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选择篇(017)-哪个选项是不正确的?

true }; A: mouse.bird.size B: mouse[bird.size] C: mouse[bird["size"]] D: All of them are valid 答案: A 在JavaScript...中，所有对象键都是字符串（除了Symbol）。...mouse没有名为bird的键，这意味着mouse.bird是undefined。然后，我们使用点符号来询问size：mouse.bird.size。...由于mouse.bird是undefined，我们实际上是在询问undefined.size。这是无效的，并将抛出Cannot read property "size" of undefined。

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人生中的选择

我曾经在微博出了一个选择题：假设不能兼得，以下三位候选人你会跟谁结婚： A）Sex Partner（性伴侣，在一起激情四射） B）Business Partner（商业伙伴，前途钱财与名利无限） C）...所以人际交往有三种类型，那些建立在快乐基础上的人际关系，像性爱慕，迷恋，或许还可以加上欢宴。还有建立在功利基础上的关系，如生意关系，政治联盟，传统的婚姻很大程度上也是功利关系。...亚里士多德认为这三种关系中只有第三种才能叫爱，他认为基于愉悦或功利的相互关系中，有一个取舍条件，这种关系是一种有来有往（quid pro quo）的关系，是一种交易关系，这种交易关系背后不断思考公平的问题...但在实际的生活中很难达到这个理想状态，所以我今天想说一点我的其他思考，就是人生，包括爱情和职业等问题在内，都是一个选择的问题。我们先岔开这个话题，说点别的事情。...遗憾，是人生中的一个永恒命题。所以人生不必遗憾，凡是发生的定是要发生的。既然自己选择了，就这样走下去，至于是晴空万里还是阴云密布，都接受好了。因为，这是自己的选择。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【错误记录】IntelliJ IDEA 中右键点击源码目录选择 New 选项没有创建 Java Class 选项 ( 将对应的源码目录标记为 Sources 选项 )

文章目录一、报错信息二、解决方案一、报错信息 ---- 右键点击源码目录 , 选择 New 选项创建源码 , 没有任何源码创建选项 ; 二、解决方案 ---- 右键点击源码根目录 , 在弹出的菜单中选择..." Open Module Settings " 选项 , 选中要创建源码的目录 , 点击上方的 " Mark as " 选项 , 将其标记为 Sources 源码目录 ; 然后点击 Apply..., OK 按钮 , 应用上述设置 ; 之后右键点击源码目录 , 选择 New 选项 , 就可以看到创建 Java Class , Groovy Class , Package 等选项 ;

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MRP中BOM的选择？

MRP运行时会展开物料的BOM的，当物料有多个BOM时，系统是如何选择的呢？本篇将介绍一下MRP选择BOM的逻辑。我们看一下系统是如何配置的？...1、BOM的选择ID IMG-->生产-->物料需求计划-->计划-->BOM展开-->定义BOM和选择： ? ?...这两个配置决定了MRP运行时，选择哪一种BOM用途的BOM。...在R3/ECC系统中，物料主数据MRP4视图中有一个BOM选择方法的参数可以设置BOM是按订单数量、展开日期、生产版本等来选择多重BOM的选项。 ?...但是在S4版本中，由于生产版本是强制的，所以这个选项取消，都是通过生产版本来选择。所以对于展开日期和批量大小，也参考生产版本中的设置。 ? ?

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IoT中的Linux选择

在物联网的设备设计中，从低成本和低功耗的角度看，Android肯定比不过嵌入式Linux。但在选择用于部署Linux的发行版本时，却一直饱受困扰。 ? 什么是 Linux 发行版？...另一方面，基于源代码的发行版侧重于提供一个框架，在这个框架中，最终用户可以从源代码构建所有组件本身。这些发行版还提供了一些工具，可以轻松地选择一个合理的开始组件集合，并根据需要调整每个组件的构建。...在几分钟或几小时后，根据具体情况，将有一个结果镜像，可以使用在电脑中使用这一。 Gentoo、安卓和 Yocto 就是这种类型的例子。...EdgeX Foundry 在严格意义上，EdgeX Foundry 并不是一个发行版，因为它对发行版中的 BSP组成部分没有任何关注。...它提供了各种各样的容器，为物联网设备提供丰富的中间件和垂直设备，特别是边缘设备中(在 docker parlance 中，容器是一个独立的模块，通常提供一个垂直的功能，如数据库或 web 服务，几乎没有或根本不依赖主机操作系统

