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vuehtml标签{{}}内可以调用函数方法

今天领导提个需求,要求金额上强制保留两位小数,本想着后台直接返回数据时,带着两位小数,前端只是做个显示作用,后台说保留了小数但在传输过程中去掉了,可能他们做了格式转化。 没办法了只能又是我们前端操作了,牵扯价钱太多了,很多时候又有for 循环,怎么办呢? 思路:{{}}里面的是一个表达式,可不可以是个函数呢? 经测试是可以,具体实现方法如下: 写一个公共强制保留两位小数js方法 function toDecimal2 (x) { var f = parseFloat(x) if (isNaN(f .' } while (s.length <= rs + 2) { s += '0' } return s } export default { toDecimal2 } main.js 引用: import newPrice from '.

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转义字符rPython内置函数print()妙用

Python 3.x,内置函数print()用来实现格式化输出,各参数含义请参考本文末尾相关阅读。本文重点介绍print()函数end参数以及转义字符'\r'妙用。 本文末尾相关阅读已经提到,end参数用来确定print()函数输出全部内容之后以什么结束,默认是转义字符'\n',也就是换行符,使用时可以根据需要修改这个参数值,例如: ? 那么,如果把end参数设置为回车符'\r',会是什么样效果呢?

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    Embedding 背景 发展 生成方法 推荐应用

    经过embedding后,和词向量特性一样,越相似,其embedding距离越短。推荐系统与受众定位系统,对用户进行embedding是重中之重。物品推荐,可以把物品embedding化。 4.2.1 word2vec word2vec是embedding方法经典经典。深度模型加持下,各种embedding层出不穷。 典型方法有elmo、gpt、bert。其中bert特别出色许多nlp任务取得优秀效果,对bert借用、改进,衍生出各种各样方法。但是bert参数多,模型大,轻量级业务可能有些过重。 Embedding推荐使用 5.1 推荐基础 i2i u2i等理解 [image.png] i2i:计算item-item相似度,用于相似推荐、相关推荐、关联推荐; u2i:基于矩阵分解、协同过滤结果 5.5 Embedding排序与特征工程 [image.png] [image.png] 特征工程,对于离散值,连续值,多值大致有以下几种 embedding 方法

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    EmailHTML规范

    DOCTYPE html PUBLIC “-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN” “http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1- ” content=”text/html; charset=UTF-8″ />   <title>HTML Email编写指南</title>   <meta name=”viewport” content =”width=device-width, initial-scale=1.0″/>  </head> </html> 使用这个Doctype,也就意味着,不能使用HTML5语法。 发送HTML Email时候,不要忘记MIME类型不能使用   Content-Type: text/plain; 而要使用   Content-Type: Multipart/Alternative 模板 使用别人已经做好模板,是一个不错选择(这里和这里),网上还可以搜到更多。 自己开发的话,可以参考HTML Email Boilerplate和Emailology。

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    mybatisxml文件处理大于号小于号方法(mybatis大于小于转义

    第一种方法: 用了转义字符把>和<替换掉,然后就没有问题了。 SELECT * FROM test WHERE 1 = 1 AND start_date  <= CURRENT_DATE AND end_date >= CURRENT_DATE 附:XML转义字符 < < 小于号 > > 大于号 & & 和 ' ’ 单引号 " " 双引号 第二种方法: 因为这个是xml格式,所以不允许出现类似“>”这样字符,但是都可以使用 [CDATA[ ]]>符号进行说明,将此类符号不进行解析 你可以写成这个: mapper文件示例代码 <! [CDATA[ when min(starttime)<='12:00' and max(endtime)<='12:00' ]]> 来源 mybatisxml文件处理大于号小于号方法 ?

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    Angel推荐算法游戏推荐应用

    Angel深度学习平台已应用在腾讯很多个场景。本次分享为大家介绍Angel推荐算法游戏推荐应用。 这张图看到是Steam平台上一个游戏推荐应用。Steam平台主要是使用标签推荐方法,它标签主要是基于用户选择去收集信息。 ? DeepFM各种非线性特征,其实比较类似于CNN算法里面,识别分类过程中所作权重分解。上图是CNN过程,做一个热力图。其中CNN是对图像做了一个分类。 类别特征是用人工选择出来categorical Features。而Deep FM自动归类分群过程,有一个自动embedding 离散维度推荐过程。 一般我们可以根据误差自动调整,来调整这个特征维度组合。类似于推荐过程自动聚类分群过程,这就解决了传统算法问题。

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    深度总结 | 多任务学习方法推荐演变

    那么机器学习实际应用为什么会出现“多任务”需求呢? 因此将多任务学习应用于推荐系统已成为热门研究方向。 在业界具体代表为美团“猜你喜欢”深度多目标排序模型[2]和知乎推荐页Ranking实践[3]以及美图推荐排序实践[4]。 ? 推荐系统,不同任务之间通常存在一种序列依赖关系。电商多目标预估一般是点击率和转化率,其中购买这个行为只有点击发生后才会发生。 知乎推荐页Ranking经验分享. 多任务学习美图推荐排序近期实践. Junwei Pan, Jian Xu, et al.

