它又是如何运行的？Greg Walker 用视频给出了一个可视化的解答，并在 GitHub 上进行了共享，详细介绍了 SHA-256 函数的工作原理。 ?...他在这个解释 SHA-256 的视频中，不仅介绍了哈希计算，还涉及比特币挖矿、基础运算、函数、常量等知识。 什么是哈希函数？...哈希就是将不同的输入映射成独一无二的、固定长度的值（又称 "哈希值"），是最常见的软件运算之一。很多网络服务会使用哈希函数，产生一个 token，标识用户的身份和权限。 那它是如何运行的呢？...哈希函数可以把给定的数据转换成固定长度的无规律数值。此处为方便读者理解，我们借用《我的第一本算法书》里的比喻：将哈希函数想象成搅拌机。 ?...图源：《我的第一本算法书》 将数据 “abc” 放入搅拌机里，经过哈希函数计算后，会输出固定长度且无规律的数值，而这个无规律数值就是“哈希值”，绝大多数情况用十六进制来表示。 ?
不用说，我对这位老师表示慰问。 魔鬼也是一种功能 今天，我们将看到isEven函数的各种实现。这是我们的第一个候选人。我想说的是，我们已经有了一个好的开始。你觉得怎么样？...排版是最好的 类型安全的感觉是很好的。那么如何更好地确保你不会出现任何类型错误呢？这些家伙，他们想出了这个办法。 如果它起作用，它就是起作用 真正要说的是什么。只要确保参数的总和始终是7。...而且这个函数不会失败。 确保它是真正的Bool 多大程度的悲观才算过分悲观？我想说这个人真的很接近。 测试驱动的最佳开发方式 我们必须为使用单元测试的做法点赞。但我不禁要问。...如果这让你怀疑 "盗版软件是这样写的吗？" 你并不孤单。 最后的思考 我希望你在看这些例子时有个好心情。我当然也是如此。欢迎让我知道你最喜欢的是哪一张。...但幸运的是，没有人对它们进行截图。或者至少我希望如此。 ---- ---- 欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。
在某些时候，我们写出了自己并不感到自豪的代码。这些代码让你怀疑，"我怎么会写出这样的东西？"其实，这没什么好羞愧的。 它发生在我身上，发生在你身上，但它也发生在其他开发者身上。...魔法数字 看着这幅图，我不禁要问。如果我们改变其中一个数字会发生什么？可能没有什么好事。 至少它被分成了几条线 从这块代码的纯粹外观来看，我猜测它是一个学校项目。不用说，我对这位老师表示慰问。...希望有一个函数来获取字符串的大小 这个想法在我们的开发者伙伴的脑海中闪过。他没有犹豫一秒钟。并立即实施了它。 唤醒内在的孩子 虽然听起来很疯狂，但你可以使用表情符号作为变量名称。...排版是最好的 类型安全的感觉是很好的。那么如何更好地确保你不会出现任何类型错误呢？这些家伙，他们想出了这个办法。 如果它起作用，它就是起作用 真正要说的是什么。只要确保参数的总和始终是7。...而且这个函数不会失败。 确保它是真正的Bool 多大程度的悲观才算过分悲观？我想说这个人真的很接近。 测试驱动的最佳开发方式 我们必须为使用单元测试的做法点赞。但我不禁要问。
如果我们改变其中一个数字会发生什么？可能没有什么好事。 至少它被分成了几条线 从这块代码的纯粹外观来看，我猜测它是一个学校项目。不用说，我对这位老师表示慰问。...希望有一个函数来获取字符串的大小 这个想法在我们的开发者伙伴的脑海中闪过。他没有犹豫一秒钟。并立即实施了它。 唤醒内在的孩子 虽然听起来很疯狂，但你可以使用表情符号作为变量名称。...排版是最好的 类型安全的感觉是很好的。那么如何更好地确保你不会出现任何类型错误呢？这些家伙，他们想出了这个办法。 如果它起作用，它就是起作用 真正要说的是什么。只要确保参数的总和始终是7。...而且这个函数不会失败。 确保它是真正的Bool 多大程度的悲观才算过分悲观？我想说这个人真的很接近。 测试驱动的最佳开发方式 我们必须为使用单元测试的做法点赞。但我不禁要问。...但幸运的是，没有人对它们进行截图。或者至少我希望如此。
