JavaScript中几乎所有东西都是一个对象，除了六种基本类型数据 - null，undefined，strings，numbers，boolean和symbols。
二叉查找树（Binary Search Tree, BST）也叫做有序二叉树。对于树中的每个节点，都要满足左子树的所有项比它小，右子树所有项比它大。由于这个要求，每次操作最优情况的时间复杂度都可以达到 O(log n)，因为一次比较可以过滤掉一半。
考虑到这一点，是时候看看一些易于实现并保证提高代码可读性（和完整性）的实用技巧了。
距离国庆假期尤大发布vue3前瞻版本发布已经有一个月的时间，大家都知道在vue2x版本中的响应式数据更新是用的defineProperty这个API。
说到复制方法，在开发程序中要怎么复制呢？其实复制Java数组的方法很多，但大多数都是浅层复制，今天爱站技术频道小编带你寻找详解JAVA 深层拷贝 DeepCopy的使用方式。
这个题目本身不是特别难，只能说是作为社招的基础面试题，但是如果想回答好这道题也不是很容易。
今天，我们将深入研究一种名为DeepFill v2的非常实用的生成型深层图像修复方法。本文可以视为DeepFill v1，Partial Convolution和EdgeConnect的增强版本。简单的说，DeepFill v1中提出的上下文注意（CA）层和EdgeConnect中引入的可选的用户草图输入概念都嵌入在DeepFill v2中。同样，部分卷积（PConv）被修改为门控卷积（GConv），其中基于规则的掩码更新被公式化为可学习的下一卷积层的门控。有了这些想法，DeepFill v2可以比以前的最新方法获得高质量的自由形式修复。图1显示了使用DeepFill v2的一些自由形式的修复结果。
链接：https://juejin.cn/post/6858558735695937544#heading-153
了解人工智能的进步，这将对未来产生巨大的影响： 人工智能是前沿和中心，商界和政府领导人正在思考正确的举措。但是在实验室里发生了什么呢？在实验室里，学术和企业研究人员的发现将为未来一年乃至更长的时间设定
定义：Object.defineProperty() 方法会直接在一个对象上定义一个新属性，或者修改一个对象的现有属性，并返回此对象
了解人工智能的进步，这将对未来产生巨大的影响： 人工智能是前沿和中心，商界和政府领导人正在思考正确的举措。但是在实验室里发生了什么呢?在实验室里，学术和企业研究人员的发现将为未来一年乃至更长的时间设定
刷题是我们提高自己技术的一种好方法。下面的问题很有挑战性和“指导性”。如果你知道该怎样回答，那意味着自己的水平很好，但是如果你发现自己答错了，并能够搞清楚为什么错，我认为那会更好！
数据操纵：增删改查 层次模型的完整性约束条件：码 优缺点 优点：
题目：Feature Overcorrelation in Deep Graph Neural Networks: A New Perspective
1、React.PureComponent 与 React.Component 的区别 React.PureComponent 与 React.Component 几乎完全相同，但 React.PureComponent 通过 prop 和 state 的浅对比来实现 shouldComponentUpate()
Flutter提供了一个完整的用于在屏幕之间导航和处理深层链接的系统。没有复杂深度链接的小型应用程序可以使用Navigator，而具有特定深度链接和导航要求的应用程序也应该使用Router来正确处理Android和iOS应用上的深度链接，并在应用程序在web上运行时与地址栏保持同步。
深度卷积神经网络(CNNs)在图像处理中取得了显著的效果。然而，他们的高表达能力有过度适应的风险。因此，提出了在丰富数据集的同时防止过度拟合的数据增强技术。最新的CNN体系结构具有更多的参数，使得传统的数据增强技术显得不足。
Spring Data 包含对 JDBC 的存储库支持，并将自动为 CrudRepository 上的方法生成 SQL。对于更高级的查询，提供了 @Query 注解。
本文写了好久(个人菜+没时间)，看了很多博客，才写完这篇博客。如果对你有所帮助，希望点赞一波。
作者：熊霖 赵健 徐炎 采访：闻菲 【新智元导读】开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法，是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。为了促进非受限条件下的人脸识别，美国国家技术标准局（NIST）主办了IJB-A竞赛。新加坡松下研究院与新加坡国立大学LV组去年两次夺得冠军，项目负责人新加坡松下研究院的研究工程师熊霖进行了专访，分享技术细节以及参赛经验。 开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法，是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。然而，实现这一点难度非常大，因为“无约束”需要人脸识
