document.write输出，添加标签字符串换行。typeof(变量)关键字，打印数据类型（null是一个object的bug）。...正则对象创建：var reg=new RegExp("正则表达式")（转义符号需要两个斜杠），var reg = /正则表达式/，方法：test方法传入字符串测试。...控制样式：获取对象如div1后，使用如div1.style.border="xxx"，控制修改边框。或使用div1.className....，以指定不同设备占用格子数目。...分页条工具条，aria-xxx等，含禁用符号等效果， 插件：轮播图，carousel-xxx格式。见手册样例修改。
最近在工作中用到了华夫饼图，不过我这边主要是excel去制作，这里我们试着看看excel和python绘制华夫饼图的一些小技巧吧！...华夫饼图（Waffle Chart），或称为直角饼图，可以直观的描绘百分比完成比例情况。与传统的饼图相比较，华夫饼图表达的百分比更清晰和准确，它的每一个格子代表 1%。...一般来说，华夫饼图是由100个格子组成，一个格子代表1%。用不同颜色的格子区分不同的分类数据，以展示各部分在整体中的占比。 3.1....当然，也可以通过只设置一个行列一个参数值的形式，自动调整格子数： fig = plt.figure( FigureClass=Waffle, rows=5, values=[48...起始位置 使用参数starting_location设置起始格子的位置。它接受字符串中的位置，如NW, SW,NE并SE代表四个角。
并且应该熟练使用pandas和NumPy库，应具备以下能力： 知道如何导入和导出以CSV文件格式存储的数据 能够清理、处理和组织数据，以便进一步分析或建立模型 能够处理数据集中的缺失值 理解并能够应用数据归因技术，如平均数或中位数归因...几何成分 决定哪种可视化方式更适合数据，例如，散点图、线形图、条形图、直方图、Q-Q图、平滑密度图、boxplots、配对图、热图等。 映射成分 决定用什么变量作为X变量，用什么作为Y变量。...标签组件 了解像坐标轴标签、标题、图例、使用的字体大小等内容。 道德操守 确保可视化描述的内容是真实的。在清理、总结、处理和制作数据可视化时，要确保没有利用可视化来误导或操纵观众。...具体需要具备以下能力： 能够使用NumPy或Pylab进行简单的回归分析 能够使用scikit-learn进行多元回归分析 了解正则化回归方法，如Lasso、Ridge和Elastic Net 了解其他非参数化回归方法...高级水平（所需时间：18-48个月） 接下来是更高级的阶段，这需要数据人能够处理高级数据集，如文本、图像、语音和视频。
量词 如果我们有三个苹果，我们可以说自己有个3个苹果，也可以说有一个苹果，一个苹果，一个苹果，每种语言都有量词的概念 如果需要匹配多次某个字符，正则也提供了量词的功能，正则中的量词有多个，如?...，字符集就无能为力了，此时就要用到分组 正则中用|来表示分组，a|b表示匹配a或者b的意思 123|456|789 // 匹配 123 或 456 或 789 分组与引用 ...分组中还可以使用选择表达式 (123|456){2} // 匹配 123123、456456、123456、456123 和分组相关的概念还有一个捕获分组和非捕获分组，分组默认都是捕获的...123)/) // 返回 ['123'] '123'.match(/(123)/) // 返回 ['123', '123'] 和分组相关的另一个概念是引用，比如在匹配html标签时，通常希望后面的...:ccc)$/ 可以看到工具能够更快的帮我们理清头绪 本文仅讲述了语法，下一篇文章将详细介绍如何在js中使用正则，推荐一下glob，号称给人看的正则，比正则的语法简单多了，也是平时开发的神器 abc