不用说，我对这位老师表示慰问。 原始资料 魔鬼也是一种功能 今天，我们将看到isEven函数的各种实现。这是我们的第一个候选人。我想说的是，我们已经有了一个好的开始。你觉得怎么样？...原始资料 希望有一个函数来获取字符串的大小 这个想法在我们的开发者伙伴的脑海中闪过。他没有犹豫一秒钟。并立即实施了它。 原始资料 唤醒内在的孩子 虽然听起来很疯狂，但你可以使用表情符号作为变量名称。...我认为这条注释不言自明。 原始资料 排版是最好的 类型安全的感觉是很好的。那么如何更好地确保你不会出现任何类型错误呢？这些家伙，他们想出了这个办法。...原始资料 如果它起作用，它就是起作用 真正要说的是什么。只要确保参数的总和始终是7。而且这个函数不会失败。 原始资料 确保它是真正的Bool 多大程度的悲观才算过分悲观？我想说这个人真的很接近。...原始资料 最后的思考 我希望你在看这些例子时有个好心情。我当然也是如此。欢迎让我知道你最喜欢的是哪一张。 我在浏览这些代码片断时感到很愉快。它让我想起了我早期的日子。
如果我们改变其中一个数字会发生什么？可能没有什么好事。 至少它被分成了几条线 从这块代码的纯粹外观来看，我猜测它是一个学校项目。不用说，我对这位老师表示慰问。...希望有一个函数来获取字符串的大小 这个想法在我们的开发者伙伴的脑海中闪过。他没有犹豫一秒钟。并立即实施了它。 唤醒内在的孩子 虽然听起来很疯狂，但你可以使用表情符号作为变量名称。...排版是最好的 类型安全的感觉是很好的。那么如何更好地确保你不会出现任何类型错误呢？这些家伙，他们想出了这个办法。 如果它起作用，它就是起作用 真正要说的是什么。只要确保参数的总和始终是 7。...而且这个函数不会失败。 确保它是真正的 Bool 多大程度的悲观才算过分悲观？我想说这个人真的很接近。 测试驱动的最佳开发方式 我们必须为使用单元测试的做法点赞。但我不禁要问。...如果这让你怀疑 "盗版软件是这样写的吗？" 你并不孤单。 最后的思考 我希望你在看这些例子时有个好心情。我当然也是如此。欢迎让我知道你最喜欢的是哪一张。
大家好，又见面了，我是全栈君。 上篇博客提到了Javascript事件绑定函数的三个參数。第一个是一个event。第二个是一个function。第三个是一个布尔变量。...等我们对它点了确定之后，才是“标签div被触发”，那么，这是什么机制呢？ 这就是由于第三个參数在起作用，第三个參数默认是false，即採用冒泡的方式，什么是冒泡呢？假设大家学习过算法。...则效果正好相反，先响应父标签的事件。再响应子标签的事件。假设就讲这些东西，显得这篇博文是凑数的，那么我们就再介绍一些东西。这里说一下removeEventListener这个函数。...它用于解除绑定，即把我们的事件和事件的回调函数解除绑定。...对于浏览器的兼容性。确实一个比較让人头疼的问题。特别是在中国这样的IE使用量还非常大的国家，哎，仅仅能慢慢承受折磨了。
因此在POC的html中，我加入了naive!来骗过扫描器 0x04 如何进入checkCodeSpilting函数？...推测扫描器是先把js下到本地然后再读取的，因此在构造POC的时候，通过script src引入一个js，就可以让它进入到这个函数 ?...我比较菜，对正则一直心怀恐惧，但是好在这个正则也不难懂，首先匹配一个字母或者数字或者下划线（\w），在匹配一个点和一个字母p以及加号（\.p+），接着就是匹配到的内容，正则会不断匹配知道遇到一个.和一个字母...j以及字母s（\.js） 因此实际上就是 这个正则就是匹配如下内容 【随便一个字母数字下划线】p【我们想让他匹配的内容】.js 匹配完了之后，前面加个"，后面加个.js，变成jsCode传入jsCodeCompile...接着加入RCE语句，最后为了对付后面的.js和[s]，直接用//注释掉 由于后面拼接的return js_url}前面有个\n，因此注释对其不起作用，因此我们不需要自己return一个值然后用大括号闭合
第3课:对深度神经网络的深刻理解 第1课的方法实际上是让你从头开始实现numpy中的正向和反向的传播步骤。...吴恩达解释了一个计算图背后的想法，这让大家可以更容易理解TensorFlow是如何执行“神奇的优化”的。 第4课:为什么要深度吴恩达对深度神经网络的分层方面有一个直观的理解。...在上这门课之前，我认为的是它迫使权重矩阵更接近于零，产生一个更“线性”的函数。...第10课:对高级优化技术的理解 吴恩达解释了像动量（momentum）和RMSprop这样的技术是如何允许梯度下降控制它的路径逼近最小值的。他还对这个过程给出了一个很好的物理解释（球滚下了山坡）。...在上这门课之前，我通常知道的是60/20/20的分割。吴恩达强调，对于一个非常大的数据集，你应该使用大约98/1/1，甚至是99/0.5/0.5的分割。
