大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我们用nodejs实现一些功能时，往往需要对用户输入的数据进行验证。...然而，验证是一件麻烦的事情，很有可能你需要验证数据类型，长度，特定规则等等，在前端做表单验证时，我们常用的做法是使用正则，正则表达式也许可以一步到位，但是他只会给你true or false，如果想要知道数据不符合哪些条件时...Joi 是 hapijs 自带的数据校验模块，他已经高度封装常用的校验功能，本文就是介绍如何优雅地使用 joi 对数据进行校验。相信你会喜欢上他。...也可以使用正则： Joi.object({ password: Joi.string().regex(/^[a-zA-Z0-9]{3,30}$/) }); 在 hapijs 中使用Joi hapijs...server.start(function(err) { if (err) throw err; console.log('Server running...'); }); 就是如此简单的配置就即可完成数据验证
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本文作者：IMWeb zzbozheng 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 我们用nodejs实现一些功能时，往往需要对用户输入的数据进行验证。...然而，验证是一件麻烦的事情，很有可能你需要验证数据类型，长度，特定规则等等，在前端做表单验证时，我们常用的做法是使用正则，正则表达式也许可以一步到位，但是他只会给你true or false，如果想要知道数据不符合哪些条件时...Joi 是 hapijs 自带的数据校验模块，他已经高度封装常用的校验功能，本文就是介绍如何优雅地使用 joi 对数据进行校验。相信你会喜欢上他。...也可以使用正则： Joi.object({ password: Joi.string().regex(/^[a-zA-Z0-9]{3,30}$/) }); 在 hapijs 中使用Joi hapijs...server.start(function(err) { if (err) throw err; console.log('Server running...'); }); 就是如此简单的配置就即可完成数据验证
基本概念 === === 单线程模型 === === 多线程模型 === === === Reactor线程模型 === ===
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法，它可以更准确地估计模型在未知数据上的性能。...在本文中，我们将介绍交叉验证的原理和常见的几种交叉验证方法，并使用Python来实现这些方法，并展示如何使用交叉验证来评估模型的性能。 什么是交叉验证？...使用Python实现交叉验证 1. 简单交叉验证 简单交叉验证是最基本的交叉验证方法，它将数据集划分为训练集和测试集，然后在测试集上评估模型性能。...K折交叉验证 K折交叉验证将数据集划分为K个大小相等的子集，然后每次使用其中一个子集作为测试集，其余的K-1个子集作为训练集。...交叉验证是评估机器学习模型性能的重要工具，可以更准确地估计模型在未知数据上的性能，避免了因为单次数据划分不同而导致的模型评估结果的不稳定性。
manage.py （当前阶段为manage.py） 模型、属性、表之间的关联 一个模型类 对应数据库中的一张表 一个类属性 对应 表中的一个字段 创建用户表模型 <span class...db.create_all() return '创建表' 后期不使用当前方式进行表的创建...db.drop_all() return '删除表' 后期不使用当前方式进行表的创建... manager.run() 进入到python shell进行测试 python manage.py shell 导入User模型类以及db对象 <span class="hljs-meta...db 添加数据 >>> u = User() # 实例化User模型类
