使用时需要先下载： npm install formik --save Formik 库可以与 yup 库一块使用，库的作者也推荐搭配使用，yup 是一个用于验证字段的库，它的用法类似于 React 中的...name 值； 的 children 部分可以是一个函数，这个函数可以接收到 的 porps； 对 form 表单的小小封装，<Form...() .when('password', (password, schema) => { // 用 when 可以拿到 password 字段值，然后进行测试，如果两个值相等...使用 Formik + yup 库实现了验证逻辑与组件的解耦，验证逻辑统一由 yup 管理。 相对于 redux-form 库，我觉得 formik 库更好用一些吧。...在 Formik 官网，作者也举例了使用 redux-form 的缺陷： 表单状态本质上是短暂的和局部的，并不需要 redux 对其进行跟踪； 使用 redux 管理状态时，状态更新要派发 action
我们将深入探讨选择 Zod 进行模式验证背后的原因，提供实际示例来说明其用法，甚至与替代库进行比较。 引言 作为软件工程师，我们经常需要处理数据验证和类型安全。...在这篇指南中，我们将深入了解 Zod，并探讨它如何在 TypeScript 项目中改变数据验证的方式。 什么是 Zod？...您可以仅使用几行代码轻松定义复杂的模式，从而得到更易读、易维护的验证逻辑。 全面的验证 Zod 支持广泛的验证规则，从基本数据类型（如字符串和数字）到复杂对象、数组 等。...它还提供了便捷的方法来处理常见场景，如可选字段、默认值和自定义错误消息。 尽管 Zod 提供了出色的 TypeScript-first 体验，但考虑到项目的特定要求是非常重要的。...其他库如 Joi 和 Yup 也有各自的优势，尤其是在您在 JavaScript 环境中工作或需要其他用例的验证时。评估选项并选择与项目需求最符合的选项是一个明智的做法。
var validator = require('validator'); validator.isEmail('foo@bar.com'); //=> true 8.yup yup是一个用于复杂的、相互依赖的验证和转换的模式构建器...import * as yup from 'yup'; let schema = yup.object().shape({ name: yup.string().required(), age:...yup.number().required().positive().integer(), email: yup.string().email(), website: yup.string()...subDays(new Date(), 3), new Date()) //=> "last Friday at 7:26 p.m." 11.jsonwebtoken Jsonwebtoken是一个用于对...JSON Web 令牌进行签名、验证和解码的库。
基于对参考文档进行整理，方便读者参照，有建议之处，欢迎留言。 无论有多少人在维护，所有在代码仓库中的代码理应看起来像同一个人写的。 变量 (1)申明变量时，必须使用 var 。...Please follow me.'); })(); (2)使用函数 注:绝对不要在“非功能”块中申明方法（如，if、while等），而是通过将方法赋值给一个变量实现。...它会高优先级的覆盖掉每个方法中默认都有的arguments对象。...foo: function() { }, bar: function() { } }; return obj; 注释 (1)多行注释 /** … */注释内容包括描述，所有参数、返回值的具体类型和值...age; 命名规范 (1) 避免使用单个字母进行命名。尽量描述清楚你的命名; (2)使用全字母大写，下划线分隔的方式命名不变量。不要使用 const 关键词命名常量，ie不支持。
SPEC2006软件编译安装IOS软件解压在win操作系统用winRAR软件对ISO文件进行直接解压，不可将ISO文件用刻盘软件进行刻盘，会丢失文件。...hole - use fgets instead"); #if @GNULIB_FOPEN@ # if @REPLACE_FOPEN@修改 buildtools在 perl 的 configure 命令中的...-A ldflags 附近，把 -A libs=-lm -A ccflags=-fwrapv 添加到命令中，解决找不到 math 函数的问题和 numconvert.t 测试失败的问题（参考 https...://serverfault.com/a/801997/323597 和 如何在 Hifive Unmatched 开发板上安装 SPEC CPU 2006）：@@ -355,7 +355,7 @@...esac case "$mips_type" in '');;修改 perl-5.12.3/Configure在 if $ok; then 后面加上如下代码，解决 magic.t 测试失败的问题（参考 如何在
