如何让函数既接受流水线中的参数又使用全位置参数？ - 腾讯云开发者社区

ES6 中引入了 rest 参数（...变量名），用于获取函数内不确定的多余参数，注意只能放在所有参数的最后一个： function restFunc(...args) { console.log(...arguments 对象的区别剩余参数只包含没有对应形参的实参，arguments 包含函数的所有实参剩余参数是一个真正的数组，arguments 是一个类数组对象，不能直接使用数组的方法 arguments...不能在箭头函数中使用在函数内部的怎么使用剩余参数剩余参数我们大都用在一些公共的封装里面，经常配合闭包、call、apply、bind 这些一块使用，对于这几个的使用差异很容易把人绕晕。...(args[0]) } restFunc(2) // 2 2、在闭包函数中配合 call、bind 使用这里在函数内部用 call、bind 去改变 this 指向 function callFunc...3、在闭包函数中配合 apply 使用示例和上面的 call、bind 类似，不过注意 apply 接收的参数本来就是一个数组或类数组，所以这里并不需要额外用展开运算符去展开剩余参数： function

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RxJS 快速入门

异步与“回调地狱” 我们都知道 JavaScript 是个多范式语言，它既支持过程式编程，又支持函数式编程，两者分别适用于不同的场合。...它接收任意多个参数，参数可以是任意类型，然后它会把这些参数逐个放入流中。 from - 数组转为流 ? 它接受一个数组型参数，数组中可以有任意数据，然后把数组的每个元素逐个放入流中。...它接受两个数字型参数，一个起点，一个终点，然后按 1 递增，把中间的每个数字（含边界值）放入流中。...类型检查只要有可能，请尽量使用 TypeScript 来书写 RxJS 程序。由于大量 operator 都会改变流中的数据类型，因此如果靠人力来追踪数据类型的变化既繁琐又容易出错。...TypeScript 的类型检查可以给你提供很大的帮助，既省心又安全，而且这两个都是微软家的，搭配使用，风味更佳。

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深度 | 为了让iPhone实时运行人脸检测算法，苹果原来做了这么多努力

苹果的开发人员们根据OverFeat论文中学到的新观点构建了最初的模型架构，做出了一个全卷积网络（图1），它可以执行如下两个功能：一个预测输入中是否包含人脸的二分类分类器一个回归函数，预测一组参数...映射中的每个点都对应着输入图像中的一个小块，并且包含了网络对图像块中是否包含人脸、输入中的人脸位置和大小的预测结果。有了这样的网络以后，就可以在它的基础上构建相对标准的图像处理流水线进行人脸检测。...这种种限制就凸显出了一个严重的问题：产生的预测结果让人觉得可以接受的网络结构必然非常复杂，多数时候要超过20层，而且有数个一个网络中嵌套另一个网络的模块。...优化图像处理流水线在产品设计的抉择中，深度学习相关的实际考量也产生了深深的烙印，因为苹果想要做的是开发者也可以方便使用的软件框架，苹果把它称作Vision。...虽然这个过程是完全确定性的，但这个技巧既对性能没有造成什么影响、也没造成地址的碎片化，就减小了内存消耗。CPU和GPU上也都可以使用这个方法。

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前端源码解读：前端小白也能轻松理解的axios源码

那么，在接下来的内容，我们一起揭开 axios 内部的奥秘，看看它到底是如何实现这些不同的调用风格的，让你在实际业务中更加得心应手地使用它。...request 方法是一个通用的请求函数，而 get 和 post 方法则是分别调用 request 并传入不同参数的快捷方式。...这就像我们打造了一个多功能机器人厨师，不仅可以直接帮你做菜，还能根据你的需求灵活变通，提供各种服务。这种巧妙的设计，让 axios 成为了一个非常强大的工具，既灵活又高效。...通过这些巧妙的设计，axios 成为了一个既强大又灵活的 HTTP 客户端库，不仅能应对各种复杂的业务需求，还能让开发者以更高的效率完成任务。...结束 axios 的设计充满了智慧与灵活性，它让实例既能作为函数又能作为对象使用，支持多种调用方式；通过拦截器机制为请求和响应提供了全面的控制；还通过动态方法生成和请求取消机制，大大增强了代码的灵活性和健壮性

