正如8.3.1节 所述，浮动元素的margins绝对不会与相邻盒的margins折叠。因此，在之前的例子中， p 盒和 img 浮动盒的垂直外边距不会折叠。...左浮动盒的右外边缘不可在其旁边的右浮动盒的左外边缘之右。右浮动元素亦是。 浮动盒的上外边缘不可高于其包含块的顶部。当浮动出现两个折叠外边距之间时，浮动会如同它有一个参与标准流的空匿名父块一样来定位。... 说明：要是没有 clear ，首段和末段两个段落的边距将会折叠并且末段的上边框边缘将同浮动段落的顶部齐平。如下： ? 但 clear 使得上边框边缘低于浮动，即下降2em。...3em = -1em 当 clear 设在浮动元素上时，将造成第3节所述浮动定位规则的修正。...补充第10条额外规定如下： （当 clear 设在浮动元素上时，）浮动的上外边缘top outer edge必须低于所有此前左浮动盒的下外边缘bottom outer edge（ clear: left
此时两个 44 和 4 使用相同的哈希函数 key % capacity ==> index，得到的 index 下标是一样的，这种情况就叫哈希冲突 哈希冲突 不同关键字通过相同哈希数计算出相同的哈希地址...随机数法--(了解) 选择一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的哈希地址，即 H(key) = random(key)，其中 random 为随机数函数。 通常应用于关键字长度不等时采用此法 6....，而且任何一个位置都不会被探查两次。...因此只要表中有一半的空位置，就不会存在表满的问题。在搜索时可以不考虑表装满的情况，但在插入时必须确保表的装载因子 a 不超过 0.5，如果超出必须考虑增容。...链表长度不会太长，是一个常数 当数组长度 >= 64，并且链表长度 >= 8 的时候，这个链表就会变成红黑树，效率就又提高了 开散列，可以认为是把一个在大集合中的搜索问题转化为在小集合中做搜索了。
此时两个 44 和 4 使用相同的哈希函数 key % capacity ==> index，得到的 index 下标是一样的，这种情况就叫哈希冲突 哈希冲突 不同关键字通过相同哈希数计算出相同的哈希地址...随机数法–(了解) 选择一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的哈希地址，即 H(key) = random(key)，其中 random 为随机数函数。 通常应用于关键字长度不等时采用此法 6....，而且任何一个位置都不会被探查两次。...因此只要表中有一半的空位置，就不会存在表满的问题。在搜索时可以不考虑表装满的情况，但在插入时必须确保表的装载因子 a 不超过 0.5，如果超出必须考虑增容。...链表长度不会太长，是一个常数 当数组长度 >= 64，并且链表长度 >= 8 的时候，这个链表就会变成红黑树，效率就又提高了 开散列，可以认为是把一个在大集合中的搜索问题转化为在小集合中做搜索了。
折叠法适合事先不需要知道关键字的分布，适合关键字位数比较多的情况 随机数法 选择一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的哈希地址，即H(key) = random(key),其中random为随机数函数...哈希冲突的处理方法 闭散列 闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。...二次探测 线性探测的缺陷是产生冲突的数据堆积在一块，这与其找下一个空位置有关系，因为找空位置的方式就是挨着往后逐个去找，因此二次探测为了避免该问题，找下一个空位置的方法为： , 或者：...研究表明：当表的长度为质数且表装载因子a不超过0.5时，新的表项一定能够插入，而且任何一个位置都不会被探查两次。因此只要表中有一半的空位置，就不会存在表满的问题。...事实上, 由于开地址法必须保持大量的空闲空间以确保搜索效率，如二次探查法要求装载因子a 使用链地址法反而比开地址法节省存储空间。
，所以随着 FD 的 增加会造成遍历速度慢的“线性下降性能问题”。...总结： 综上，在选择 select，poll，epoll 时要根据具体的使用场合以及这三种方式 的自身特点。...补充知识点： Level_triggered(水平触发)：当被监控的文件描述符上有可读写事件发生时， epoll_wait()会通知处理程序去读写。...Edge_triggered(边缘触发)：当被监控的文件描述符上有可读写事件发生时， epoll_wait()会通知处理程序去读写。...如果这次没有把数据全部读写完(如读写缓 冲区太小)，那么下次调用 epoll_wait()时，它不会通知你，也就是它只会通知你 一次，直到该文件描述符上出现第二次可读写事件才会通知你！！！