主要用了onTouch方法，获取滑动的距离进行偏移。...*/ private float yUp; /** * 上侧菜单当前是显示还是隐藏。只有完全显示或隐藏时才会更改此值，滑动过程中此值无效。...只有完全显示或隐藏时才会更改此值，滑动过程中此值无效。 */ private boolean isDownMenuVisible; /** * 是否正在滑动。...= event.getRawY(); int upDistanceY = (int) (yUp - yDown); if (isSliding) { // 手指抬起时，进行判断当前手势的意图...*/ public boolean isUpLayoutVisible() { return isUpMenuVisible; } /** * 下侧菜单是否完全显示出来，滑动过程中此值无效。
起初是由yellow dog 这一发行版的开发者Terra Soft 研发，用python 写成，那时还叫做yup(yellow dog updater)，后经杜克大学的Linux@Duke 开发团队进行改进...yum update 2 查找包及获取相关信息 Yum使您能够对软件包执行完整的操作集，包括搜索软件包、查看有关软件包的信息、安装和删除。...设置更高的调试级别值将导致yum显示更详细的调试输出。debuglevel=2是默认值，而debuglevel=0禁用调试输出。...在对应的.repo文件中为单个存储库设置gpgcheck=value将覆盖默认值(如果它位于/etc/yum. conf中)。...repository配置说明 在[repository]部分中，repository是惟一的存储库ID，如my_personal_repo(不允许使用空格)，允许您定义单独的yum存储库。
它提供了一系列功能和特性，使创建、管理和验证表单变得更加容易, 如： 易于使用的 API：Formik 提供了一个简洁直观的 API，让你能够快速定义和操作表单字段。...自动状态管理：Formik 自动管理表单的状态，包括输入值、验证错误等，使你无需手动处理这些状态。...与其他库集成：Formik 可以与其他流行的库和工具（如 Yup、React Hook Form）集成，提供更多的扩展性和灵活性。...后台管理系统：Formik 可以用于构建后台管理系统的表单界面，方便管理员对数据进行操作和管理。...其核心组件包括： Formik 组件：管理表单状态和逻辑的核心组件，它接受表单的初始值、验证函数和提交函数，并提供了一系列工具方法来处理表单的状态和逻辑。
阅读这篇文章后，您将学到： 用自助法从样本中估计统计量。 用自助集成算法从单个训练数据集中训练多个不同的模型。 强大的分类器——随机森林算法。它只对袋装法进行小小的调整。...自助法是一种用于从数据样本中估计某个量的强大的统计方法。我们假设这个量是描述性的统计数据，如平均值或标准差。这样有助于我们理解它。 假设我们有一个100个样本值（x），我们希望估计样本均值。...我们可以使用自助法来进行更准确的估计： 多次（如1000次）从数据集中随机采样子样本，各次采样之间是有放回的（可以多次选择相同的值）。 计算每个子样本的均值。...假设我们的样本数据集有1000个值（x）。我们在CART算法中运用Bagging，如下所示。 多次（如100次）从数据集中随机采样子样本。各次采集之间是有放回的。...你可以尝试不同的值，并使用交叉验证来调整它。
温馨提示： * 不要使用不合适的模型，使用验证集而非测试集来评估模型 * 比较模型时，要优化模型的超参数，并进行多次评估，并在发布结果时纠正多重比较。...因此，需要谨慎思考如何在实验中使用数据、衡量模型的真实性能并进行报告。 3.1 使用恰当的测试集 使用测试集来衡量机器学习模型的通用性，并确保测试集的数据是合适的。...3.4 对模型进行多次评估 模型的单一评估并不可靠，可能低估或高估了模型的真正性能，为此，需要对模型进行多次评估，大多涉及到使用不同的训练数据子集对模型进行多次训练。...温馨提示： 报告多次评估的均值和标准差的同时，建议保留单个分数记录，以备后续使用统计检验 (statistical tests) 对模型进行比较。...没有进行相同数量的超参数优化也会影响模型性能差异。 因此，要想对两个模型科学地进行性能比较，应该将模型优化到相同程度，并进行多次评估，然后用统计测试的方法确定性能差异是否显著。