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从IDA动态调试方法到ARM三级流水线的分析到实操

此章节让我们熟悉通过IDA修改参数、函数、返回值，同时详细解读标志位的概念，熟悉堆栈及详细解读ARM三级流水线概念和ARM编码编译为二进制的全过程。...这里BLX中R3需要跳转，那么R3也是有规定给地址的，所以我们这里的有4个参数R0-R3 R0-R3：4个寄存器->参数寄存器 R0-R3：用于函数参数及返回值的传递 R4-R6,R8,R10-R11：...R15：PC (program counter),指向当前指令地址三、修改寄存器-修改函数 1、方法1-修改Hex 如果我要改这条指令根据三级流水线，需要在前三个代码断点不想让程序执行怎么办？...=F42AA09C 另外补充说明就是根据以上描述，流水线只有被指令填满时才能发挥最大的效能，既每时钟周期完成一条指令的指向（仅单周期指令）如果程序发送跳转，流水线会被清空，这将需要几个时钟才能使流水线被再次填满...一般来说，人习惯性约定将”正在执行“的指令作为参考点，称之为第一条指令，因此PC总是指向第三条指令，当ARM状态时，每条指令为4字节长，所以PC始终指向改指令地址加8字节的地址，既：PC值=当前程序执行位置

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模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础

即使我们能够把模型放进单个GPU中（例如，通过在主机和设备内存之间交换参数），但是其所需的大量计算操作会导致漫长训练时间（例如，使用单个V100 NVIDIA GPU来训练1750亿个参数的GPT-3需要大约...比如下图之中，上方是原始流水线，下面是模型并行，中间给出了 Bubble 位置。...一些方法将参数服务器与流水线并行使用。然而，这些都存在不一致的问题。TensorFlow的GPipe框架通过使用同步梯度下降克服了这种不一致性问题。...g类似于f，在后向函数中使用identity，在前向函数中使用all-reduce。 2.2.4 切分self attention 如下图所示。...在每个模型并行组中具有相同位置的GPU（例如图中的GPU 1，9，…，505）形成数据并行组（data parallel group），即，具有相同模型参数的进程被分配到同一个数据并行组之中。

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PPT汇总：DeepSeek核心技术前世今生

微设计上，采用 Pre-Norm 结构和 RMSNorm 函数，使用 SwiGLU 作为前馈网络的激活函数。宏设计上，DeepSeek LLM 7B 有30层，而 67B 有95层，以优化训练和推理。...毕竟对于模型里面的模块而言，他们使用的资源应该是一样的，怎么能不让其他的有一样的产出呢），从而让其他专家缺少锻炼的机会；专家在不同设备的话，然后你又老是用其中几个，负载不平衡会加剧计算瓶颈（总是调度那几个专家在的设备...MHA 左边的公式中，t 表示计算序列中第 t 个 token；q,k,v,o 中的两个下标，前一个表示 token 位置，后一个表示对应的 Head 下标。...计算 t + 1, t + 2, … , t + n 位置的 Attention，要使用前序的 1 → t 位置的 k，v 的值是始终不变的。...尽管精炼策略既经济又有效，但要超越智能的界限可能仍需要更强大的基础模型和更大规模的强化学习。 DeepSeek-R1 如何复现？

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【Python基础】在pandas中使用pipe()提升代码可读性

2 在pandas中灵活利用pipe() pipe()顾名思义，就是专门用于对Series和DataFrame操作进行流水线（pipeline）改造的API，其作用是将嵌套的函数调用过程改造为「链式」过程...，其第一个参数func传入作用于对应Series或DataFrame的函数。...具体来说pipe()有两种使用方式，「第一种方式」下，传入函数对应的第一个位置上的参数必须是目标Series或DataFrame，其他相关的参数使用常规的「键值对」方式传入即可，就像下面的例子一样，我们自编函数对...() ) 可以看到，在紧接着drop()下一步的pipe()中，我们将自编函数作为其第一个参数传入，从而将一系列操作巧妙地嵌入到链式过程中。...「第二种使用方式」适合目标Series和DataFrame不为传入函数第一个参数的情况，譬如下面的例子中我们假设目标输入数据为第二个参数data2，则pipe()的第一个参数应以(函数名, '参数名称'

