-10, 20); var extrudeSettings = { steps: 2, //用于沿着挤出样条的深度细分的点的数量...，默认值为1 depth: 5, //挤出的形状的深度，默认值为100 bevelEnabled: true, //对挤出的形状应用是否斜角，默认值为true bevelThickness...12, //曲线上点的数量，默认值是12 }; var frame = new THREE.ExtrudeGeometry(shape, extrudeSettings); // var material...THREE.Quaternion().setFromAxisAngle(new THREE.Vector3(1,0,0), Math.PI/2), new THREE.Vector3(1,1,1))); 通过ExtrudeGeometry...modelViewMatrix * vec4( position, 1.0 ); } 这里我们定义一个三维向量vPosition，用来将顶点着色器里面的position属性传递到片元着色器中（three.js会默认传入一些属性

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如何1人5天开发完3D数据可视化大屏,超炫酷 【二】

注：在处理MultiPolygon类型数据时有bug *注1：gadm与naturalearthdata两个国外的平台下载到的中国领土数据都是错误的，错误的数据节点可在geojson.io自行调整。...对应关系为投影作为经纬度与xy坐标中间的纽带：经纬度 自然地球投影 xy坐标。 *注：错误的投影可能会导致格陵兰岛与非洲大小相似。...MultiPolygon 在geojson中，type为MultiPolygon的数据，对应的coordinates也会有多个（Polygon数据的coordinates只有1个子数据），常见的多为存在岛屿或飞地的国家...这个时候如果直接使用Shape进行连结会出现模型间拉丝连线的现象。 如果将多个子数据分别绘制为几何体可以避免前一个问题，但是在做交互时多个几何体也会以个体的形式分别进行交互。...将多个ExtrudeGeometry的顶点数据merge到同一个Geometry中。 将合并好的Geometry作为几何体加入到Mesh 以上两个步骤即可。

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攻丝前孔尺寸的计算详解

螺纹标准定义了最大螺纹高度，公制和英制螺纹的最大螺纹高度相同。 在攻丝中，通常将螺纹高度（有时称为螺纹深度）表示为实际深度与最大深度之间的百分比关系。 螺纹高度越大，丝锥钻头尺寸越小。...螺纹高度越小，丝锥钻头尺寸越大。 为什么如此重要？ 由于进给始终等于螺距，并且根据定义，整个螺纹深度在一次加工中完成，因此这些因素不受我们控制。...默认螺纹深度为 75%，这是一条非正式规则。因此，在各种手册或网络上的大多数图表中，丝锥钻头尺寸的给定值是螺纹高度的 75%。大多数情况下，实际工作范围是 65%-85%。...它以与铣刀或车刀相同的方式通过去除材料并产生切屑来切削材料。 它们有凹槽 （通常是直的）。 孔径不会改变，并且是螺纹的小径。...成型丝锥的缺点（与切削丝锥相比）： 它们只能用于铝、黄铜、铜、300 系列不锈钢和低碳钢等 延展性材料。 成型丝锥会产生更高的扭矩。直径越大，问题就越严重。

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MEE：微生物组数据标准化的方法:一个生态学的观点

建议不要使用比例（proportions）或稀释（rarefying）来标准化数据，而使用替代方法，如上四分位数、CSS、edgeR-TMM或DESeq-VS。...此外log转换会夸大稀有OTU之间差异的重要性，同时抑制常见OTU之间差异的重要性。 通过模拟和真实数据集测试了这些理论预测。 比例和稀释产生了更精确的比较，并且是唯一完全标准化样本测序深度的方法。...稀释会丢弃潜在有用的数据。 此外一些研究发现比例和稀释数据在差异丰度测试中表现不佳，并且通常具有较高的I型错误率。 因此其他方法已经被提出并迅速普及。...使得这些样本之间的比较毫无意义。 2. 他们会标准化样本方差。方差和群落均匀度紧密相关。高度均匀的群落具有低方差；而具有低均匀度的群落具有高方差。...相关文章： Frontiers: Rarefaction, Alpha Diversity,and Statistics Waste Not, Want Not: 为什么重抽微生物数据是不可取的

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three.js 几何体（二）

上一篇简单的介绍了几何体的构造体参数，这一篇郭先生就更加详细的说一说（十分简单的几何体我就不说了） 1....ShapeGeometry形状几何体 image.png 形状几何体方便我们从一个或多个路径形状中创建一个单面多边形几何体，和canvas一样都是二维图形。...只不过其指定的圆心位置是绝对位置，而不是相对当前位置的偏移量。...它是由一串给定的文本，以及由加载的Font（字体）和该几何体ExtrudeGeometry父类中的设置所组成的参数来构造的（ShapeGeometry和ExtrudeGeometry的结合），文本几何体使用起来也十分方便...默认值为12 bevelEnabled: false, //是否开启斜角，默认为false bevelThickness: 20, //文本上斜角的深度，默认值为20 bevelSize:

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我的神经网络不工作了！我应该做什么? 详细解读神经网络的11种常见问题

当开始训练时，网络将会非常不稳定，因为当预期的值为255时，它将产生-1或1的值，这会被大多数用来训练神经网络的优化算法认为是很严重的错误。它会产生巨大的梯度，并且很可能你的训练错误会爆炸。...找到在训练时不会发生错误的最高的学习率的值。把学习速率设得比这个低一点——这可能接近于最佳的学习速率。 -为什么? 许多深度学习框架在默认情况下开启了梯度裁剪。...或者你可能想在最后层使用tanh,因为这个激活函数输出值范围为[-1, 1]，但是这可能会导致问题,这个函数的梯度在1或-1范围附近变得很小，而为了产生-1或1可能使你的权重变得非常大。...-还要考虑 任何具有零梯度的操作，如剪裁、舍入或取最大值/最小值，如果它们被用于计算成本函数对权值的导数，也会产生不好的梯度。...如果你的网络不能正常工作，那么除了深度以外，其他的事情更有可能是错误的。 -还要考虑 从小的网络开始也意味着训练你的网络将会更快，推断将会更快，并且在不同的设计和设置上迭代也会更快。

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深度学习的这些坑你都遇到过吗？神经网络 11 大常见陷阱及应对方法

在开始训练时，网络会非常不稳定，因为比如说预期值是255，网络产生的值是-1或1——这会被大多数用于训练神经网络的优化算法认为是严重的错误。这会产生过大的梯度，可能导致梯度爆炸。...，可能会产生大量不同的数字表示。...找到在训练时不会发生错误的最高的学习率的值。然后将学习率设置得比这个值低一点点——这很可能非常接近最佳学习率了。 为什么？ 许多深度学习框架默认会启用梯度裁剪。...这个选项可以防止训练过程中过度优化，它会在每个步骤中强制改变权重，让权重发生最大限度的改变。这可能有用，特别是当数据中含有许多异常值的时候，因为异常值会产生很大的错误，从而导致大的梯度和权重更新。...或者，你可能会尝试在最后一层使用tanh，因为这个激活函数输出的值的范围是 [-1, 1]，但这也可能带来问题，因为这个函数的梯度在1或-1附近变得非常小，而为了产生-1或1可能使你的权重变得非常大。

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深度学习的这些坑你都遇到过吗？神经网络11大常见陷阱及应对方法

在开始训练时，网络会非常不稳定，因为比如说预期值是255，网络产生的值是-1或1——这会被大多数用于训练神经网络的优化算法认为是严重的错误。这会产生过大的梯度，可能导致梯度爆炸。...，可能会产生大量不同的数字表示。...找到在训练时不会发生错误的最高的学习率的值。然后将学习率设置得比这个值低一点点——这很可能非常接近最佳学习率了。 为什么? 许多深度学习框架默认会启用梯度裁剪。...这个选项可以防止训练过程中过度优化，它会在每个步骤中强制改变权重，让权重发生最大限度的改变。这可能有用，特别是当数据中含有许多异常值的时候，因为异常值会产生很大的错误，从而导致大的梯度和权重更新。...或者，你可能会尝试在最后一层使用tanh，因为这个激活函数输出的值的范围是 [-1, 1]，但这也可能带来问题，因为这个函数的梯度在1或-1附近变得非常小，而为了产生-1或1可能使你的权重变得非常大。

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深度学习这些坑你都遇到过吗？

在开始训练时，网络会非常不稳定，因为比如说预期值是255，网络产生的值是-1或1——这会被大多数用于训练神经网络的优化算法认为是严重的错误。这会产生过大的梯度，可能导致梯度爆炸。...，可能会产生大量不同的数字表示。...找到在训练时不会发生错误的最高的学习率的值。然后将学习率设置得比这个值低一点点——这很可能非常接近最佳学习率了。 为什么？ 许多深度学习框架默认会启用梯度裁剪。...这个选项可以防止训练过程中过度优化，它会在每个步骤中强制改变权重，让权重发生最大限度的改变。这可能有用，特别是当数据中含有许多异常值的时候，因为异常值会产生很大的错误，从而导致大的梯度和权重更新。...或者，你可能会尝试在最后一层使用tanh，因为这个激活函数输出的值的范围是 [-1, 1]，但这也可能带来问题，因为这个函数的梯度在1或-1附近变得非常小，而为了产生-1或1可能使你的权重变得非常大。