温馨提示： * 不要使用不合适的模型，使用验证集而非测试集来评估模型 * 比较模型时，要优化模型的超参数，并进行多次评估，并在发布结果时纠正多重比较。 ...因此，需要谨慎思考如何在实验中使用数据、衡量模型的真实性能并进行报告。 3.1 使用恰当的测试集 使用测试集来衡量机器学习模型的通用性，并确保测试集的数据是合适的。...3.4 对模型进行多次评估 模型的单一评估并不可靠，可能低估或高估了模型的真正性能，为此，需要对模型进行多次评估，大多涉及到使用不同的训练数据子集对模型进行多次训练。...温馨提示： 报告多次评估的均值和标准差的同时，建议保留单个分数记录，以备后续使用统计检验 (statistical tests) 对模型进行比较。 ...没有进行相同数量的超参数优化也会影响模型性能差异。 因此，要想对两个模型科学地进行性能比较，应该将模型优化到相同程度，并进行多次评估，然后用统计测试的方法确定性能差异是否显著。
这项技术在训练中随机去除神经元。 想象一下，如果右边的红色神经元是唯一促成正确结果的神经元。一旦我们移除红色神经元，它就迫使其他神经元训练和学习如何在没有红色的情况下保持准确。...这就导致了每一个epoch中只有一个batch使用了drop-out ，这就导致了我们看到的性能下降。 修复很简单 —— 我们将model.train() 向下移动一行，让如训练循环中。...请注意，由于使用了drop-out ，训练准确性会低于验证准确性。...常用的错误 3: 忘记在.backward()之前进行.zero_grad() 当在 “loss”张量上调用 “backward” 时，你是在告诉PyTorch从loss往回走，并计算每个权重对损失的影响有多少...常见错误 4: 你把做完softmax的结果送到了需要原始logits的损失函数中 logits是最后一个全连接层的激活值。softmax也是同样的激活值，但是经过了标准化。
这导致一种新的 HP 调优范式：µTransfer，即在 µP 中对目标模型进行参数化，并在较小的模型上间接调优 HP，将其零样本迁移到全尺寸模型上，无需调优后者。...右侧，参数化的 2D 平面由以下插值形成：1）PyTorch 默认值和 µP（x 轴）之间的初始化扩展，以及 2）PyTorch 默认值和 µP（y 轴）之间的学习率扩展。...除了学习率，其他超参数的情况如下图所示： 测试 µTransfer 在验证完单个超参数的迁移之后，研究者试图将它们组合到更现实的场景中。...使用 µP 中的相对注意力对 GPT-3 的一个版本进行参数化后，该研究调整了一个具有 4000 万个参数的小型 proxy 模型，然后按照 µTransfer 的方法将最佳超参数组合复制到 GPT-3...相反，其他扩展规则（如 PyTorch 中的默认初始化或 NTK 参数化），随着网络变得越来越宽，超参数空间中的最优值却越来越远。
因为在 Python 中，将字符串与 int 进行比较是完全可行的，所以没有抛出异常（但是比较没有达到我们想要的效果）。...在 Python 3.5 (PEP 484)中，使用注解进行编程的语法变得标准化，此后，Python 社区广泛使用了类型提示。...在与其他类实例进行比较时，它也会有适当的行为。这是因为，除了自动生成 __init__ 方法外，还生成了其他特殊方法，如 __repr__、__eq__ 和 __hash__ 等。...Dataclass 使用字段 (field) 来完成它们的工作，手动构造一个 field() 函数能够访问其他选项，从而更改默认值。...对模块属性访问的控制现在更容易了，因为 __getattr__ 现在可以在模块层次进行定义。这使得定制导入行为和实现特性，例如弃用警告，变得更加容易。 CPython 的一种新的开发模式。
RNA速度详细显示了神经元和其他的细胞如何在大脑发育和成熟时获得它们的特定功能。...我们在神经嵴谱系中验证了它的准确性，展示了它在多个已发表的数据集和技术平台上的应用，揭示了发育中的小鼠海马的分支谱系树，并检测了人类胚胎大脑中的转录动力学。...初生(未剪接的)和成熟(剪接的)mRNA的相对丰度可以用来估计基因剪接和降解的速率，而不需要进行代谢标记，如 bulk显示的那样。...c 模型的解决方案b作为时间的函数,显示unspliced和拼接动力学反应步骤中α的变化。 d ，相图显示与c相同的解(固体曲线)。稳定状态不同的转录率α值落在坡的对角线γ(虚线)。...f，g 观察到一对环状驱动基因的相位图:Fgf1 (f)和Cbs（g）。每个点的昼夜节律时间用时钟符号表示(与e中的对应)。
