，表单可以直接提交，这样带来两个问题就是安全(get提交)或表单参数验证障碍，嗯~，可能很难懂，这样吧，我先放张图，这图是原生get提交的-> ? ...此时即使对于菜鸟也很容易写一个通用的方法处理成对象键值对的形式，在此就贡献一个吧(๑´ڡ`๑)--> 1 function submitForm(val){ 2 if(1==...个人猜想可能是与html规范冲突吧~，这个是我在实际开发中碰到的问题，希望各位不要踩坑啊！...通过代码和实际输出结果可以看出: 1.如果遍历的是对象类型，循环的每一项都会只输出这个对象item的键key，至于值就需要Object[key]来获取了； 2.如果遍历的是数组类型，循环的每一项都会只输出这个数组...以上代码中的each方法的返回值有两个 idx:当前循环到的dom对象所在的下标位置 ele:当前循环到的dom对象可直接使用jQuery的方法对当前循环的dom进行操作 关于遍历这一节就不过多缀诉了
此时即使对于菜鸟也很容易写一个通用的方法处理成对象键值对的形式，在此就贡献一个吧(๑´ڡ`๑)--> 1 function submitForm(val){ 2 if(1==...个人猜想可能是与html规范冲突吧~，这个是我在实际开发中碰到的问题，希望各位不要踩坑啊！...通过代码和实际输出结果可以看出: 1.如果遍历的是对象类型，循环的每一项都会只输出这个对象item的键key，至于值就需要Object[key]来获取了； 2.如果遍历的是数组类型，循环的每一项都会只输出这个数组...以上代码中的each方法的返回值有两个 idx:当前循环到的dom对象所在的下标位置 ele:当前循环到的dom对象可直接使用jQuery的方法对当前循环的dom进行操作 关于遍历这一节就不过多缀诉了...额，最后个大家一个在dom里面写js的简便方法，我就直接上代码，自行研究，不解释哈~●ω● ? ? ? 本节结束啦，真开心~↖(▔▽▔)↗
实际上跟numpy数组、向量、矩阵的格式基本一样。但是是专门针对GPU来设计的，可以运行在GPU上来加快计算效率，不要被吓到。...中，这个pytorch也提供了接口，很方便 torch.from_numpy(ndarry) 注：生成返回的tensor会和ndarry共享数据，任何对tensor的操作都会影响到ndarry,反之亦然...维度提升 tensor的broadcasting是不同维度之间进行运算的一种手段，和不同的数据类型进行运算时的原则差不多，比如整型和float 进行运算的时候，将数据往精度更高的数据类型进行提升...总结 tensor是深度学习的基础，也是入门的，可以简单的理解为一个多维的数据结构，并且内置了一些特殊运算，你品，你细品，这似乎没什么复杂的，常规操作而已，稳住，不慌，我们能赢，看透了本质就没什么难的了...如果你想加入游戏开发交流群可以关注我，回复加群，拉你进入游戏开发群
前言 作为一个对线性代数一无所知的开发者，想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识，那么本文就正好适合你。...向量的加法运算 向量的减法运算 向量的乘法运算 向量的除法运算 向量取正 向量取负 向量的点乘 我们将上述函数一一实现 实现加法运算：add /** * 向量的加法运算 *...} return new Vector(finalList); } else { return "维度不相等，无法进行加法运算...} return new Vector(finalList); } else { return "维度不相等，无法进行减法运算...矩阵的加法运算 矩阵与矩阵相加就称为矩阵的加法运算。
章 14.4节 表单序列化) 对表单字段的名称和值进行URL编码，使用&分隔。...有了上面的知识的回顾，接下来我们开始看zepto中serialize和serializeArray的实现 serializeArray 因为serialize依赖serializeArray的实现，...首先通过this[0]判断有未选中表单元素，如果没有返回的结果就是一个空数组了。如果选中了，则对该表单的相关控件(form.elements表示表单中所有控件的集合)进行遍历。...在上面的条件都满足的条件下，调用add函数并将通过$(elements).val()获取到的值传入。 add函数的逻辑也非常简单。如果value是数组，则将value数组递归的每一项传入add。...的基础，serialize就是将相应的name和value都通过encodeURIComponent编码，然后用&符号进行分割，也就达到了我们要的结果。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 用AVX2指令集优化浮点数组求和 一、AVX2指令集介绍 二、代码实现 0. 数据生成 1. 普通数组求和 2....)指令集，支持在一个指令周期内同时对256位内存进行操作。...等，（p代表精度precision，s代表single，d代表double） 它们可以一次取256位的内存，并按32/64位一个浮点进行加法运算。...四、总结 可见在进行浮点运算时，用avx2指令集做并行优化，能得到比起整形更好的效果。 个人猜测原因： 浮点型加法器比整形加法器复杂许多，流水线操作的效果不那么明显。...有可能CPU内的浮点加法器少于整形加法器，导致O2优化乱序执行时的优化效果不如整形理想。 AVX2指令集可能针对浮点运算有专门的优化，使得浮点运算性能和整形运算更为接近。