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在pandas中使用pipe()提升代码可读性

1 简介　　我们在利用pandas开展数据分析时，应尽量避免过于碎片化的组织代码，尤其是创建出过多不必要的中间变量，既浪费了内存，又带来了关于变量命名的麻烦，更不利于整体分析过程代码的可读性，因此以流水线方式组织代码非常有必要...2 在pandas中灵活利用pipe() pipe()顾名思义，就是专门用于对Series和DataFrame操作进行流水线（pipeline）改造的API，其作用是将嵌套的函数调用过程改造为链式过程...具体来说pipe()有两种使用方式，第一种方式下，传入函数对应的第一个位置上的参数必须是目标Series或DataFrame，其他相关的参数使用常规的键值对方式传入即可，就像下面的例子一样，我们自编函数对泰坦尼克数据集进行一些基础的特征工程处理...() ) 　　可以看到，在紧接着drop()下一步的pipe()中，我们将自编函数作为其第一个参数传入，从而将一系列操作巧妙地嵌入到链式过程中。...第二种使用方式适合目标Series和DataFrame不为传入函数第一个参数的情况，譬如下面的例子中我们假设目标输入数据为第二个参数data2，则pipe()的第一个参数应以(函数名, '参数名称')的格式传入

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在pandas中使用pipe()提升代码可读性

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我的GraphQL工具实战：用Apipost提升开发效率的真实体验

作为一个十年在一线的全栈开发者，对于GraphQL带来的效率变革已深刻体验到，据我了解，身边超过40%的同行都已采用这项技术。...一、我的调试效率进化史1、可视化界面记得第一次接触GraphQL时，需要反复核对Schema文档才能写出正确的嵌套查询。现在通过Apipost的可视化参数树，就像在文件管理器里勾选需要的字段。...2、实时调试与错误定位那天赶进度时手滑把warehouse拼成warehose，正当我准备开启人肉debug时，Apipost的红色波浪线瞬间定位错误位置，提示列表里正确的字段名让我避免了半小时的无效排查...2、可以新建多个query查询在最近的压力测试中，我利用多Query嵌套功能，把正常流、边界值、异常流等测试场景都集成到同一个文档。...自动化流水线：Jenkins对接后每晚自动跑接口回归测试4. 内外协同机制：给外包团队设置外部权限既安全又高效结论经过三个项目的实战检验，Apipost给我的最大惊喜是开发流闭环体验。

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Cinemachine简介「建议收藏」

先贴一下官方的Cinemachine文档Cinemachine Documentation 简介使用我们第一次使用Cinemachine时大概是这样一个流程：在需要被控制的Camera上添加一个...通过虚拟相机计算State（虚拟相机通过各种参数计算出来的真实相机的状态，包括位置、旋转等）。将虚拟相机的State同步到真实相机上，可能是多个虚拟相机的State混合后的结果。...BlendSourceVirtualCamera 将CinemachineBlend封装成一个VirtualCamera，可以让A相机在切换到B相机的过程中又切换到C这种情况有一个平滑的过度。...虚拟相机的基类VirtualCameraBase 通过流水线的方式调用CinemachineComponent，同时在流水线中插入CinemachineExtension来计算相机的位置，具体是通过挂载的...Body主要用来计算相机的原始位置，也就是state中的RawPosition。 Aim主要用来计算相机的原始旋转，也就是state中的RawRotation。

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【C++】STL 算法 - transform 变换算法 ② ( 变换规则为普通函数 | 变换规则为 Lambda 表达式 | 变换规则为函数对象 | 变换规则为函数适配器转换的函数对象 )

传入接受一个参数的普通函数在下面的代码中 , 首先 , 创建了一个 vector 数组容器 , 之后该容器既作为输入容器 , 又作为输出容器 , 将元素输入后 , 计算后 , 在输出到原来的容器中...; // 创建一个 vector 数组容器 vector myVector; 然后 , 定义了一个接受一个参数的普通函数 , 使用该函数作为变换规则 ; // 普通函数 int...一元函数对象作为变换规则在下面的代码中 , 首先 , 创建了一个 vector 数组容器 , 之后该容器既作为输入容器 , 又作为输出容器 , 将元素输入后 , 计算后 , 在输出到原来的容器中...STL 中预定义的一元函数对象作为变换规则在下面的代码中 , 首先 , 创建了一个 vector 数组容器 , 之后该容器既作为输入容器 , 又作为输出容器 , 将元素输入后 , 计算后 ,...使用函数适配器将预定义二元函数对象转成的一元函数对象在下面的代码中 , 首先 , 创建了一个 vector 数组容器 , 之后该容器既作为输入容器 , 又作为输出容器 , 将元素输入后 ,

