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走进AngularJs(二) ng模板中常用指令的使用方式

ng中的表达式javascript表达式类似但是不可以划等号,它是ng自己定义的一套模式。...1. ng-class   ng-class用来给元素绑定类名,其表达式的返回值可以是以下三种:   1) 类名字符串,可以用空格分割多个类名,如’redtext boldtext’;   2) 类名数组...ng-class相近的,ng还提供了ng-class-odd、ng-class-even两个指令,用来配合ng-repeat分别在奇数列和偶数列使用对应的类。...$event事件对象传递到controller中。   ...对于ng的这种设计,一些人有所质疑,视图事件绑定混在一起到底好不好?我们不是要讲究视图逻辑分离?如此一来,把事件的绑定又变回了内联的,岂不是历史的倒退。

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angularjs中常用的ng指令介绍【转载】

ng中的表达式javascript表达式类似但是不可以划等号,它是ng自己定义的一套模式。...ng-class ng-class用来给元素绑定类名,其表达式的返回值可以是以下三种: 1) 类名字符串,可以用空格分割多个类名,如’redtext boldtext’; 2) 类名数组,数组中的每一项都会层叠起来生效...而不是ng-class,这是不可以对换的,官方的文档也未做说明,姑且认为这是ng的语法规则吧。...$event事件对象传递到controller中。...对于ng的这种设计,一些人有所质疑,视图事件绑定混在一起到底好不好?我们不是要讲究视图逻辑分离?如此一来,把事件的绑定又变回了内联的,岂不是历史的倒退。

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MIT团队脑机接口机器人结合起来

这是首次无线、非视觉型BCI系统Spot在个人助理使用案例中进行集成。未来版本可能具有友好和直观的提示,类似于普通导盲犬。...这是第一次无线、非视觉型BCI系统Spot在个人助理使用案例中进行集成。...脑控机器人系统可以通过使这些功能对LIS、ALS等人群可访问来进一步扩展它们的用途。...全系统总览 在客户端方面,用户通过移动应用程序脑-计算机界面(BCI)设备(在本文中为AttentivU设备,将在本文第4节中深入介绍)进行交互,该应用程序使用蓝牙低功耗(BLE)协议设备通信。...用户的移动设备(手机B)另一部控制Spot机器人的移动电话进行通信,以实现代理、操作、导航和最终的用户辅助。移动电话之间的通信可以通过Wi-Fi或长期演进(LTE)协议进行。

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每日论文速递 | Google提出PERL:PEFTRLHF结合起来

深度学习自然语言处理 分享 整理:pp 摘要:从人类反馈中强化学习(RLHF)已被证明是预训练的大型语言模型(LLM)与人类偏好相匹配的有效方法。...具体的解决方案包括: 使用LoRA进行参数高效微调:LoRA通过权重更新分解为两个可训练的低秩矩阵(下投影和上投影),从而只更新这些低秩矩阵而不是整个模型的参数。...PERL使用LoRA来训练奖励模型,这样可以在保持全参数微调相当的性能的同时,显著减少内存使用和训练时间。...Q5: 有什么可以进一步探索的点?...A:论文中提到了一些未来可能的研究方向和可以进一步探索的点: 跨领域泛化:尽管PERL在特定领域的表现全参数微调相当,但论文中没有深入探讨其在更广泛的泛化场景下的表现。

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【Hybrid开发高级系列】AngularJS(一)——基础专题

2.1.1.3 ng-init 2.1.1.4 ng-model 2.1.1.5 ng-class         ng-class用来给元素绑定类名,其表达式的返回值可以是以下三种:     1) 类名字符串...注意我用了class而不是ng-class,这是不可以对换的,官方的文档也未做说明,姑且认为这是ng的语法规则吧。         ...ng-class相近的,ng还提供了ng-class-odd、ng-class-even两个指令,用来配合ng-repeat分别在奇数列和偶数列使用对应的类。...对于ng的这种设计,一些人有所质疑,视图事件绑定混在一起到底好不好?我们不是要讲究视图逻辑分离?如此一来,把事件的绑定又变回了内联的,岂不是历史的倒退。...当页面加载的时候,AngularJS会根据输入框的属性值名字,数据模型中相同名字的变量绑定在一起,以确保两者的同步性。

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Angular学习资料大全和常用语法汇总(让后端程序员轻松上手)

