我们都知道当网页内容溢出出现滚动条时，滚动条会占据一定的空间，有时这种情况会影响我们对界面的整体设计，那我们该怎么办呢？...我们可以使用：overflow-y: overlayoverflow的值为overlay，它的行为与auto相同的，但是在溢出时出现滚动条的展示方式有区分，overlay是覆在内容上面，它是不占位的。...我们以前也许都知道fixed定位是相对于浏览器窗口进行定位的，所以不管我们将fixed元素放在哪里，它都不会改变自己的定位基准，但是直到最近工作中遇到了一个问题，才打破了我的认知——原来fixed在某些条件下可以基于父元素定位...我们在多人协作时往往会出现或多或少的冲突情况，我最近在工作中就遇到了上图的问题。 这个错误出现的原因就是：我和其他人修改了同一份文件，而且那个人比我先提交。...解决方案： # dev指的是当前修改的分支 git pull origin dev --rebase 执行完上面的命令就可以更新和提交代码了，如果出现了冲突， 我们把冲突解决，提交完代码后，然后执行如下命令
因此，我弥补了这些缺失的功课，并写下这篇文章来帮助别人克服那些我在学习过程中遇到的困难和难题。...具有Sigmoid激活函数的单层感知机 （模型迭代1） 我们可以通过在感知机中加Sigmoid激活函数来解决上面的问题1.1和问题1.2。...然而，这个模型还是存在问题： 问题 2.1： 与每个变量是单调关系，如果我们想要辨识轻微的阴影阶梯该怎么办呢？...示例1 识别阶梯模式 搭建一个模型，当“左侧阶梯”被识别时，该模型“点亮” ； 搭建一个模型，当“右侧阶梯”确定时该模型“点亮” ； 把基本模型的分数加起来，这样当 和 都比较大时才会把最后一层网络上...我的答案是，“你不必这么做，完全可以借助Tensorflow”。但如果你真的想这样做，最困难的部分就是计算损失函数的梯度，所以把梯度表示成递归函数是你要考虑的一个重要问题。
开发过程中遇到问题了怎么办 日常开发过程中，总会遇到问题，那么遇到问题该怎么办呢？ 首先我们把问题分成大的两类：业务问题、技术问题。 一、业务问题 这类问题一般跟你的需求和设计相关。...2、开发时，遇到了具体的技术问题 这类问题，是最常见的问题。...另外如果一个问题你独自用前面四种方案花了2小时还没解决，请立马请教你们公司的技术牛人并上报leader（我们公司要求是1小时） 6) 如果是特殊问题，比如一些性能问题/ 接口响应缓慢等等 ，这些就需要各位看官自己的积累了...，还有就是熟练运用 jdk自带的分析工具，比如jconsole、jstack等等 三、总结： 遇到问题不要害怕，也不要烦躁，静下心来，想想问题出现的原因以及该怎么去解决，每解决一个问题都是对自己能力的提升...因为我自己看的书也不够多，所以发一些资料吧： Java工程师成神之路 程序员书单 有其他建议或者想法的，可以在评论回复，感谢阅读~
这段时间里，我一直在尝试将open_nsfw加入到手机，给手机浏览器增加色情图片检测功能，这个分阶段进行，在前面的几篇文章中，都谈到了这方面的尝试： 我的第一个caffe C++程序 我的第一个caffe...基于Logistic回归和Sigmod函数的分类 在Machine Learning课程中，对于线性回归是以房价预测为例子进行说明的，但若要做的是分类任务该怎么办？...当x为0时，Sigmoid函数值为0.5，随着x的增大，对应的Sigmoid值将逼近于1，而随着x的减小，Sigmoid值将逼近于0。...单位阶跃函数与Sigmoid函数如下图所示，可以看出Sigmoid函数看起来很像一个阶跃函数。 ?...梯度上升算法在每次更新回归系数时都需要遍历整个数据集，该方法在处理1000个左右的数据集尚可，但如果有数十亿样本和成千上万的特征，那么该方法的计算复杂度太高。
目录 要点回顾 第一：everything is object 第二：metaclass可以定制类的创建 第三：关于metaclass的两个细节 我遇到的问题 重载通过MetaMixin中注入的方法...为什么之前我认为自己懂了呢，因为我阅读过stackoverflow上的《what-is-a-metaclass-in-python》这一神作（注意，本文中专指e-satis的回答），在伯乐在线上也有不错的翻译...ptype, pvalue, ptraceback); 51 } 52 return result; 53 } [ 复制代码 ](javascript:void(0); "复制代码") 我遇到的问题...比如在RunImp、FlyImp有同名的函数foo时，在创建好的Bird类中，其foo方法来自于FlyImp，而不是RunImp。...即new用于如何创建实例，而init是在实例已经创建好之后调用 注意，仅仅当new返回cls的实例时，才会调用init方法，init方法的参数同new方法。