内部java内存模型 硬件层面的内存模型 Java内存模型和硬件内存模型的联系 共享对象的可见性 资源竞速 Java内存模型很好的说明了JVM是如何在内存里工作的，JVM可以理解为java执行的一个操作系统...最初的java内存模型不够好，存在很多的不足，所以在java1.5z中，java内存模型的版本的进行了一次重大的更新与改进，并且在java8中仍然被使用。...内部java内存模型 JVM的内部的内存模型分为了两部分，thread stack和heap，也就是线程栈和堆，我们将复杂的内存模型抽象成下图： ?...一般的，当cpu需要访问内存的时候，他会先读取一部分主内存到cache中，甚至，会读取一部分cache到内部的寄存器中，然后再在寄存器进行计算操作。...接下来的部分就会讨论这两个问题 共享对象的可见性 如果多个线程在共享一个对象，没有正确使用volatile或者synchronize声明，更新共享对象的时候就可能出现其他线程不可见的问题。
可私有部署的开源大模型商业大模型，不支持私有部署ChatGPTClaudeGoogle Gemini百度问心一言开源大模型，支持私有部署MistralMeta LlamaChatGLM阿里通义千问常用开源大模型列表开源大模型分支大语言模型管理大语言模型管理工具...HuggingFace 全面的大语言模型管理平台Ollama 在本地管理大语言模型，下载速度超快llama.cpp 在本地和云端的各种硬件上以最少的设置和最先进的性能实现 LLM 推理GPT4All 一个免费使用...无需 GPU 或互联网Ollama 速度最快的大语言模型管理工具Ollama 的命令ollama pull llama2ollama listollama run llama2 "Summarize this...} ]}'大语言模型的前端大语言模型的应用前端开源平台 ollama-chatbot、PrivateGPT、gradio开源服务 hugging face TGI、langchain-serve开源框架...这意味着，如果您可以在您的工具之一中使用 OpenAI API，则可以使用您自己的 PrivateGPT API，无需更改代码，并且如果您在本地模式下运行 privateGPT，则免费。
下图为使用 100 个样本训练出的模型的损失函数的变化情况示意图： ? 我们不妨观察一下示意图中用右侧竖条的橙色表示的最优点，我们会发现沿不同方向损失函数表面的平滑度完全不同。...特别是对于使用 RELU 作为激励函数的多层感知机模型来说，我们可以重新设置模型的参数并且任意对 Hessian 谱进行放缩而不影响模型的预测性能和泛化能力。...通过使用一些近似方法，我们提出了一种名为「PACGen」的对于模型泛化能力的度量。...举例而言，我们可以首先从 p(x) 中抽样得到 x，然后使用该模型来预测 y_hat=f(x)。下文显示了从真实分布抽样得到的样本，以及在损失函数取「尖锐」的最小值和「平滑」的最小值时得到的分布。...在 tiny Imagenet 上使用随机梯度下降（SGD）作为优化器的实验结果 结语 我们在 PAC-Bayes 框架下将解的平滑性和模型的泛化能力联系在了一起。
机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式（通常被称作”交叉验证“）。 预测模型为何无法保持稳定？...“验证集”法 保留 50% 的数据集用作验证，剩下 50% 训练模型。之后用验证集测试模型表现。不过，这个方法的主要缺陷是，由于只使用了 50% 数据训练模型，原数据中一些重要的信息可能被忽略。...留一法交叉验证 ( LOOCV ) 这种方法只保留一个数据点用作验证，用剩余的数据集训练模型。然后对每个数据点重复这个过程。这个方法有利有弊： 由于使用了所有数据点，所以偏差较低。...验证过程重复了 n 次（ n 为数据点个数），导致执行时间很长。 由于只使用一个数据点验证，这个方法导致模型有效性的差异更大。得到的估计结果深受此点的影响。如果这是个离群点，会引起较大偏差。 3....K 层交叉验证 (K- fold cross validation) 从以上两个验证方法中，我们学到了： 应该使用较大比例的数据集来训练模型，否则会导致失败，最终得到偏误很大的模型。
然而，模型的性能评估绝非易事，它关乎模型能否在实际应用中发挥作用，而交叉验证则是这一过程中的关键技术，是保障模型可靠性与泛化能力的重要手段。...传统的简单划分训练集和测试集的方式，会使部分数据仅参与训练或测试，而交叉验证让每个数据点都有机会在训练和测试中发挥作用，提高数据使用效率，进而提升模型评估的准确性。...在每次迭代中，选取一个子集作为验证集，其余K - 1个子集合并作为训练集；模型在训练集上进行训练，然后在验证集上测试其性能，记录相关指标，如准确率、召回率、均方误差等；重复上述过程，直到每个子集都作为验证集被使用一次...它包含两层交叉验证，外层交叉验证用于评估模型的最终性能，内层交叉验证则在每个外层训练集中进行，用于选择模型的最佳超参数。...具体来说，外层将数据分成多个折，每个折作为验证集，剩余部分作为训练集；而在每个外层折的训练集中，又使用内层交叉验证进行超参数搜索，找到在该训练集上表现最佳的超参数组合，然后用这个超参数配置的模型在外层验证集上进行测试