这导致一种新的 HP 调优范式：µTransfer，即在 µP 中对目标模型进行参数化，并在较小的模型上间接调优 HP，将其零样本迁移到全尺寸模型上，无需调优后者。...下图4使用相同的 transformer 设置来显示最佳学习率如何在合理的非宽度维度范围内保持稳定。 图4：在 µP 中参数化并在 Wikitext-2 上训练的不同大小的 transformer。...除了学习率，其他超参数的情况如下图所示： 测试 µTransfer 在验证完单个超参数的迁移之后，研究者试图将它们组合到更现实的场景中。...使用 µP 对 GPT-3 的一个相对位置编码版本进行参数化后，该研究调整了一个具有4000万个参数的小型 proxy 模型，然后按照 µTransfer 的方法将最佳超参数组合复制到 GPT-3 的67...相反，其他扩展规则（如 PyTorch 中的默认初始化或 NTK 参数化），随着网络变得越来越宽，超参数空间中的最优值却越来越远。
08 地理图 也叫地图，用于表现属于现实世界中位置的值的地图。常用于比较国家或地区之间的值，如显示政治立场的地图。...优点：如果看图者熟悉地理，可以很容易地找到值并在多个层次上对它们进行比较（即同时按国家和地区比较数据）。 缺点：使用位置的大小来表示其他值，可能会强化或弱化这些位置中编码的值。...优点：既适合水平又适合垂直的紧凑的图表形式；当两个变量之间的差异最重要时，非常适合在它们之间进行多次比较。...优点：创造了一种简单的之前和之后的叙事，无论是单个值还是许多值的总体趋势，都让人很容易看出和掌握。 缺点：排除了两种状态之间值的所有细节；太多纵横交错的线条可能让人很难看到单个值中的变化。...通常用于跨多个类别显示单个值，如季度财务业绩。 优点：使每个单个的值都可用；与相同信息的单调版本相比，更容易阅读和比较值的情况。 缺点：难以对趋势产生粗略的了解，也很难对几组值进行快速比较。
优点：如果看图者熟悉地理，可以很容易地找到值并在多个层次上对它们进行比较（即同时按国家和地区比较数据） 缺点：使用位置的大小来表示其他值，可能会强化或弱化这些位置中编码的值 09 层次图 用来表示元素集合的关系和相对排名的线和点...优点：既适合水平又适合垂直的紧凑的图表形式；当两个变量之间的差异最重要时，非常适合在它们之间进行多次比较 缺点：当变量“翻转”（高值是前一个棒棒糖图中的低值）时，多个棒棒糖图之间的比较可能令人困惑；值相似的多个棒棒糖图...优点：创造了一种简单的之前和之后的叙事，无论是单个值还是许多值的总体趋势，都让人很容易看出和掌握 缺点：排除了两种状态之间值的所有细节；太多纵横交错的线条可能让人很难看到单个值中的变化 19 小型多图...通常用于跨多个类别显示单个值，如季度财务业绩。...优点：使每个单个的值都可用；与相同信息的单调版本相比，更容易阅读和比较值的情况 缺点：难以对趋势产生粗略的了解，也很难对几组值进行快速比较 23 树形图 被分割成更小矩形的矩形，每个更小矩形代表某个变量与整个值的比例
通过与 OpenAI 合作，微软研究院的研究员们在一系列现实场景中也验证了该技术的实际优势。 伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。...这导致一种新的 HP 调优范式：µTransfer，即在 µP 中对目标模型进行参数化，并在较小的模型上间接调优 HP，将其零样本迁移到全尺寸模型上，无需调优后者。...除了学习率，其他超参数的情况如下图所示： 测试 µTransfer 在验证完单个超参数的迁移之后，研究者试图将它们组合到更现实的场景中。...使用 µP 对 GPT-3 的一个相对位置编码版本进行参数化后，该研究调整了一个具有4000万个参数的小型 proxy 模型，然后按照 µTransfer 的方法将最佳超参数组合复制到 GPT-3 的67...相反，其他扩展规则（如 PyTorch 中的默认初始化或 NTK 参数化），随着网络变得越来越宽，超参数空间中的最优值却越来越远。
一旦用户通过 IDP 的身份验证，他或她将被重定向回 Dex，由 Dex 批准用户对客户机应用程序的访问。...然后他执行了一个现场演示，在那里他安装并运行了一个客户端应用程序，以测试单个用户、用户组和管理员的 Dex 身份验证工作流。...正如 Dixit 所指出的，Kubernetes 有自己的方法来管理对你的计算机或网络资源的访问，该方法基于你组织中单个用户的角色。...该方法灵活而强大——定义规则一次，就可以多次使用它们，不仅在集群内，而且可以跨多个集群使用。RBAC 清楚地定义了谁可以访问什么，这允许在应用程序更改和增长时跨集群进行动态计算。...在 Dexit 在讨论中逐步演示了如何在 Kubernetes 中使用 RBAC 为所有类型的主题配置访问。
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