上面的这种bug在项目中很常见，参数都用new Object[]{}封装起来。特别是从class文件反编译回来成的java文件格式也是这样的。但是如果要消除bug的话直接使用参数就好了，不要用new Object[]{}封装。
递归是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象。在计算机编程里，递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知。使用递归解决问题，思路清晰，代码少。但是在 Python 中，使用递归会消耗很大的空间，可能还会产生大量的重复的计算。所以我们应该想办法消除递归，下面我以斐波那契序列为例讲解几种消除递归的方法。
啊，终于来到了接近尾声的地方了。上次写到我们完成了宝石的交换，接下来我们就要对宝石的消除进行判断并实现消除。那赶紧进入正题吧。
做为一个曾经写了30+临床项目的数据清洗的SAS程序的小编打算本文将围绕数据清洗中的SAS函数应用展开。当然文中涉及的到例子SAS实现的方法很多可能并非是最佳方式，只是为了引出函数的使用方式…
.但是 Ng 常常胜省略不写,因为 W 已经是一个高维参数矢量,已经可以表达高偏差问题.
关于函数式编程 有哪些函数式语言？ 其实函数是语言很早就出现了，上世纪30年代出现的Lambda和50年代的LISP，比面向过程和对象的语言出现的更早，现代的Clojure，Erlang，Haskee
目前，深度神经网络在计算机视觉、机器学习和人工智能等领域取得了巨大的实际成功。然而，从理论上对深度神经网络的理解相对于其在经验上的成功来说是较为缺乏的。在理论上，理解深度神经网络的一个主要难点是用于训练网络的目标函数的非凸性以及高维度。由于非凸性和高维度，能否保证深度神经网络在训练过后具有理想的性质，而不是陷入一个随机的糟糕的局部极小值点附近，往往还不清楚。实际上，寻找一个通用的非凸函数（Murty & Kabadi, 1987）以及用于训练特定种类神经网络的非凸目标函数（Blum & Rivest, 1992）的全局极小值是 NP-Hard 的问题，这引起了研究人员对高维问题的关注（Kawaguchi et al., 2015）。在过去，这类理论问题被认为是人们偏向于选择只需要进行凸优化的经典机器学习模型（无论带不带有核方法）的原因之一。尽管深度神经网络近来取得了一系列的成功，但始终绕不开一个问题：能否在理论上保证深度神经网络避开糟糕的局部极小值点？
本文是【React基础】系列的第五篇文章，这篇文章中我们介绍一下在react的函数组件中如何使用类组件中的state和生命周期之类的东西。
模型训练之初，你压根不知道哪些特征会有用，于是你找了很多特征，以此来尽可能精确地去拟合训练数据。
在使用JavaScript的过程中，我们可能要去使用定时器，而JavaScript就拥有其自带的定时功能
作为一款公用平台，JDK 本身也为并发程序的性能绞尽脑汁，在 JDK 内部也想尽一切办法提供并发时的系统吞吐量。这里，我将向大家简单介绍几种 JDK 内部的 "锁" 优化策略。
【省流】上次介绍了深度学习编译器之Layerout Transform优化 ，在这篇文章中提到还会介绍常量折叠优化Pass的实现，但在介绍常量折叠Pass之前我想再介绍一个类似的优化方法也就是公共子表达式消除实现（CSE）。仍然是以OneFlow中基于MLIR进行实现的CSE Pass为例子来讲解。在解析代码实现的过程中，我发现基于MLIR来做公共子表达式消除的时候还顺带做了死代码消除的功能。另外，在考虑公共子表达式消除的时候需要保证两个重复的操作处于同一个基本块中以及两个重复操作之间没有其它具有副作用的操作才可以消除。在OneFlow的实现中只是对OneFlow的UserOp的特殊属性即OpName和SymbolID进行了擦除，用一个魔法属性来代替，这是因为这两个属性不应该去影响公共子表达式的消除。这个优化还是比较有用的，在OneFlow的Stable Diffusion优化中发挥了不小的作用。
题目：Model-Agnostic Counterfactual Reasoning for Eliminating Popularity Bias in Recommender System
深度学习可能存在着数据 过拟合 问题，即存在 高方差。常见的解决方法有两个：一个是 正则化；另一个是 更多数据，更多数据 是一个非常可靠的方法，但是可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据，或者获取更多训练数据的成本很高，正则化 则没有这些问题，它通常有助于避免过拟合或减少网络误差。