多亏数字化社会的来临，现在的数据量都非常巨大，我们花了很多时间活动在这些数字的领域，比如在电脑网站上、在手机软件上以及其它数字化的服务，它们都能创建数据，同时便宜的相机被配置到移动电话，还有加速仪及各类各样的传感器...；如果你训练一个非常大的神经网络，它就会变成下图绿色曲线那样，并且保持变得越来越好。...为了使这个图更加从技术上讲更精确一点，我在轴下面已经写明的数据量，这儿加上一个标签（label）量，通过添加这个标签量，也就是指在训练样本时，我们同时输入和标签，接下来引入一点符号，使用小写的字母表示训练集的规模...如果你无法理解刚才我说的某个细节，也不需要担心，可以知道的一个使用sigmoid函数和机器学习问题是，在这个区域，也就是这个sigmoid函数的梯度会接近零，所以学习的速度会变得非常缓慢，因为当你实现梯度下降以及梯度接近零的时候...即使我们从所有的数据中拥有了大规模的神经网络，快速计算显得更加重要的另一个原因是，训练你的神经网络的过程，很多时候是凭借直觉的，往往你对神经网络架构有了一个想法，于是你尝试写代码实现你的想法，然后让你运行一个试验环境来告诉你
具体来说：上面描述的方法(我甚至不确定“方法”到底是什么意思)可能有数百万种方法不起作用(有大量证据表明它确实不起作用)。...我在之前曾表达过对马斯克以及他疯狂的承诺和想法的观点，我不想在这篇文章中花太多篇幅再说一遍（坦白讲，这篇文章无意吸引特斯拉的粉丝，让他们继续留在自己的幻想世界里吧）。...尽管如此，鉴于上述所有事情，我正式将莱克斯·弗里德曼列为2019年AI领域最可笑的小丑的候选人。即使现在2019年刚刚过去不到一半，这个“小丑评选”比赛仍然开放，我觉得他的获胜机会非常大。...虽然4次这个数字从宏观角度看可能不多，但值得注意的是，凯迪拉克与特斯拉自动驾驶系统类似的ADAS系统（超级巡航系统）此文写作时还是零死亡记录（甚至没有一起事故看起来像是自驾系统故障引起的）。...对我个人而言，Jibo是一个特别有趣的案例，因为我知道在看到他们的Indiegogo活动时，就知道这家公司最终的结局了。
在本文中，我将探讨一些比较函数的用例，并详细解释每一个用例，大多数情况下，用例将是关于将它们用于流动尺寸以外的情况，因为这是最流行的用例，我将把它留到最后。...我用这个计算器（https://min-max-calculator.9elements.com/）得到了上面的 clamp() 数字。.... */ left: calc(100% - 40px); } 让我们探索如何使用 CSS 变量和比较函数来改进 CSS。...CSS clamp() 在这里为我们提供了这个组件的三个不同的统计信息，我个人喜欢这个解决方案！ 不仅如此，我们还可以为不同的设计扩展相同的概念。...min() 函数在 8px 和 calc((100vw - 4px - 100%) * 9999) 的计算值之间进行比较，这将导致非常大的正数或负数。
他没有从零发明这个东西，但他使得CNNs变得实用可行，这奠定了机器学习革命的基础。...LeCun的幻灯片演示的是他最近在许多讲座上所采用的主题：如何超越传统深度学习的标记训练范例。他对听众说：“我们不可能单纯地通过监督或多任务学习让机器获得一般人类的智力，我们将不得不采取其他方法。”...LeCun说：“可以把这台机器做得非常大，让它整天观看YouTube或Facebook上的直播。” 机器可以被训练来预测每一帧视频之后接下来会发生什么。预测和现实之间的相容性就是所谓的能量水平。...LeCun的想法在机器学习方面相当激进的。在LeCun的版本中，能量函数消除了概率预测。“我认为正确的做法是抛弃概率框架，因为它是错误的，也是没用的”他认为，典型的神经网络必须有“无限权值。”...本周，他登上了在法国时尚杂志《新观察家》(l'Obs)的封面上，谈论AI的前景和危险，这是每个人都为之兴奋与害怕的东西。几十年来，LeCun和其他人都可以看到它，但这些东西并没有起作用。
