路由最初是出现在后端中，后端根据不同的路由返回不同的页面，后来随着单页面应用（SPA）诞生，前端也出现了路由，实现了不用刷新页面就可以更新页面的效果。
现实生活中，一家公司通常拥有不同领域的业务，比如字节跳动有抖音、今日头条、西瓜视频，微信有看一看、公众号、视频号。而多个领域中可能有的领域数据多有的领域数据少，跨领域推荐（cross-domain recommendation）就旨在使用数据充足的领域数据帮助数据不足的领域进行更好的推荐。
前端三大框架 Angular、React、Vue ，它们的路由解决方案 angular/router、react-router、vue-router 都是基于前端路由原理进行封装实现的，因此将前端路由原理进行了解和掌握是很有必要的，因为我们再使用的过程中也难免会遇到一些坑，一旦我们掌握了它的实现原理，那么就能在开发中对路由的使用更加游刃有余。
PHP 的数组是一种非常强大灵活的数据类型，在讲它的底层实现之前，先看一下 PHP 的数组都具有哪些特性。
应用机器学习很具挑战性，因为设计完美的学习系统相当困难。 一个问题永远没有最好的训练数据集或者最好的算法，最好的只能是目之所及。 机器学习的应用可以理解为一个搜索问题，即根据某个项目的已知信息和可获取的资源，找到从输入到输出的最好的映射。在本文你即将看到把应用机器学习当作搜索问题的概念。 阅读完本译文你会了解到： 1. 应用机器学习是一个逼近未知映射（输入到输出）函数的问题。 2. 设计上的某些决定比如数据和算法的选择局限了映射函数的选择。 3. 机器学习的搜索概念化有助于合理地选择集成算法，算法的查验以及
来源：jerrylead 本文通过多个例子为你介绍支持向量积核函数，助你更好地理解。 核函数（Kernels） 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题，特征是房子的面积x，这里的x是实数，结果y是房子
当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。一组查询文档对D=（q1，d1，r1），（q2，d2，r2），...，（qN，dN，rN）作为训练数据给出，其中 i 和 qi，di和ri（i=1，...，N）分别表示查询，文档和查询文档匹配度（相关性）。每个元组 r）∈D的生成方式如下：查询q根据概率分布P（q）生成，文档d根据条件概率分布P（d∣q）生成，并且相关性r是根据条件概率分布 P（r∣q，d）生成的。这符合以下事实：将query独立提交给搜索系统，使用query words检索与query关联的文档，并且文档与query的相关性由query和文档的内容确定。带有人类标签的数据或点击数据可以用作训练数据。
P图技术日新月异，有些P图大神的作品，让我们驻足相忘~嗷嗷，如何使用神经网络对这些大神的P图风格进行学习，我们这篇论文就提出了下面的方法。我认为这篇文章能很好的帮助我们去理解浅层的神经网络，然后他提出
目前随着新能源汽车的发展，智能化成为一个重要的发展方向，而芯片领域的万金油-FPGA在发动机控制单元、辅助驾驶及通信系统（包括车辆对车辆（V2V）通信和车辆对基础设施（V2I）通信。通过V2V和V2I通信，车辆能够实现实时交通信息的共享，从而提高交通安全性和效率）等领域都发挥着重要作用。下面结合发动机控制单元和辅助驾驶介绍一下FPGA在这两方面的应用。
前言： 上一篇介绍了线性SVM还有一些尾巴没有处理，就是异常值的问题。 软间隔 线性可分SVM中要求数据必须是线性可分的,才可以找到分类的超平面,但是有的时候线性数据集中存在少量的异常点,由于这些异常点导致了数据集不能够线性划分;直白来讲就是:正常数据本身是线性可分的,但是由于存在异常点数据,导致数据集不能够线性可分。 我们需要对上一章的SVM算法模型就行改进，对于每个样本只需要引入松弛因子η，使得样本到超平面的函数距离放松了。当然松弛因子的引入是有成本的，可能会导致模型的分类错误。为此我们需要在松弛因
从《基于比较的排序结构总结 》中我们知道：全依赖“比较”操作的排序算法时间复杂度的一个下界O(N*logN)。但确实存在更快的算法。这些算法并不是不用“比较”操作，也不是想办法将比较操作的次数减少到 logN。而是利用对待排数据的某些限定性假设 ，来避免绝大多数的“比较”操作。桶排序就是这样的原理。
上篇博客我们对Signal的基本实现以及Signal的面向协议扩展进行了介绍, 详细内容请移步于《Signal中的静态属性静态方法以及面向协议扩展》。并且聊了Signal的所有的g功能扩展都是放在Signal所实现的SignalProtocol协议的扩展中的。本篇博客就沿袭上篇博客的内容，我们来聊一下SignalProtocol的部分扩展。本篇博客我们主要来聊一下对Signal添加Observer的observe()方法扩展的具体实现，并且聊一下Signal的Map和Filter相关的功能扩展的具体实现。
深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，在2015年提出的时候便取得了五项第一，而何恺明大神也凭借这一paper斩获CVPR 2016 Best Paper Honorable Mention。 目录 背景（深度网络的退化问题） 残差结构 残差结构起作用的原因 网络结构 实验结果 论文地址 背景（深度网络的退化问题） 对于卷积神经网络，深度是一个很重要的因素。深度卷积网络自然的整合了低中高不同层次的特征，特征的层次可以靠加深网络的层次
