的第一个child之前插入elem //由父节点调用insertBefore，在目标节点的后一节点 的前面插入新节点 this.parentNode.insertBefore...， 然后 this 表示 selector ， 在 this 的父节点存在的情况下调用 this.parentNode.insertBefore( elem, this.nextSibling ) 完成...($("#divTwo")) 注意：和 after() 作用一样，只是调用的元素顺序相反 源码很有意思： //源码6340行 jQuery.each( { // 在被选元素（内部）的结尾插入...原生 insertBefore() 方法，也就是在 divTwo 内部的第一个子节点前插入 divOne ---- 五、before() 作用：在被选元素（外部）之前插入 HTML 元素 源码：...原生 insertBefore() 方法，也就是在 selector 的父节点的内部，在 divTwo 前插入 divOne
相信不少朋友在绘制等值面（contour surface）时，为了让结果看起来更加平滑流畅，都试过调高 PlotPoints ——即使这样会导致文件尺寸膨胀、笔记本3D交互性能下降。...但我们在代码实现时并不是简单地一个 LinearLayer 就了事，因为这里曲线的端点（即第一个和最后一个控制点）是预定义或由外部设定的，只有"中间"的控制点才应该留给优化系统调节。...B 样条基函数 如同以前介绍过的，在选定控制曲线光滑度的次数（ bsDegree ）和控制曲线形态最高可能复杂度的控制点个数（ CPtsNum ）后，我们可以调用 BSplineBasis 完全确定一组...注意这里的输入数据维度设定 TensorWithMinRankT[2] 具有足够的兼容性，因此我们的 surfaceMatchNet 在输入一组点（s*d）或多组点（c*s*d）时都能正常运作： ?...两条边界曲线 == 一条"缎带" 上文我们描述了一个将样条曲线拟合到等值面的简便方法，立刻可以想到，两条形态、距离足够相近的样条曲线可以通过张量积样条曲面生成一个用 BSplineSurface 描述的
然而，这些方法通常面临两个挑战： 检测结果缺乏可解释性； 由于过拟合导致在不同的合成方法中，泛化的稳健性很低。...然而，在GAN生成的眼睛部分，可以观察到明显的伪影和不一致，如瞳孔的边界不是椭圆形的。...(a)输入的高分辨率人脸图像；(b)裁剪的眼睛图像；(c)图像(b)的预测瞳孔掩码；(d)对(c)进行椭圆拟合后的瞳孔掩码 EyeCool是一个改进的基于U-Net的模型，可以同时对瞳孔和虹膜、内部和外部边界进行分割...椭圆拟合的瞳孔 利用基于最小平方的椭圆拟合方法可用于预测瞳孔掩码的外部边界，以估计椭圆拟合的瞳孔边界。...当d足够大时，BIoU将减少到Mask IoU，从而对边界不那么敏感，这就是为什么AUC分数随着d的增加而减少。
如果在数据集上在添加一个如下图最右边的点，这时拟合的线性函数就可能变成蓝色线所示，同样在阈值设置为0.5时，就会有一些点不必要的被错判。这时线性拟合显示出来它极大的缺陷。...还有一点需要注意，本例中的输出y只在0和1取值，但是用线性拟合，输出值可能会远大于1或远小于0。...3、 决策边界 如下图所示，当 的值大于0.5时，即 的值大于等于0时，预测输出y=1；反之预测输出y=0。 ?...对应于图中红色的直线，这条直线在这里就称之为决策边界。如图中所示，在决策边界的上半部分，判定为y=1，下半部分，判定为y=0。 ?...，此时决策边界为 ? ，边界外部判断为y=1，内部判断为y=0。 综上可知，给定了参数，决策边界也就确定了。 ?