2、HTML语言 HTML(超文本标记语言，Hypertext Markup Language)是制作网页内容的一种标签语言 HTML通过在内容上附加各种标签，在浏览器中正确展示内容 HTML描述网页格式设计...，与其它网页的连接信息 HTML不需要编译，直接由浏览器执行 一个完整的HTML文件包括： 文件内容(文字链接等) HTML标签 一般HTML文件的书写遵循以下格式： 文件内容(受标签影响的文本...HTML的标签数： ? HTML文件的内容均包含在标签中： 嵌入标签的内容作为HTML的头 嵌入标签的内容为文件的内容主题 ?...，以左括号出现的前后顺序为准，第一个出现的分组，组号即为1....组号0代表正则表达式整体 ? 5、非捕获组和捕获组 非捕获组是指以(?)开头的分组组，它不捕获文本，没有分组编号，也不针对组合计进行计数 捕获组会默认把括号里的文本捕获过来以供下次使用。
Flexbox 格子骑士 网址：Flexbox 格子骑士 简介：这个游戏能帮助你学习不同层面的Flex Box规范，一共有18个关卡，并且你在该游戏中写CSS类时，不是用原生写的，而是用Tailwind...前面的几个相当简单，但是随着进入更高级的选择器(如使用较少的伪类) ，练习的难度会增加。 11....总共32个部分的课程，有很多预先建立的图形，在课程中用作动画的基础，非常有趣的带我们学习了 keyframe 动画 12....它包括一个 正则表达式 编辑器、一个由社区编写的正则表达式库、一个语法的快速参考，甚至还有一个交互式测试。 4....正则填字游戏 网址：正则填字游戏 简介：该游戏基于填字游戏的挑战来帮助您学习正则表达式语法。每个关卡中，你必须输入一个字符串，该字符串与表达式相匹配 8.
类别（class） 所有同类属性的目标值作为一个标签。例如，在一个检测垃圾邮件的二元分类模型中，这两个类别分别是垃圾邮件和非垃圾邮件。...混淆矩阵（confusion matrix） 总结分类模型的预测结果的表现水平（即，标签和模型分类的匹配程度）的 NxN 表格。混淆矩阵的一个轴列出模型预测的标签，另一个轴列出实际的标签。...FP 率的定义是：假正率=假正类数/(假正类数+真负类数) 特征（feature） 输入变量，用于做出预测。...使用 TensorBoard 能可视化计算图。 H 启发式（heuristic） 一个问题的实际的和非最优的解，但能从学习经验中获得足够多的进步。...尽管 TensorFlow 主要用于机器学习，但是它也适用于要求使用数据流图进行数值运算的非机器学习任务。
这些界限带来两个好处：（1）很容易调整 SVMax 的平衡超参数 λ（图 3），因为在训练开始之前就知道 s_μ 的范围；(2) 平均奇异值及其边界作为量化指标来评估训练后的网络——包括非正则化网络。...例如，图 6 评估了用不同批量大小训练的四个网络。对于每个网络，平均奇异值是在分割后的测试数据上计算的，即训练后评估。与非正则化网络相比，使用 SVMax 训练的网络显着更好地利用了特征嵌入。...水平红线表示 s_μ 的上限。 尽管SVMax很简单，并且有严格的数学界限，但它的计算成本很高。平均奇异值的计算复杂度随着矩阵维数的增加而增加。...图7:给定特征嵌入矩阵E∈R^{b × d}， VICReg计算维数为d的标准差向量S。标准差作为度量来评估维度的激活。...两个正则化器在不使用训练技巧（如输出量化、梯度裁剪、等）的情况下收敛到非常准确的特征嵌入。两篇论文都来自具有不同计算能力的不同组织。因此，SVMax 评估是比较原始的，而 VICReg 是相对较新的。
k为水平数，n为每个水平连续出现的次数，length为整个序列的长度，label为因子标签。...x为原数据，levels是x中的不同水平，labels是与x中每个水平对应的标签。...，等价于[0-9]\D任何一个非数字字符，等价于^[0-9]匹配字母\非字母与数字\w任何一个字母数字字符（大小写均可以）或下划线字符（等价于[a-zA-Z0-9]）\W任何一个非字母数字或下划线字符（...同一个正则表达式允许使用多个.字符。...如{5,12}表示重复的次数不能小于5，不能多于12，否则都不匹配*匹配零个或任意多个字符或字符集合，也可以没有匹配+匹配一个或多个字符，至少匹配一次?