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    html文件调用其它html文件几种方法

    发表评论 680 views A+ 所属分类:技术 一、iframe 方式 [代码]
    二、object 方式 [代码]三、Behaviordownload方式 [代码 ] iframe比较灵活,可以自由设定 iframe 大小、位置、是否有滚动条等,但有时页面上可能会出现两根滚动条,因此 iframe 比较适用于调入规定小尺寸页面,并能做到完全融合在一起。 object方式类似于页面集成,举个例子:如果 a.htm 包含了 b.htm,但浏览器实际看到代码是:xxxa.htm内容xxxb.htm内容两个页面都含有 javascript 代码容易出错

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    java 获取_javahtml如何获取

    UUID,通用唯一识别码,是由一组32位数16进制数字所构成,可以产生一个号称全球唯一ID,可以用来命名文件、变量以及数据库ID主键等属于唯一元素。 package cn.wideth.util; import java.util.UUID; public class Main { /** * UUID,通用唯一识别码,是由一组 32位数16进制数字所构成, * 可以产生一个号称全球唯一ID,可以用来命名文件、 * 变量以及数据库ID主键等属于唯一元素。 * Java来获取UUID * @param args */ public static void main(String[] args) { String uuid toString(); System.out.println(s); } } 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/169234.html

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    C++模拟JAVA内部类方法

    有时候我们需要把一批互相关联API用不同类提供给用户,以便简化每个类使用难度。但是这样这些类之间数据共享就成了问题。 JAVA内部类可以自由访问外围类所有数据,所以很时候做这工作,而如果C++也这样做,就变成要增加很多setter和getter。 但是,也可以用以下方法模拟实现: 首先,你内部类头文件一般是被外围类所#include,所以需要在内部类声明前增加“前置声明”: namespace outerspace{ class OuterClass 以上是内部类设定,外部类就很简单,只需要保存内部类指针,然后设置好内部类为友元就可以了: friend InnerClass; private: InnerClass inner_obj; 外部类则需要在初始化过程设置 设计API过程,内部类需要用到外部类任何成员,包括是private,都可以用 outer_obj->XXX直接引用。而外部类则可以直接返回内部类指针(引用)给使用者。

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    位图推荐系统妙用

    如果使用缓存肯定比数据库性能要高一数量级, 考虑数据结构采用集合或布隆过滤器, 但是集合占用空间较大, 数据比对复杂, 不适于中大型数据规模采用, 例如: 推荐10条未被推荐数据, 则需要根据已推荐和总推荐数据取差集 , 大数据量场景下是非常局限. 假定总共1000人, 每人维护一个推荐bit结构, 则共计消耗内存 11.9 M 通过上面的计算看出来, 占用内存还是很小, 资源方面是OK, 我们来看下具体逻辑图. image.png 上图表示是每个销售 bitmap推荐结构, 游标从左到右检查, 标记为1表示已将当前线索推荐过给他, 或者线索生命周期结束后由全局状态同步过来. 1, 避免在请求扫描过多失效线索 image.png 3.

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    Java推荐命名规范

    由于Java面向对象特性,每个Java开发人员都可以编写属于自己包,为了保障每个包命名唯一性,最新Java编程规范,要求开发人员自己定义包名钱加上唯一前缀。 .* 2、类名 类名命名,推荐单词首字母大写。 ,所以命名类时应尽量选择名词,例如:Graphics 3、方法名 首字母小写,如果是由多个单词组成画,每一个单词首字母小写,其余单词首字母大写。 譬如上例文档数量记录变量,则修订为:DocCount 匈牙利标记法:以 Pascal标记法 变量前附加小写小写序列说明该变量类型。 譬如:上例定义文档数量记录变量是一个整型变量,则应修订为:intDocCount。 通常在团队开发,会预先设定统一命名方式,以便于团队项目的维护。

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    AutoML 推荐系统应用

    我们同样可以把 AutoML 技术应用到推荐系统建模,这次分享主要介绍用哪些方法来打造一个 AutoML 系统,并用于提升推荐系统搭建效率。 1.2.1 多粒度离散化 推荐系统常用 LR 模型,处理高维离散特征上非常强大,然而其简单线性模型本质使它对非线性连续特征解释效果较差,并且连续值特征尺度变化较大时效果不稳定。 我们发现这种方法尽管朴素,实际应用却能达到很好效果。 根据我们目前推荐业务尝试,上述方法:自动特征离散化会给模型带来最明显泛化能力提升和 AUC 明显升高、自动特征组合可以最有效地提高模型对物料和人群精准刻画能力和精准个性化推荐效果、采样优化和模型超参数优化功能对机器资源和训练时间优化效果最为明显 上述内容便是我们实际应用 AutoML 感想和经验,希望能对大家有用。我们也希望更多的人开始了解和运用这个领域方法,帮助他们加快机器学习系统研发和生产。

