为什么scipy.sparse.linalg.LinearOperator对@、np.dot和np.matmul有不同的行为_为什么kubectl和sudo有不同的行为？_为什么Java的HashMap对不同的对象有不同的行为？ - 腾讯云开发者社区

，而Aspect切面是Spring AOP一个概念，主要的使用场景有：日志记录、事务控制和异常处理，该篇文章主要说说它们是如何实现的以及他们之间的差别，在这过程中也会探讨全局异常处理机制的原理以及异常处理过程...Filter 我对Filter过滤器做了以下总结：介绍： java的过滤器，依赖于Sevlet，和框架无关的，是所有过滤组件中最外层的，从粒度来说是最大的，它主要是在过滤器中修改字符编码（CharacterEncodingFilter...Interceptor 我对Interceptor过滤器做了以下总结（导图中加粗部分是重点）：简介： spring框架的拦截器，主要依赖于Spring MVC框架，它是在 service 或者一个方法调用前...()是继续的意思，也就是切入，相当于filterChain.doFilter()，与Filter和Interceptor不同的是，我们可以通过point.getArgs();拿到对应方法的参数，我们通过遍历把参数打印看一下...，也就是：拦截作用顺序：Aspect->全局处理器->拦截器->过滤器->Tomcat 最后，我完成了对Filter、Interceptor、Aspect三种拦截方式的实现和过程分析，通过本次的学习，

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C++ 和 Java 中的默认虚拟行为有何不同及其异常处理的比较

中的默认虚拟行为有何不同方法的默认虚拟行为在 C++ 和 Java 中是相反的：在 C++ 中，类成员方法默认是非虚拟的。...static void main(String[] args) { Base b = new Derived();; b.show(); } } 与 C++ 非虚拟行为不同...** 二、C++ 和 Java 中异常处理的比较两种语言都使用try、catch和throw关键字进行异常处理，并且try、catch和free块的含义在两种语言中也相同。..." << x << endl; } getchar(); return 0; } 输出：发生异常：抛出的值为 -1 2) 在 C++ 中，有一个称为“catch all”的特殊捕获，可以捕获所有类型的异常...在 Java 中，有两种类型的异常 - 已检查和未检查。 5）在Java中，新关键字throws用于列出函数可以抛出的异常。

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企业面试题: react和vue有哪些不同，说说你对这两个框架的看法

考核内容: 移动框架的应用，及理解题发散度: ★★★★ 试题难度: ★★★★ 解题思路: 相同点 · 都支持服务器端渲染 · 都有Virtual DOM,组件化开发,通过props参数进行父子组件数据的传递...,都实现webComponent规范 · 数据驱动视图 · 都有支持native的方案,React的React native,Vue的weex 不同点 · React严格上只针对MVC的view层,Vue...shouldComponentUpdate这个生命周期函数方法来进行控制 · 组件写法不一样, React推荐的做法是 JSX + inline style, 也就是把HTML和CSS全都写进JavaScript...了,即'all in js'; Vue推荐的做法是webpack+vue-loader的单文件组件格式,即html,css,jd写在同一个文件; · 数据绑定: vue实现了数据的双向绑定,react数据流动是单向的...· state对象在react应用中不可变的,需要使用setState方法更新状态;在vue中,state对象不是必须的,数据由data属性在vue对象中管理

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Numpy与矩阵

，那么为什么还需要使用Numpy的ndarray呢？...思考： ndarray为什么可以这么快？...4 ndarray的优势 4.1 内存块风格 ndarray到底跟原生python列表有什么不同呢，请看一张图： numpy内存地址 Python原生list中可以存放数字也可以存放字符串，但是numpy...和np.dot的区别: 二者都是矩阵乘法。...np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。在矢量乘矢量的內积运算中，np.matmul与np.dot没有区别。

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经典分类：线性判别分析模型！

作者：小雨姑娘，康涅狄格大学，Datawhale成员这几天看了看SVM的推导，看的是真的头疼，那就先梳理基础的线性判别分析模型，加深对SVM的理解。线性判别分析是一种线性的分类模型。...这里可以看出，线性分类模型对于样本的拟合并不一定是线性的，例如逻辑回归(外面套了一层sigmod函数)和感知机(外面套了一层激活函数)。...（相当于为乘以一个系数使得其最后的和为1）则问题转换为二次规划问题：解得：最后的判别模型可表示为：其中b由于不在目标函数中，所以要手动去找，一般经验方法是： Python实现如下...((u_0 - u_1).reshape(-1,1), (u_0 - u_1).reshape(1,-1)) # Result w = np.matmul(np.linalg.inv(S_w), (u..._0 - u_1)) b = -1 * np.dot((u_0+u_1)/2, w) 实验结果：利用 LDA 进行一个分类的问题：假设一个产品有两个参数柔软性 A 和钢性 B，来衡量它是否合格，如下图所示