B 命令别名（缩写）的查看：工具→自定义→编辑程序参数（acad.pgp） 12 绘图中确定命令的调用：A 鼠标右键 B ESC键（强制退出命令） C Enter键 D 空格键（输入名称时，空格不为确定...） A 常用为ANSI31填充，斜线 B 添加选择对象：根据构成封闭区域的选定对象确定边界，使用“选择对象”选项时，HATCH 不自动检测内部对象的边界。...必须选择选定边界内的对象，以按照当前孤岛检测样式填充这些对象。选择对象时，可以随时在绘图区域单击鼠标右键以显示快捷菜单。...创建独立的填充图案：控制当指定了几个单独的闭合边界时，是创建单个图案填充对象，还是创建多个图案填充对象 F继承特性：使用选定图案填充对象的图案填充或填充特性对指定的边界进行图案填充或填充，可以在绘图区域中单击鼠标右键...b 外部：仅在次外层和最外层之间填充 c 忽略：在最外层内部全部填充 H 保留边界：移动填充图案后，原图形边界仍存在 I 允许的间隙：图形在不闭合下填充时所允许的间隙 K 填充是二维操作，因此一直位于
本小节SVC分类算法使用的核函数都是高斯核函数，因此只需要在实例化SVC类的时候指定kernel = "rbf"以及gamma为用户调用函数时传入的gamma值； 接下来就可以利用这个函数来实例化一个核函数为高斯核的...调用函数时指定gamma = 1.0。 此时的gamma = 1.0，本小节不进行真正的分类，所以不使用train_test_split方法对数据集划分训练集和测试集。...通过决策边界可以看出，当gamma = 100时，模型对数据集过拟合，所以稍微减小一些gamma的值，指定gamma = 10。将重新调用函数返回的模型命名为svc_gamma10。...将重新调用函数返回的模型命名为svc_gamma05。 gamma = 0.5时候的决策边界中红色区域的范围变的更大了。...更极端的gamma = 0.1，将重新调用函数返回的模型命名svc_gamma01。 gamma = 0.1时候的决策边界已经和线性的决策边界差不多了。
处理该模型的一种方法是删除高阶随机效应（例如X：ConditionB），并查看在测试奇异性时是否有区别另一种是使用贝叶斯方法，例如blme软件包以避免奇异性。 什么是首选方法，为什么？...我之所以这样问，是因为使用第一个或第二个会导致不同的结果-在第一种情况下，我将删除X：ConditionB随机效应，并且无法估计X和X：ConditionB随机效应之间的相关性。...通常有以下几种解决办法： 1.处理此模型的一种方法是删除高阶随机效应（高Variance ），并查看在测试奇异性时是否有所不同。...如果希望使用最大随机效应结构来拟合模型，并且lme4获得奇异拟合，那么在贝叶斯框架中拟合相同的模型可能很好地通过检查迹线图以及各种参数的好坏来告知lme4为什么会出现问题估计收敛。...但是，在lmer中，当估计随机效应方差非常接近零并且（非常宽松地）数据不足以拖动时，也可以在非常简单的模型中触发该警告（或“边界（奇异）拟合”警告）。估计远离零起始值。 两种方法的正式答案大致相似。
4.梯度下降与优化 1）损失函数 前一部分的例子中，我们手动取了一些参数θ的取值，最后得到了决策边界。但大家显然可以看到，取不同的参数时，可以得到不同的决策边界。 哪一条决策边界是最好的呢？...[61027085b2cd532b5511162456966729.png] 上图中，α称为学习率（learning rate），直观的意义是，在函数向极小值方向前进时每步所走的步长。...1）过拟合现象 在训练数据不够多，或者模型复杂又过度训练时，模型会陷入过拟合（Overfitting）状态。...拟合曲线3能够很好的将当前样本区分开来，但是当新来一个样本时，有很大的可能不能将其正确区分，原因是该决策边界太努力地学习当前的样本点，甚至把它们直接「记」下来了。...2）非线性切分 如下图所示，在逻辑回归中，拟合得到的决策边界，可以通过添加多项式特征，调整为非线性决策边界，具备非线性切分能力。