在二维图像上，使用Sobel Gx滤波器进行卷积如下图所示（图片来自链接）， image.png 当输入为多维图像（或者多通道特征图）时，多通道卷积如下图所示（图片来自链接），图中输入图像尺寸为...\(6\times6\)，通道数为3，卷积核有2个，每个尺寸为\(3\times3\)，通道数为3（与输入图像通道数一致），卷积时，仍是以滑动窗口的形式，从左至右，从上至下，3个通道的对应位置相乘求和，...一般地，当输入为\(m\times n \times c\)时，每个卷积核为\(k\times k \times c\)，即每个卷积核的通道数应与输入的通道数相同（因为多通道需同时卷积），输出的特征图数量与卷积核数量一致...sobel边缘模式，我们通过卷积抽取到了特征。...of CNN advances on the ImageNet》，在ImageNet上，使用调整后的caffenet，不使用非线性激活函数相比使用ReLU的性能会下降约8个百分点，如下图所示。
折叠法适合事先不需要知道关键字的分布，适合关键字位数比较多的情况 随机数法–(了解) 选择一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的哈希地址，即H(key) = random(key),其中 random...闭散列 闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去. 那如何寻找下一个空位置呢？...如果要插入44，产生冲突，使用解决后的情况为： 研究表明：当表的长度为质数且表装载因子a不超过0.5时，新的表项一定能够插入，而且任何一个位置都不会被探查两次。...因此只要表中有一半的空位置，就不会存在表满的问题。在搜索时可以不考虑表装满的情况，但在插入时必须确保表的装载因子a不超过0.5，如果超出必须考虑增容。...事实上： 由于开地址法必须保持大量的空闲空间以确保搜索效率，如二次探查法要求装载因子a 使用链地址法反而比开地址法节省存储空间。 完
2.4 折叠法 折叠法是将关键字从左到右分割成位数相等的几部分（注意最后一部分位数不够时可以短些），然后将这几部分叠加求和，并按散列表表长，取后几位作为散列地址。...当计算前5个数{12, 67, 56, 16, 25}时，都是没有冲突的散列地址，直接存入，如下表所示。 计算key = 37时，发现f(37) = 1，此时就与25所在的位置冲突。...称这种方法为二次探测法。 还有一种方法，在冲突时，对于位移量di采用随机函数计算得到，称之为随机探测法。 既然是随机，那么查找的时候不也随机生成di 吗？如何取得相同的地址呢？...伪随机数就是说，如果设置随机种子相同，则不断调用随机函数可以生成不会重复的数列，在查找时，用同样的随机种子，它每次得到的数列是想通的，相同的di 当然可以得到相同的散列地址。...如线性探测处理冲突可能会产生堆积，显然就没有二次探测好，而链地址法处理冲突不会产生任何堆积，因而具有更好的平均查找性能。
，抽取中间的3位671(或710)作为哈希地址 平方取中法比较适合：不知道关键字的分 布，而位数又不是很大的情况 折叠法(了解): 折叠法是将关键字从左到右分割成位数相等的几部分(最后一部分位数可以短些... 随机数法(了解): 折叠法是将关键字从左到右分割成位数相等的几部分(最后一部分位数可以短些)，然后将这几部分叠加求和， 并按散列表表长，取后几位作为散列地址。...所以当冲突率达到一个无法忍受的程度时，我们需要通过降低负载因子来变相的降低冲突率。 已知哈希表中已有的关键字个数是不可变的，那我们能调整的就只有哈希表中的数组的大小。...通过哈希函数获取待插入元素在哈希表中的位置,如果该位置中没有元素则直接插入新元素， 如果该位置中有元素发生哈希冲突，使用线性探测找到 下一个空位置，插入新元素 采用闭散列处理哈希冲突时...研究表明：当表的长度为质数且表装载因子a不超过0.5时，新的表项一定能够插入，而且任何一个位置都不会被探查两次。 因此只要表中有一半的空位置，就不会存在表满的问题。
数字分析法 如果关键字由多位字符或者数字组成，就可以考虑抽取其中的 2 位或者多位作为该关键字对应的哈希地址，在取法上尽量选择变化较多的位，避免冲突发生。 ...折叠法 例如，在图书馆中图书都是以一个 10 位的十进制数字为关键字进行编号的，若对其查找表建立哈希表时，就可以使用折叠法。 ...如果长度不等，就选用随机数法。如果关键字位数较多，就选用折叠法或者数字分析法；反之如果位数较短，可以考虑平方取中法； 哈希表的大小。...注释：在线性探测法中，当遇到冲突时，从发生冲突位置起，每次 +1，向右探测，直到有空闲的位置为止；二次探测法中，从发生冲突的位置起，按照 +12，-12，+22，…如此探测，直到有空闲的位置；伪随机探测...再哈希法 当通过哈希函数求得的哈希地址同其他关键字产生冲突时，使用另一个哈希函数计算，直到冲突不再发生。 链地址法 将所有产生冲突的关键字所对应的数据全部存储在同一个线性链表中。