Angular简介:   Angular 是一个应用设计框架开发平台,用于创建高效、复杂、精致的单页面应用。...提供当前数据集的长度,类似于datasource.length first返回当前列表项是否为第一个 last返回当前列表项是否为最后一个 even返回当前列表项index是否为偶数,通常用在增加样式用来区分行行之间...指定 HTML 元素使用的 CSS 类 ng-class-even 类似 ng-class,但只在偶数行起作用 ng-class-odd 类似 ng-class,但只在奇数行起作用 ng-click...ng-jq 定义应用必须使用到的库,如:jQuery ng-keydown 规定按下按键事件的行为 ng-keypress 规定按下按键事件的行为 ng-keyup 规定松开按键事件的行为 ng-list 文本转换为列表...指定元素的 selected 属性 ng-show 显示或隐藏 HTML 元素 ng-src 指定 元素的 src 属性 ng-srcset 指定 元素的 srcset 属性 ng-style

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RAGCoT结合起来的技术,RAT减轻长文本生成出现的幻觉问题

在过去的经验中,我们知道,CoT(思维链)模式可以降低大模型幻觉。...而RAG(检索增强生成)技术则可以很好的解决这一问题,它通过检索外部知识,以增强LLM回复的可靠性。...使用 `\n\n` 来答案分成几个段落。 直接响应指令。除非被要求,否则不要在答案中添加额外的解释或介绍。 """ prompt2 = """ 我想验证给定问题的内容准确性,特别是最后几句话。...您还可以使用搜索语法,使查询足够简短和清晰,以便搜索引擎能够找到相关的语言数据。 尽量使查询内容中的最后几句话尽可能相关。 **重要** 直接输出查询。...""" 你可以通过开源代码来自己测试其效果 https://craftjarvis.github.io/RAT/。 我们也可以基于workflow来自己搭建这个流程,通过应用层的设计来实现相同的效果。

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前端MVC学习总结(一)——MVC概要与angular概要、模板数据绑定

方法二方法一的区别: 使用模块标签{{ }}加载慢或渲染慢时用户看到标签,而ng-bind不会,但是使用模块要方便。 2.2、显示HTML 为了安全默认的HTML都将被转义。...2.5、$watch 用于监视对象的变化,可以获得变化前的值变化后的值。 上面的做法有一个潜在的问题,只有当用户在文档框中输入值的时候我们才会去计算,如还有更多的输入框,每一个输入框都要绑定。...2.9、ng-classng-style 指定类样式行内样式。 ngClass指令允许你动态设置HTML元素的CSS类,通过绑定到一个包含要添加的所有类的表达式。 ... 当条件为true时类样式出现 Sample Text...="{border:isBorder,bg:isBg,color:isColor}" ng-style="cls1"> Hello ng-class and ng-style

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程序员都知道SpringCloudKubernetes可以进行生态融合

Spring CloudKubernetes的融合 结合上述对Spring Cloud和Kubernetes的优劣势分析,我们可以融合它们各自的优势,搭建出适合公司的微服务平台。...通过Spring Cloud生态,可以为微服务平台提供服务的注册发现、配置管理、事件驱动框架、消息队列、安全认证管理、容错管理、负载均衡、健康监测等功能。...这 时Spring应用包含一个客户端模块(Istio-Client),可以通过这个Istio生态意识模块Istio提供的API进行交互。...Maven依赖如下: 如 果 需 要 启 用 Discovery Client 的 加 载 , 请 @EnableDiscoveryClient添加到相应的配置或应用程序类中。...本文给大家讲解的内容是SpringCloudKubernetes的生态融合 下篇文章给大家讲解的内容是微服务发展趋势,云原生应用架构 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编; 感谢大家的支持!

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梯度提升模型 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果

Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测 我们以前的关于使用机器学习进行时间序列预测的文章中,都是专注于解释如何使用基于机器学习的方法进行时间序列预测并取得良好结果...本文介绍一种新的思路:使用 Prophet 从时间序列中提取新特征,然后使用LightGBM 进行训练,可以得到更好的效果。...Prophet 模型的实际预测、置信区间的上限和下限、每日和每周的季节性和趋势等都可以作为我们的新特征。对于其他类型的问题,Prophet 还可以帮助我们提取描述假日效果。...df,创建滞后的lag值,训练 LightGBM 模型,然后用我们训练的模型进行预测,将我们的预测实际结果进行比较。...总结 监督机器学习方法 Prophet 等统计方法相结合,可以帮助我们取得令人印象深刻的结果。根据我在现实世界项目中的经验,很难在需求预测问题中获得比这些更好的结果。

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梯度提升模型 Prophet 相结合可以提升时间序列预测的效果