在 TiDB 源码阅读系列文章（七）基于规则的优化 一文中，我们介绍了几种 TiDB 中的逻辑优化规则，包括列剪裁，最大最小消除，投影消除，谓词下推和构建节点属性，本篇将继续介绍更多的优化规则：聚合消除、外连接消除和子查询优化。
摘要：本文指出了竞争冒险现象在组合逻辑电路中的危害，并详细探讨了竞争冒险产生的原因、判断及消除方法。 关键词：组合逻辑电路 竞争冒险 消除
本文指出了竞争冒险现象在组合逻辑电路中的危害，并详细探讨了竞争冒险产生的原因、判断及消除方法。
本篇将主要关注逻辑优化。先介绍 TiDB 中的逻辑算子，然后介绍 TiDB 的逻辑优化规则，包括列裁剪、最大最小消除、投影消除、谓词下推、TopN 下推等等。
那些陌生的C++关键字 学过程序语言的人相信对关键字并不陌生。偶然间翻起了《C++ Primer》这本书，书中列举了所有C++的关键字。我认真核对了一下，竟然发现有若干个从未使用过的关键字。一时间对一
版权声明：感谢您对博文的关注！校招与社招，有需要内推腾讯的可以QQ（1589276509）or 微信（louislvlv）联系我哈，期待您的加入。 https://blog.csdn.net/K346K346/article/details/82147894
均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。我们使用MeanImageFilter（）函数来对图像进行平滑去噪。参数设置就是统计均值计算的半径大小，这里可以xyz方向上都一样的半径大小，也可以设置成不同的半径大小，在这里我们设置成5，就意味着是10x10x10区域里计算均值滤波的结果。
所谓声学回声消除，是为了解决VoIP（网络电话）中这样一个问题：即A与B进行通话，A端有麦克风和扬声器分别用来采集A的声音和播放B的声音，B端有麦克风和扬声器分别用来采集B的声音和播放A的声音，很明显，由于声音传播的特性，A端的麦克风在采集A的声音的同时，也采集到了A端扬声器播放的来自B的声音，也就是A端采集到的声音是一个混合的声音，这个声音通过网络发给B时，B就不仅能听到A的声音，也能听见B前几秒自己的声音，这就是在B端听到了B自己的回声，同理在A端也可以听到A自己的回声，这显然不是我们想要的。
1、类似于数组的arguments对象包含传入函数中的所有参数，它具有callee属性，用于执行函数本身。
kp，比例环节是为了加快响应速度快速达到稳定，能减少误差但不能消除误差。是比例调节系数，在PID调节器中起到加快系统的响应速度，提高系统的调节精度，快速调节误差的作用。
Blocks 也被称作 闭包、代码块。展开来讲，Blocks 就是一个代码块，把你想要执行的代码封装在这个代码块里，等到需要的时候再去调用。
给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。
由线性回归(一)^1，我们通过数学中的极值原理推导出了一元线性回归的参数估计和多元线性回归的参数估计的拟合方程计算方法。同时为了检验拟合质量，我们引入了两种主要检验：
关于滤波和模糊，很多人分不清，我来给大家理理（虽说如此，我后面也会混着用,,ԾㅂԾ,,）：
阿基米德原理：流体静力学的一个重要原理，它指出，浸入静止流体中的物体受到一个浮力，其大小等于该物体所排开的流体重量，方向竖直向上并通过所排开流体的形心。这结论是阿基米德首先提出的，故称阿基米德原理。结论对部分浸入液体中的物体同样是正确的。同一结论还可以推广到气体。
视觉Transformer已成为计算机视觉任务的重要模型之一。虽然它们优于之前的卷积神经网络，但其复杂度是与输入特征长度N呈二次关系。
观察者模式（Observer Pattern）主要解决的是当对象间存在一对多关系时当一个对象被修改，会自动通知依赖它的其它对象。在设计模式中观察者模式属于行为型模式。
消除Javascript语法的一些不合理、不严谨之处，减少一些怪异行为; 消除代码运行的一些不安全之处，保证代码运行的安全； 提高编译器效率，增加运行速度； 为未来新版本的Javascript做好铺垫。 "严格模式"体现了Javascript更合理、更安全、更严谨的发展方向，包括IE 10在内的主流浏览器，都已经支持它，许多大项目已经开始全面拥抱它。
前言：偷懒了一段时间，最近计划分享一些之前做过的项目，本期分享基于Matlab GUI的PID研究。
生命周期是rust中用来规定引用的有效作用域。在大多数时候，无需手动声明，因为编译器能够自动推导。当编译器无法自动推导出生命周期的时候，就需要我们手动标明生命周期。生命周期主要是为了避免悬垂引用。
膜拜下 Martin Fowler 大神 , 开始学习 圣经 重构-改善既有代码设计 .