随机数法–(了解) 选择一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的哈希地址，即H(key) = random(key),其中random为随机数函数。通常应用于关键字长度不等时采用此法。...✨闭散列 闭散列也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。 ...对于插入函数，当插入的数据占总容量70%时就需要进行扩容 线性探测优点：实现非常简单 线性探测缺点：一旦发生哈希冲突，所有的冲突连在一起，容易产生数据“堆积”，即：不同 关键码占据了可利用的空位置...二次探测：通过使用一个二次函数来计算下一个探测位置，例如： h(k,i) = (h(k) + c1 * i + c2 * i^2) mod M 其中h(k)为元素的哈希值，i为探测序列号，c1和c2是用于探测的常数...，而是使用链表的一个一个节点，插入就开辟一个新的节点，删除就释放旧节点；同样哈希桶如果满了也需要扩容，所以哈希桶类中也有一个内置类型_n来记录存储数据的位置个数；最后因为使用的是链表的节点，所以析构需要将节点一个一个释放才不会造成内存泄漏
方法1：较为“传统”的实现方法 基本实现思路 从第二次随机抽取的元素开始，需要将抽取的元素与当前新数组的已抽取元素相比较，如果相同，则重新抽取，并再次执行比较的操作。...方法2：标记法 / 自定义属性法 基本实现思路 当获取新元素时，为该元素添加一个属性标记，再抽取一个元素之后，先判断是否有属性标记，如果已被标记，则说明该元素已被抽取，此时重新抽取。...方法实现难度与执行效率分析 这种方法不太容易想到，但它的编写复杂度是三者中最低的，而性能也是最好的，由于每次比较之后，都将已抽取的元素删除了，因此并不会出现失败的抽取，更不需要做什么比较了。...第二，每次随机数的范围越来越小，数组长度越来越短。 也就是说，我们只要保证当前元素被末尾元素替代，并不断减小随机数范围，“数组长度”和“数组末尾的元素值”是可以忽略的。...并不会有重复的“失败抽取”和比较。 额外要说的 为何要那么重点讲解第三种方法呢？ 一方面是因为第三种和第四种方法性能更好，另一方面是因为第三种方法和下周的活动有关！！！至于啥活动嘛~~~敬请期待吧！
另一种方法可以使用完美正方形（1，2，4，9）。通过将每个数字分配给一个路径节点来构造路径。这样可以把 分成两个（或更多）的数字分组（31，41，59，26， ..）等等。 折叠64位数的： ?...折叠768位数的π——费曼点 让我们折叠更多的位数！768位数怎么样——一直到.99999 。这是著名的π的费曼点。我们在这里看到了第一组连续的6个9。这出人意料地发生得早——在第762位。...如果我们不设法进一步推进圆圈，那么作品就不会完整！路径网格是矩形的，但是可以使用以下变换变形为椭圆或圆。 ? ?...当系统只剩下一个质量时，模拟停止。 ? 给每个质量加上初速度 当质量具有初始速度时，这些图形很快就变得有趣起来。在上图中，质量以零速度运动。模拟一开始，每个质量立即开始直接向另外两个质量的质心移动。...当k很小的时候，所有的数都有相同的质量。例如：当k=0.01时，0的质量是1，9的质量是1.02。 当k很大时，质量的差别就大得多。
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚...本地缓存信息，以便在更新时始终显示最新信息。 ·提供充足的 margins 和 padding 避免将内容扩展到 widget 的边缘。通常，在每个边缘与内容之间提供至少几个像素的 margin。...使用 widget 顶部的 app 图标进行对齐指导。当与这个图标的中心对齐时，内容往往能展示良好。如果 app 提供了网格式布局，请确保在网格项之间提供了足够和相等的 padding 。...理想情况下，扩展的 widget 不会高于屏幕的高度。快速操作列表仅显示处于折叠状态的 widget 。当展开时，一个 widget 显示可以独立存在的重要信息。...例如，“天气” widget 折叠时会显示的当前天气状况，但会在展开时添加小时预测。 ·避免自定义 widget 的背景 系统提供的浅色，模糊的 widget 背景旨在保持一致性和清晰度。
