为了在HTML中创建下拉列表，我们使用命令，它通常用于收集用户输入的表单。为了在提交后引用表单数据，我们使用 name 属性。如果没有 name 属性，则下拉列表中将没有数据。...用于将下拉列表与标签相关联;id 属性是必需的。要在下拉列表中定义选项，我们必须在 元素中使用 标签。...价值发短信指定要发送到服务器的选项的值倍数倍数通过使用，可以一次选择多个属性选项。名字名字它用于在下拉列表中定义名称必填必填通过使用此属性，用户在提交表单之前选择一个值。...大小数此属性用于定义下拉列表中可见选项的数量价值发短信指定要发送到服务器的选项的值自动对焦自动对焦它用于在页面加载时自动获取下拉列表的焦点例以下示例在HTML的下拉列表中添加一个选项 标签和 标签在列表中添加选项 -<!
如何将列表中的元素（字符串类型的值）连接在一起（首位相接） a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] s = '+' print(s.join(a)) a+b+c+d+e 2....字符串的join 方法的作用是什么，使用join 应该注意什么，请举例说明 join 方法可以将列表中的字符串类型元素连接起来。...并且可以指定元素值直接的分隔符 dirs = '', 'use', 'local', 'xxx', '' print(dirs) path = '/'.join(dirs) print(path) path
列表my_list包含重复值，但在将其转换为集后，会自动删除重复值。...生成的集合unique_set仅包含唯一值，我们使用 len（） 函数来获取唯一值的计数。 方法 2：使用字典 计算列表中唯一值的另一种方法是使用 Python 中的字典。...方法 3：使用列表理解 Python 中的列表理解是操作列表的有效方法。它为创建新列表提供了紧凑且可读的语法。有趣的是，列表推导也可以计算列表中的唯一值。...这个概念很简单，我们使用列表推导创建一个新列表，该列表仅包含原始列表中的唯一值。然后，我们使用 len（） 函数来获取这个新列表中的元素计数。...列表推导式用于生成一个名为 unique_list 的新列表，该列表专门包含原始列表my_list中的唯一值。
今天实习公司分配了一个数据处理的任务。...在将列表中的字符串连接成一个长路径时，我遇到了如下问题： import os path_list = ['first_directory', 'second_directory', 'file.txt...'] print os.path.join(path_list) 发现 os.path.join 之后，依然是字符串列表。...字符串列表的本质依然是list。指令把 字符串列表 理解成了一个 str ，就相当于对 单str 进行 os.path.join ，最后当然没变化啦。 ...os.path.join(path_list) head = '' for path in path_list: head = os.path.join(head, path) print head 终于将列表中的字符串连接成了一个完整的长路径
SUMPRODUCT+MAX+ROW函数 公式如下： =INDEX($B$2:$B$10,SUMPRODUCT(MAX(ROW($A$2:$A$10)*($D$2=$A$2:$A$10))-1)) 公式先比较单元格D2中的值与单元格区域...A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，得到一个由行号和0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值...，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在B2:B10中的位置，然后INDEX函数获取相应的值。...图2 使用LOOKUP函数 公式如下： =LOOKUP(2,1/($A$2:$A$10=$D$2),$B$2:$B$10) 公式中，比较A2:A10与D2中的值，相等返回TRUE，不相等返回FALSE...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。
) 列表在Python中等价于数组，但是调整大小，并且可以包含不同类型的元素: 1# 列表 2xs = [3, 1, 2] # 创建列表 3print(xs, xs[2])# 打印 "[3, 1..., 2] 2" 4print(xs[-1]) # 负数索引值是指向列表中的尾部: 打印 "2" 5xs[2] = 'foo' # 列表可以包含不同类型的元素 6print(xs)...你可以像这样使用它: 1d = {'cat':'cute', 'dog':'furry'} # 创建含有数据的新字典 2print(d['cat']) # 从字典中根据键寻找对应值; 打印...打印 "{0, 1, 2, 3, 4, 5}" 元组(Tuples) 元组是一个(不可变的)有序的值列表。...这里有个简单示例: 1d = {(x, x + 1): x for x in range(10)} # 创建含有元组键的字典 2t = (5, 6) # 创建元组 3print(type(t)
