编程的时候经常会遇到一类错误，就是明明代码没有问题。编译也可以通过，但是运行的时候就会抛异常，这就是所谓的逻辑错误了。编译时的错误很好发现，因为编辑器会友好的提示，程序员可以针对性的去处理。...而逻辑错误编辑器是识别不出来的，而且往往编码人员自己写出来的逻辑错误，自己是很难发现的。毕竟编码人员这么写出来了，心里就认为我的代码怎么会有错，肯定是操作不当造成的。很多线上的bug其实就是逻辑错误。...这在开发过程中其实是不能绝对的避免的，但是却可以通过反复测试测试出问题的所在。 而编码逻辑错误，不光是新入行的菜鸟会犯这样的问题。...就连很多工作很久的老鸟依旧避免不了犯错误的时候，甚至于BAT的程序员也会犯这样的错误。因为逻辑问题实在是无处不在，所以才需要我们主动去规避、注意这个问题。...现在很多新手开发的网站都还有这个问题，看看你有没有这个问题吧。 既然逻辑问题这么重要，那么有没有办法能够避免它的出现呢？其实逻辑问题是无法彻底避免的，但是我们可以通过一些设计原则减低逻辑问题的频率。
源于Qt交流群的一名群友提问，一段非常容易出错的代码。...场景 逻辑代码如下： int a = -20; unsigned int b = 10; if ((a+b) > 0) { printf("a + b > 0 \n"); } else {...怎么会是这样的结果。君君也尝试找出答案，以下均为猜测，仅供参考。 猜测 上面代码有一个可疑点就是：(a+b) > 0的判断中a和b的类型都不相同。...我们也没有做出强制转换后再比较的操作，那么就猜测它(a + b)中由编译器执行的强制转换导致的。...引申 下面两个片段是不是和上面的代码逻辑似曾相识呢。
逻辑回归模型的SAS实现代码 数据分析中，尽量不要构建 有序的 三分类或三分类以上的 逻辑回归模型，如果遇到Y是三或三以上分类的情况，最好通过合并的方式将Y转换成二元回归，这样模型的性质会更加稳健...SAS中实现逻辑回归的过程步很多，下面模型的业务背景为构建手机用户流失与否与在网时长的逻辑回归模型，代码为： 1、如果只是单纯建立逻辑回归模型，可以使用logistic过程步： ?...2、如果除逻辑回归外，还要做其他的事情，可以用genmod过程步来实现： ?...逻辑回归模型结果解读 在模型结果解读上，我更为关注下面几个方面： 1、模型总体显著程度检验： 逻辑回归没有提供R方，因此无法知道解释变量解释了变异的百分比，SAS中提供了三种极大似然估计常用的统计量...另外，由于SAS实现逻辑回归时无法进行怀特检验，所以查看逻辑回归模型是否符合建模假定需要依据部分图形区间进行判断，一般需要保证入模的X为钟型分布，当然最好是正态分布，实际中只要保证这一点，模型基本不会有太大的问题
java.util.Arrays.ArrayList类实现了set()， get()，contains()方法，但是并没有实现增加元素的方法（事实上是可以调用add方法，但是没有具体实现，仅仅抛出UnsupportedOperationException...(arr)); ArrayList的构造方法可以接收一个Collection类型，而java.util.Arrays.ArrayList已经实现了该接口。...父类和子类的构造方法 ? 之所以出现这个编译错误，是因为父类的默认构造方法未定义。...未来工作 这个列表是我基于大量的github上的开源项目，Stack overflow上的问题，还有一些流行的google搜索的分析。没有明显示的评估证明它们是前10，但它们绝对是很常见的。...如果您不同意任一部分，请 留下您的评论。如果您能提出其它一些常见的错误，我将会非常感激。
线性逻辑回归 本文用代码实现怎么利用sklearn来进行线性逻辑回归的计算，下面先来看看用到的数据。 ? 这是有两行特征的数据，然后第三行是数据的标签。...非线性逻辑回归 非线性逻辑回归意味着决策边界是曲线，和线性逻辑回归的原理是差不多的，这里用到的数据是datasets自动生成的， ? ?...接下来要把数据进行多项式处理，简单地说就是增加数据的特征， ? 然后规定好图像的坐标值，并生成一个网格矩阵， ? 定义一个等高线的高， ? 结果一目了然，很好的分成了两类： ?...线性逻辑回归和非线性逻辑回归用到的代价函数都是一样的，原理相同，只不过是预估函数的复杂度不一样，非线性逻辑回归要对数据进行多项式处理，增加数据的特征量。...到此这篇关于sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现的文章就介绍到这了,更多相关sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