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48%的Kubernetes用户在工具选择中挣扎

在 Spectro Cloud 的一份新报告中接受调查的近一半 Kubernetes 用户表示，他们在选择和验证要在生产环境中使用的基础设施组件时遇到了问题。...主要原因：Kubernetes 的成熟度。根据调查参与者的回答，对于组织来说，选择实在太多了。在新报告中，48% 的人表示，他们发现很难从广泛的云原生生态系统中决定使用哪些堆栈组件。...除了调查参与者报告的难以选择所需的工具之外，配置漂移（45% 的人将其列为挑战，高于 2023 年 Spectro Cloud 报告中的 33%）以及难以防止安全漏洞（43%，高于 26%）是其他主要痛点...采用平台工程的用户遇到的问题较少平台工程已成为在 Kubernetes 上运行分布式系统时解决复杂性过高和工具选择过多的问题的解决方案。...在采用平台工程的 70% 的组织中，不到一半的人强烈认为它已被完全采用。

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机器视觉中的光源选择

光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。因此，机器视觉系统光源的选择是非常重要的。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。...机器视觉中评价光源质量的指标有光通量、照度、亮度、色温、显色性、寿命等。其中，照度、亮度都是衡量光源强度的指标，是两个既关联又不同的物理量。...同一只光源，指定方向上光源表面辐射出来的光通量、与光源辐射到样品上的光通量是不相等的。特别说明：光源的亮度视觉感，有时受色温影响较大。在光通量相同的光源中，色温高的光源会产生亮度高的错误的视觉感。...不可见光源主要用来应对一些特定的需求，如管道焊接工艺的检测，由不可见光的可穿透性，可达到检测点。光源选择关键性能指标 1、亮度：在两种光源中选择时，最佳的选择是更亮的那个。...第一，对于视野，在摄像头视野范围部分应该是均匀的。简单地说，图像中暗的区域就是缺少反射光，而亮点就是此处反射太强了。第二，不均匀的光会使视野范围内部分区域的光比其他区域多。

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vim中对文本的选择

本文主要解说vim中对文本的选择，vim中选择文本分为：（1）选择字符 ———— 命令行模式下输入小写v （2）选择行 ———— 命令行模式下输入大写V （3）选择块 ————...进入对应的选择模式 v / V / Ctrl+v； c. 用上下键选择文本；（v选择多个连续的字符，V选择连续的行，Ctrl+v选择对应的块）假设要复制粘贴文本的话，继续进行下面步骤： d....移动光标至要拷贝的位置，输入p粘贴。

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Scrapy框架中的xpath选择

不同于我们普通爬虫获取xpath,scrapy获得xpath对象获取他的值语法一.xpath对象获取值 xpath对象..extract() 二.Scrapy框架独有的xpath取值方式利用href...NewsId=\d{1,4}")]') 利用text结合正则表达式定位 a=response.xpath('//a[re:test(text(),"\w{4}")]') xpath还有对于html元素操作的两个实用的函数

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机器学习中的特征选择

总第98篇本篇讲解一些特征工程部分的特征选择(feature_selection),主要包括以下几方面：特征选择是什么为什么要做特征选择特征选择的基本原则特征选择的方法及实现特征选择是什么...为什么要做特征选择在实际业务中，用于模型中的特征维度往往很高，几万维，有的一些CTR预估中维度高达上亿维，维度过高会增大模型计算复杂度，但是在这么多维数据中，并不是每个特征对模型的预测都是有效果的，所以需要利用一些方法去除一些不必要特征...特征选择的基本原则我们在进行特征选择时，主要遵循如下两个原则：波动性相关性波动性是指该特征取值发生变化的情况，用方差来衡量，如果方差很小，说明该特征的取值很稳定，可以近似理解成该特征的每个值都接近...这里的这个阈值需要根据具体的业务场景进行设定。...我们知道树模型的建立过程就是一个特征选择的过程，他会根据信息增益的准则来选择信息增益最大的特征来进行建模，输出各个特征的feature_importances_，然后传入SelectFromModel

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综述：机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择！