作者表示，他的确从 autograd repo 学到了很多，但二者的不同之处在于，他显式地进行了所有梯度计算，以突出概念/数学的清晰性。...手写 NumPy 全家福 作者在 GitHub 中提供了模型/模块的实现列表，列表结构基本就是代码文件的结构了。整体上，模型主要分为两部分，即传统机器学习模型与主流的深度学习模型。...神经网络 4.1 层/层级运算 Add Flatten Multiply Softmax 全连接/Dense 稀疏进化连接 LSTM Elman 风格的 RNN 最大+平均池化 点积注意力 受限玻尔兹曼机...CD-n training) 2D 转置卷积 (w. padding 和 stride) 2D 卷积 (w. padding、dilation 和 stride) 1D 卷积 (w. padding、dilation...预处理 离散傅立叶变换 (1D 信号) 双线性插值 (2D 信号) 最近邻插值 (1D 和 2D 信号) 自相关 (1D 信号） 信号窗口 文本分词 特征哈希 特征标准化 One-hot 编码/解码 Huffman
PyTorch 提供了这么多方式从数组和列表中创建 Tensor。...传入形状时会生成指定形状且包含未初始化数据的 Tensor，如果忘记替换掉这些未初始化的值，直接输入到神经网络中，可能会让神经网络输出 NAN 或者 INF。...通过torch.zeros(*size)和torch.ones(*size)函数创建了元素值全为 0 和全为 1 的 0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。...5) >>> # 创建1D且元素值为5的张量 >>> vec_a = torch.full([3], 5) >>> # 创建2D且元素值为5的张量 >>> mat_a = torch.full([2,...[low, high) 均匀分布的 0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。
在数学上保证：只要改动报文中的任何一位，重新计算出的报文摘要值就与原先的值不相符。...证书链中的每个证书都需要使用链中的前一个证书的公钥进行验证，直至达到自签名的根证书CRL（Certificate Revocation List，证书吊销列表）：用于指定证书发布者认为无效的证书列表。...CRL 一定是被 CA 签署的，CRL 中包含被吊销的证书的序列号。证书具有指定的寿命，但 CA 可以通过吊销证书缩短这一寿命。CA 通过发布证书吊销列表，列出被认为不能再使用的证书的序列号。...在吊销的证书到期之后，CRL 中的有关条目会被删除，以缩短 CRL 列表的大小。在验证签名期间，应用程序可以检查 CRL，以确定给定证书和密钥对是否可信。...它的工作原理是：在连接到服务器，建立 SSL/TLS 连接之前，客户端先发送要访问的站点的域名（HostName），这样服务器就可以根据这个域名返回合适的证书。
用于图像分类的卷积神经网络包含两部分：首先是一系列池化层和卷积层，最 后是一个密集连接分类器。第一部分叫作模型的卷积基（convolutional base）。...Numpy 数组，然后用这个数据作为输入，输入到独立的密集连接分类器中 # （与本书第一部分介绍的分类器类似）。...# classes: 可选参数,为子文件夹的列表,如['dogs','cats']默认为None. 若未提供,则该类别列表将从directory下的子文件夹名称/结构自动推断。...该参数决定了返回的标签数组的形式, "categorical"会返回2D的one-hot编码标签,"binary"返回1D的二值标签."...# 我们要将其输入到密集连接分类器中， 所以首先必须将其形状展平为 (samples, 8192)。
Pod是Kubernetes中的基本调度单元：pod中的所有容器都保证在调度pod的同一节点上运行。...kube-flannel.yml文件包含在集群中设置Flannel所需的对象的描述。 完成后保存并关闭文件。...一旦它获得具有适当的令牌和哈希值的实际命令，该任务就将其设置为事实，以便下一个游戏将能够访问该信息。 第二个游戏有一个任务，它在所有工作节点上运行join命令。 ...上面的部署将使用Docker注册表的Nginx Docker Image创建一个包含一个容器的pod。 接下来，运行以下命令以创建名为nginx的服务，该服务将公开公开该应用程序。 ...这是一个链接列表，其中包含可以指导您完成此过程的更多信息： Dockerizing应用程序 – 列出了详细说明如何使用Docker对应用程序进行容器化的示例。