本文介绍的论文是：《Modeling and Simultaneously Removing Bias via Adversarial Neural Networks》
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。
使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。使用feature_selection库的VarianceThreshold类来选择特征的代码如下：
在 Java 中通常对一些方法进行一些注解操作，但是很多注解在 Java 代码上没有问题，如果切换到 Kotlin 上时，如果继续使用这些注解就会存在一些问题，本篇主要对比一些常用 Java 注解和 Kotlin 注解使用转换。
本文总结了一些关于.NET项目开发中的一些点，包括使用委托消除函数串联调用，使用委托工厂转换两个独立层面的对象，多态入口，以及多态的受保护方法的单元测试。这些方法可以帮助程序员在开发过程中更好地实现对象之间的协同工作，提高代码的可维护性和扩展性。同时，作者也提到了单元测试与面向对象之间的紧密关系，以及单元测试在重构和面向对象中的重要性。
对作品进行审核：通过 bookId，找到对应的作品，接下来，将审核状态设置成审核通过。setter 往往是缺乏封装的一种做法。很多人在写代码时，写完字段就会利用 Lombok 生成 getter、setter。setter 同 getter 一样，反映的都是对细节的暴露。
这是流体材质的第二篇，继上一篇纹理变形之后，讲述如何对齐流体而不再是将它们进行扭曲。
工程开发，除了要满足业务需求和性能需求之外，还需要保证可维护。要随时面对人员流动对系统带来的风险，所以我对优雅代码的理解更偏向于易维护。下面是我的个人理解：
代码示例 : 合并时 , 如果有重复元素 , 自动去重 , 每个元素只保留一个 ;
Java的强大特性让其在游戏编程和多媒体动画处理方面也毫不逊色。在Java游戏编程和动画编程中最常见的就是对于屏幕闪烁的处理。本文从J2SE的一个再现了屏幕闪烁的Java Appilication简单动画实例展开，对屏幕闪烁的原因进行了分析，找出了闪烁成因的关键：update(Graphics g)函数对于前端屏幕的清屏。由此引出消除闪烁的方法——双缓冲。双缓冲是计算机动画处理中的传统技术，在用其他语言编程时也可以实现。本文从实例出发，着重介绍了用双缓冲消除闪烁的原理以及双缓冲在Java中的两种常用实现
在Lua语言中，函数是对语句和表达式进行抽象的主要方式。函数既可以用于完成某种特定任务，也可以只是进行一些计算然后返回计算结果。在前一种情况下，我们将一句函数调用视为一条语句；而在后一种情况下，我们则将函数调用视为表达式：
PID控制是将误差信号e(t)的比例(P)，积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量进行控制，其输出信号为：
命名，是编码中最为紧要的事情，其之于程序，便如脸面之于少女。好的命名，能清晰的传达代码的意图，甚而，有一种韵律的美感。而懒散随意的起名，则令人如堕云雾，不忍卒读，会一遍遍地消耗维护者的精气神儿。此外，混乱的命名体系，能轻巧的掩藏 BUG，贻祸千里。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