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MySQL的索引为什么用B+Tree？InnoDB的数据存储文件和MyISAM的有何不同？

怎么还出来了，存储文件的不同？哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。...为什么需要建立索引首先，我们都知道建立索引的目的是为了提高查询速度，那么为什么有了索引就能提高查询速度呢？我们来看一下，一个索引的示意图。 ?...Hash类型目前MySQL其实是有两种索引数据类型可以选择的，一个是BTree（实际是B+Tree）、一个Hash。但是为什么在实际的使用过程中，基本上大部分都是选择BTree呢？...经过以上几点的分析，MySQL最终选择了B+Tree作为了它的索引的数据结构。 InnDB的数据存储文件和MyISAM的有何不同？...上面总结了MySQL的索引的数据结构，这次就可以说第二个问题了，因为这个问题其实和MySQL的索引还是有一定的关系的。

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抖音二面：为什么模块循环依赖不会死循环？CommonJS和ES Module的处理有什么不同？

这篇文章会聚焦于遇到“循环引入”时，两者的处理方式有什么不同，这篇文章会讲清： CommonJS和ES Module对于循环引用的解决原理是什么？...CommonJS的module.exports和exports有什么不同？引入模块时的路径解析规则是什么。 JavaScript的模块化首先说说为什么会有两种模块化规范。...变量污染：所有脚本都在全局上下文中绑定变量，如果出现重名时，后面的变量就会覆盖前面的依赖混乱：当多个脚本有相互依赖时，彼此之间的关系不明朗所以需要使用“模块化”来对不同代码进行隔离。...循环引入和CommonJS一样，发生循环引用时并不会导致死循环，但两者的处理方式大有不同。...结语回到开头的三个问题，答案在文中不难找到： CommonJS和ES Module都对循环引入做了处理，不会进入死循环，但方式不同： CommonJS借助模块缓存，遇到require函数会先检查是否有缓存

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BP反向传播

排名第 2 并不是排名第 1 的两倍；排名第 3 也不是排名第 2 的 1.5 倍。因此，我们需要用哑变量来对 rank 进行编码。把数据分成 4 个新列，用 0 或 1 表示。...2、连续变量标准化把 GRE 和 GPA 数据标准化，变成均值为 0，标准偏差为 1。因为 sigmoid 函数会挤压很大或者很小的输入。...变量的标准化标准做法：先拆分数据集--使用训练数据集的统计量去标准化验证和测试。...learning_rate = 0.05 # 学习率 # 2、获取样本的数量和特征数量 n_reords, n_features = features_train.shape...(features_train, weights_input_hidden)) out = sigmoid(np.dot(hidden_output, weights_hidden_output

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Numpy

他们都符合维度相同，在不同轴上，要么相同，要么对应的轴有一个为1。 2.维度不相同，后缘维度(从末尾开始算起的维度)的轴长相同。同样举例子说明。...两个数组分别为(256,256,3)和(3,)，虽然维度不同，但是都从尾部开始算，后一个数组后缘维度的轴长为3,前一个数组也是如此，符合广播机制可以运算。再比如(12,5,2)和(5,2)。...9 x 1 x 7 x 1 8 x 1 x 5 6.3矩阵乘法矩阵乘法有两个api，分别是： np.matmul(a,b) # a和b为两个数组 np.dot(a,b) 我们先来演示一下：...那么他们有区别吗？答案是肯定的。区别： np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。在矢量乘矢量的內积运算中， np.matmul与 np.dot没有区别。...6.4矩阵应用场景大部分的机器学习算法都需要用到矩阵。当然也不难理解，算法嘛，为什么很多岗位招的是计算机或者数学，因为算法运用的都是数学知识，计算机像这些模块只是工具，算法数学才是精髓。 ?

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Python 元学习实用指南：6~10

有几种不同的对抗攻击可用于获取对抗样本。我们将看到一种常用的方法，称为快速梯度符号方法（FGSM）。...我们看到了元 SGD 与 MAML 有何不同，以及如何在监督学习和强化学习设置中使用元 SGD。我们看到了元 SGD 如何学习模型参数以及学习率和更新方向。...因此，当我们有一个数据集D时，我们从数据集中存在的每个类中采样一些数据点，并将其称为支持集。我们从与支持集不同的每个类中采样不同的数据点，并将其称为查询集。...它基本上是任何相似性度量，例如欧几里得距离和余弦相似性。连体网络的输入应该成对(X1, X2)及其二进制标记Y ∈ (0, 1)，指出输入对是真实对（相同）还是非真实对（不同）。...半径和对角线是高斯原型网络中使用的协方差矩阵的不同组成部分。