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
数据是信息的载体，是描述客观事物的数、字符以及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符合的集合。
今天要讲的内容是Web前端框架vue.js中的一个细节，注意是细节哦，稍不留神就掉坑里了。
JavaScript 中的长属性访问链很容易出错，因为它们中的任何一个都可能评估为null或undefined（也称为“空”值）。要在每个步骤都中检查属性是否存在，很容易搞出来一个深层嵌套结构的if语句或一个长长的if条件复制属性访问链：
计算机不能分析问题并产生问题的解决方案，必须由人来分析问题、确定解决方案、编写程序，再让计算机执行程序最终获得问题的解
在前端面试中，手写flat是非常基础的面试题，通常出现在笔试或者第一轮面试中，主要考察面试者基本的手写代码能力和JavaScript的基本功。
作为隐私保护重要方法之一的联邦学习，常基于差分隐私（DP），即为数据添加随机噪声，来对数据进行加密。
diff 算法是 React 提升渲染性能的一种优化算法，在 React 中有着很重要的地位，也不止于 React ，在 Vue 中也有 diff 算法，似乎没有差别。在最近的 React 学习中，学到了 diff 算法，感觉视频中的内容有点浅，对 diff 算法不够深入，因此想要深入的了解以下 diff 算法。于是在掘金，知乎，CSDN 等平台上，看了大量的博客，都非常地不错，可惜看不明白，wwww。所以这篇文章只是自己对于 diff 算法的一点理解，有什么问题或者错误的地方，大家一定要指出！
首先，神经网络应用在分类问题中效果很好。 工业界中分类问题居多。 LR或者linear SVM更适用线性分割。如果数据非线性可分（现实生活中多是非线性的），LR通常需要靠特征工程做特征映射，增加高斯项或者组合项；SVM需要选择核。 而增加高斯项、组合项会产生很多没有用的维度，增加计算量。GBDT可以使用弱的线性分类器组合成强分类器，但维度很高时效果可能并不好。
截至2019年8月，一项新提案可选链（optional chaining）进入了第3阶段，将是一个很好的改进。可选的链接更改了从深层对象结构访问属性的方式。
在昨天的文章里 （零基础学习 Python 之字典），写字典的方法的时候留了一个小尾巴，那就是 copy() 方法还没讲。一是因为 copy 这个方法比较特殊，不单单是它表面的意思；二是以为昨天的文章写得比较长，可能你看到那的时候就没啥耐心去仔细思考了，但是这个知识点又比较重要，也是面试过程中会被长问起的题，我之前在面试的时候（干货满满--亲身经历的 Python 面试题）就被问起过。所以我把 copy 单独摘出来今天单讲。
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解，PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。
算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列，每条指令表示一个或多个操作。
今天为大家介绍的是来自Marinka Zitnik团队的一篇关于模型预训练的论文。语言模型的预训练及其衍生的通用方法已经重新塑造了机器学习研究。然而，在预训练如何提高下游任务性能方面仍存在相当大的不确定性。当在自然语言以外的领域使用语言模型预训练时，这一挑战变得更加突出。在这里，作者通过分析预训练方法如何在每个样本的潜在空间中施加关系结构来研究这个问题，也就是说，预训练方法对样本的预训练特征之间的距离或几何关系施加了什么约束。
数据是信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合。数据是计算机程序加工的原料。
摘要：命名实体识别是从文本中识别具有特定类别的实体，例如人名、地名、机构名等。命名实体识别是信息检索，查询分类，自动问答等问题的基础任务，其效果直接影响后续处理的效果，因此是自然语言处理研究的一个基础问题。 引言 命名实体识别（Named Entity Recognition，后文简称NER）是指从文本中识别具有特定类别的实体（通常是名词），例如人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息检索，查询分类，自动问答等问题的基础任务，其效果直接影响后续处理的效果，因此是自然语言处理研究的一个基础问题。 传