大家好，在之前我们已经详细讲过了在刚开始学习Python面对众多IDE该如何选择，今天我们接着聊聊在新手期最头疼的问题，遇到代码报错该如何解决，希望能帮到正在学习Python的你。...所以小白们在独立解决问题时可以这么做 相信自己的问题一定能在网上找到答案 从一堆报错中找到恰当的检索关键词 百度/CSDN/知乎/博客园等网站搜索 Google/Stack Overflow等网站搜索...勇于尝试 在我收到的很多问题中，有很大一部分问题是类似于： 这个变量是什么意思 这个函数有什么作用 这个框框能不能选中 我这样做行不行 ······ 这样的问题会让人很无语，变量什么意思函数什么作用你执行一遍就能看明白...，如果看不明白就再执行一遍检查结果观察变化。...······ 以上只是我不喜欢的提问方式，当然包括上一节中提到的几种问题还有其他的比如上来就问我的代码报错了怎么办/代码等，这些都是效率非常低的提问方式，你问我一个问题我再问你具体哪里出问题/你想实现什么之类的好几波交流之后才能大致弄明白你想问的
如果我们想识别轻微的阴影阶梯，那该怎么办？ 该模型不考虑变量的交互问题。假设图像的底部是黑色的，如果左上角的像素是白色，则右上角的像素变暗会增加阶梯出现的可能性。...例子1：识别阶梯模式 构建一个模型，当左阶梯模式被识别时触发， 构建一个模型，当右阶梯模式被识别时触发， 增大每个基础模型的得分，以便最后的S型函数只有在 和 都很大时才会被触发。...sigmoid函数只有在 和 都很大，或者 和 都很大时才触发(请注意 和 无法同时有很大的值)。...可替代的激活函数 在我们的例子中，我们使用了一个sigmoid作为激活函数。但是，我们可以使用其他的激活函数。双曲正切函数、 修正线性单元都是常用的选择。...我归纳了解决这个噩梦的四个技巧。 处理这个问题的关键是要认识到，在应用链式规则的时候， 将重用相同中间层的导数值。 如果你仔细追踪这个的话，你就可以避免重新计算相同的东西几千次。
如果我们想识别轻微的阴影阶梯，那该怎么办？ 该模型不考虑变量的交互问题。假设图像的底部是黑色的，如果左上角的像素是白色，则右上角的像素变暗会增加阶梯出现的可能性。...例子1：识别阶梯模式 构建一个模型，当左阶梯模式被识别时触发， 构建一个模型，当右阶梯模式被识别时触发， 增大每个基础模型的得分，以便最后的S型函数只有在和都很大时才会被触发。...函数只有在和都很大，或者和都很大时才触发(请注意和无法同时有很大的值)。...可替代的激活函数 在我们的例子中，我们使用了一个sigmoid作为激活函数。但是，我们可以使用其他的激活函数。双曲正切函数、 修正线性单元都是常用的选择。...我归纳了解决这个噩梦的四个技巧。 处理这个问题的关键是要认识到，在应用链式规则的时候，将重用相同中间层的导数值。 如果你仔细追踪这个的话，你就可以避免重新计算相同的东西几千次。
如果我们有更多的类别，比如狗，猫，鸟怎么办？ 我们将学习softmax函数，当问题有3个或更多类时，它相当于sigmoid激活函数。 ? 现在我们希望我们的模型能够获得鸭子，海狸和海象的概率。...但如果我们有负值怎么办？因为当我们有1 /（1 + 0 +（ - 1））之类的值时，它可能会导致无穷大。看看左边的图。 那么即使我们有负值，我们怎么才能让这个想法发挥作用呢？...我有一个问题，什么函数将每个数字都转换为正数呢？ 指数函数 sofmax函数: ? 应用指数函数后的方程 这解决了我们之前遇到的所有问题。这个函数叫做softmax函数。 ?...以及如果这些概率的一个值发生变化怎么办？然后整个概率发生变化。所以概率的乘积很差。现在使用和吧。 我有一个问题，什么函数将乘积变成和？...如果我们进行合并，那么我们得到一个高于1的值，即1.5。但是概率应该在0和1之间。所以我们应用sigmoid函数使值在0和1之间。 如果您希望第一个模型果对最终结果产生更大影响，该怎么办？
