首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

关于JS中的作用域中的沉思

o2 的作用域、foo(…) 的作用域和全局作用域中都没有找到标识符 a,因此在非严格模式下,会自动在全局作用域创建一个全局变量,在严格模式下,会抛出ReferenceError异常。...┑( ̄Д  ̄)┍ let 在局部作用域中,关键字let、const倒是很常见了,先说说说let,其是ES6新增的定义变量的方法,其定义的变量仅存在于最近的{}之内。...if的块内,此外从尝试对b进行修改的时候也会出错,提示不能对其进行修改 [const.png] 作用域链 在局部作用中,引用一个变量后,系统会自动在当前作用域中寻找var的声明语句,如果找到则直接使用,...否则继续向上一级作用域中去寻找var的声明语句,如未找到,则继续向上级作用域中寻找…直到全局作用域中如还未找到var的声明语句则自动在全局作用域中声明该变量。...在一个函数内部定义的函数,闭包中会将外部函数的自由对象添加到自己的作用域中,所以可以通过内部函数访问外部函数的属性,这就是js模拟私有变量的一种方式。

87900
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    . | GPU计算和深度学习在药物发现领域中的变革作用

    Stern 和Artem Cherkasov联合课题组的Mohit Pandey发表在《nature machine intelligence》的评论文章《GPU计算和深度学习在药物发现领域中的变革作用...DFT计算现在是研究蛋白质-配体相互作用的常规方法。例如,最好的计算结果是蛋白质-配体相互作用能量的平均绝对误差约为2千卡\摩尔。...Hofmarcher等人也在由超过10亿个化合物的ZINC数据库上进行了基于配体的病毒筛选。与暴力方法相比,这些基于DL的方法可能在使得学术研究组和小微型工业接触到化学空间方面发挥重要作用。...这种同时将具有化学和生物学意义的作用强制纳入从头药物设计的方法,代表了与更传统的黑盒DL解决方案的巨大不同。...因此,数据清理和管理发挥着重要的作用,它能决定这种DL应用程序的成败。因此,深入探索集中、处理和标签良好的数据存储库的假定好处仍然是一个开放的研究领域。

    86520

    CVPR 2020 在频域中学习的DCTNet

    本文,我们尝试在「频域内维持高分辨率」的原始图片,进行DCT变换,并通过「动/静态的通道选择」方法,对输入通道进行蒸馏(最高可蒸馏87.5%在Resnet),并保持较高精度。 ?...图像预处理流程 上图是整个图像处理流程,我们依然在CPU上对图片进行预处理。...我们这里「遵循JPEG的8x8分块」形式,「将一张图片分成8x8的小方块,在单独对每个小方块上做DCT变换」 然后我们将「所有8×8块中相同频率的分量分组到一个通道」,保持分块在每个频率上的「空间对应关系...NAS的作用是什么?...通道选取热力图 最后我们在损失函数中加了「一项正则化项用于平衡选择通道的数量」,公式为 ?

    4.4K20

    【Embedding】EGES:阿里在图嵌入领域中的探索

    1.Introduction 推荐在电商领域是不可或缺的一部分,并且已经成为阿里巴巴收入的重要引擎。...通过这种方式,我们可以在较少甚至没有交互的情况下获得精确的 Item Embedding 。...因此,在实践过程中,我们会设置一个滑动窗口,只考虑滑动窗口内的用户行为,我们称之为 session-based 用户行为,如下图 a 部分。据经验所得,我们的滑动窗口大小为一小时。...在电商中,Side Information 是指一个商品的类别、店铺、价格等,这些信息在排序阶段会被广泛使用,但是在召回阶段很少被使用。...我们之前采用 average-pooling 是在假设不同种类的 Side Information 对 Embedding 的贡献是相等的。

    2.6K31

    关于影视软件Maya在物流装备领域中的应用

    本文介绍了Maya在物流装备领域中的应用,同时介绍了Maya和FlexSim仿真软件的搭配使用。...图2:单一立体库和整场物流 物流方案设计是整个项目的骨骼支撑,好的物流方案不仅能使建设单位减少大量的资金投入,更可以让生产效率几何倍数地提升,物流方案设计在物流装备领域中的重要地位,不言而喻。...不过对于物流动画的模拟讲解,它却无法精准地做到演示说明的作用,尤其是一些细节上的展示比较缺失。...图6:Maya软件操作界面 五、Maya在物流装备领域中的应用 Maya在物流装备领域中,主要以表示物流运输流程和设备结构动态为主,详细可以总结为以下三个方面。...图7是最终合成的物流流程展示的截图,用文字加引线的方式展示设备的名称和作用,左下角是所展示动画流程的名称。