HTML 标签和属性 HTML标签大全 手机页面的一些有用的meta 前端 Meta 用法大汇总 标签语意化 选择合适的块级HTML标签流程图 Web标准(Standard) HTML Living...inline-block 布局写法示例 table-layout position HTML和CSS高级指南之二——定位详解 十步图解CSS的position 居中 元素的垂直居中的方法 元素的水平居中的方法...提高代码质量&工作效率 CSS 变量 深入学习CSS自定义属性（CSS变量） CSS变量和预处理器变量的差异 CSS自定义属性制作动画 PostCSS From Sass to PostCSS 优秀...RegExr 显示正则与所写文本的匹配情况的工具。...Regulex 可以看到正则的结构。
正则表达式：又称规则表达式。（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。...正则表达式是一种文本模式，该模式描述在搜索文本时要匹配的一个或多个字符串。 给定一个正则表达式和另一个字符串，我们可以达到如下的目的： 1....[:upper:] 所有的大写字母 [:xdigit:] 所有的十六进制数 [=字符=] 所有和指定字符相等的字符 匹配次数 : * 其前面的字符出现任意次，0次或1次，或者多次 \?...，以#号开头，后面仅跟一个空格，且不以空白符结尾的行： 显示 /tmp/sshd_config 文件中不以#注释、空白行以及有空白字符的行： 显示 /etc/passwd 文件中用户名和用户SHELL...为一样的行： 显示 /tmp 目录下，以非字母开头，后面跟一个字母，后面为任意长度任意字符的文件或者目录： 显示 /tmp 目录下以非字母开头，后面仅跟一个字母，然后以非字母结尾的文件和目录： 显示
- 只有在 [ ] 之间才是元字符，在 [ ] 之外就是一个普通字符； ^ 在 [ ] 中是取非操作。...）一个字符 \f 换页符 \n 换行符 \r 回车符 \t 制表符 \v 垂直制表符 \r\n 是 Windows 中的文本行结束标签，在 Unix/Linux 则是 \n。...^ 元字符在字符集合中用作求非，在字符集合外用作匹配字符串的开头。 分行匹配模式（multiline）下，换行被当做字符串的边界。...IP 地址中每部分都是 0-255 的数字，用正则表达式匹配时以下情况是合法的： 一位数字 不以 0 开头的两位数字 1 开头的三位数 2 开头，第 2 位是 0-4 的三位数 25 开头，第 3 位是...正则表达式 \w+(?=@) 结果 abc @qq.com 对向前和向后查找取非，只要把 = 替换成 ! 即可，比如 (?=) 替换成 (?!) 。取非操作使得匹配那些首尾不符合要求的内容。
这种现象在质量上不受显式正则化的影响，即使我们用完全非结构化的随机噪声替换真实图像，也会发生这种现象。...即使对随机标签进行优化仍然很容易。 事实上，与真实标签上的培训相比，培训时间只增加一个小的常数。 随机标签只是一个数据转换，使学习问题的所有其他属性不变。...论文表明，正则化的显式形式，如weight decay, dropout, and data augmentation，没有充分解释神经网络的泛化误差。...非参数随机化测试的方法：采用候选架构，并对真实数据和真实标签替换为随机标签的数据的副本进行训练。对于后者，实例和类标签之间不再有任何关系。因此，学习是不可能的。...图2b比较了CIFAR10上的Inception的两个变体的学习曲线，所有的显式正则符都被关闭。归一化运营商有助于稳定学习动态，但对泛化绩效的影响只有3〜4％。
2.尝试随机输入 尝试传入随机数而不是实际数据，看看错误是否相同。如果是这样，这是一个确定的信号，说明你的网络在某个时候将数据转换为了垃圾。试着一层一层或一个操作一个操作的调试看看哪里出错了。 3....当我从一个食品网站上抓取一个图像数据集时，这种情况发生在我身上。有很多网络无法学习的不好的标签。手动检查一批输入样本，看看标签是否正常。...打乱数据集 如果你的数据集没有被打乱，并且有一个特定的顺序（按标签排序），这可能会对学习产生负面影响。打乱你的数据集以避免这种情况。确保输入和标签打的乱顺序相同。 8....不存在标签噪声、训练/测试分布差异、数据集难度过大等问题。 3.数据则正则化或增强 ? 12. 规范的功能 你是否将输入标准化为零均值和单位方差？ 13. 你的数据增强太多了吗？ 增强具有正则化作用。...30.减少正规化 过多的正则化会导致网络严重不拟合。减少正则化，如dropout、batch norm、weight/bias L2正则化等。
