在使用机器学习算法进行数据建模时，经常会遇到输入数据的维度问题。其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"，意味着算法期望的是一个二维数组，但是实际传入的却是一个一维数组。 本文将介绍如何解决这个错误，并提供使用numpy库中的reshape()函数来转换数组维度的示例代码。
既然是学习音视频技术，那必然少不了渲染这个环节，OpenGL就是进行图形渲染的一个重要角色。
看到这个标题相信很多人就要开始跟我争论了，PHP 才是最好的语言，那就请原谅下，你说是就是，我们来看看就知道了。 有一条 Atwood 定律：any application that can be written in JavaScript, will eventually be written in JavaScript 翻译一下就是：任何可以用 JavaScript 来写的应用，最终都将用 JavaScript 来写 要是没看到过这句话的人可能又要开始说了，Atwood 是谁，他说最终会就会啊。 那我
React的虚拟 DOM和 Diff算法是 React的非常重要的核心特性，这部分源码也非常复杂，理解这部分知识的原理对更深入的掌握 React是非常必要的。
开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第2天，点击查看活动详情
Flutter是谷歌的移动UI框架，可以快速在iOS和Android上构建高质量的原生用户界面。 Flutter可以与现有的代码一起工作。在全世界，Flutter正在被越来越多的开发者和组织使用，并且Flutter是完全免费、开源的。
北京时间 9 月 23 日凌晨，React 团队发布了关于全新 JSX 转换的博客，同时发布了 React 17.0.0-rc.2 版本，新的 JSX 转换不再依赖 React 环境，在转换时会自动引入新的 runtime。
“得移动端者得天下”，移动端取代PC端，成为了互联网行业最大的流量分发入口，因此不少公司制定了“移动优先”的发展策略。
本文主要对WEEX、React Native、Flutter和PWA几大热门跨平台方案进行简单的介绍和对比。内容选自《WEEX跨平台开发实战》 （WEEX项目负责人力荐，从入门到实战，教你玩转移动前端跨平台开发！）
React Native是Facebook开源的一款用于构建跨平台移动应用的框架。它基于React，可以使用JavaScript编写应用程序，并将其转换为原生代码，以在iOS和Android上运行。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
人在说话的时候，常常伴随着身体动作，不管是像睁大眼睛这样细微的动作，还是像手舞足蹈这样夸张的动作。
最好先了解你要处理的内容。盘点出所有资源的清单（ JavaScript 、图片、字体、第三方脚本和页面上开销较大的模块，例如轮播、复杂的信息图和多媒体内容），然后将它们按组细分。
注意： 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上：SpeedUpYourAlgorithms-Numba
Flutter是一款移动应用程序SDK，一份代码可以同时生成iOS和Android两个高性能、高保真的应用程序。 Flutter目标是使开发人员能够交付在不同平台上都感觉自然流畅的高性能应用程序。我们兼容滚动行为、排版、图标等方面的差异。 在全世界，Flutter正在被越来越多的开发者和组织使用，并且Flutter是完全免费、开源的。
React 组件也一样， 它的输入是 props，输出是关于 UI 的描述。我们可以在多个 UI 中重用单个组件，组件也可以包含其他组件。React 组件的本质上就是一个普通的 JavaScript 函数。
作者 | wagslane 译者 | 火火酱，责任编| Carol 出品| 区块链大本营（ID：blockchain_camp ） 本文对哈希函数进行简要的介绍，旨在帮助读者理解为什么要使用哈希函数，以及其基本工作原理。文中将省略具体证明和实现细节，而将重点放在高级原理上。 为什么要使用哈希函数 哈希函数被广泛应用于互联网的各个方面，主要用于安全存储密码、查找备份记录、快速存储和检索数据等等。例如，Qvault使用哈希散列将主密码扩展为私人加密密钥。 （Qvault：https://qvault.io/）
https://developer.nvidia.com/blog/detecting-objects-in-point-clouds-with-cuda-pointpillars/
