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TypeScript接口参数响应类型自动推导

: AxiosRequestConfig): Promise; } 复制代码 具体做法是指定泛型 T参数,来让 TS 推导出响应数据类型,修改初始代码: // 假定接口A的路径是 '/apple...}) 复制代码 这时候TS能够推导响应类型了, 当我们输入不存在的属性的时候,TS提示属性不存在。...指定参数类型 映射参数类型是简单的, 只需要在 params 参数指定: // 假定接口A的路径是 '/apple', 参数类型是 AppleReq, 响应类型是 AppleRes interface...有没有一个方法可以输入 sendRequest('/apple') 请求路径的时候, 就能够让 TS 推导请求&响应数据的类型呢?...= ApiKeys 则是泛型默认值,如果我们没有传入泛型参数时候,TS可以使用实际传入参数的类型作为默认类型。

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    解析类型参数

    由 Ian Lance Taylor 发布于2023年9月26日 slices 包函数签名 slices.Clone 函数很简单:它返回一个任意类型切片的副本: func Clone[S ~[]...Simple Clone 我们将从编写一个简单的通用 Clone 函数开始。这不是 slices 包中的函数。...这将意味着[T MySlice]和[T int]的行为将不同,尽管它们看起来非常相似。...func Clone[M ~map[K]V, K comparable, V any](m M) M 与slices.Clone一样,我们使用一个类型参数来表示参数m的类型,然后使用另外两个类型参数K和...由于所有的 Go 类型都可以由组件类型构建而来,因此我们始终可以使用类型参数来拆解这些类型并根据需要对其进行约束。 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文,瓜分万元奖池和键盘手表。

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    解析类型参数

    由 Ian Lance Taylor 发布于2023年9月26日 slices 包函数签名 slices.Clone 函数很简单:它返回一个任意类型切片的副本: func Clone[S ~[]E, E...Simple Clone 我们将从编写一个简单的通用 Clone 函数开始。这不是 slices 包中的函数。...这将意味着[T MySlice]和[T int]的行为将不同,尽管它们看起来非常相似。...简单的类型推断将允许编译器推断类型参数S的类型参数是传递给Clone的切片的类型。类型推断还足够强大,可以看出类型参数E的类型参数是传递给S的类型参数的元素类型。...func Clone[M ~map[K]V, K comparable, V any](m M) M 与slices.Clone一样,我们使用一个类型参数来表示参数m的类型,然后使用另外两个类型参数K和

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    JVM参数调优基础-参数的类型详解

    1 参数类型 1.1 标准参数 -help -server -client -version -showversion -cp -classpath 1.2 X 参数 非标准化参数 -Xint...1.3 XX 参数 非标转化参数,相对不稳定,主要用于JVM调优和Debug Boolean类型 格式: -XX:[±]表示启用或者禁用name属性,比如: -XX:+ UseConcMarkSweepGC...-XX:+UseG1GC 非 Boolean类型 格式: -XX: = 表示name属性的值是value 比如: -XX:MaxGCPauseMilis=500...解锁诊断参数 -XX:+ PrintCommandLineFlags 打印命令行参数 查看XX选项的值 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintFlagsInitial...-gc输出结果 S0C、S1C、SOU、 S1∪ : S0和S1的总量与使用量 EC、EU : Eden区总量与使用量 OC、OU : Old区总量与使用量 MC、MU : Metaspace区总量与使用量

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    BP神经网络的推导及其参数统计

    对3层神经网络结构推导,求出它的参数,以及每层需要计算的参数和数量。 说明:本次总结的图片来自周志华老师的课件。 单个节点的神经元 ?...图中给出了输入到某一个隐藏层单一节点的过程 一个完整的神经网络结构如下: ?...Ek=12∑j=1l(y^kj−ykj)2 E_{k} = \frac{1}{2} \sum_{j=1}^{l} (\hat{y}^{k}_{j} - y^{k}_{j})^{2} 参数的更新 基于梯度下降法来进行更新...不过,本博文设置的激活函数为sigmoid,即f(x)=11+e−xf(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} 学习率为 η \eta 对权重ww和vv的更新,遵循先ww后vv,原因是先更新靠近输出的权重...h}(1 - b_{h}) \sum_{j=1}^{l} w_{hj} \hat{y}^{k}_{j}(1-\hat{y}^{k}_{j})(y^{k}_{j} - \hat{y}^{k}_{j}) 参数有

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    深度学习中的参数梯度推导(一)下篇

    前言 在《深度学习中的参数梯度推导(一)上篇》中,我们总结了各常见(向量对矩阵,矩阵对向量)的导数定义。我们还学习了矩阵微分和矩阵导数的关系,以及一些常见的矩阵微分性质。...还有一些场景,求导的自变量和因变量直接有复杂的多层链式求导的关系,此时微分法使用起来也有些麻烦。如果我们可以利用一些常用的简单求导结果,再使用链式求导法则,则会非常的方便。...因此下一小节我们讨论向量矩阵求导的链式法则。 1.7 向量微分与向量对向量求导的关系 ? ? 有了公式(1.2)和(1.3)能做什么?...1.9 用矩阵求导来求解机器学习上的参数梯度 神经网络的求导术是学术史上的重要成果,还有个专门的名字叫做BP算法,我相信如今很多人在初次推导BP算法时也会颇费一番脑筋,事实上使用矩阵求导术来推导并不复杂...为简化起见,我们推导二层神经网络的BP算法。后面还会相继系统地介绍如何推导FNN,CNN,RNN和LSTM的参数求导。 我们运用上面学过的所有知识,来求分析一个二层神经网络的loss对各层参数的梯度。