然而，与其他任务(如分类和检测)相比，语义分割需要收集像素级的类标签，这既耗时又昂贵。...目前最先进的弱监督语义分割方法都是基于类激活特征图(CAM)实现的，它是一种通过图像分类标签定位目标的有效方法。...它通过捕获上下文特征相关性对特征图进行修正，这也符合大多数WSSS方法的思想，即利用像素点的相似性对原始激活图进行细化。 等变正则化 在执行数据增强时，将使用各种仿射变换。...其中F(·)表示网络，A(·)表示任意空间仿射变换，如重划、旋转、翻转。 然而，监管信息薄弱只是监管的分类标签。在对原始图像进行仿射变换后，分类标签不能再以同样的方式进行变换。...PCM的结构，其中H、W、C/C1/C2分别表示特征图的高度、宽度和通道数 为了利用上下文信息进一步细化原始CAM，在网络末端提出了一个像素相关模块(PCM)来集成每个像素的底层特征。
此时不一定能够获取足够的数据，因为单一目标是否曾泄露隐私是一个未知数，其SNS使用深度也是未知数。因此，改使用敏感信息的通配体进行检索，先获取用户集合，再获取发言情况。具体流程如下： ?...二、针对单一用户的工具实现 因为代码水平太差我就不放github了，emmmm其实就是简单的爬虫，具体的架构如下： ? 部分核心功能代码及注释如下： ? ?...3)资源共享区域信息对低信任度用户不可见，过滤部分非活跃SNS攻击者及攻击账户，增加攻击成本。...搜索引擎端的使用限制 1)制作SNS网站名单，收录该名单内信息，并提供普通检索服务。不提供或有限制提供如site，inurl等语法的使用。...2)对搜索语句进行分析，如发现包含敏感信息且使用了高级语法，则拒绝服务。
FixMatch是SSL的两种方法的组合：一致性正则和伪标签。 如图所示为FixMatch的流程图。...FixMatch FixMatch的损失函数 FixMatch的损失函数由两个交叉熵损失项组成：一个是应用于有标签数据的全监督损失，另一个是用于无标签数据的一致性正则损失。...为了获得一个伪标签，首先输入无标签图像的弱增强版本 α 并得到模型预测的类概率分布： α ，然后，使用 得到硬伪标签；接着与 的强增强版本 得到的模型预测计算一致性正则损失： 其中， τ 是一个标量超参数...UDA和MixMatch中用了sharpen构建软伪标签，sharpen 引入了一个超参数 ，但 并不是起到筛选伪标签的作用，FixMatch 的消融实验表明，阈值 τ 控制伪标签的质量和数量之间的平衡...对于弱增强，FIxMatch在有标签数据样本上以50%的概率进行水平翻转图像；以12.5%的概率在垂直和水平方向上随机平移图像； 对于强增强，FixMatch与UDA一样利用了RandAugment为每个无标签样本随机选择变换
图神经网络（GNN），是在机器学习中利用图形结构数据的强大工具。图是一种灵活的数据结构，可以对许多不同类型的关系进行建模，并已被用于不同的应用，如交通预测、谣言和假新闻检测、疾病传播建模等。...但是在许多现实世界的场景中，数据是没有标签的，实际上，对数据的标记往往是一个繁重的过程，需要熟练的真人审核和把关，所以，要标记所有数据节点是一个非常困难的任务。...例如，以著名的PubMed引文数据集为例，它可以被认为是一个图，图的节点就是医学研究论文，图的「边」就是这些论文之间的引用。如果为PubMed生成有偏见的训练数据，这个图看起来像下面这样。...实验证明，加入SR-GNN正则化后，在有偏见的训练数据标签的分类任务上，分类模型的性能实现了30-40%的提升。 另外，本文还研究了如何在有偏见的训练数据存在的情况下，让模型更加可靠。...这两种正则化可以结合，形成一个广义的损失正则化，结合了领域正则化和实例重权（细节，包括损失公式，可在论文中找到）。
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