、springcloudalibaba等起步依赖 提高启动、找启动类、找配置文件的效率 一键启、停全部微服务 一键定位启动类 提高大家对数据库表直观理解 提供了ER图，自动匹配逻辑主键...，还是麻烦 开发10多年，这样启动项目，我早就烦了 Bg-Boom是如何一键启动所有项目的 勇哥在插件中特制了一个快速启动栏： 自动扫描当前项目中的微服务（仅支持SpringBoot...也不需要担心，可以左右拖动，：）NICE 勇哥和粉丝专属IDEA 快速启动条 在Bg-Boom中通过ER图熟悉数据库 现在在工作中，基本上表与表之间都不会使用外键约束，而是使用逻辑外键...因此勇哥自行开发了一套基于逻辑外键的ER图模型： 自动识别表中的逻辑外键（一般是以_id结尾的字段） 可以动态显示/关闭逻辑外键关联线 可以ER图保存为图片 可以自有拖动位置、拖动调整大小...粉丝过1W，这个图源码我就免费公开，你敢不敢点个关注，赌一赌？
点击上方[我分享我快乐]→[...]右上角→[设为星标⭐]即可第一时间获取最新设计资源 编者按：做设计难免会出错。有的错误真的只是之前不知道，后知后觉遂有了恍然大悟。...无论是要移交给开发者还是其他的设计师，都必须尽量合理地组织相关的内容和素材。 以UI设计的设计文件为例，其中的每一个画板都应该有正确的命名，并且横向排布，便于按照逻辑顺序点击打开。...在我的日常工作中，Zeplin 是我首选的协作工具，借助 Zeplin，开发者可以轻松地获取代码片段、尺寸参数、间距数据、字体大小、SVG 素材等等。...4、追求高保真效果 在验证想法、探索解决方案的阶段，最好不要奔着高分辨率的视觉效果去了，这是最容易犯的错误了。 其实，与其说这是一个错误，不如说这通常会是一个浪费时间的选择。...当我在设计一个愿望清单应用的时候，我需要优先考虑用户尚未填写任何内容时候的空状态，如果没有这个，整个体验会差很远。
叶子节点不能执行in place，因为反向传播时会用到叶子节点张量的值，如w。而取值是按照w的地址取得，因此如果w执行inplace，则更换了w的值，导致反向传播错误。...逻辑回归 Logistic Regression 逻辑回归是线性的二分类模型 模型表达式： \begin{array}{c} y=f(W X+b)\\ f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} \...} 线性回归是分析自变量 x 与 因变量 y( 标量 ) 之间关系的方法 逻辑回归是分析自变量 x 与 因变量 y( 概率 ) 之间关系的方法 逻辑回归也称为对数几率回归（等价）。...逻辑回归的实现 # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import...plt.legend() plt.show() plt.pause(0.5) if acc > 0.99: break 实现一个逻辑回归步骤如上
python逻辑取反的实现 说明 1、True和False被逻辑取反时要使用not。not是逻辑取反，而~是按位取反。...2、True和False相对应的值为1和0，~True相当于1按位取反，结果为-2，not True的结果为False。...实例 print(True) print(~True) print(not True) 结果是： True -2 False 类似的，~False的结果是1，not False 的结果才是True print...(False) print(~False) print(not False) 结果是： False -1 True 以上就是python逻辑取反的实现，希望对大家有所帮助。
如果继续深入的分析ReadWriteLock，从锁的角度分析，会发现它有一个潜在的问题：如果有线程正在读数据，写线程准备修改数据的时候，需要等待读线程释放锁后才能获取写锁，简单的说就是，读的过程中不允许写...与ReadWriteLock相比，StampedLock最大的改进点在于：在原先读写锁的基础上，新增了一种叫乐观读的模式。该模式并不会加锁，因此不会阻塞线程，程序会有更高的执行效率。...乐观锁：就是乐观的估计读的过程中大概率不会有写入，因此被称为乐观锁 悲观锁：指的是读的过程中拒绝有写入，也就是写入必须等待 显然乐观锁的并发执行效率会更高，但一旦有数据的写入导致读取的数据不一致，需要能检测出来...在失败的时候，再通过悲观读锁再次读取数据，把读取的最新结果返回 对于读多写少的场景，由于写入的概率不高，程序在绝大部分情况下可以通过乐观读获取数据，极少数情况下使用悲观读锁获取数据，并发执行效率得到了大大的提升...好处是非常明显的，系统性能得到提升，但是代价也不小，主要有以下几点： 1.代码逻辑更加复杂，如果编程不当很容易出 bug 2.StampedLock是不可重入锁，不能在一个线程中反复获取同一个锁，如果编程不当