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    深度学习中的参数梯度推导(三)下篇

    前言 在深度学习中的参数梯度推导(三)中篇里,我们总结了CNN的BP推导第一步:BP通过池化层时梯度的计算公式。本篇(下篇)则继续推导CNN相关的其他梯度计算公式。...注意:本文默认读者已具备深度学习上的基本知识 3.2 CNN的BP推导 ? 接下来我们要看看误差逆着经过卷积层会发生什么事情。 ? ? 那么在反向传播时,我们所讨论的是: ? 下面正式开始。 ?...数学上和CNN上的卷积操作的区别是,卷积核在前者需要翻转180度。 ? ? ?...这上面9个式子其实可以用一个矩阵卷积的形式表示,即: ? 一个结论是如果前向传播是valid模式的卷积运算,那么反向传播就需要做full模式的卷积操作。 接着让我们再看一个不寻常的例子2: ?...如果我们想让stride>1时和stride=1时的结果能得到统一,我认为那么我们可以将stride>1的情况视为是stride=1的特殊情况,例如,stride=2的话,两个矩阵先按照stride=1

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    深度学习中的参数梯度推导(三)上篇

    前言 在深度学习中的参数梯度推导(二)中,我们总结了经典而基础的DNN的前向和反向传播。在本篇(上篇),我们将介绍另一经典的神经网络CNN的前向传播,并在下篇中介绍推导其反向传播的相关公式。...先考虑最简单的,样本都是二维的黑白图片。这样输入层X就是一个矩阵,矩阵的值等于图片的各个像素位置的值。这时和卷积层相连的卷积核W就也是矩阵。...如果样本都是有RGB的彩色图片,这样输入X就是3个矩阵,即分别对应R,G和B的矩阵,或者说是一个张量。这时和卷积层相连的卷积核W就也是张量,对应的最后一维的维度为3。即每个卷积核都是3个子矩阵组成。...和DNN的前向传播比较一下,其实形式非常的像,只是我们这儿是张量的卷积,而不是矩阵的乘法。同时由于W是张量,那么同样的位置,W参数的个数就比DNN多很多了。...需要我们定义的CNN模型参数也和上一节一样,这里我们需要定义卷积核的个数K,卷积核子矩阵的维度F,填充大小P以及步幅S。 3.1.3 隐藏层前向传播到池化层 ?

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    深度学习中的参数梯度推导(五)上篇

    由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用...由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列索引位置t的隐藏结构做了改进,可以说通过一些技巧让隐藏结构复杂了起来,来避免梯度消失的问题,这样的特殊RNN就是我们的LSTM。...由于LSTM有很多的变种,这里我们以最常见的LSTM为例讲述。LSTM的结构如下图: ?...除了细胞状态,LSTM图中还有了很多奇怪的结构,这些结构一般称之为门控结构(Gate)。LSTM在在每个序列索引位置t的门一般包括遗忘门,输入门和输出门三种。...下面我们就来研究上图中LSTM的遗忘门,输入门和输出门以及细胞状态。

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    深度学习中的参数梯度推导(三)中篇

    前言 在深度学习中的参数梯度推导(三)上篇中,我们总结了CNN(卷积神经网络)的前向传播。在本篇(中篇)以及之后的下篇里,我们要解决CNN反向梯度的推导问题。...本篇的主要内容是给出CNN的BP推导的初步概览,以及CNN的BP推导第一步:BP通过池化层时梯度的计算公式。 注意:本文默认读者已具备深度学习上的基本知识 3.2 CNN的BP推导 ? ?...下面我们就针对问题2,3,4来一步步研究CNN的反向传播算法。...在推导过程中,需要注意的是,由于卷积层可以有多个卷积核,各个卷积核的处理方法是完全相同且独立的,为了简化算法公式的复杂度,我们下面提到卷积核都是卷积层中若干卷积核中的一个。...因为CNN前传的顺序一般是卷积-池化,所以BP推导的时候,我们先看池化的BP推导,然后在看卷积的BP推导。 ? ? ? ? ?

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    Java中类型参数“”和无界通配符“”的区别

    为了表示和Box类型参数保持一致 2 声明泛型方法 另外一种会出现List的地方是泛型方法 比如Function类的reduce是个静态泛型方法,负责对列表里的所有元素求和...这里的List出现在参数,函数返回值和函数内部,也是为了保持泛型类型的一致性 class Fuction{ public static List reduce(List...来表示类型参数的约束是不行的 ? Error Example 通配符是拿来使用定义好的泛型的 比如用声明List容器的变量类型,然后用一个实例对象给它赋值的时候就比较灵活。 ?...>做参数,也会有奇妙的事情发生。还是刚才Box的例子,有get()和set()两个方法,一个存,一个取。 ?...>.set()的参数类型被编译器捕获,命名为capture#1,和box.get()返回的Object对象无法匹配 解决方法,是要给getSet()方法写一个辅助函数 ? 5. 有界通配符<?