如何优化SPA应用的首屏加载速度慢的问题？...修改某些 Object 方法的返回结果，让其变得更合理。 让 Object 操作都变成函数行为。...函数 isNaN 接收参数后，会尝试将这个参数转换为数值，任何不能被转换为数值的的值都会返 回 true，因此非数字值传入也会返回 true ，会影响 NaN 的判断。...函数 Number.isNaN 会首先判断传入参数是否为数字，如果是数字再继续判断是否为 NaN ，这种方法对于 NaN 的判断更为准确。 10. 什么情况下会发生布尔值的隐式强制类型转换？...如何封装一个 javascript 的类型判断函数？
（莫烦Python机器学习） 我们的目标是让任何人都可以理解,这意味着文中会有很多概述。但谁在乎呢？如果能使一些人对机器学习更感兴趣，我们将倍感欣慰。 什么是机器学习？...但还有一些事实会让你大吃一惊： 过去40年来，在许多领域（如语言学/翻译）进行的研究表明，这些“搅拌数字炖汤”（我刚编好的词）的通用学习算法可以实现真正的人为试图得到的明确规则方法。...你很可能不知道为什么一组特定的权重会起作用。所以你只是写了一个你并不真正理解的函数，但是可以证明它是有效的。...因此，如果我们计算成本函数对每个权重的偏导数，我们就可以从每个权重中减去这个值。这将使我们离山脚更近一步。继续这样做，最终我们会到达山的底部，并为我们的权重找到最好的值。...我强烈推荐。它应该对任何拥有计算机科学学位并且只记得很少数学知识的人都是容易理解的。
机器学习爱好者必读的入门指南 ? 本指南适用于任何对机器学习（Machine Learning，ML）感兴趣但不知道从何开始的人。 我们的目标是让任何人都可以理解,这意味着文中会有很多概述。...从这里，你能得出考试中的数学问题是什么吗？你需要知道你应该用左边的数字“做点什么运算” 来得到右边的每个答案。 在监督学习中，就是让计算机为你计算这种关系。...但还有一些事实会让你大吃一惊： 过去40年来，在许多领域（如语言学/翻译）进行的研究表明，这些“搅拌数字炖汤”（我刚编好的词）的通用学习算法可以实现真正的人为试图得到的明确规则方法。...你很可能不知道为什么一组特定的权重会起作用。所以你只是写了一个你并不真正理解的函数，但是可以证明它是有效的。...换句话说，它告诉我们曲线上任意一点的下坡方向。我们可以用这些知识来走下坡。 因此，如果我们计算成本函数对每个权重的偏导数，我们就可以从每个权重中减去这个值。这将使我们离山脚更近一步。
我们要将输入和对应的权值相乘，然后对所有的结果求和。结果就会一个数字。最后一部分—就是给这个数字应用某种非线性函数。...如果我们的数字大于 0，我们就会使用这个数字，如果它小于 0，我们就会用 0 去代替它。这个被用在线性神经元上的非线性函数被称作激活函数。我们必须使用某种非线性函数的原因在后面会变得很明显。...做这件事的最直觉的办法就是，对每一个训练样本，都沿着神经网络传递得到一个数字，然后将这个数字与我们想要得到的实际数字做差再求平方，这样计算出来的就是预测值与真实值之间的距离，而训练神经网络就是希望将这个距离或损失函数减小...当我初次了解神经网络以及它是如何工作的时候，我理解所有的方程，但是我不是十分确定它们为啥会起作用。这个想法对我而言有些怪诞：用几个函数，求一些导数，最终会得到一个能够认出图片中是猫还是狗。...SGD 方法是如何起作用以及为什么会有用的想法。
我们要将输入和对应的权值相乘，然后对所有的结果求和。结果就是一个数字。最后一部分—就是给这个数字应用某种非线性函数。...做这件事的最直觉的办法就是，对每一个训练样本，都沿着神经网络传递得到一个数字，然后将这个数字与我们想要得到的实际数字做差再求平方，这样计算出来的就是预测值与真实值之间的距离，而训练神经网络就是希望将这个距离或损失函数减小...当我初次了解神经网络以及它是如何工作的时候，我理解所有的方程，但是我不是十分确定它们为啥会起作用。这个想法对我而言有些怪诞：用几个函数，求一些导数，最终会能够认出图片中是猫还是狗。...在讲高级的算法相关方程之前，我们先来看一些有关动量的基础数学知识。 指数加权平均 指数加权平均用于处理数字序列。假设我们有一些嘈杂的序列 S。在这个例子中，我绘制了余弦函数并添加了一些高斯噪声。...结论 希望本节会提供一些关于具有动量的 SGD 方法是如何起作用以及为什么会有用的想法。
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