论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键...在讨论偏差-方差权衡时，把 leave-one-out 交叉验证和 k 折交叉验证进行对比，并基于实证证据给出 k 的最优选择的实际提示。...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...图 3：偏差和方差的不同组合的图示‍ 图 4：在 MNIST 数据集上 softmax 分类器的学习曲线‍ 图 5：二维高斯分布中的重复子采样 03 交叉验证和超参数优化几乎所有机器学习算法都需要我们机器学习研究者和从业者指定大量设置...对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」：我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。

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Nginx负载均衡选择在秒杀系统中的应用

Nginx负载均衡选择在秒杀系统中的应用简介在构建高性能秒杀系统时，负载均衡器的选择至关重要。Nginx作为一款强大的负载均衡工具，支持四层（传输层）和七层（应用层）负载均衡。...当在面试中遇到关于秒杀系统和Nginx负载均衡的问题时，我们应该如何回答呢？面试题解答思路面试题：在设计秒杀系统时，为何要选择Nginx作为负载均衡器？四层和七层负载均衡在这个场景中如何选择？...实际应用中的选择：可以根据实际需求和系统复杂性进行四层和七层负载均衡的混合使用，充分发挥各自的优势。在设计秒杀系统时，负载均衡器的选择直接关系到系统的性能和稳定性。...Nginx作为一个功能强大的负载均衡工具，我们通常会在面临四层和七层负载均衡选择时进行权衡。首先，在面试中，我们会强调秒杀系统的独特需求：高并发和低延迟。...在秒杀系统中，我们通常会选择四层负载均衡的原因如下：快速分发：在秒杀活动开始时，请求会迅速涌入系统。

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深度 | 机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择

在处理任何数据之前，我们都希望可以提前计划并针对任务选择合适的技术。在这篇文章中，我们就将讨论这些技术的优劣，并通过一个典型的机器学习工作流程，展示其应用的方法。...超参数优化的目的通常是优化某个性能指标，如分类精度或ROC（Receiving Operating Characteristic）曲线下的面积,调优之后再根据模型在测试集上的性能进行选择。...▌3.4 K-Fold交叉验证在机器学习中，模型评估和模型选择最常用的方法是k-fold交叉验证。...▌3.9 关于模型选择过程中特征选择的说明注意，如果我们对数据归一化或进行特征选择，我们通常会在k-fold交叉验证循环中执行这些操作，而不是在划分数据之前就将这些步骤应用到整个数据集。...在模型选择中，奥卡姆剃刀也是一个很有用的工具，如“一个标准误差法”（one-standard error method）: 考虑数值最优估计及其标准误差选择模型，其性能需在步骤1中得到的值的一个标准误差以内的

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综述 | 机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择！

论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键...本文将概述这类技术和选择方法，并介绍如何将其应用到更大的工程中，即典型的机器学习工作流。 1.1 性能评估：泛化性能 vs. 模型选择让我们考虑这个问题：「如何评估机器学习模型的性能？」...图 4：在 MNIST 数据集上 softmax 分类器的学习曲线。图 5：二维高斯分布中的重复子采样。...对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」：我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。...图 16：模型选择中 k 折交叉验证的图示。 ---- 论文解读投稿，让你的文章被更多不同背景、不同方向的人看到，不被石沉大海，或许还能增加不少引用的呦~ 投稿加下面微信备注“投稿”即可。

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推荐｜机器学习中的模型评价、模型选择和算法选择！

摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。...在讨论偏差-方差权衡时，把 leave-one-out 交叉验证和 k 折交叉验证进行对比，并基于实证证据给出 k 的最优选择的实际提示。...偏差和方差的不同组合在 MNIST 数据集上 softmax 分类器的学习曲线二维高斯分布中的重复子采样三、超参数优化和模型选择几乎所有机器学习算法都需要机器学习研究者和从业者指定大量设置。...对超参数调整和模型选择进行训练-验证可以保证测试集「独立」于模型选择。这里，我们再回顾一下性能估计的「3 个目标」：我们想评估泛化准确度，即模型在未见数据上的预测性能。...超参数调整中三路留出方法（three-way holdout method） k 折交叉验证步骤模型选择中 k 折交叉验证总结：预测模型泛化性能的评价方法有多种。