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    深度学习中的参数梯度推导(五)下篇

    前言 在深度学习中的参数梯度推导(五)上篇中,我们总结了LSTM的前向传播公式,在本篇(下篇)中,我们将继续完成LSTM的反向传播推导。 5.2 LSTM的反向传播推导 ? ? ? ? ?...5.3 LSTM 能改善梯度消失的原因 ? 因此,RNN中总的梯度是不会消失的。即便梯度越传越弱,那也只是远距离的梯度消失,由于近距离的梯度不会消失,所有梯度之和便不会消失。...RNN所谓梯度消失的真正含义是,梯度被近距离梯度主导,导致模型难以学到远距离的依赖关系。 ?...由于总的远距离梯度=各条路径的远距离梯度之和,即便其他远距离路径梯度消失了,只要保证有一条远距离路径(就是上面说的那条高速公路)梯度不消失,总的远距离梯度就不会消失(正常梯度+消失梯度=正常梯度)。...因此LSTM通过改善一条路径上的梯度问题拯救了总体的远距离梯度。

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    Scala 【 13 类型参数 】

    类型参数 ​ Scala 的类型参数其实意思与 Java 的泛型是一样的,也是定义一种类型参数,比如在集合,在类,在函数中,定义类型参数,然后就可以保证使用到该类型参数的地方,就肯定,也只能是这种类型。...使用泛型类,通常是需要对类中的某些成员,比如某些 field 和 method 中的参数或变量,进行统一的类型限制,这样可以保证程序更好的健壮性和稳定性。 ​...如果不使用泛型进行统一的类型限制,那么在后期程序运行过程中,难免会出现问题,比如传入了不希望的类型,导致程序出问题。 ​ 在使用类的时候,比如创建类的对象,将类型参数替换为实际的类型,即可。 ​...比如,我们可能要求某个泛型类型,它就必须是某个类的子类,这样在程序中就可以放心地调用泛型类型继承的父类的方法,程序才能正常的使用和运行。此时就可以使用上下边界 Bounds 的特性。 ​...- 0 until food.length) foodPackage(i) = food(i) foodPackage } Existential Type ​ 在 Scala 里,有一种特殊的类型参数

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    【C++】函数 指针类型参数 与 引用类型参数 对比 ( 修改外部变量需要传入的参数要求 | 参数作返回值 )

    指针与引用类型参数 II . 指针作为参数和返回值 III . 引用参数简介 IV . 引用作为参数和返回值 I . 博客总结 . 指针与引用类型参数 ---- 1 ....讨论问题 : 本章只针对一点进行讨论 , 那就是对两种类型的参数修改 , 是否影响到外部的变量 ; 传入什么样的参数才能修改外部变量 , 即 参数当返回值使用 ; 2 ....参数使用语言环境 : 引用类型参数只能在 C++ 环境中使用 , 指针类型参数可以用于 C / C++ 两种语言环境中 , 因此很多基础库 如 FFMPEG , OpenSL ES 等使用的都是指针类型参数...指针作为参数和返回值 ---- 指针作为参数和返回值 : 如果是指针作为参数 , 修改 N 维指针指向的地址 , 那么需要传入 N + 1 维指针 , 传入指向该 N 维指针 的指针参数 ( N + 1...引用作为参数和返回值 ---- 引用作为参数和返回值 : 如果是引用作为参数 , 修改 N 维指针指向的地址 , 那么需要传入 N 维指针的引用即可 ,在函数中修改该引用 , 即可修改外部的被引用的变量

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    【Groovy】闭包 Closure ( 自定义闭包参数 | 自定义单个闭包参数 | 自定义多个闭包参数 | 闭包参数默认值指定 )

    文章目录 一、自定义闭包参数列表 1、定义一个自定义参数的闭包 2、定义多个自定义参数的闭包 3、为闭包参数指定默认值 二、完整代码示例 一、自定义闭包参数列表 ---- 如果要向 闭包 中 , 传递多个参数..., 需要 为 闭包 指定参数列表 ; 为闭包指定参数列表 , 需要在闭包 开始位置使用 " -> " 符号 , 在该符号的左侧指定参数列表 ; 1、定义一个自定义参数的闭包 在 " -> " 符号左侧写上一个变量...a , 此时 该变量 a 可以接收任意类型的值 , 在闭包中可以打印该参数 a 的值 ; // 定义闭包变量 , 声明一个参数 a def closure3 = { a..., 这两个参数可以是任意类型的 ; // 定义闭包变量 , 声明两个参数 a, b // 在闭包中打印这两个参数 def closure4 = { a,..., 调用闭包时 , 可以不传入这个有默认值的参数 ; 如果 闭包 参数 都有默认值 , 可以 不传递任何参数 ; 如果此时传递 1 个参数 , 会 按照默认规则从左到右为参数赋值 ; 如果 闭包 参数

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