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three.js 几何体（一）

height — 平面沿着Y轴的高度。默认值是1。widthSegments — （可选）平面的宽度分段数，默认值是1。heightSegments — （可选）平面的高度分段数，默认值是1。...height — Y轴上面的高度，默认值为1。depth — Z轴上面的深度，默认值为1。widthSegments — （可选）宽度的分段数，默认值是1。...height — 圆柱的高度，默认值是1。radialSegments — 圆柱侧面周围的分段数，默认为8。heightSegments — 圆柱侧面沿着其高度的分段数，默认值为1。...closed — Boolean 管道的两端是否闭合，默认值为false。| |ExtrudeGeometry（挤压几何体）|curveSegments — int，曲线上点的数量，默认值是12。...steps — int，用于沿着挤出样条的深度细分的点的数量，默认值为1。depth — float，挤出的形状的深度，默认值为100。

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如何培养技术洞见力？ | TW洞见

回忆一下，当我们听完一个精彩的演讲、读完一本内容丰富的书或一篇逻辑无敌的文章之后，会觉得哇，很有启发，很有道理，“大神”，“洞见帝”。...疑是思维的火花，问题产生后可使我们的大脑兴奋起来，激起探索的欲望。当提出一个问题时，我们的大脑会不自觉的进行思考与解答。科学研究也同时证明大脑喜欢问题。...对比型的问题、选择型的问题也会有相同的启发，其中苏格拉底式提问法和5个why分析法是采用这一类问题的思维方法典型代表。比如：为什么会这样？有什么理论或者知识可以解释？有哪些相似的事件？...当我们将问题放在更高的上下文中去思考，建立知识间的关联，会更容易帮助我们看清楚问题的前因后果，简言之，系统化的思考可以进一步帮助我们历练洞见的高度和深度。...而问题的高度和深度决定了一个人思想的高度和深度。随着问题一个个的被回答，又会出现新的问题。思考就是随着在解决问题的过程中，又不断往下提出新的问题抽丝剥茧般不断深入的。

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数据可视化基础 - 笔记

分析推理 证实假设 交流思想 # 可视化设计原则和方法 能够正确的表达数据中的信息而不产生偏差与歧义 # 常见的错误 透视失真： 如果数字是由视觉元素表示的，那么他们应该与视觉元素的感知程度成正比...使用清晰、详细和彻底的标签，以避免图形失真和含糊不清 图形设计 & 数据尺度： 图形的每一部分都会产生对其的视觉预期： 这些预期往往决定了眼睛实际看到的东西 错误的数据洞察，产生于在图形的某个地方发生的不正确的视觉预期推断...一个典型的例子：轴刻度，我们期望它从始至终能够保持连贯且一致 数据上下文： 应该把数据的全貌展现出来，不能断章取义，否则可能会产生很强的误导性 # 可视化设计原则 准确地展示数据 节省笔墨...连续性原则 人们在观察事物的时候会很自然地沿着物体的边界，将不连续的物体视为连续的整体。...通过其声明式语言，可以用 JSON 格式描述可视化的视觉外观和交互行为，并使用 Canvas 或 SVG 生成视图 G2：— 套面向常规统计图表，以数据驱动的高交互可视化图形语法，具有高度的易用性和扩展性

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丰田研究院：自监督单目图像深度估计再改进，数据和代码已开源

这种方法高度可扩展，甚至可以工作在未校准的摄像头或自动驾驶常见的多摄像头装备。...幸运的是，在实践中有几种方法可以恢复尺度。 ? 世界的尺度有多大？ 第一种也是最常见的方法是依靠已知的摄像头标定信息，例如摄像头离地高度或多摄像头配置中摄像头对之间的距离。...这就是为什么我们提出只使用预训练网络来指导深度网络的自监督学习。我们的新架构利用像素自适应卷积（自注意力的一种形式）在自监督学习过程中产生感知语义的深度特征。...针对相同的输入(左)的定性示例，标准的 PackNet 结构(中间) ，我们的语义引导的深度网络(右) 。使用预测的语义信息会产生更清晰的边界，清晰度更好，能识别更远的物体。...尽管如此，另一个常见的错误来源仍然存在: 与摄像头运动完全一样的物体被预测为无限远，因为它们永远不会靠近！在驾驶数据中，频繁跟随领头车辆是很常见的。

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Threejs进阶之十一：使用FontLoader和TextGeometry创建三维文字

如果server没有设置header的Content-Length，则total值为0 onError — 在加载错误时调用注意这里需要注意的是，FontLoader加载的是JSON格式的字体，Threejs...它是由一串给定的文本，以及由加载的font和该几何体ExtrudeGeometry父类中的设置所组成的参数来构造的构造函数TextGeometry(text : String, parameters :...文本上斜角的深度，默认值为20。 bevelSize: 0,// Float。斜角与原始文本轮廓之间的延伸距离。默认值为8。...这里我们可以借助Geometry的.computeBoundingBox () 方法，该方法用于计算当前几何体的的边界矩形，该操作会更新已有 .boundingBox。...THREE.Mesh(geometry,materials) textMesh1.position.set(-xOffset,0,0) scene.add(textMesh1) } )让文字产生倒影效果要产生倒影效果的三维文字

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