case是顺序执行的，concurrentTests内部的case是并行执行的。...具体的实现主要还是使用了Promise迭代链来完成异步任务的顺序执行：每次进行异步case时，这个异步的case会返回一个promise，这个时候停止迭代器对象的遍历，而是通过在promise的then...以上就是通过一个简单的例子介绍了AVA内部的流程控制模型。简单的总结下： 在AVA内部使用Promise来进行整个的流程控制(这里指的异步的case)。...并行： Concurrent类来保证case的并行执行，遇到需要并行运行的case时，同样是使用for循环，但是不是通过获取数组iterator迭代器对象去手动遍历，而是并发去执行，同时通过一个数组去收集这些并发执行的...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
所以，我们模型的关键，就是持有T/2的算力，就可以攻击拥有T算力的区块链。 内部攻击者 内部攻击者不会去购买足够的GPU来获得T/2的算力，而是购买更少部分的算力X= p*T。...内部攻击者开始挖矿，并且现在网络最诚实的部分拥有Y = T – X = (1 – p)*T算力。内部攻击者继续在最长的链上挖矿，获得区块奖励，和其他矿工竞争。 内部攻击者会将挖矿奖励用于购买更多算力。...假设在我们的模型，内部攻击者能够以每月1+r的速率来增加算力。也就是说，如果内部攻击者在0月份获得X算力，那么在1月份就会获得X(1 + r)的算力。...那么对于这个模型，我们有多少的安全性呢？ 了解这个“内部”策略的外部攻击者有选项。如果他们知道他们会在N个月后进行攻击，而且他们也知道自己的a是多少，然后他们就会计算需要的初始算力比重。...但是，这个模型能否真实使用，仍然需要证实。如果有人提出更加合理的a值，那么就会更好了，当攻击者尝试不同的策略，都可以适用。 这些数字会帮助我们思考有多少安全矿工在抵御这些不和矿工合作的攻击者。
而这篇文章也不介绍新特性，只是对netty的原理研究。说实话就是丢图，，， 二 模型 说到netty一定要知道他的基本模型。 1.先说下之前的bio-同步阻塞io ?...3.所以为了解决这问题，netty就使用了Reactor模型-bio的变种 ?...为了分担Reactor的负担，所以引入了主从Reactor模型!...上面的这一句话是书上原话，其实我是不太赞成的，因为说到底就是一个线程的事，所以没可能是性能瓶颈，而在我看来netty使用主从reactor的主要原因是代码可读性和易于理解。...如果我们的应用程序中使用了多个 Channel, 那么使用 Selector 很方便的实现这样的目的, 但是因为在一个线程中使用了多个 Channel, 因此也会造成了每个 Channel 传输效率的降低
下载Chinese模型文件 tensorflow 官网 2....解压 Chinese.zip 到 syntaxnet 模型主目录 unzip Chinese.zip 3. syntaxnet 目录下运行： MODEL_DIRECTORY=/opt/tensorflow.../syntaxnet/Chinese echo '你好，我是丁小雨，能告诉我你的名字吗？'...Chinese.zip unzip Chinese.zip MODEL_DIRECTORY=/opt/tensorflow/syntaxnet/Chinese echo '你好，我是丁小雨，能告诉我你的名字吗...链接 AI人工智能系列随笔：syntaxnet 初探（1） github:tensorflow/models docker:tensorflow/syntaxnet 语言模型下载 [知乎评论]https
