其中之一就是当你试图访问嵌套对象时，会遇到这个错误 Cannot read property 'foo' of undefined 在大多数情况下，处理嵌套的对象，通常我们需要安全地访问最内层嵌套的值。...但是，由于某种原因，user 中的 personal不可用，对象结构将是这样的： const user = { id: 101, email: 'jack@dev.com' } 现在，如果你在试着访问...做法是检查用户是否存在，如果不存在，就创建一个空对象，这样，下一个级别的键将始终从存在的对象访问。 不幸的是，你不能使用此技巧访问嵌套数组。...使用数组Reduce访问嵌套对象 Array reduce 方法非常强大，可用于安全地访问嵌套对象。...除了安全访问嵌套对象之外，它还可以做很多很棒的事情。
介绍 深度学习十分流行，在许多领域有着不错的表现。然而，深度学习算法中的公平性(fairness) 亦是重要的研究方向。这次，我们以Du的一篇文章为例，给大家介绍一下深度学习中的公平性。...可解释性 如图所示，由于人类的造成的偏差，我们的数据集会产生偏差，在神经网络训练的时候，就会放大这个偏差。我们可以通过可解释性来发现数据中可能产生的偏差并且减轻这种偏差。...我们通过构建不同的输入集合，可以发现一些决定性的因素，而这些因素，有可能反映了模型中的歧视。...我们可以参照对抗训练 (Adversarial Training) 的方式对模型中的偏差进行修复，比如： ?...公平性的形式化 比如公平度量指标的形式化，可能需要一些更加精细的指标来度量深度学习里面的偏差。 大规模训练下的公平性 现如今，训练数据的规模越来越大。
深度学习很容易被视为与这些步骤中的许多步骤相关，但是，与许多深度学习应用一样，根本的限制是足够的高质量的数据的可用性。在存在此类数据的实验领域，深度学习已经在帮助指导抗体的发现、设计和制造。...抗体会与必要的靶标（仅该靶标）结合，并与有效的表位结合吗？这种关联会产生足够强的相互作用来产生预期的反应吗？深度学习在这个领域可以发挥重要作用，但拥有候选序列只是药物的第一个障碍。...在超过5000个独特的序列测量例子中，HIC RT数据集已经接近现代深度学习算法（如上述的溶解度预测器）的实用性。...在工艺行为预测中，有两个有希望的方面是使用毫升规模的生物反应器来收集生产力数据和小规模的纯化实验。Gagliardi等人展示了一个使用这种小规模生物反应器系统进行生产力预测的例子。...通过定制一个高通量细胞培养系统，以模拟灌注的形式运行，Gagliardi等人在10-15毫升规模的生物反应器中操作了24-48个生物反应器，这些生物反应器可以预测10L灌注培养中的克隆性能和介质效应。
这张图片有点劝退了，哈哈哈~ 通过原型机制，JavaScript 中的对象从其他对象继承功能特性；这种继承机制与经典的面向对象编程语言的继承机制不同。...在传统的 OOP 中，首先定义“类”，此后创建对象实例时，类中定义的所有属性和方法都被复制到实例中。...，你会看到，浏览器将根据这个对象的可用的成员名称进行自动补全： 在这个列表中，你可以看到定义在 person1 的原型对象、即 Person() 构造器中的成员—— name、age、gender、interests...注意：没有官方的方法用于直接访问一个对象的原型对象——原型链中的“连接”被定义在一个内部属性中，在 JavaScript 语言标准中用 [[prototype]] 表示（参见 ECMAScript）。...事实上，一种极其常见的对象定义模式是，在构造器（函数体）中定义属性、在 prototype 属性上定义方法。如此，构造器只包含属性定义，而方法则分装在不同的代码块，代码更具可读性。
概述 本文不深究理论，不深究原理，从我们开发使用者的角度，动手实践，去体验一下JVM中，Class对象的唯一性与类加载器的关系。...Class对象的唯一性的确定因素之一就是加载它的类加载器。 下面我们从4个章节去体验一下Class对象的唯一性与类加载器之间的关系。...对应的是同一个Class对象，此时MyTestBean的Class对象在JVM中是唯一的。...此时MyTestBean的Class对象在JVM中是唯一的。...其实对于任意一个Class对象，都需要由它的类加载器和这个类本身一同确定其在就Java虚拟机中的唯一性，也就是说，即使两个Class对象来源于同一个class文件，只要加载它们的类加载器不同，那这两个Class