真正接触核方法应该是在 SVM ，正常情况下，感知机算法和支持向量机都是默认数据是线性可分的，这类问题叫做线性分类问题。当数据线性不可分的时候，但高维可分（这个不理解可以多看看书），我们仍然想用线性分类的方法去解决，这个时候就需要用非线性变换将非线性问题转换成线性问题。
假设我们现在有一个输入属性（input attribute）x，有时候我们会将这个x给映射到一组新的集合上去，
最近看了一些关于短址（short URL）方面的一些博客，有些博客说到一些好的东西，但是，也不是很全，所以，这篇博客算是对其它博客的一个总结吧。
本文提出的IA-YOLO方法可以在正常和恶劣天气条件下自适应处理图像。实验结果证明了IAYOLO方法在雾天和弱光情况下的有效性。
虽然基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了良好的效果，但在恶劣天气条件下从低质量图像中定位目标仍然具有挑战性。现有的方法要么难以平衡图像增强和目标检测任务，要么往往忽略有利于检测的潜在信息。 为了缓解这一问题，本文提出了一种新的图像自适应YOLO (IA-YOLO)框架，可以对每张图像进行自适应增强，以提高检测性能。针对YOLO探测器的恶劣天气条件，提出了一种可微分的图像处理(DIP)模块，并利用小型卷积神经网络(CNN-PP)对其参数进行预测。 IA-YOLO以端到端的方式学习CNN-PP和YOL
经过了前面四篇文章的学习，相信大家对Stream流已经是相当的熟悉了，同时也掌握了一些高级功能了，如果你之前有阅读过集合框架的基石 Collection 接口，是不是在经过前面的学习，以前看不懂的东西，突然之间就恍然大悟了呢？
10月24号那天，也就是传说中的1024程序员节，我翻开日历的时候，看到一段代码：
这是专栏《图像分割应用》的第3篇文章，本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。
提到搜索引擎，大家首先想到的一般是ElasticSearch。在文本作为信息主要载体的阶段，ElasticSearch技术栈是文本搜索的最佳实践。然而目前搜索领域的数据基础发生了深刻的变化，远远超过文本的范畴。视频、语音、图像、文本、社交关系、时空数据等非结构化数据构筑了更加“立体”的语义基础。
本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念，并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。
选自machinelearningmastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 本文以搜索问题的视角重构机器学习，为我们提供了新的思维架构，富有启发意义。 由于针对某一特定问题设计一套完美的智能系统难以控制，所以机器学习的实际应用极具挑战。 实际生产中并没有完全适用于你的问题的训练集和算法，一切都等你自己去发现。 我们最好将机器学习应用看成针对特定项目的已知知识和可用资源寻找输入到输出的最佳映射的搜索问题。 在本文中，你将会学到如何将机器学习应用于搜索问题。 读完本文
支持向量机的线性分类：是给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于他们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
尽管客户端 JavaScript 具有逻辑一致性，但可能存在仅在服务器上运行时才会显现的错误。以下示例演示了尝试获取不存在的乐队时会发生什么：
Permutation Invariance是排列不变性，是指函数的输出与输入元素的顺序无关。
也许大家可能已经看腻了SVM模型了，觉得我是不是写不出新花样来，翻来覆去地炒冷饭。实际上也的确没什么新花样了，不出意外的话这是本专题最后一篇文章了。下周我们就要开始深度学习之旅了，我相信很多同学期待这一天已经很久了，实际上我也一样，因为这个专题里讲的大部分内容已经只在面试环节会用到，而我已经很久没有面试了。所以让我们收拾一下激动的心情，来把SVM最后剩下的一点内容讲完。
编写智能合约[1]时，通常状态的变化是通过触发一个事件来表达，The Graph 则是捕捉区块链事件并提供一个查询事件的 GraphQL 接口，让我们可以方便的跟踪数据的变化。实际上很多 DEFI[2] 协议及都是 The Graph 来基于查询数据。
图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况， 能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数， 描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数： 其中， 横坐标是灰度级， 纵坐标是该灰度级出现的率。如下图所示
查找和排序算法是算法的入门知识，其经典思想可以用于很多算法当中。因为其实现代码较短，应用较常见。所以在面试中经常会问到排序算法及其相关的问题。但万变不离其宗，只要熟悉了思想，灵活运用也不是难事。一般在面试中最常考的是快速排序和归并排序，并且经常有面试官要求现场写出这两种排序的代码。对这两种排序的代码一定要信手拈来才行。还有插入排序、冒泡排序、堆排序、基数排序、桶排序等。面试官对于这些排序可能会要求比较各自的优劣、各种算法的思想及其使用场景。还有要会分析算法的时间和空间复杂度。通常查找和排序算法的考察是面试的开始，如果这些问题回答不好，估计面试官都没有继续面试下去的兴趣都没了。所以想开个好头就要把常见的排序算法思想及其特点要熟练掌握，有必要时要熟练写出代码。