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
随着深度卷积神经网络（CNNs）的发展，更引人注目的网络拓扑结构被应用于图像分类和目标检测任务领域。当将神经网络扩展到多个卷积层时，它表现出增强学习特征表示的显著能力。然而，它导致堆叠更多的深度卷积对应方法，并且需要消耗大量的内存和计算资源，这是构建深度CNN的主要缺点。作为一种替代方式，注意力机制方法由于其灵活的结构特征，不仅加强了对更具鉴别性的特征表示的学习，而且可以很容易地插入到神经网络的主干架构中。因此，注意力机制引起了计算机视觉研究界的极大兴趣。
副本拥有数据，对副本所做的任何更改都不会影响原始数组，对原始数组所做的任何更改也不会影响副本。
Flutter是一个跨平台的UI工具包，它的设计目的是允许跨iOS和Android等操作系统的代码重用，同时也允许应用程序直接与底层平台服务对接。其目标是让开发者能够交付在不同平台上感觉自然的高性能应用，在尽可能多的代码共享的同时，拥抱存在差异的地方。
前段时间，美团外卖技术团队积木Sketch插件“意外走红”。为了帮助更多的设计师小哥哥、小姐姐落地设计规范，提升产研效率，积木Sketch团队开始着手打造一个平台化的产品。本文介绍了积木Sketch插件进阶开发指南。希望通过本篇内容的学习，大家可以知道如何真正实现一款可以与业务强关联且功能可定制的成熟工具。
In terms of Neural Networks and Deep Learning: 卷积在神经网络和深度学习方面的特征:
如果你是一位有抱负的前端程序员并准备面试，那么这篇文章很适合你。本文是你学习和面试 React 所需知识的完美指南。
二进制 Javascript 对象表示法 (BSON) 是 JSON 文档的二进制编码序列化。JSON 更易于理解，因为它是人类可读的，但与 BSON 相比，它支持的数据类型更少。BSON 已扩展为添加一些可选的非 JSON 原生数据类型，例如日期和二进制数据。
【导读】Numpy是python数据分析和科学计算的核心软件包。 上次介绍了numpy的一些基础操作。例如如何创建一个array，如何提取array元素，重塑（reshape）数组，生成随机数（random）等，在这一部分，专知成员Fan将详细介绍numpy的高级功能，这些功能对于数据分析和操作非常重要。 Numpy教程第1部分可以参见专知公众号： Numpy教程第1部分 - 阵列简介（常用基础操作总结） ▌一、如何使用np.where获得满足给定条件的索引位置？ ---- 1、有时候我们不仅仅需要知道ar
移动跨平台开发一直是移动开发者和前端开发者追求的的话题，从早期的cordova、ionic，到如今的react native、weex、kotlin native和flutter等，可以说如今的跨平台框架可谓百花齐放，颇有一股推倒原生开发者的势头。
构建 PWA 背后的核心思想是为所有设备上的普通 Web 应用程序提供最佳用户体验。当我们通过浏览器访问 Web 应用程序时，整体体验永远赶不上原生应用程序提供的体验。因此，在可用的开放网络技术的帮助下，PWA 为使用最新版本浏览器的用户提供了增强的网络体验，与 Android、iOS 或 Windows 等依赖于操作系统的应用程序相当。
本文由 Suraj Vishwakarma 撰写的博文，这篇文章讨论了如何将代码重构整合到你的编程过程中，建议你特别为重构代码分配时间，并将较大的重构问题分解为较小的问题进行处理。
2022年9月24日，青岛大学计算机科学技术学院李臻教授团队在Drug Discovery Today上发表文章“Deep learning methods for molecular representation and property prediction”。在论文中，作者回顾并总结了现有的分子表示与性质预测的深度学习方法，并讨论了深度学习方法在分子表示和性质预测方面的挑战和机遇。
深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式)。
生成网络得到了加州理工学院理工学院本科物理学教授理查德·费曼（Richard Feynman）和诺贝尔奖获得者的名言的支持：“我无法创造，就无法理解”。 生成网络是拥有可以理解世界并在其中存储知识的系统的最有前途的方法之一。 顾名思义，生成网络学习真实数据分布的模式，并尝试生成看起来像来自此真实数据分布的样本的新样本。