will ensure a callback can only be added once (no duplicate in the list) * //当callbak返回false时打断调用...//args[0]即function(){dataPriv.remove( elem, [ type + "queue", key ] ) } jQuery.each...firing ) { fire(); } } //this即self对象 //也就说在调用...注意最后返回的是this，即self对象，也就说在调用self对象内的方法后会返回self对象本身，而self内部又含有add()、fire()等方法，通过jQuery.Callbacks传入的参数options...来控制能否调用，及调用的次数。
=3) 得到的分类边界切分了5刀，过拟合减轻了一些，在训练集上可以看到有些蓝点被错误地分类了，中间部位区域划分的不够合理。...由以上论述在样本数较少的情况下，可以看到逻辑分类的效果更满意一些，泛化能力可能更好些，决策树很容易过拟合，并且想要减轻过拟合时，准确率上又难以保证。...因此在做决策树回归时，和分类一样，也要考虑过拟合的问题，如果发生过拟合，一般通过调整决策树的超参数来降低过拟合。...4. max_depth: 树的最大深度 5. min_samples_split：如果节点的样本数小于min_samples_split，则不再对这个节点分裂，这个值是在样本数很大时才用的。...好了，这三天笔记了决策树的一些基本理论：特征选取方法，如何防止过拟合的发生，以及sklearn中的API直接调用模拟了决策树的分类和回归。
这也解释了即使在各大互联网公司，仍可能发生事故。这种情况不仅涉及时间成本，严重的缺陷可能带来直接的经济损失和用户流失，一旦程序员出现问题，将成为谈资。...不能只是简单地打印结果，人工观察，在运行所有测试用例时很少会花时间检查每一个输出。 验证边界情况和异常情况，这两点经常被忽视。边界条件可能包括： 传入错误参数的反应；依赖返回不正确结果的情况。...值得注意的是，在国内很少有公司采用TDD开发模式。领域驱动设计（DDD）强调明确的边界划分，事件风暴和防腐层的设计为测试驱动开发（TDD）和单元测试提供了良好的基础。...Mock：对依赖资源进行模拟，同时验证依赖资源被调用的次数。例如，测试Redis写功能时，可以模拟Redis客户端，验证传入方法的参数是否符合预期，以及验证Redis写入方法被调用的次数。...因为针对有用户访问和无用户访问的项目，相同的代码甚至在极端用户流量下可能带来截然不同的效果。在面对极端用户流量时，每次修改一行代码上线都如履薄冰。怀着敬畏之心对待每一次上线和线上操作，至关重要。
使用自定义的消息参数来描述断言失败时的情境，帮助更好地理解问题。 准备数据： 在Arrange（准备）部分，准备测试所需的数据、对象和环境。 使用SetUp方法来初始化测试上下文，避免重复的设置。...二、针对边界条件的测试 在单元测试中，针对边界条件的测试非常重要，因为边界条件通常是软件中出现问题的关键点。使用单元测试框架，你可以编写特定于边界条件的测试用例，以确保代码在这些情况下的行为是正确的。...在编写针对边界条件的测试时，确保考虑到所有可能的情况，包括输入最小值、最大值、边界值以及非法输入。这有助于提高代码的鲁棒性和质量。...当你运行这个测试类时，NUnit将自动执行多次测试，每次使用一个不同的测试用例，确保Add方法在不同输入情况下都返回了正确的结果。...避免在单元测试中执行大量的复杂计算或访问外部资源，如数据库或网络服务。 Mock外部依赖： 使用模拟（Mock）对象或桩（Stub）来替代外部依赖，如数据库或网络调用。
由于我们项目前后端调用主要是基于http协议的接口，所以测试接口时主要是通过工具或代码模拟http请求的发送与接收。...）和数据流出系统接口（验证系统处理后的数据是否正常）； PS：设计用例时还需要注意外部接口提供给使用这些接口的外部用户什么功能，外部用户真正需要什么功能； 1、基本功能测试： 由于是针对基本业务功能进行测试...2、边界分析测试： 在基本功能测试的基础上考虑输入输出的边界条件，这部分内容也会有重复的部分（比如业务规则的边界）。...但是，前端的输入输出很多时候都是提供固守的值让用户选择（如下拉框），在这种情况下测试的边界范围就非常有限，但接口测试就不存在这方面的限制，相对来说接口可以覆盖的范围更广，同样的，接口出现问题的概率也更高...，真实的返回值； 调用限制，安全方面： 加密方式，或者自己公司一个特殊的加密过程，只要双方采用一致的加密算法就可以调用接口，保证了接口调用的安全性，比如常见的md5； 文档维护：文档在维护的时候，如有修改一定要写上修改日期