    95310

    探索EdgeOne在多元领域中的安全防护与性能优化实践

    本文将深入浅出地探讨EdgeOne在这些领域的应用场景,聚焦其在解决安全问题、完成防护等方面的实战应用,并附带代码示例以供参考。...一、游戏行业:保障低延迟、防DDoS攻击在游戏行业中,玩家体验的流畅度和安全性至关重要。...EdgeOne通过在全球范围内部署节点,将游戏资源(如游戏包、更新文件、动态数据等)缓存在边缘节点,大大缩短了玩家获取数据的距离,有效降低延迟,提升游戏体验。...token={token}"三、电商零售:促销活动防刷、网站加速电商零售领域在促销活动中常常面临黄牛党刷单、库存瞬间被抢空等问题。...EdgeOne通过实施严格的访问控制、数据加密等措施,确保患者数据在传输与存储过程中的安全性。同时,利用边缘计算能力优化远程诊疗视频流的传输质量,提升医患沟通效率。

    20710

    AQAchain:奥趣链在移动端消费、流通领域中的应用

    在电商消费领域移动端的消费逐年上升,至2018年全球移动终端消费已经达到了90%。                                                       ...共享经济在拓展业务时面临的最大问题就是,当用户的相应权利杂乱无序且快速转换时,如何记录并确认谁拥有什么权利?AQAchain联席主席塞尔特指出,“区块链技术是解决这个问题的有效手段。”...而区块链技术的应用空间其实可以更加广阔,在金融之外,实体经济也有非常远大的应用前景。比如,困扰消费者多时的货不对板,假货、水货等问题一直是零售行业的顽疾。...在共生生态下,每个共享资源端都是一个自成长的节点,而非供中心汲取收益的利润末端。共享者不再是传统所谓共享经济模式下被动参与的地位,而是通过区块链技术实现了分布式自主,人人都是中心的共生生态。...在2019下年AQAchain的市场份额将进一步扩大,向着行业领先的目标进发。 AQA,陪伴您在成功的路上……

    62260

    5篇关于强化学习在金融领域中应用的论文推荐

    近年来机器学习在各个金融领域各个方面均有应用,其实金融领域的场景是很适合强化学习应用的,但是由于金融领域真金白银的,以目前强化学习的学习效率估计愿意尝试的人不多,但是并不妨碍我们学习和了解这方面的知识。...其中就包括与在市场上的活动直接相关的因素,和影响人类决策及其作为投资者表现的其他方面。如果区分所有子博弈通常是超出希望和资源消耗的。...类比类和策略通过学习过程在各个阶段更新。...Sánchez-Pérez 论文考虑了一种用于在金融市场框架内构建新的强化学习模型的准度量拓扑结构。它基于在度量空间中定义的奖励函数的 Lipschitz 型扩展。...作为实验结果,在测试期间,代理实现了 1800% 的回报,并提供了现有方法中风险最小的投资策略。并且在另一个实验表明,即使市场波动很大或训练周期很短,交易的代理也能保持稳健的泛化性能。

    32920

    Lua组件在Redis中的作用

    图片Lua环境协作组件在Redis中的作用是允许用户编写和执行Lua脚本。这种功能允许用户在Redis服务器上执行原子性的操作,从而避免了多次网络往返的开销。具体使用场景如下:1....原子性操作:用户可以使用Lua脚本在Redis中执行多个命令,这些命令将被作为一个原子操作执行,从而保证了数据的一致性。例如,用户可以使用Lua脚本实现分布式锁来保证互斥操作的原子性。...复杂计算:用户可以将复杂的计算逻辑封装在Lua脚本中,然后在Redis中执行该脚本。这样可以减少网络传输的数据量和延迟,并且可以利用Redis的高性能进行计算。...总结起来Lua环境协作组件在Redis中的作用是提供了一个执行Lua脚本的环境,使得用户可以在Redis服务器上执行原子性操作和复杂计算,从而提高系统的性能和可靠性。

    278111

    WiFi在物联网中的作用

    意味着它将在大多数物联网环境中发挥作用,无论是单独使用还是与更专业的协议或与蜂窝网络互通。...WiFi具有独特的位置,可通过通用平台支持宽带和窄带IoT应用,该平台可以在不同级别的功耗和信号范围内工作。...HaLOW(802.11ah标准的商标)允许将WiFi部署在低于GHz的未许可频谱中,以支持LPWAN用例。...许多服务提供商已经在同时部署两种或多种技术,以支持组成物联网的广泛服务。...例如,在像智能城市这样的复杂环境中,能够使用连接技术的组合来支持具有不同需求的用例并将它们全部集成在一个通用的管理平台下,这对于经济上可行且功能丰富的解决方案至关重要。

    1.7K30

    对比学习(Contrastive Learning)在CV与NLP领域中的研究进展

    对于某张图片,我们从可能的增强操作集合T中,随机抽取两种:t1~T及t2~T,分别作用在原始图像上,形成两张经过增强的新图像,两者互为正例。...SimCLR证明了,如果能够同时融合多种图像增强操作,增加对比学习模型任务难度,对于对比学习效果有明显提升作用。...学好Encoder后,可以在解决下游具体任务的时候,用学到的参数初始化Encoder中的ResNet模型,用下游任务标注数据来Fine-tuning模型参数,期待预训练阶段学到的知识对下游任务有迁移作用...本质上,它与直接采用负例的对比学习模型,在防止模型坍塌方面作用机制是类似的,是一种隐形的负例。...长anchor可以让embedding达到同时表征sentence级别和paragraph级别的作用 2.

    75230
    领券