上一篇揭秘消费分期利率的文章得到了很多朋友的好评，我只是把真实情况向读者反映一下，至于值与不值每个人心里都有一把秤。 长点心吧年轻人，利率不是这么算的！我用Python告诉你亏了多少！...很多朋友留言说不知道房贷是不是也有一样的套路，表示很疑惑。我的第一反应时因为房贷很高，大家看到消费分期的套路自然而然就想到了房贷，很正常的事。...网上有很多现成的计算工具可以直接用，不过就像学机器学习一样，我不甘心只做个调包侠，所以对于利率的底层算法我还是想和大家分享一下，最后通过手撸Python完成计算，让大家彻底明白房贷到底是怎么回事。...有人说了自己会挣得越来越多，不是我悲观，前段时间的cy大家都知道的，未来的风险我们还是有必须要考虑一下的，拖家带口的不能孤注一掷。...哪种更优还是要结合自己的实际情况来看的，也不能一概而论，不过一般资金不是很充裕的情况下还是建议选择等额本息。 房贷利率有没有套路？
处理vue所有代码中本身的逻辑错误 在main.js中添加代码： // 处理vue代码中本身逻辑错误 Vue.config.errorHandler=function (err){ ElementUI.Message.error...script> 2、在router/index.js中所有的路由最后添加 { path: "*", //表示所有未匹配到的路由都会指向名为...notfound的组件 component: notfound }
03 扩大规模，ABC三题 先考虑每两题之间的关系。 ? 再合成三题的关系。等等，好像有点复杂，这不是线性的复杂度，不好意思，小K的智商有点不够用，自闭了。 ?...Wait，总感觉有点怪怪的，倒不是因为太简单，而是对于信息量的直觉告诉我，这种解法忽略了很多的信息量。 只用了总数，而没有用到5道题的错题数量分布。...这时，我想应该有杠精要跳出来了。 ? 小K：你说的很有道理，我竟无言以对。 先不跟你扯，咱们进一步思考，这个反例说明了一点：错题不能随意均摊，那就从这点下手。 06 错题均摊 先看错误的分布。 ?...8.1 代码实现 int main() { int a[5], ans = 0; for (int i = 0; i < 5; ++i) { cin >> a[i];...而且也别轻易相信别人的分析，这个问题网上90%都是错的，大家也可以看一下我的分析是否严谨，如果有问题也请及时反馈给我哈，谢谢啦。
来源| 杰瑞IC验证（ID:Jerry_IC） |原创作者| Q哥 大多数编程语言都有所谓的逻辑短路设定。...就是说，在条件判断的时候，如果“逻辑或”表达式第一项已经为真，就不会再判断第二项是否真假。 同理，如果“逻辑与”表达式的第一项已经为假，就不会再判断第二项是否真假。...条件判断的逻辑短路，有点像初中物理学的电路短路问题。 如图所示，开关合上的时候，灯炮不会亮。只有开关断开，灯泡才亮。 ?...举个编程的例子： if（a==5 || b == 5）跟 if（a==5 || （a !...= 5 && b == 5））是完全等价的； 后者很啰嗦，因为只有 a==5 判定为假，才会继续判断 b==5 的真假，所以这里完全不必再判断一次 a != 5 。
网上有很多现成的计算工具可以直接用，不过就像学机器学习一样，我不甘心只做个调包侠，所以对于利率的底层算法我还是想和大家分享一下，最后通过手撸Python完成计算，让大家彻底明白房贷到底是怎么回事。...刚才说了，利息是动态变化的，也就是说银行每月会在剩余应还本金的基础上去计算利率，是一个动态的过程。公式如下： ? 有的朋友说了觉得这样说也不是很直观，那我直接来撸一段代码以表我的respect。...这11991.01元当中包括了本金和利息，那么我想知道利息到底是怎么收的，每月都是多少？该怎么算？...有人说了自己会挣得越来越多，不是我悲观，前段时间的cy大家都知道的，未来的风险我们还是有必须要考虑一下的，拖家带口的不能孤注一掷。...哪种更优还是要结合自己的实际情况来看的，也不能一概而论，不过一般资金不是很充裕的情况下还是建议选择等额本息。 房贷利率有没有套路？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 什么是逻辑删除 所谓逻辑删除是指数据已经“不需要”了，但是并没有使用delete语句将这些数据真实的从数据库中删除，而只是用一个标志位将其设置为已经删除。...但是，逻辑删除也会带来的一些问题： 数据库表的数据冗余，导致查询缓慢； 写sql进行数据处理时需要排除那些已经逻辑删除的数据，这就会导致sql复杂，容易出错，特别是涉及多表查询时； 进行逻辑删除时，还需要考虑与之相关的数据怎么处理...所以是否需要对数据进行逻辑删除，需要根据具体的业务场景，以及逻辑删除的优缺点进行综合考虑。 网友的一些建议 综合考虑，对于中小型的项目，逻辑删除所带来的好处有限，但带来的问题却很多。...但心里应该清除，当项目大到一定程度，对数据安全性的要求高到一定程度，使用逻辑删除代替物理删除是必然的，在后面的数据库设计中，可以先小范围的尝试使用逻辑删除，一旦开发模式成熟，就全面使用逻辑删除代替物理删除...不然数据的完整性就不存在了。 使用MyBatis-Plus实现逻辑删除 这边，我们使用MyBatis-Plus的逻辑删除功能来实现下上面介绍的方案一。