根据官方公布的数据 [9]，Vector API对矩阵运算等典型数据科学场景可以达到2~16倍的性能加速效果。...SVML是一款高性能向量优化数学库，用于进一步加速Vector API的向量数学运算。受向量编译器历史遗留的至少需要两个double才能向量化的限制，最初的SVML无法对单个double数据进行加速。...在对公司广告模型训练的矩阵加法算子，如图3(a)所示，进行性能分析时，发现矩阵加法算子经过JDK编译之后，核心循环竟然没有被自动向量化，仅生成了如图3(b)所示的标量指令。...我们对此非常惊讶：图3(a)为经典的矩阵操作编程模式，仅包含简单的加法操作，并不存在导致自动向量化失败的因素。随后，我们实验了更简单的矩阵拷贝操作，发现JDK还是无法自动向量化。...优化后，图3(a)中的矩阵加法算子自动向量化成功，生成如图3(c)的向量指令，在x86上获得约1.7x的性能加速效果。
对表单字段的名称和值进行URL编码，使用&分隔。...有了上面的知识的回顾，接下来我们开始看zepto中serialize和serializeArray的实现 serializeArray 因为serialize依赖serializeArray的实现，...首先通过this[0]判断有未选中表单元素，如果没有返回的结果就是一个空数组了。如果选中了，则对该表单的相关控件(form.elements表示表单中所有控件的集合)进行遍历。...在上面的条件都满足的条件下，调用add函数并将通过$(elements).val()获取到的值传入。 add函数的逻辑也非常简单。如果value是数组，则将value数组递归的每一项传入add。...的基础，serialize就是将相应的name和value都通过encodeURIComponent编码，然后用&符号进行分割，也就达到了我们要的结果。
在numpy中，针对两个不同形状的数组进行对应项的加，减，乘，除运算时，会首先尝试采用一种称之为广播的机制，将数组调整为统一的形状，然后再进行运算。...) 上述代码进行矩阵加法运算，numpy在处理时，首先将数组b延伸成为和数组a长度相同的一个数组，示意如下 ?...然后再对应元素相加，从而实现加法运算。这种将较小数组进行延伸，保持和较大数组同一形状的机制，就称之为广播。...，要求二者之间只可以有一个轴尺寸是不同的，而且必须是1 第三步，利用广播之后的数组进行对应项的算术运算，输出结果 结合以下例子来了解其操作过程 >>> a = np.arange(4) >>> a array...如果数组无法无法进行广播，则会报错 >>> a = np.array([x for x in range(0,40,10) for y in range(3)]).reshape(4, -1) >>>
这段程序竟然会输出0.5，似乎就是将字符串"-0.5"隐式转换成了浮点数-0.5，再与数字1进行加法运算的。...下面的程序似乎显示，C语言也可以使用**运算符来进行指数运算： #include int main() { printf("%d\n", 50 ** "2"); // 输出：...2500 return 0; } 但细看就可以发现一部分问题，首先那个"2"是字符串，如果真的能够进行**指数运算，那也一定是两个数字之间的。...在Python中，有字符串类型，通过强转型函数可以将字符串转换为其他类型，但是即便是Python，也不支持上述那种隐式转换，即无法将一个数组与一个字符串进行**指数运算。...我们知道，在C语言中，星号*不止可以用来进行乘法运算，还可以连接地址用来表示取值运算，这也能够解释为什么后面的"2"是字符串了，上节我们说过，字符串常量在C中也是一个地址，于是正确的运算结合顺序就出来了
高精度运算也称之为大数运算。即：在变量运算对象的数值范围为任何数据类型所无法容纳的情况下，采用整数数组存储（用字符串表示数字）。...首先来思考一下，如果我们在进行数学运算时，是如何做的，因为在高精度算法中我们用到这一方法How？怎么做？...，不同的数组索引值对应的是不同位上的数，而我们又该如何储存呢？...没错，相比之下小了很多很多，所以，我们可以把这个数当作一个字符串，然后在将每一位进行减’0’运算倒序存入数组中（为了避免错位操作，我们通常选择倒序储存）。...，为什么要倒序存储以加法为例，如果我们要进行加法运算的运算，我们会怎么计算呢？
小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！前言 在Java编程中，算术运算符是最基本的运算符。...主要包括加法、减法、乘法、除法和取模运算。下面是对代码的详细解释：定义了两个整型变量a和b，其值分别为10和20。对a和b进行加法运算，并赋值给变量c。对b和a进行减法运算，并赋值给变量d。...对a和b进行乘法运算，并赋值给变量e。对b和a进行除法运算，并赋值给变量f。由于a和b都是整数类型，所以这里采用的是整数除法，结果为2。对a进行取模运算，并赋值给变量g。即10除以3的余数为1。...首先声明两个int类型的变量a和b，并对变量进行赋值，然后按照上述操作对变量进行运算，并将结果赋值给新的变量c、d、e、f、g。最后分别输出结果。...最后，我们对算术运算符的优缺点进行了分析，并对本文中的源代码进行了解读。... ...文末好啦，以上就是我这期的全部内容，如果有任何疑问，欢迎下方留言哦，咱们下期见。...