一般来说自助样本的包含有 63% 的原始训练数据，因为： 假设共抽取 N 个样本，则 N 次都没有抽到的概率是 ? 则一个样本被抽到的概率有 ? 所以，当 N 很大时有： ? 。...梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。 一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。...，也是目前最常用的梯度下降法，它即避免了批量梯度下降法需要计算整个训练集的缺点，也不会像随机梯度下降法一样会出现训练震荡，不稳定的缺点。...根据 wiki上的解释，从几何上说，牛顿法就是用一个二次曲面去拟合当前所处位置的局部曲面，而梯度下降法是用一个平面去拟合当前的局部曲面，通常情况下，二次曲面的拟合会比平面更好，所以牛顿法选择的下降路径会更符合真实的最优下降路径...优缺点 优点 二阶收敛，收敛速度快； 缺点 Hessian 矩阵（海森矩阵的逆）计算量较大，当问题规模较大时，不仅计算量大而且需要的存储空间也多，因此牛顿法在面对海量数据时由于每一步迭代的开销巨大而变得不适用
它生成一个二进制数序列，由时钟同步，具有近似随机数的属性。触发边缘可能是上升沿，也可能是下降沿。因此，当许多这样的信号翻转被叠加时，正负脉冲相互叠加。叠加许多这样的比特就会产生一个眼图。...，可以测量为上升/下降边沿的10%到90% 两个或多个信号之间的比较延迟 当上升或下降的边沿在与理想时序不同的时候发生时，就会产生抖动。...根据从DQS参考时钟，读写DQ被折叠成一个眼睛。眼图可以告诉内存界面中的确切抖动分布。此外，它可以显示来自不正确的驱动和ODT的反射，如图4所示。波形峰值的变化（反射）表明ODT不当。...眼图分析与位错误率（BER）分析不同，但这两种技术经常结合使用。位错误率百分比以每单位时间的位错误数计算。位同步错误是一个因素，以及失真、干扰和噪声。...它们提供即时视觉数据，数字设计可以使用这些数据来检查设计的信号完整性，并在设计过程的早期发现问题。
任何水密三维网格的边缘都恰好发生在两个面上(边界或非流形边缘除外)。如果网格是三角形的(即它的所有面都有3条边)，那么连接到任何边的两个关联面总接触到5条边。...但是我们如何决定哪些边要折叠呢?每个网格池层都实例化一个要保持的目标边数(在代码中使用——pool_res参数)。网格池层只是根据边缘特征的平方大小对边缘进行排序。...然后迭代折叠网格边缘，直到达到目标边缘数。 网格池化学习保留对给定任务最有信息的边[从MeshCNN论文的图1中]。...MeshCNN 通过跟踪网格的 history_data 属性中的边缘折叠操作来做到这一点。...网格池化(即学习到的边折叠)允许网络通过将5条边折叠成2条边并同时分解两个面来学习特定任务的池化。
在某些硬件上使用特定大小的数组时，运行时间会更少。尤其是在使用GPU时，通常会使用2的幂数作为批量大小可以获得更少的运行时间。...一般2的幂数的取值范围是32-256，16有时在尝试大模型时使用 可能是由于小批量在学习过程中加入了噪声，它们会有一些正则化效果。泛化误差通常在批量为1时最好。...第二次遍历时，估计将会是有偏的，因为它重新抽取了已经用过的样本，而不是从和原先样本相同的数据生成分布中获取新的无偏样本。...在线学习的情况随机梯度下降最小化泛化误差，样本或者小批量都是从数据流中抽取出来。学习器好像是每次看到新样本，样本永远不会重复，每次更新的样本是从分布 ? 中采样获得的无偏样本。...对于只使用梯度信息的一阶优化算法而言，目前情况还不清楚，鞍点附近的梯度通常会非常小。另一方面，实验中梯度下降似乎可以在许多情况下逃离鞍点。 对于牛顿法而言，鞍点显然是一个问题。
以国内市场为例，根据信通院，2022年前2月，国内手机出货量累计4788.6万部，同比下降22.6%，其中5G手机出货3769.8万部，同比下降11%。...这些消费电子的增速困境，一方面是由人均拥有量接近上限造成的，而且这些消费电子是耐用消费品，平均价格远超多数必选消费品；另一方面则是由产业链更新能力到顶造成，部分核心软件和硬件，甚至已经逼近进化极限。...5G的反噬效应 5G刺激效力下降，也是厂商们降预期集体砍单的一个重要原因。 过去两年，5G手机从市场边缘走向中心，无论在芯片端，还是设备终端，都已成为厂商们的战略焦点。...5G手机的快速崛起，一方面源于厂商们的积极布局，尤其是国内的小米和OV们，另一方面源于消费者起初对5G手机的高预期。 但5G手机真的那么受市场欢迎吗？...这也很好的解释了很多5G手机测评时网速差异大、波动大的现象。所以说，5G基建跟不上5G手机铺货速度，自然会招致消费者对5G手机的失望和低评价。
SCAD惩罚是一个更大的系列，被称为 "折叠凹陷惩罚"，它在以下方面是凹的， R+ 和 R-。...换句话说，在 β 变得足够大之后，β 的较高值 不会受到更多的惩罚。...另一方面，对于较小的 β 值 （其中 |β|≤λ），SCAD 惩罚在 β 中是线性的。对于 β 的中等值（其中 ），惩罚是二次的。...SCAD 拟合模型 拟合惩罚最小二乘模型（包括 SCAD 惩罚模型）的一种通用方法是使用局部二次近似。...重新排列第二个方程，我们有 将其代入第一个方程，我们有 因此，完整的二次方程是 现在，对于系数值的任何初始猜测 β0，我们可以使用上面的 q 构造惩罚的二次估计。
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