('z') plt.ylabel('$\phi (z) 执行这段代码，可以看到如下图所示的曲线，可知当z趋向无穷大时，sigmoid函数值趋向于1，类似的，z趋向无穷小时，sigmoid函数趋向于0。...在Adaline中，我们的激活函数为恒等函数，在逻辑回归中，我们将sigmoid函数作为激活函数。sigmoid函数的输出则被解释为样本的分类标签属于1的概率。...在建立逻辑回归模型时，我们首先定义最大似然函数L，假设数据集中每个样本都是相互独立的，公式为： 在实践中中，很容易最大化该方程的自然对数，故定义对数似然函数： 使用梯度上升等算法优化这个对数似然函数...() plt.show() 执行这段代码，可以看到如下图所示的曲线，可知当z趋向无穷大时，sigmoid函数值趋向于1，类似的，z趋向无穷小时，sigmoid函数趋向于0。...在Adaline中，我们的激活函数为恒等函数，在逻辑回归中，我们将sigmoid函数作为激活函数。sigmoid函数的输出则被解释为样本的分类标签属于1的概率。
sqlite数据库，同一时刻允许多个进程/线程读，但同一时刻只允许一个线程写。...在操行写操作时，数据库文件被琐定，此时任何其他读/写操作都被阻塞，如果阻塞超过5秒钟(默认是5秒，能过重新编译sqlite可以修改超时时间)，就报”database is locked”错误。...SQLiteException: database is locked异常的解决 - 简书 如何处理 1 默认 5 秒是很长的时间了，找出具体是哪些业务执行会造成超时 5 秒 beets: the SQLite...- What is the “Default Timeout” value in SQLite connection string used for?...我一开始用的调用方加锁的方式，性能不太好。 我最终的解决方案是把不同线程所有需要写入的数据都统一插入到一个线程安全的集合里， 然后开个线程专门用来将集合数据写入sqlite。
但是，如果网络找出了三个调查问题的完美权重组合，但预测准确率仍然只有 60% 左右，该怎么办？不要怕，网络还有另一个技巧：推断问题（inferred question）。...「nonlin()」是一种 sigmoid 函数类型，叫做 logistic 函数。logistic 函数在科学、统计学和概率论中非常常见。...当我们将 l0 和 syn0 的点乘矩阵输入到 nonlin() 函数时，sigmoid 函数将矩阵中的每个值转换成 0 到 1 之间的概率。...4.5 如何利用 Sigmoid 函数的曲线特征得出置信度 sigmoid 函数的四步魔鬼操作将让你见识到她的魅力。对我而言，神经网络的学习能力很大程度上基于这四步操作。...如果 nonlin(l2) 生成的置信度为 0.999，则该网络「很确定该顾客购买了这款猫砂」，而置信度 0.001 则等同于「我很确定该顾客没有购买这款猫砂」。但是处于中间的数字怎么办呢？
如果要知道如何使用这个 API，你可以在网上搜到大量这样的文章/博客/教程/文档，然而大多不会提及使用此 API 时遇到的一些坑。...基本使用 如果你在阅读本文的时候遇到了一些问题，可考虑去 GitHub 上克隆我的源码，跑一跑试试。在这里：walterlv/Walterlv.Demo.SetWindowsHookEx。...当方法执行失败时，这里返回 0。...然而 .NET 程序集无法被注入到其他进程；随便用一个其他 dll 时，里面没有被挂接的函数地址，在注入后就会导致目标进程崩溃。...两种挂接类型； 如果就是要挂接其他类型的钩子怎么办？
，该怎么办？...IDE 是我们日常开发中不可或缺的工具，但有时在升级后会遇到各种问题，其中最常见的就是启动报错 “Internal error....接下来，我将带大家详细了解如何解决这个问题。 ️ 正文 解决方案一：降低一个版本号 当我们遇到启动报错时，第一时间可以尝试将 IDE 降低一个版本号。...❓ 常见问题解答（Q&A） Q1: 如果无法找到问题插件，该怎么办？ 可以尝试禁用所有插件，然后逐个启用，找到导致问题的插件。 Q2: 必要插件无法卸载，该怎么办？...如果大家在操作过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言讨论。
遇到的 Bug 百度没有结果怎么办 中文翻译文献模棱两可怎么办 寻找外文文献的发现过程是什么样的 如何解决英文文档中的复杂句子 如何结合文档学习语法 结合实例带你操作“笨”方法找到适合自己的路 Google...遇到的 Bug 百度没有结果怎么办 我们在工作中如果遇到的问题，经常会去百度一些问题，尤其是具体的 IDE 中的一些异常。...如果得到的答案，没有我想要的，或者是解决不了我的问题的情况下怎么办呢？ Google ?...通过它来印证我们遇到模棱两可的解释的时候，该如何处理。...如果我是一名产品经理或者产品专员，我想在这里我便应该仔细的去推敲 DAN OLSEN 说的这一句话中包含了些什么信息？