来源:Deephub Imba本文约1200字,建议阅读5分钟Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测。...本文介绍一种新的思路:使用 Prophet 从时间序列中提取新特征,然后使用LightGBM 进行训练,可以得到更好的效果。...Prophet 模型的实际预测、置信区间的上限和下限、每日和每周的季节性和趋势等都可以作为我们的新特征。 对于其他类型的问题,Prophet 还可以帮助我们提取描述假日效果。...df,创建滞后的lag值,训练 LightGBM 模型,然后用我们训练的模型进行预测,将我们的预测实际结果进行比较。...总结 监督机器学习方法 Prophet 等统计方法相结合,可以帮助我们取得令人印象深刻的结果。根据我在现实世界项目中的经验,很难在需求预测问题中获得比这些更好的结果。 编辑:于腾凯

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视频流媒体服务器可以一路摄像头的视频流分发多路

熟悉我们的小伙伴都知道,当我们的RTSP/Onvif流媒体服务器摄像头可以进行网络连接时,通过RTSP/Onvif流媒体服务器自带的Onvif探测即可实现Onvif摄像头的设备IP探测,成功后返回需要的流地址...EasyNVR通过配置通道为EasyDarwin的分发地址就可以模拟出N个摄像机了。...此开源产品大家可以自行下载,下面我讲一下此次方法的步骤: 1、安装运行EasyDarwin,通过IP:10008访问首面,点击“推流列表”-“拉流分发”,在RTSP地址中输入摄像机视频流地址,点击“确定...3、分发流地址粘贴到EasyNVR的“通道配置”-“摄像机接入RTSP地址”里保存,即添加成功一路摄像机。可重复添加至所需的数量。数量比较多时,可以使用文件配置数据批量上传。 ?...本文我介绍了视频流媒体服务器如何一路视频流进行多路的分发,如果大家还有什么问题,可以持续关注我,也可以留言问我。

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相信,caffe上不写代码就可以运行mnist数据集训练测试....

背景知识 本文基于Caffe-Windows系统下实现mnist手写数字识别LeNet网络的训练测试。...关于Caffe-Windows的安装配置请参考下面的链接即可: 教程 | Caffe在Windows10系统上安装配置 LeNet网络 只有五层的卷积神经网络,实现0~9数字识别!...LMDB Caffe中训练数据读取通过LMDB实现,支持文本、图像数据的key-value存储,通过数据层表述训练时加载使用,所以需要把mnist数据集首先生成位LMDB格式的数据。...我把下载好的traintest的LMDB放到了\caffe\data\mnist文件夹下。...运行 max_iter: 10000 // 表示运行steps的数目 snapshot: 5000 // 表示每5000个step就保存一次caffemodel net:xxxxx // 表示网络描述定义的文件路径

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隐私机器学习,二者可以兼得?——隐私保护模型PATE给出了答案

本文分析隐私机器学习二者的关系,并设计了一种PATE框架,能够很好地避免被动地泄露用户隐私数据,下面带大家一起看看吧。...利用差分隐私,可以设计出合适的机器学习算法来负责任地在隐私数据上训练模型。...比如,假设Jane Smith的数据只对两个模型中的一个模型的训练数据作出贡献,且该模型预测Jane Smith记录数据非常相似的患者为患癌,而另外一个模型预测结果则相反,这种情况则可以透露出Jane...下图中的红色模型是唯一一个在Jane Smith数据上训练的教师模型,因此能够类似于Jane的记录数据预测为癌症患者。从图中可以看到,有两位教师投票是“癌症”,剩余的两位教师投票是“健康”。...PATE使得隐私学习协同作用 隐私保护和由聚合机制预测标签的正确性都源于教师之间达成的共识。

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软PLC可以替代西门子硬PLC?CODESYS软PLC是什么关系?

JZGKCHINA 工控技术分享平台 近些年PLC界涌现了很多新兴的技术产品,如EtherCAT、CODESYS、软PLC等等。它们在各行各业大展风采,为工业自动化创造着新的方案选择。...软PLC可以在标准操作系统上运行,因此开发和调试过程可能更加直观和便捷。另外,软PLC可以更容易地与其他计算机系统进行集成,实现数据采集、分析和通信等功能。...很多应用场景只需要逻辑控制简单的运动控制,根本用不到软PLC。...产品技术的进步本质上是顺应市场需求,软PLC的发展是自动化生产发展的需要,是信息技术传统控制技术的结合物,也标志着机器视觉、大运动控制系统、复杂插补系统、CNC系统大批量应用的落地。...微软VS、QT这些平台运动控制卡的结合的出现本质上是为了多轴控制复杂的插补运算,是软PLC形式之一。

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