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Python-Numpy多维数组 -- 矩阵库、线性代数、绘图库Matplotlib

] print np.matmul(a,b) print np.matmul(b,a) 输出如下： [1 2] [1 2] # 维度大于二的数组 import numpy.matlib import numpy...结果也可以使用下列函数获取x = np.dot(ainv,b) 三、Numpy - Matplotlib Matplotlib 是 Python 的绘图库。...wave form") # 使用 matplotlib 来绘制点 plt.plot(x, y) plt.show() Sine Wave subplot() subplot()函数允许你在同一图中绘制不同的东西...graph') plt.ylabel('Y axis') plt.xlabel('X axis') plt.show() 四、Numpy - 使用 Matplotlib 绘制直方图 NumPy 有一个...这个npy文件在磁盘文件中，存储重建ndarray所需的数据、图形、dtype和其他信息，以便正确获取数组，即使该文件在具有不同架构的另一台机器上。

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神经网络与深度学习

为什么需要深层神经网络对于深层神经网络，神经网络前几层的特征比较简单，之后几层可以抽取出更复杂的特征。...是遵循电路原理：浅层次的网络相对于深层次的需要指数级的神经单元才能达到和深层次的同样效果。当然神经网络不是越深越好，层次的深度和调参数一样，也是需要不断的尝试选择一个最适合的层次。 2....神经网络中的参数及其维度 L代表层数，输入层为第0层(l=0)，一个n层神经网络有n-1层隐藏层。...假设每个样本有\(x\)个特征，训练集总共有m个样本。...乘法使用元素乘法：np.multiply(a,b) 矩阵乘法：np.dot(a,b) 或 np.matmul(a,b) 或 a.dot(b) 唯独注意：*，在 np.array 中重载为元素乘法，

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numPy的一些知识点

基本运算四则运算中，加法和减法在 np 中还是通用的，因为 np 主要操作对象是矩阵，所以乘法除法另说，* 在 np 中指的是对每一个元素进行的乘法（elementwise），矩阵相乘在 np 中用...@ 或者 np.dot 来操作，没有除法，只有用 np.linalg.inv 对矩阵进行求逆矩阵操作除此之外，np 也可以对 array 的每一列每一行都进行操作，比如求每一行或每一列的最大最小值，...(值得注意的是 np 的切片返回的是原矩阵的浅拷贝，见下图中的例子) 深拷贝用 np.copy() 实现，深拷贝并不会和原矩阵共享任何东西，原矩阵有任何变化都不会影响深拷贝得到的矩阵线性代数 np...和 np.matmul 当两个矩阵是向量时，可以用 dot 来计算两者的点积，是一个数，当两个矩阵是二维矩阵时，用 dot 得到的是一个矩阵。...([[1,2],[3,4],[5,6]]) >>> np.matmul(a,b) array([[22, 28], [49, 64]]) >>> np.dot(a,b) array([[22

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Python数据分析之NumPy（运算篇）

，即结果数组中的每个元素都是：数组a的最后一维上的所有元素与数组b的倒数第二位上的所有元素的乘积和 inner : 和dot乘积一样，对于两个一维数组，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和；对于多维数组...，它计算的结果数组中的每个元素都是：数组a和b的最后一维的内积，因此数组a和b的最后一维的长度必须相同 outer : 只按照一维数组进行计算，如果传入参数是多维数组，则先将此数组展平为一维数组之后再进行运算...outer乘积计算的列向量和行向量的矩阵乘积： a = np.arange(12).reshape(2,3,2) b = np.arange(12,24).reshape(2,2,3) c = np.dot...(x, v)) print(np.matmul(x,v)) [ 29. 67.] [ 29. 67.] [ 29. 67.]...，但是希望小矩阵能循环和大矩阵的那些块做一样的操作。

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从0到1：实现循环神经网络Vanilla RNN(序列分析)

对于反向传播，主流的深度学习框架，通过自动微分实现了支持，为什么我们还要了解反向传播的原理呢？首要原因是，反向传播会有抽象泄露(Leaky Abstractions)问题。...可推得激活函数的导函数： ? 所以： ? 这个性质好在：前向传播时，保留原始激活输出的数值结果，反向传播计算时，可以直接复用。有了隐藏节点的误差，容易推导沿时间和层次继续传递的误差项： ?...用正、余弦函数叠加，生成训练和验证数据： ? 序列数据的图像是这样的： ? 给数据增加一些随机噪声，图像成为： ? 对函数输出，采样生成离散数据集。...这个实现不借助深度学习框架，换用不同的激活函数和学习策略优化方法，都很方便，可以根据不同的数据特性，自由订制组合模型构件，灵活适应不同的场景。...然而，时序数据中，远近不同样本，对输出决策的影响权重，往往不同；此外，随着RNN模型深度增加，梯度传递问题也使模型不易训练。