神经网络学习笔记 - 激活函数的作用、定义和微分证明 看到知乎上对激活函数(Activation Function)的解释。 我一下子迷失了。 因此，匆匆写下我对激活函数的理解。...激活函数被用到了什么地方 目前为止，我见到使用激活函数的地方有两个。...预测 我们现在仔细考虑一下，如何在预测函数中使用这个线性函数 。 先从几何方面理解一下，如果预测的点在分割线 上，那么 。 如果，在分割线的上方某处， (假设是8)。...问题 然后，你该怎么办？？？ 如何用这个偏移量来得到数据的标签？ 激活函数 激活函数的作用是：将8变成红色。 怎么变的呢？...比如：我们使用sigmoid函数，sigmoid(8) = 0.99966464987。 sigmoid函数的结果在区间(0, 1)上。如果大于0.5，就可以认为满足条件，即是红色。
如果有人递给你一个Python对象，而你不知道该对象的类型，该怎么办？...但是请注意以下几点——当我请求帮助时，我需要确保我没有实际运行该方法。...如果我在结尾加上括号，我实际上是在调用该方法。 If I add parentheses to the end, I’m actually calling that method....因此，如果我现在请求帮助，如果我键入“help”name.upper，在upper后面加上括号，我实际上是在请求艾米的帮助。...因此，当我使用帮助函数时，我需要确保我没有实际运行我想获得帮助的方法。
当我们向这个 sigmoid 函数输入一个很大的 x 值（正或负）时，我们得到几乎为 0 的 y 值——也就是说，当我们输入 w×a+b 时，我们可能得到一个接近于 0 的值。 ?...可以想象，如果该梯度向量的所有值都接近 0，那么我们根本就无法真正更新任何东西。 ? 这里描述的就是梯度消失问题。...这个问题使得 sigmoid 函数在神经网络中并不实用，我们应该使用后面介绍的其它激活函数。 梯度问题 梯度消失问题 我的前一篇文章说过，如果我们想更新特定的权重，则更新规则为： ?...本质上讲，当 0时，我们可能遇到梯度消失问题；当 w>1 时，我们可能遇到梯度爆炸问题。但是，当一个层遇到这个问题时，必然有更多权重满足梯度消失或爆炸的条件。 我们从一个简单网络开始。...用于深度神经网络的代码 假如说你想要尝试所有这些激活函数，以便了解哪种最适合，你该怎么做？通常我们会执行超参数优化——这可以使用 scikit-learn 的 GridSearchCV 函数实现。
损失函数 为什么我们需要反向传播？ 前馈网络 反向传播的类型 案例研究 ? 在典型的编程中，我们输入数据，执行处理逻辑并接收输出。 如果输出数据可以某种方式影响处理逻辑怎么办？ 那就是反向传播算法。...什么是反向传播（What is backpropagation?） 我们可以将反向传播算法定义为在已知分类的情况下，为给定的输入模式训练某些给定的前馈神经网络的算法。...为此，我们将构建一个多层神经网络，并使用sigmoid函数，因为它是一个分类问题。 让我们看一下所需的库和数据。...iris. replace (, , inplace=True) 我们现在将定义函数，它将执行以下操作。 1.对输出执行独热编码（one hot encoding）。...2.执行sigmoid函数 3.标准化特征 对于独热编码，我们定义以下函数。
---- 我在日常更改 sigminer 手册后使用 knitr 生成网页文档时发现一直报错： Quitting from lines 42-43 (sigminer-doc.Rmd) Error in...不过如果真是这样呢？还是试试吧。 紧接着问题来了，我发现在 knit 的过程中我是无法在控制台看到输出的！这该怎么办呢？？搜解决办法。...第二种方法的来源链接我忘了，是在 Stack overflow 上，我做了一点小的修改： knitr::knit_hooks$set(debug = function(before, options,...在写到这里的时候，我突然想到预览时 knitr 应该不是调用的 png 进行读取，所以没有报错。...现在回想起来有点想骂自己没脑子，有两个点如果注意了，我不会花这么多时间： 测试 png 读取时应该使用报错的图片。 认真理解报错信息。 但作为一个人，往往难以客观准确高效地看清问题本质。
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