背景 年底了，换了项目组，新的项目组使用react，从vue到react，我只花了一天的时间，看了官方简单的文章之后，就觉得这玩意很简单啊，比起vue的那么api来说，这根本没有学习成本好吧，十分迅速的就进入了...react的项目开发，并且洋洋得意，根据我多年的经验来看，这波肯定会得到领导的赏识 很快，我就做完了我的需求，把代码提交上去，组长可能确实比较闲，还review了我的代码，并且指出了一系列的问题，并告诉我说学习...react最难的部分，并不是知道怎么使用它，而是要知道怎么能够编写良好，干净的react代码 主要给我提了六点错误，我相信在座的各位，可能需要对号入座 在不需要使用state的时候使用state 涉及到项目中的代码逻辑...useEffect(() => { console.log(count) }, [count]) 然后对于这一点，很多同学就将useEffect当成了vue中的watch，实现了下面的逻辑 export...依赖会越来越多，稍微改其中的一个点，就会执行effect大片的逻辑，这里最好能够拆分或者合并，确定要执行一个逻辑的，最好放在一个state中，比如可以将age，name，id，等基础信息放在一个state
就如本文我们要讨论的问题：Java中的String有没有长度限制？ 这个问题要分两个阶段看，分别是编译期和运行期。不同的时期限制不一样。...1 编译期 首先，我们先来合理的推断一下，当我们在代码中使用String s = "";的形式来定义String对象的时候，""中字符的个数有没有限制呢？...} 以上代码，会在String s1 = "a…a";// 共65535个a处编译失败： ✗ javac StringLenghDemo.java StringLenghDemo.java:11: 错误...当我们使用字符串字面量直接定义String的时候，是会把字符串在常量池中存储一份的。那么上面提到的65534其实是常量池的限制。 常量池中的每一种数据项也有自己的类型。...String在运行期有没有限制呢，答案是有的，就是我们前文提到的那个Integer.MAX_VALUE ，这个值约等于4G，在运行期，如果String的长度超过这个范围，就可能会抛出异常。
前言 逻辑性错误也是出现bug的重灾区，有很多是因为逻辑性比较复杂，这个倒是可以理解。但是，很多时候出现的问题查了半天最后真想给自己一巴掌。人傻没办法，自己折腾自己。因为这个问题实在太弱智了。...我本来是希望 when <10 之后应该continue的，在写第一个when<0的时候头脑还是很清晰的。但是呢，当写第二个的时候就用四肢写代码了，习惯性的打了个return。...很明显，还有许多该做的事情都没有做就跳出循环了。 像这样的错误还有什么时候容易犯呢？比如： "!" 非判断的时候，容易搞反了。 三目运算符，写错位置。...a>=10时，在成功或者失败的回调要处理不一样的逻辑。...但是同类的问题却很多，在逻辑相对比较复杂的情况下，容易挖坑。
V站笔记 假设我们有一个fonts的文件夹，里面有1.ttf，2.ttf，3.ttf三个字体文件 具体代码实现代码codes.py： # coding:utf8 from PIL import ImageDraw...return arr[random.randint(0, len(arr) - 1)] # 定义干扰字符的颜色 def random_color1(self): return (random.randint.../codes/就可以获取到验证码的图片，并保存在本地code的文件夹中 然后在前端页面验证码图片显示的的地方引用，点击图片会重新切换生成一个 <img alt="点击切换验证码" title="点击切换...表单<em>的</em>输入<em>的</em>值进行对比判断 # 自定义验证码验证功能 def validate_code(self,field): code = field.data # if not session.has_key...= code.lower(): # 从views中获取session<em>的</em>"code" raise ValidationError("验证码错误")
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