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    SVD推荐系统应用

    机器学习和信息检索: 机器学习一个最根本也是最有趣特性是数据压缩概念相关性。 如果我们能够从数据抽取某些有意义感念,则我们能用更少比特位来表述这个数据。 接下来我们开始分析该矩阵数据相关性。 我们将u第一列当成x值,第二列当成y值。即u每一行用一个二维向量表示,同理v每一行也用一个二维向量表示。 如下图: ? 即推荐给Bobitem依次为 season5 和 season3。 最后还有一些关于整个推荐思路可改进地方: 1. 相似度计算方法选择,有多种相似度计算方法,每种都有对应优缺点,对针对不同场景使用最适合相似度计算方法。 3. 推荐策略:首先是相似用户可以多个,每个由相似度作为权重来共同影响推荐item评分。

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    HTML 包含资源新思路

    它可能最终会成为一种有用工具,也有可能成为不被推荐做法。无论哪种方式,它对我们来说很有吸引力! 只要我一直工作 Web 上,就需要一种简单 HTML 驱动方式,将另一个文件内容直接包含在页面。 ,就内嵌 HTML DOM ,而且找不到 iframe 元素。 这是因为代码用 iframe 加载文件,并且删除 iframe之前,用 onload 事件 HTML iframe 位置之前注入了 iframe 里内容。 好处 与我们过去使用其他模式相比,这种模式有一些很明显好处: 这是声明性。与大多数自定义 JavaScript 方法不同,这个方法HTML 驱动,它在标记目的非常清楚,一目了然。

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    Javahtml和css语言

    ,html代码不用区分大小写. <! html代码,多数标签都是有开始标签和结束标签,其中有个别标签因为只有单一功能,所以没有开始标签和结束标签这样. 格式: // 超文本标记 <标签名 属性名='属性值' /> <标签名 属性名='属性值'> 数据内容 </标签名> html,代码都是由标签所组成,代码逻辑相当低. // 头和体 <html> get和post get提交数据会显示地址栏,而post不会,使用get会对敏感信息不安全. get提交数据体积有限,而post可以提交大体积数据. get将提交数据封装到了http消息头第一行 > 一下 其他 标签 X2  X2

    代码格式
    Javacss学习 css

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    html#include file使用方法

    ,include是SSI(Server Side Include),html不支持include,之后把a.htm改成a.aspx,而且将该页面公布iis上,然后a.aspx就能够看到内容了。 html想达到这种效果,能够使用iframe标签,直接在网上找了个样例例如以下: <iframe frameborder=0 border=0 width=300 height=300 src=”b.htm” mce_src=”b.htm”></iframe> html#include file使用方法 參数 PathType 将 FileName 路径类型。 被包括文件可位于同样文件夹或子文件夹;但它不能处于带有 #include 命令上层文件夹。 虚拟 文件名称为 Web 网站上虚拟文件夹完整虚拟路径。 相反,myweb2文件里包括myweb1文件也是一样。假设该被包括文件某个目录以下,仅仅要在虚拟路径中加上该目录就可以。

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    java定义数组_java数组三种定义方式_java数组定义及使用方法推荐)…

    描述 java数组三种定义方式 java,数组是一种很常用工具,今天我们来说说数组怎么定义 [java] view plain copy /** * 数组三种定义方法 * 1.数组类型[] 数组名 ; } } java数组定义及使用方法 下面小编就为大家带来一篇java数组定义及使用方法(推荐)。小编觉得挺不错,现在就分享给大家,也给大家做个参考。 所以上例占用内存共有4*10=40个字节 数组访问 数组中元素表示方法 想要访问数组里元素可以利用索引来完成,java数组索引标号由10开始,以一个score[10]整形数组为例,score [0]代表第一个元素 一直向下,最后一个为score[9] 取得数组长度 java取得数组长度(也就是数组元素长度)可以利用数组名称.length完成, 数组名称.length–返回一个int 数组定义及使用方法(推荐)就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    深度学习推荐系统应用

    三 几种用于推荐系统嵌入方法算法原理介绍 深度学习推荐系统应用最早可以追溯到2007年Hinton跟他学生们发表一篇将受限玻尔兹曼机应用于推荐系统文章(参考文献6),随着深度学习计算机视觉 本节我们选择几个有代表性工业级深度学习推荐系统,讲解它们算法原理和核心亮点,让大家更好地了解深度学习推荐应用方法,希望给大家提供一些可借鉴思路和方法。 首先将用户行为记录按照word2vec思路嵌入到低维空间中(参考作者《嵌入方法推荐系统应用》第四节2item2vec方法),将用户所有点击过视频嵌入向量求平均(如element-wise ,该方法可以从海量商品快速(检索时间正比于商品数量对数,因此是一类高效算法)检索出topN用户最感兴趣商品,因此该算法非常适合淘宝推荐从海量商品中进行召回。 图12:神经矩阵分解模型(Neural matrix factorization model) 前面我们介绍了4篇利用深度学习进行推荐工业级推荐系统解决方案,希望通过这几个案例大家可以更好地了解深度学习推荐系统应用方法与技巧

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