任何情况下，使用相同的参数调用函数始终能产生同样的结果。 在一个函数式的程序中，输入的数据“流过”一系列的函数，每一个函数根据它的输入产生输出。...当程序不正常运行时，每一个函数都是检查数据是否正确的接口，能更快速地排除没有问题的代码，定位到出现问题的地方。 易于测试 不依赖于系统状态的函数无须在测试前构造测试桩，使得编写单元测试更加容易。...对于偶尔为之的行为，lambda让你不再需要在编码时跳转到其他位置去编写函数。...闭包(closure) 闭包是绑定了外部作用域的变量（但不是全局变量）的函数。大部分情况下外部作用域指的是外部函数。 闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用”。...即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效；每次运行至外部函数，都会重新创建闭包，绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖。
–由于我们项目前后端调用主要是基于http协议的接口，所以测试接口时主要是通过工具或代码模拟http请求的发送与接收。...–回答这个问题，我们可以直接对比接口测试和app端测试活动的内容，如下图为app测试时需要覆盖或考虑内容： 从上面这两张图对比可以看出，两个测试活动中相同的部分有功能测试、边界分析测试和性能测试...2、边界分析测试： 在基本功能测试的基础上考虑输入输出的边界条件，这部分内容也会有重复的部分（比如业务规则的边界）。...但是，前端的输入输出很多时候都是提供固守的值让用户选择（如下拉框），在这种情况下测试的边界范围就非常有限，但接口测试就不存在这方面的限制，相对来说接口可以覆盖的范围更广，同样的，接口出现问题的概率也更高...接口测试主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。测试的重点是要检查数据的交换，传递和控制管理过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等。 2、为什么要做接口测试?
我们从一组固定的目标类别开始，我们的目标是分配类标签，并在每次这些类别中的一个目标出现在图像中时绘制边界框。...在本文中，我们将在一个很小的Pascal VOC数据集上训练一个实例分割模型，其中只有1349张图像用于训练，100张图像用于测试。这里的主要挑战是在不使用外部数据的情况下防止模型过拟合。...下面，我们有在边界框细化之前的top anchors的得分。 ? 接下来，我们有了细化的边界框和非最大抑制后的输出。这些建议然后被输入分类网络。...在建议区域上运行分类网络，得到正样本的检测，生成类概率和边界框回归。 ? 在得到边界框并对其进行细化后，实例分割模型为每个检测到的目标生成mask。...mask是soft masks(具有浮点像素值)，在训练时大小为28x28。 ? 最后，预测的mask被调整为边界框的尺寸，我们可以将它们覆盖在原始图像上以可视化最终的输出。 ? ?
事实上，“过拟合”现象具有两面性，我们要防止过拟合，但过拟合也正好说明了模型拥有比较强的拟合能力，而如果我们想办法抑制过拟合，那么就能够在同样复杂度下得到更强的模型，或者在同样效果下得到更低复杂度的模型...词的好处 一般认为，以字为单位的好处是： 参数更少，不容易过拟合； 不依赖于分词算法，避免边界切分错误； 没那么严重的稀疏性，基本上不会出现未登录词。...其中pre_tokenize为外部传入的分词函数，如果不传入则默认为None。...简单来说，在我们的评测里边，WoBERT相比于BERT，在不需要精确边界的NLP任务上基本都没有变差的，有些还会有一定的提升，而速度上则有明显提升，所以一句话就是“提速不掉点”。...但是速度上，WoBERT就比BERT有明显优势了，下表是两个模型在处理不同字数的文本时的速度比较： ?
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