JSX，既不是字符串也不是HTML，本质上是一个 JavaScript 的语法扩展，且更接近于JavaScript，是通过React.createElement()创建的一个对象，称为React 元素。
大家好，我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
目前，移动开发技术主要分为原生开发和跨平台开发两种。其中，原生应用是指在某个特定的移动平台上，使用平台所支持的开发工具和语言，直接调用系统提供的API所开发的应用。
目前，移动开发技术主要分为原生开发和跨平台开发两种。其中，原生应用是指在某个特定的移动平台上，使用平台所支持的开发工具和语言，直接调用系统提供的API所开发的应用。 原生开发的主要优势体现在： 1.可以快速访问本平台的全部功能，比如摄像头、GPS等； 2.原生应用的速度快、性能高，而且可以实现比较复杂的动画和绘制效果，用户体验较好。 原生开发的缺点也很明显，主要体现在： 1.开发成本较高，不同的平台必须维护不同的代码，人力成本也会随之增加； 2.有新的功能需要更新时，只能进行版本升级。 随着移动互联网的高速发展，在很多的业务场景下，传统的纯原生开发已经不能满足日益增长的业务需求，主要表现在以下两个方面： 1.应用动态化的需求增大。当需求发生变化，或者是需要增加新的功能时，传统的纯原生应用开发只能通过版本的升级来更新内容，然而应用的上架和审核都需要一定的时间。因此，开发人员迫切地希望进行应用内容的更新时，可以不更新版本，提升工作效率。 2.业务需求变化快，开发成本变高。原生开发一般需要技术团队对iOS、Android两个开发平台进行维护。当版本更新迭代时，开发和测试的成本都会增加。 针对上述两个问题，跨平台框架应运而生。
单应性是一种平面关系，可将点从一个平面转换为另一个平面。它是一个3乘3的矩阵，转换3维矢量表示平面上的2D点。这些向量称为同质坐标，下面将进行讨论。下图说明了这种关系。这四个点在红色平面和图像平面之间相对应。单应性存储相机的位置和方向，这可以通过分解单应性矩阵来检索。
人工智能（AI）无处不在。机器学习和人工智能正在彻底改变现代问题的解决方式。应用机器学习的一种很酷的方法是使用财务数据。财务数据是机器学习的一个游乐场。
Elasticsearch Index Lifecycle Management（ILM）是Elasticsearch的一个功能，用于管理索引的生命周期，优化索引的性能和减少存储成本。ILM可以自动执行索引的各种操作，如创建、删除、滚动、缩小等，从而帮助用户轻松地管理索引的生命周期。ILM可以帮助用户减少手动干预的工作量，使其可以更好地专注于数据分析。
React Redux在2019年6月11日发布的7.1版中提供了对Hooks的支持。这意味着我们可以在函数组件中将Redux与Hooks一起使用，而不是使用高阶组件（HOC）。
前端开发是一个非常特殊的行业，它的历史实际上不是很长，但是知识之繁杂，技术迭代速度之快，是其他技术所不能比拟的。
引言： 在机器学习和数据分析的工作中，我们常常会遇到一些警告信息。其中，FutureWarning是一种在未来版本中可能出现错误的警告，因此我们应该尽早解决这些警告以保持代码的稳定性和正确性。本文将会介绍如何解决一个名为FutureWarning: reshape is deprecated and will raise in a subsequent release. Please use .values.的警告信息。 问题背景： 在进行数据处理和特征工程时，我们经常需要对数据进行重塑（reshape）操作，以符合特定的模型输入要求或数据处理需求。然而，reshape方法在未来的版本中可能会被弃用，因此我们需要采取措施来解决FutureWarning。 解决方法： 在Python的数据分析和机器学习领域，我们通常使用pandas库来进行数据处理和分析。而在pandas中，我们可以使用.values方法代替reshape操作，以解决FutureWarning警告。 下面是一个示例，介绍如何使用.values来解决FutureWarning：
在一个交互式应用程序一切罪恶的根源是管理状态。“传统”的方式是MVC架构，或者一些变体。MVC提出你的模型是检验真理的唯一来源 – 所有的状态住在那里。视图是源自模型，并且必须保持同步。当模式的转变，所以没有查看。最后，用户交互是由控制器，它更新模型抓获。到目前为止，一切都很好。
原生的JS DOM操作非常消耗性能，而React把真实原生JS DOM转换成了JavaScript对象。这就是虚拟Dom（Virtual Dom）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