深度学习在流量监控中的革命性应用在现代IT运维领域，流量监控是确保网络稳定性和安全性的重要环节。随着网络规模和复杂性的不断增加，传统的流量监控方法往往难以应对海量数据的实时分析和异常检测。...而深度学习作为人工智能的一个重要分支，凭借其强大的数据处理和模式识别能力，正在为流量监控带来革命性的改变。传统流量监控的挑战在传统的流量监控系统中，常用的方法包括基于规则的检测和统计分析。...深度学习在流量监控中的主要优势包括：自动化特征提取：深度学习能够自动从流量数据中提取特征，无需人为设定规则，大大提高了检测的灵活性和准确性。...通过深度学习技术，我们可以更准确地检测网络中的异常行为，提升网络的安全性和稳定性。然而，深度学习的应用也面临一些挑战，需要我们不断探索和创新。...未来，随着技术的不断发展，深度学习在流量监控中的应用前景将更加广阔，为IT运维领域带来更多的可能性。
发布（Publish）和逸出（Escape）这两个概念倒是第一次听说，不过它在实际当中却十分常见，这和Java并发编程的线程安全性就很大的关系。 什么是发布？...简单来说就是提供一个对象的引用给作用域之外的代码。比如return一个对象，或者作为参数传递到其他类的方法中。 什么是逸出？...如果一个类还没有构造结束就已经提供给了外部代码一个对象引用即发布了该对象，此时叫做对象逸出，对象的逸出会破坏线程的安全性。 概念我们知道了，可我们要关注什么地方呢？...，而是使用工厂方法，在工厂方法newInstance中待构造函数执行完毕后再将对象进行发布（代码中即为registenerListener注册监听）。...这实际上就是修改为了构造完毕->发布对象的串行执行模式，而不是之前的异步模式，这样就不会给我们带来线程安全性的问题。
在 SCSS 中实现复杂的嵌套选择器时，可以遵循以下几个原则以确保代码的可维护性： 限制嵌套层级：避免层级过深的嵌套，最好不要超过三级。...过多的嵌套会增加代码的复杂性和选择器的特异性，降低代码的可读性和维护性。 使用父元素选择器：尽量使用父元素选择器 & 来限定样式的作用范围，避免使用全局选择器或依赖于特定的 HTML 结构。...这样可以使样式更具通用性，减少代码改动时的影响范围。 提取共用的样式：当有多个选择器需要应用相同的样式时，可以将这些样式提取为一个共用的 class 或 mixin，然后在需要的地方引用。...这样可以减少代码冗余，提高代码的可维护性。 使用 BEM 命名规范：BEM（Block Element Modifier）是一种常用的 CSS 命名规范，可以有效地管理复杂的嵌套选择器。...综上所述，通过限制嵌套层级、使用父元素选择器、提取共用样式、使用 BEM 命名规范和利用 SCSS 的特性，可以在 SCSS 中实现复杂的嵌套选择器并确保代码的可维护性。
深度学习在性能瓶颈分析中的革命性应用在现代信息技术迅猛发展的今天，性能瓶颈分析一直是运维领域的一个重要课题。随着系统和应用的复杂度不断增加，传统的性能分析手段显得捉襟见肘。...精准预测：基于历史数据，深度学习模型能够对未来的性能问题进行准确预测，从而提前采取措施。深度学习在性能瓶颈分析中的应用案例以一个具体案例来说明深度学习在性能瓶颈分析中的应用。...未来，我们可以进一步结合更多维度的数据，例如磁盘I/O、数据库性能等，构建更为复杂的深度学习模型，提高分析的准确性和覆盖范围。...此外，结合实时监控和自动化运维工具，深度学习技术能够实现对性能问题的实时检测和自动修复，提升系统的稳定性和可靠性。...在未来的发展中，我们期待深度学习技术能够在更多领域中发挥其强大的潜力，为我们的数字化生活带来更多便利和创新。