文章目录 一、FBX 模型中的材质重映射 二、FBX 模型使用外部材质 三、FBX 模型的分解重组 在 FBX 文件中包含了 网格 , 材质 , 纹理贴图 信息 ; 网格 Mesh : 表示 3D 物体的..., 此时发现材质的属性都是灰色的不可编辑的 , 该材质是一个可读文件 ; Unity 中的 FBX 模型 中的材质 可以通过 重映射 ( Remap ) 操作进行修改 : 首先 , 在 Project...材质重映射效果如下 , 注意 Project 文件窗口中的 FBX 模型文件 , 此时已被破坏 ; 二、FBX 模型使用外部材质 ---- 在 Project 文件窗口 中选中 FBX 模型 , 然后在...-- 如果我们只需要 FBX 模型中的形状 , 不想使用该模型的 材质 和 纹理贴图 , 此时就可以将 FBX 下的 网格 拖动到 Hierarchy 层级窗口 中即可 , 拖进去之后模型由于没有材质..., 显示的是洋红色 ; 然后在右侧的 Inspector 检查器窗口 中设置一个材质 , 该材质可以设置 FBX 自带的材质 , 也可以使用其它材质 ; 点击 " Inspector 检查器窗口 |
数据验证部分更新到backbone.js1.0.0 经常有网友问说为啥你的代码不能执行，如果你是完全copy我的代码，那基本上不会出错，我的代码都是能正常运行之后才会放上来的。...比如说那篇文章 backbone中的model实例 _ 上面第5部分的数据验证,backbone在set中并没有默认的触发验证...，而在之前应该是默认的（我只看了最新版的backbone源码），在save时会触发验证。...说回正题，要解决那个set时验证的问题只需要在set时加一个参数 set({name:''},{'validate':true} 就行了，代码如下： .. code:: html 验证。
这个可以说是一个绝对的福利中的福利。一整套的AI图片识别以及模型的使用。 一直都在说人工智能，图像识别，又有几个人会呢，网上文章成山，前一段时间因工作需要，我一个做后端开发的，要做图片识别。...于是开始了疯狂的地毯式搜索，先说网上介绍最多，最好，也是最坑的模型---AIimage，10行代码完成图像识别，通过代码是可以识现，但必须使用它们的模型，不能自己训练，于是开始找AIimage的训练模型...大哥永远是大哥 我之所以写这篇文章主要是方便像我一样的纯小白使用代码，因为源代码里没有完整的结构，也存在一些小小的问题，献上完整通过的代码。...residual block 在对于高于50层深度的resnet模型中，为了进一步减少计算量且保证模型精度，作者对残差模块进行了优化，将内部两层33layer换成11 → 33 → 11,。...image.png 第三步、运行Evaluation.py，测试结果集，可跳过 选择正确的模型： ? 正确的模型.png 第四步、使用模型useModel.py，进行图片识别 ?
这个可以说是一个绝对的福利中的福利。一整套的AI图片识别以及模型的使用。 一直都在说人工智能，图像识别，又有几个人会呢，网上文章成山，前一段时间因工作需要，我一个做后端开发的，要做图片识别。...于是开始了疯狂的地毯式搜索，先说网上介绍最多，最好，也是最坑的模型---AIimage，10行代码完成图像识别，通过代码是可以识现，但必须使用它们的模型，不能自己训练，于是开始找AIimage的训练模型...，残差块想要有效果需要有两层或两层以上的layer，同时，输入x与输出F（x）的维度也须相同 在对于高于50层深度的resnet模型中，为了进一步减少计算量且保证模型精度，作者对残差模块进行了优化，将内部两层...作者在论文中给出了三种解决方案： 1、维度不足部分全0填充 2、输入输出维度一致时使用恒等映射，不一致时使用线性投影 3、对于所有的block均使用线性投影。 在本文中，我们对模型主要采用全0填充。...，测试结果集，可跳过 选择正确的模型： 第四步、使用模型useModel.py，进行图片识别 结果是对的！！！
第一步、创建ORM模型。 ORM模型通常放在app的models.py文件中，所以创建该文件，然后需要在settings.py中INSTALLED_APPS添加该app的名称。举个栗子。...我的app名称为front，然后在这个目录下新增一个models.py文件 在文件中添加自己需要的表以及列如，创建一个表book，列：ID，name，author，price from django.db..., null=False) price = models.FloatField(null=False, default=0) 在settings.py中INSTALLED_APPS添加该app的名称...{book.price}' return HttpResponse(result) 查询所有数据： books = Book.objects.all() 查找指定数据： 调用objects的filter
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