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Python人工智能经典算法之机器学习第二篇

注意：若不指定，整数默认int64，小数默认float64 4.3 基本操作 1 生成数组的方法[**] 1.生成0和1的数组 np.ones()...、切片[***] 直接索引先对行进行索引，再进行列索引 -- [*, #] 高维数组索引，从宏观到微观 3.形状修改[**] 1...矩阵：理解-二维数组向量：理解-一维数组 2.加法和标量乘法加法：对应位置相加乘法：标量和每个位置的元素相乘...2.数组和数组需要满足广播机制维度相同 shape对应位置为1 3.矩阵乘法api np.dot -...-点乘 np.matmul -- 矩阵相乘注意：两者之间在进行矩阵相乘时候，没有区别但是，dot支持矩阵和数字相乘 5.Pandas 5.1Pandas

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Dropout原理与实现

Dropout是深度学习中的一种防止过拟合手段，在面试中也经常会被问到，因此有必要搞懂其原理。...1 Dropout的运作方式　　在神经网络的训练过程中，对于一次迭代中的某一层神经网络，先随机选择中的一些神经元并将其临时隐藏(丢弃)，然后再进行本次训练和优化。...Dropout为什么可以防止过拟合？...dropout掉不同的隐藏神经元就类似在训练不同的网络，随机删掉一半隐藏神经元导致网络结构已经不同，整个dropout过程就相当于对很多个不同的神经网络取平均。...这样权值的更新不再依赖于有固定关系的隐含节点的共同作用，阻止了某些特征仅仅在其它特定特征下才有效果的情况。迫使网络去学习更加鲁棒的特征，这些特征在其它的神经元的随机子集中也存在。

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盘一盘 Python 特别篇 23 - 爱因斯坦求和 einsum

np.matmul( A, B ) array([[ 2, 3, 1], [ 4, 6, 2], [10, 15, 5]]) 自由指标和哑指标用任何字母字符都可以的，只要哑指标的位置写对即可...具体来说，einsum 函数的功能是对单数组按不同轴上的元素求和。对多数组按相同轴上的元素相乘再求和。 2.1 标量 0 维单数组首先创建标量 arr0。...einsum("i->", arr0) 如果在字符串中去掉箭头，得到的结果和上例是一样的，但是表示的含义有细微的区别。...叉积的结果是矩阵是二维数组，而用于外积的两个向量是一维数组，这个升维操作其实是由 "i,j" 来实现的。用不同字母 i 和 j 就代表不同的维度，对应着结果矩阵中的轴 0 和轴 1 维度。...输出中没有下标 j，说明对两个输入沿着这个下标求和，而 i 所在的轴仍然保留。而 i 下标对应的维度的元素个数为 3，因此最终得到一个有 3 个元素的向量。

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有趣有用的PCA

讲解PCA的文章数不胜数，本文旨在作为一个学习笔记，不对PCA的原理和应用作过多重复的介绍；而是先给出一个将PCA用于图片压缩的例子，从而能够直观地感受PCA的效果；然后结合这个例子对PCA的推导做一些讨论...对于作标准化处理的情形，当我们保留50个主成分的时候，重建的图片已经有一个比较高的清晰度了，此时降维后数据大概是原数据大小的20% [附录一]。...对于作标准化处理的情形，当我们保留50个主成分的时候，重建的图片已经有一个比较高的清晰度了，此时降维后数据大概是原数据大小的13% [附录一]。...矩阵是一个的对角矩阵，它的每一个对角线元素都是矩阵的一个特征值。并且，特征值和特征向量是一一对应的。在下面的证明过程中，我们对矩阵中的特征值按照降序排列，也就是使得。...当然，同时也调整矩阵中列的顺序，使得特征值仍然和特征向量一一对应。于是，我们可以证明对于任意单位向量，方差的最大值是，且此时就是。

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谷歌开源计算框架JAX：比Numpy快30倍，还可在TPU上运行！

相信大家对numpy, Tensorflow, Pytorch已经极其熟悉，不过，你知道JAX吗？ JAX发布之后，有网友进行了测试，发现，使用JAX，Numpy运算可以快三十多倍！...注意JAX下随机数API有所不同 x = random.uniform(random.PRNGKey(0), [5000, 5000]) %timeit np.matmul(x, x) 运行情况： 1...小编我就不卖关子了： JAX是谷歌开源的、可以在CPU、GPU和TPU上运行的numpy，是针对机器学习研究的高性能自微分计算框架。...简单来说，就是GPU和TPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。...但是，numpy并不支持GPU或者其他硬件加速器，也缺少对backpropagation的内置支持，此外，Python自身也有速度限制，因此，在生产环境下使用numpy训练或者部署深度学习模型的人很少。

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