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Python机器学习中的特征选择

不相关或部分相关的特征可能会对模型性能产生负面影响。在这篇文章中，您将会了解自动特征选择技术，您可以使用scikit-learn在Python中准备机器学习(所使用的)数据。让我们开始吧。...特征选择特征选择是一个过程，您可以自动选择数据中您感兴趣的对预测变量或输出贡献(影响)最大的特征。...数据中不相关的特征会降低许多模型的精确度，特别是线性算法和逻辑回归等线性算法。在对数据建模之前执行特征选择的三个好处是：减少过度配合：减少冗余数据意味着根据噪音(noise)作出决定的机会减少。...PCA的一个属性是可以在转换结果中选择维数或主成分。在下面的例子中，我们使用PCA并选择3个主要组件。通过查看PCA API，在scikit-learn中了解更多关于PCA类的内容。...您了解了使用scikit-learn在Python中准备机器学习数据的特征选择。

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Pytorch中张量的高级选择操作

在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take...它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素，并组成一个新的张量。...，而是对于沿着维度0的每个索引，在维度1中选择一个不同的元素: 我们继续扩展为3D的张量，并展示Python代码来重新实现这个选择: import torch batch_size = 16...适用于较为简单的索引选取操作。 torch.gather适用于根据索引从输入张量中收集元素并形成新张量的情况。可以根据需要在不同维度上进行收集操作。

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变速中的“时间插值”选择

一、定义插值是指在两个已知值之间填充未知数据的过程时间插值是时间值的插值二、分类与比较三、tip 光流法虽然很好，但是限制也很大，必须要对比非常大的画面，才能够实现最佳的光流效果，否则就会出现畸变现象...通常在加速之后突然实现短暂的光流升格，可以实现非常炫酷的画面。光流能够算帧，但是实际上拍摄的时候还是要尽可能拍最高的帧率，这样的话，光流能够有足够的帧来进行分析，来实现更加好的效果。...帧混合更多的用在快放上面。可实现类似于动态模糊的感觉，视觉上也会比帧采样要很多。 ---- [参考] 【剪辑中那些关于变速的技巧！】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/40174821 【视频变速的时间插值方式核心原理，你懂吗？】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/67327108 【更改剪辑的持续时间和速度】https://helpx.adobe.com/cn/premiere-pro/using/duration-speed.html

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选择块参照中嵌套的实体

在利用ObjectARX进行CAD二次开发时，如何选择块参照中嵌套的实体，并进行进行下一步操作？这个问题的难点是：如何判断用户选中的实体到底是块参照里面的非嵌套对象实体？...还是块参照中嵌套的块参照的实体？本文利用全局函数acedNEnsSelP解决了这个问题，并可实现：如果用户选择块参照中嵌套的实体，直接视为用户选择了这个嵌套的块参照，效果如图。...ads_point ptres, int pickflag, ads_matrix xformres, struct resbuf ** refstkres ); const ACHAR * str：在选择块参照中实体时的提示语...ads_name entres：选择实体的ads_name名称。 ads_point ptres：选择实体时点取的点。...ads_matrix xformres：该4×4变换矩阵可以将实体的任意ECS坐标转换为WCS坐标。如果选择的实体不是嵌套实体，该值设为单位矩阵。

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Electron中数据持久化的选择

Electron中数据持久化的选择 Electron是一个基于Chromium的桌面应用程序框架，它可以让开发人员在不需要熟练掌握Web开发技术的情况下，快速地开发出高质量的桌面应用程序。...在Electron中，开发人员可以使用各种各样的数据存储方式，包括文件系统、数据库等。其中，数据库是一种非常常见的数据存储方式，它可以方便地存储和管理各种数据，包括文本、图片、音频、视频等。...有朋友之前问到怎么在主线程中使用IndexedDB，直接使用是不可能的哈，毕竟那是暴露在浏览器中的，并没有相关的Node实现。...不过，其实IndexedDB在Chrome中也是使用SQLite实现的，如果需要保持同构，只需要实现一个简单的数据库中间层来隐藏底层的API或者按照IndexedDB的API来封装一下SQLite的调用即可...如果您正在使用Electron开发桌面应用程序，并且需要存储和管理大量的数据，那么使用SQLite数据库将是一个非常不错的选择。

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