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深度学习笔记

，最大的特点在于卷积的权值共享结构，能大幅较少神经网络的参数量，防止过拟合的同时降低了神经网络模型的复杂度； CNN 每个卷基层中对数据的操作：图像通过多个不同卷积核的滤波，加以偏置，提取出局部特征，...卷积核的大小即为卷积核拥有的参数多少；采用局部连接的方式，参数量得到了缩减；卷积的好处是不管图片尺寸如何，我们需要训练的权值数量只和卷积核大小、卷积核数量有关，可以用极少的参数量处理任意大小的图片...池化层中的降采样：降低输出参数量，赋予轻度形变的容忍性，调高模型的泛化能力； LeNet5 的特性：每个卷基层包含三个部分：卷积、池化、非线性激活函数；使用卷积提取空间特性；降采样的平均池化层；...55，共(55+1)*6 = 156 个参数第二个卷积层 16 个卷积核；第三个卷积层 120 个卷积核；全连接层 84 个隐含节点，激活函数 Sigmoid； VGGNet-16 网络结构主要分为...，缩减了生成区域提案框的时间，计算提案框的边界成本小； RPN 是一种全卷积网络 FCN，可以针对生成检测提案框的任务端到端训练； RPN 中引入新“锚点”作为多尺度和纵横比的参考，避免了枚举多个尺度或纵横比得图像或卷积

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Charpter 9:卷积网络

参数共享是指在一个模型的多个函数中使用相同的参数. 传统神经网络,权重矩阵每个元素只用一次.而用卷积,用于一个输入的权重也会绑定在其他权重上.相当于学会一套权重,应用于所有输入位置上....池化池化函数使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出. 常用的有最大池化,相邻矩形区域平均值,L2范数以及基于据中心像素距离加权平均....这个先验也要求除了那些处在隐藏单元的小的空间连续的接受域内的权重以外,其余的权重都为零。总之,我们可以把卷积的使用当作是对网络中一层的参数引入了一个无限强的先验概率分布。...当然,把卷积神经网络当作一个具有无限强先验的全连接网络来实现会导致极大的计算浪费。但把卷积神经网络想成具有无限强先验的全连接网络可以帮助我们更好地洞察卷积神经网络是如何工作的。...., 2014a) 为了既获得具有较高不变性的特征又获得当平移不变性不合理时不会导致欠拟合的特征,被设计成在一些通道上使用池化而在另一些通道上不使用。

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如何使用sklearn进行数据挖掘？

无监督转换指只利用特征的统计信息的转换，统计信息包括均值、标准差、边界等等，比如标准化、PCA法降维等。有监督转换指既利用了特征信息又利用了目标值信息的转换，比如通过模型选择特征、LDA法降维等。...训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存在文件系统中，之后使用时无需再进行训练，直接从文件系统中加载即可。 2 并行处理并行处理使得多个特征处理工作能够并行地进行。...pipeline并没有提供相应的类，需要我们在FeatureUnion的基础上进行优化： View Code 在本文提出的场景中，我们对特征矩阵的第1列(花的颜色)进行定性特征编码，对第2、3、4列进行对数函数转换...但是纯粹使用sql语句来进行特征处理是很勉强的，除去特征提取以外，我又造了一回轮子，原来sklearn提供了这么优秀的特征处理、工作组合等功能。...所以，我先不提任何算法和模型，先从数据挖掘工作的第一步开始，使用基于Python的各个工具把大部分步骤都走了一遍(抱歉，我暂时忽略了特征提取)，希望这样的梳理能够少让初学者走弯路吧。

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保持稳定迭代的秘密：基于Spinnaker的全自动渐进式交付