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 用AVX2指令集优化整形数组求和 一、AVX2指令集介绍 二、代码实现 0. 数据生成 1. 普通数组求和 2. AVX2指令集求和：32位整形 3....，支持在一个指令周期内同时对256位内存进行操作。...等 它们可以一次取256位的内存，并按32/64位一个整形进行加法运算。...数据生成 为了比较结果，我们生成从1到N的等差数列。这里利用模版兼容不同数据类型。...个人推断原因： AVX2加法指令的长度大于普通加法，单次指令实现比普通加法略慢一些。 在进行AVX2加法时，我们每次需要拷贝256位内存进对应256位的变量内，再把结果拷贝出来，存在拷贝的开支。
讲解numpy.float64无法被解释为整数的问题在使用NumPy进行数组运算时，有时会遇到numpy.float64无法被解释为整数的错误。本文将解释产生这个错误的原因，并提供一些解决方法。...示例代码：计算数组元素的累计和下面是一个使用NumPy计算数组元素累计和的示例代码，结合实际应用场景，展示了如何处理numpy.float64无法被解释为整数的问题。...支持数值计算：numpy.float64类型支持常见的数值计算操作，如加法、减法、乘法和除法。可以通过NumPy库中的函数进行各种数学和统计操作。...pythonCopy codeimport numpy as npx = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64)NumPy函数：使用NumPy中的函数生成numpy.float64...因此，在比较浮点数是否相等时，应使用numpy.isclose()函数等进行比较，而不是直接使用==运算符。
3.数组的操作 （1）可以对数组进行基本的算术运算，如加法、减法、乘法、除法等。 （2）可以使用NumPy提供的函数进行数组的逐元素运算，如sqrt()、exp()、sin()等。...（2）可以使用axis参数指定在哪个轴上进行聚合操作。 5.数组的广播 （1）NumPy的广播（broadcasting）机制允许对形状不同的数组进行计算。...8.数组的线性代数运算 （1）NumPy提供了一些函数用于进行线性代数运算，如dot()、inv()、det()等。...9.数组的随机数生成 （1）NumPy的random模块提供了生成随机数的函数，如rand()、randn()、randint()等。...) print("数组平方结果：", arr5) 上述代码示例中，使用NumPy数组进行了加法、乘法和平方运算，得到了对应的结果数组。
Object下面的分类很多，比如数组函数，这些基本上都是Object类型。 Javascript中的“加法” 分析完数据类型，再来看看它的运算。...在js的加法运算中，它有自己类型转换的规则。js是一种弱类型，如果用不同类型去做加法，它会直接编译器报错。弱类型不是因为它没有类型，只是它不像静态语言那样进行强制性转换，而是有默认的规则进行转换。...去优化Deoptimization 去优化就是生成一个未优化的帧，运算时，V8会把优化的帧去掉，调用的时候V8再重新进行优化。 当去优化并再次优化完成之后，最终会生成重新优化过的机器码。...WebAssembly：我们可以用C++写js代码，写完直接生成抽象语法树，让V8进行进一步编译。 SIMD充分发挥了CPU的优势，单指令多运算并行。...当我们写了一串代码，V8引擎对代码进行内部表示，最终才会进行优化操作，翻译成我们所需要的代码。TurboFan所有的表示、优化都是基于图。 ?
两个张量必须具有相同的形状，以便对其执行 element-wise 操作。 二、加法也是一种Element-Wise操作 让我们看看第一个 element-wise 操作，加法。别担心。...这让我们看到张量之间的加法是一个element-wise 操作。在相应位置的每一对元素被加在一起，产生一个新的相同形状的张量。...可能想到的第一个解释是，这个运算只是使用单个标量值，对张量中的每个元素进行运算。 这种逻辑是可行的。然而，这有点误导人，而且在更一般的情况下，我们注意到它使用标量。...这里有一个实际的例子，并讨论了确定一个特定的张量如何广播的算法，所以检查一下，对广播进行更深入的讨论。 不要担心不知道TensorFlow.js。这不是必须的，我强烈推荐广播的内容。...文章中内容都是经过仔细研究的，本人水平有限，翻译无法做到完美，但是真的是费了很大功夫，希望小伙伴能动动你性感的小手，分享朋友圈或点个“在看”，支持一下我 ^_^ 英文原文链接是： https://deeplizard.com
二维数组和矩阵 当 ndarray 的 n=2 的时候，我们可以把这个类的某个实例当成是一个矩阵，因此，我们猜测可以对其进行矩阵运算。...至于数乘、转置和克罗内克乘积，它们 3 个运算对矩阵的要求没有任何限制。...对矩阵进行之前提到的运算代码和结果如下所示： >>> import numpy as np >>> random_state = np.random.RandomState(0) >>> a = np.mat...，在运算之前会先把二维数组给隐式地转换为矩阵再进行运算；第二，所有的运算符都按照矩阵的来。...结论 在这里，我首先通过稀疏矩阵的 toarray() 方法以及 todense() 方法的返回值看似一样但实际上却是两个完全不同的类的实例，然后通过对矩阵的运算给出它们两者的区别。
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