过去大半年里，我将React Hooks应用到了许多大型项目，其中5个全新重构，其他项目由于时间关系少量使用。
作者 | 郭人通 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 提到搜索引擎，大家首先想到的一般是ElasticSearch。在文本作为信息主要载体的阶段，ElasticSearch技术栈是文本搜索的最佳实践。然而目前搜索领域的数据基础发生了深刻的变化，远远超过文本的范畴。视频、语音、图像、文本、社交关系、时空数据等非结构化数据构筑了更加“立体”的语义基础。 传统的文本搜索技术与实践方法很难套用到新兴的数据搜索场景上。主要的原因是，在非结构化数据中含有大量隐式的语义信息，而这些信息没办法通过语言文字进行准
SVM 求解使通过建立二次规划原始问题，引入拉格朗日乘子法，然后转换成对偶的形式去求解，这是一种理论非常充实的解法。这里换一种角度来思考，在机器学习领域，一般的做法是经验风险最小化 ERM ，即构建假设函数为输入输出间的映射，然后采用损失函数来衡量模型的优劣。求得使损失最小化的模型即为最优的假设函数，采用不同的损失函数也会得到不同的机器学习算法，比如这里的主题 SVM 采用的是 Hinge Loss ，Logistic Regression 采用的则是负 loglog 损失，
我们先来说说 map 算子的用法：给定映射函数 f，map(f) 以元素为粒度对 RDD 做数据转换。其中 f 可以是带有明确签名的带名函数，也可以是匿名函数，它的形参类型必须与 RDD 的元素类型保持一致，而输出类型则任由开发者自行决定。
flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似，在功能上，与 map 和 mapPartitions 一样，flatMap 也是用来做数据映射的，在实现上，对于给定映射函数 f，flatMap(f) 以元素为粒度，对 RDD 进行数据转换。不过，与前两者相比，flatMap 的映射函数 f 有着显著的不同。对于 map 和 mapPartitions 来说，其映射函数 f 的类型，都是（元素） => （元素），即元素到元素。而 flatMap 映射函数 f 的类型，是（元素） => （集合），即元素到集合（如数组、列表等）。因此，flatMap 的映射过程在逻辑上分为两步：
本文探讨的不是关于深度学习方面的，但可能也会涉及一点儿，主要是因为 Kernel（内核）的强大。Kernel 一般来说适用于任何机器学习算法，你可能会问为什么，我将在文中回答这个问题。
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，小编将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。
今天的文章用深入浅出的语言和形式为大家介绍变分自动编码器（VAE）的基本原理，以帮助初学者入门，真正理解这一较为晦涩的模型。还是那种熟悉的风格和味道！读懂本文需要读者理解KL散度包括正态分布之间的KL散度计算公式、KL散度的非负性（涉及到变分法的基本概念），蒙特卡洛算法等基本知识，自动编码的知识。
布隆过滤器（Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，这个时候往往我们都是采用 Hashmap，Set 或者其他集合将数据保存起来，然后进行对比判断，但是如果元素很多的情况，我们如果采用这种方式就会非常浪费空间。这个时候我们就需要 BloomFilter 来帮助我们了。
离职原因看我这篇文章吧：离开蘑菇街后，我最近的一些想法，然后不得不去找工作恰饭呀。
映射的函数在它可以执行的操作中受到限制。具体来说，它不能修改函数外的变量；它不能打印任何东西；它不能使用 JavaScript 的“if”或“for”语句。但是，您可以使用ee.Algorithms.If()在映射函数中执行条件操作。例如：
什么是跨域推荐呢？一句话概括就是：跨域推荐（Cross-Domain Recommendation）是 迁移学习 在推荐系统中的一种应用。
在我们初学函数的时候，函数通常被描述为能独立完成一个功能的单元，并且通常以命令式的方式出现：
自从我用Python编写第一行代码以来，就被它的简单性、出色的可读性和特别流行的一行代码所吸引。
如下图示，通常一个光滑的表面（比如水晶球）会反射环境光，因此我们可以看到球面上会被映射出其他物体。那么计算机中如何表示这个呢？
A Gentle Introduction to Applied Machine Learning as a Search Problem 浅谈应用型机器学习作为一种搜索问题 应用型机器学习是具有挑战性的，因为针对给定问题设计完善的学习系统是非常棘手的。 (因为)没有最好的训练数据或最好的算法来解决你的问题，只有你可以发现的最好的。(作者的意思是你发现的最好的并不一定是最好的，还可能有更好的，译者注) 机器学习的应用被认为是最好的解决输入到输出的最佳映射的搜索问题，因为给定项目中知识和资源都是可用的。 在这
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