笔者最近在浏览React状态管理库的时候，发现了一些响应式的状态管理库如 hodux,react-easy-state，内部有一个基于proxy实现响应式的基础仓库observer-util，它的代码实现和Vue3中的响应式原理非常相似，这篇文章就从这个仓库入手，一步一步带你剖析响应式的实现。
反向索引：从-1开始，-1代表最后一个，-2代表倒数第二个，以此类推,第一个是-len(s)。
如果你知道在什么情况下你的组件不需要更新，你可以在 shouldComponentUpdate 中返回 false 来跳过整个渲染过程。其包括该组件的 render 调用以及之后的操作。该方法会在 重新渲染前 被触发，其默认实现总是返回 true。
● 处理组件配置项 ○ 初始化根组件时进行了选项合并操作，将全局配置合并到根组件的局部配置上 ○ 初始化每个子组件时做了一些性能优化，将组件配置对象上的一些深层次属性放到 vm.options 选项中，以提高代码的执行效率 ● 初始化组件实例的关系属性，比如 parent、children、root、refs 等 ● 处理自定义事件 ● 调用 beforeCreate 钩子函数 ● 初始化组件的 inject 配置项，得到 ret[key] = val 形式的配置对象，然后对该配置对象进行浅层的响应式处理（只处理了对象第一层数据），并代理每个 key 到 vm 实例上 ● 数据响应式，处理 props、methods、data、computed、watch 等选项 ● 解析组件配置项上的 provide 对象，将其挂载到 vm._provided 属性上 ● 调用 created 钩子函数 ● 如果发现配置项上有 el 选项，则自动调用 mount 方法，也就是说有了 el 选项，就不需要再手动调用 mount 方法，反之，没提供 el 选项则必须调用 mount ● 接下来则进入挂载阶段
作者：Noah Frazier-Logue、Stephen José Hanson
Tree-Shaking 是一种基于 ES Module 规范的 Dead Code Elimination 技术，它会在运行过程中静态分析模块之间的导入导出，确定 ESM 模块中哪些导出值未曾其它模块使用，并将其删除，以此实现打包产物的优化。
最重要的一点就是如果您觉得对您有帮助，希望可以点个在看，或者点一点文章中最下面的广告，给小编我加个鸡腿，毕竟小编写文章也是很辛苦的，非常感谢
艺术，作为时间与空间的沉淀，经常被视为一场带领现代人类回到过去一窥究竟的旅行，也是允许人们暂时逃避当下的载具。
模块内聚 把具有强关联性的业务逻辑放在一个模块叫功能性内聚，功能性内聚被认为是最佳实践。不论如何聚合，我们还是会看到很多对象会跟其他的对象发生关联，形成了一个复杂的关系网，不论是一对一、一对多还是多对多。来自模型的挑战常常不是让它们尽量完整，而是让它们尽量地简单和容易理解。这意味着，除非直到模型中嵌入了对领域的深层理解，否则大多数时候需要对模型中的关系进行消减和简化。 首先，要删除模型中非基本的关联关系。它们可能在领域中是存在的，但它们在我们的模型中不是必要的，所以我们要删除它们。其次，可以通过添加约束的
来源：机器之心 本文长度为4900字，建议阅读7分钟 本文为深层网络的若干属性，如全局最优性、几何稳定性、学习表征不变性，提供了一个数学证明。 近年来，深度学习大获成功，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别任务上的突出表现。然而，由于黑箱的存在，这种成功一度让机器学习理论学家颇感不解。本文的目的正是要揭示深度学习成功的奥秘。通过围绕着深度学习的三个核心要素——架构、正则化技术和优化算法，并回顾近期研究，作者为深层网络的若干属性，如全局最优性、几何稳定性、学习表征不变性，提供了一个数学证明。 论文：Ma
ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。
选自arXiv 作者：René Vidal、Joan Bruna、Raja Giryes、Stefano Soatto 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 近年来，深度学习大获成功，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别任务上的突出表现。然而，由于黑箱的存在，这种成功一度让机器学习理论学家颇感不解。本文的目的正是要揭示深度学习成功的奥秘。通过围绕着深度学习的三个核心要素——架构、正则化技术和优化算法，并回顾近期研究，作者为深层网络的若干属性，如全局最优性、几何稳定性、学习表征不变性，提供了一个数学证明。 论文
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