如果让你主导一款千万级，甚至亿级用户产品的功能迭代，你会怎么做？你需要面对的挑战可能来自商业战略的变化带来的新的产品诉求，而产品的任何改动，哪怕只是界面调整，都将接受无数存量用户的“检阅”。...笔者通过对Facebook、Twitter等互联网巨头的调研，试图窥探他们在瞬息万变的市场中仍然保持“稳定”迭代的秘密——渐进式交付，并进一步探索如何使用Spinnaker实现全自动渐进式交付。...为什么渐进式交付能赋予大规模组织下的产品持续交付及稳定迭代的能力。 3. 既适用于小项目，又适用于大项目的实践经验。...在产品的迭代过程中，可以将渐进式交付的具体行为附着在流水线中，将整条交付流水线看作产品迭代的一个过程和一次渐进式交付周期。渐进式交付在实践中是以A/B测试、金丝雀/灰度发布等技术手段落地的。...（1）A/B 测试可通过对用户画像中地理位置和性别组合条件进行A/B测试，使其访问新版本，而其他的用户则继续访问旧版本。

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保持稳定迭代的秘密：基于Spinnaker的全自动渐进式交付

笔者通过对Facebook、Twitter等互联网巨头的调研，试图窥探他们在瞬息万变的市场中仍然保持“稳定”迭代的秘密——渐进式交付，并进一步探索如何使用Spinnaker实现全自动渐进式交付。...为什么渐进式交付能赋予大规模组织下的产品持续交付及稳定迭代的能力。 3. 既适用于小项目，又适用于大项目的实践经验。...在产品的迭代过程中，可以将渐进式交付的具体行为附着在流水线中，将整条交付流水线看作产品迭代的一个过程和一次渐进式交付周期。渐进式交付在实践中是以A/B测试、金丝雀/灰度发布等技术手段落地的。...全量发布在渐进式交付的过程中，A/B测试环节及灰度发布环节都可以根据用户数据和市场反馈决定是否全量发布，这种方式既能够保证迭代敏捷，又能够保证市场安全性。...（1）A/B 测试可通过对用户画像中地理位置和性别组合条件进行A/B测试，使其访问新版本，而其他的用户则继续访问旧版本。

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AngularJs指令解密

template(字符串string或函数Function) template参数是可选的，必须被设置为以下两种形式之一：一段HTML文本; 一个可以接受两个参数的函数，参数为tElement和tAttrs...templateUrl（字符串String | 函数Function）可选的参数，可以是以下类型：一个代表外部HTML文件路径的字符串一个可以接受两个参数的函数，参数为tElement和tAttrs...大致过程如下：模板之中可能含有指令，指令之中可能又含有模板，模板之中又含有指令，由此形成一棵模板树。只有具有最高优先级的指令中的模板会被编译。...为了设置作用域中的视图值，需要调用ngModel.\$setViewValue()函数，接受一个字符串参数value，表示想要赋予的实际值，然后： ngModel....\$parsers：\$parsers的值是一个由函数组成的数组，其中的函数会以流水线的形式被逐一调用。ngModel从DOM中读取的值会被传入\$parsers中的函数，并依次被其中的解析器处理。

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一文读懂-多智能体编译：从例行到交接的奥秘

还记得电影《机械姬》中那个能与人自然对话的AI吗？如今，让AI智能体像人类团队一样默契配合，已经不再是科幻... Hey，大家好！我是Leon！...这篇文章让我不禁感慨：AI的世界实在太有意思了！尤其是当下，智能体（Agent）这个概念越来越火，如何让它们真正的更高效、智能地协作，成了一个非常重要的课题。为什么要关注智能体编排？...如何让一个智能体完成任务后，把对话流畅地“交接”给另一个智能体？ 2. 如何让每个智能体工作得既高效又灵活，避免因为任务复杂而卡壳？...这让我想到，其实例行和流水线很像：智能体根据用户输入，沿着一条清晰的任务线一步步完成工作。而且，这条“流水线”可以随时扩展，比如加入新的步骤或工具。...高度灵活：通过自然语言指令和动态函数调用，智能体可以非常自然地完成任务，甚至应对意外情况。这种设计既简单优雅，又实用高效，简直就是"让AI成为更好的AI"的典范。

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前端ES6中rest剩余参数在函数内部如何使用以及遇到的问题？

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