在本例中，我们将随机数据设置为可预测的字符串。TLS 1.2规范说，前4个字节应该是当前时间. 在握手时，客户端和服务器都会提供随机数。...03 03 - TLS Version = 1.2 2.4 服务器随机数 服务器提供32字节的随机数据。在本例中，我们将随机数据设置为可预测的字符串。...为了使其工作，服务器和客户端都将来自前一个连接的密钥信息存储在内存中。恢复连接可以节省大量的计算和网络往返时间，因此只要有可能就会执行连接。...Server Certificate 服务器提供一个包含以下内容的证书: 服务器的主机名 此服务器使用的公钥 来自可信第三方的证据，证明此主机名的所有者持有此公钥的私钥 这里先介绍下证书认证的过程： 1...02 -握手消息类型0x02(服务器你好) 00 00 2d - 接下来是服务器hello数据的0x2D(45)字节 3.3 Certificate Length 证书消息以随后的所有证书数据的长度开始
该任务有两个重要的特点： 1）每次推荐只需要关注用户关注列表的偏好，而不是预测用户对所有物品的偏好，用户的关注列表的数据是非常稀疏的（大部分物品只出现过很少的次数），如果只使用物品ID对物品进行表示，容易导致模型的过拟合...2）用户对关注列表中物品的偏好的变化，可能会从用户最近的浏览记录中反映出来，如用户可能浏览过与关注列表中物品相同商家或品牌的其他物品，以此来探索其他可替代的物品。...使用用户的历史行为序列来刻画用户偏好的变化，包含两部分，一部分是用户在关注列表中点击的物品，以及用户浏览过的其他物品（这里指进入了物品详情页，而非曝光）： 过往的大多数用户行为序列建模中，物品序列使用其...），那么也希望在最终的attention map中具有相对较高的值，另一方面，如果两个属性之间相似性很高（如配送费和配送距离），也希望在最终的attention map中具有相对较高的权重。...随后，基于Attention矩阵对V进行加权，得到该部分的输出为： 随后，和1D的transformer类似，还包含Add & Norm 和FFN层，该部分的公式此处略过。
该层创建了一个卷积核，该卷积核以 单个空间（或时间）维上的层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。...该层创建了一个卷积核， 该卷积核对层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。...output_padding: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指定沿输出张量的高度和宽度的填充量。 可以是单个整数，以指定所有空间维度的相同值。...该层创建了一个卷积核， 该卷积核对层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。...output_padding: 一个整数，或者 3 个整数表示的元组或列表， 指定沿输出张量的高度和宽度的填充量。 可以是单个整数，以指定所有空间维度的相同值。
', 'The dog ate my homework.'] characters = string.printable#包含所有可打印字符的字符串 token_index = dict(zip(characters...机器学习方法 以同样的方式在尝试机器学习方法之前建立常识baseline是有用的，在研究复杂且计算成本高昂的模型(如RNN)之前尝试简单，廉价的机器学习模型（例如小型，全连接的网络）是有用的。...序列数据上的1D卷积 2D卷积在每个小patch上进行卷积操作，和2D卷积类似，1D卷积在局部1D Patch(连续子序列)上进行卷积操作。 这样的一维卷积可以识别序列中的局部特征模式。...序列数据的1D池化 2D池化操作具有1D等效形式：从输入提取1D patch（子序列）并输出最大值（最大池化）或平均值（平均池化）。...一个不同之处在于，可以负担得起使用带有1D convnets的更大卷积窗口。对于2D卷积层，3×3卷积窗口包含3×3 = 9个特征向量;但是对于1D卷积层，大小为3的卷积窗口仅包含3个特征向量。
此外，它还能应用于自然语言处理的任务（由于单词的接近性可能并不总是一个可训练模式的好指标，因此 LSTM 网络在 NLP 中的应用更有前途）。 1D CNN 和 2D CNN 之间有什么区别？...这样我们就在网络的第一层中训练得到 100 个不同的特性。第一个神经网络层的输出是一个 71 x 100 的矩阵。输出矩阵的每一列都包含一个滤波器的权值。...在定义内核大小并考虑输入矩阵长度的情况下，每个过滤器将包含 71 个权重值。 第二个 1D CNN 层： 第一个 CNN 的输出结果将被输入到第二个 CNN 层中。...这两层之后的输出矩阵是一个 2 x 160 的矩阵。 平均值池化层： 多添加一个池化层，以进一步避免过拟合的发生。这次的池化不是取最大值，而是取神经网络中两个权重的平均值。...这里的维度下降是通过另一个矩阵乘法来完成的。Softmax 被用作激活函数。它强制神经网络的所有六个输出值的加和为一。因此，输出值将表示这六个类别中的每个类别出现的概率。
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