就好比是网络、通信和数据处理领域的“舵手”。它的任务很明确，就是要“识别判断”那些不对劲的流量，帮助监控系统“洞察虫情”，发现可能的安全威胁、网络故障等状况。...以下是极光算法在流量监控中重要性的一些方面：异常检测：极光算法可以检测网络流量中的异常行为，包括未经授权的访问、恶意攻击、DDoS攻击等。...这种快速响应可以阻止攻击行为的持续进行，从而保护网络和系统的完整性。自适应性：极光算法通常具备自适应性，可以根据网络环境和流量模式的变化进行调整。...这可以避免对正常业务造成不必要的干扰。准确的异常检测有助于网络管理员更好地聚焦于真正的威胁事件，提高工作效率。网络性能优化：除了安全性，极光算法还可以用于监控网络的性能。...可视化的数据呈现能够帮助决策者更快速地获取信息，做出明智的决策。网络规划和资源分配：极光算法的分析结果可以为网络规划和资源分配提供有用的信息。
“ 数据要素的高效利用正逐步成为企业商业价值实现的一个关键难题。随着数据规模的增加，数据格式的丰富，如何低成本存储海量数据、高效完成大规模数据分析将直接影响到企业降本增效的目标。...腾讯云为企业用户提供了完备、便捷的数据湖存储服务，基于安全、可靠、低成本的对象存储，利用三级加速体系，帮助企业在公有云上快速分析和流转数据，实现企业商业价值。...” 明晚19点，来腾讯云视频号直播间，腾讯云高级工程师“张伟”将深度剖析“数据湖中的对象存储”，和你一起畅聊技术。...直播主题： 深度剖析：数据湖中的对象存储 直播时间：（明晚）7月20日 19:00—20:00 直播内容： - 什么是数据湖 - 为什么对象存储是数据湖存储的核心 - 对象存储COS助力数据湖加速 识别下方海报中的二维码
1.在传统得到web应用中，采用的都是同步的交互方式，为了等待服务器的响应，可能需要较长的时间，客户体验有时候很不好，而Ajax可以实现异步的交互方式。...但是各个浏览器提供的创建Ajax的方式不同，使得我们需要测试各个浏览器的兼容性，这一点比较麻烦。虽然代码比较长，但是固定的，可以单独摘出来。...，而把这些结果再返回到js脚本中，再通过脚本当中的DOM组件直接反映在当前的html页面上，也就是说整个页面没有刷新，只是改变html页面上的某位置的内容。...3.创建Ajax对象XMLHttpRequest.由于各个浏览器的创建方式不同，所以我们写一个可以兼容各个浏览器的方法，在方法里我们实现各个浏览器中Ajax对象的创建。...但是呢IE浏览器的版本不同在创建Ajax的对象时也不相同，所以Ajax对象的创建种类比较多。
参考链接： Java中的类和对象 方法一、 对象唯一性一般能想到工厂模式，单例模式，我们这里介绍一下举例懒汉法。 ...System.out.println(s1.getName());//Jerry System.out.println(s2.getName());//Jerry } } 新建的两个对象...s1,s2其实是一个对象 方法二、 通过计数器统计来创建对象 package com.liuyanzhao; class Teacher { static int i=0; private... System.out.println(t.getName()); //System.out.println(t1.getName()); } } 如上 只能创建一个对象
确保复杂嵌套结构的 YAML 文件在不同系统和环境中的兼容性，可以采取以下几个步骤： 遵循 YAML 标准：首先要确保 YAML 文件遵循 YAML 标准的语法规则和约定。...使用字符串引用符号：复杂嵌套结构中可能包含各种特殊字符和符号，为了确保兼容性，可以使用单引号或双引号将这些内容包裹起来，以避免解析器意外识别和解释这些字符。...尽量保持 YAML 文件的通用性，以便在不同系统和环境中能够正确解析和处理。...测试和验证：在不同系统和环境中测试和验证 YAML 文件的解析和处理过程。可以使用不同的解析器和工具进行测试，确保 YAML 文件在多个系统和环境中的兼容性。...通过以上步骤，可以尽可能地确保复杂嵌套结构的 YAML 文件在不同系统和环境中的兼容性。
计算机科学中的局部性原理，是描述程序运行时访问模式的一种关键概念。它主要分为时间局部性和空间局部性两个方面，广泛应用于系统优化、硬件设计以及高效软件开发中。...时间局部性的理论依据时间局部性建立在程序运行的动态行为之上，尤其是：循环结构：程序中重复的循环会使同一块代码或数据被多次访问。例如，数组元素在多次迭代中被反复访问。...递归调用：递归函数在多层嵌套中会多次使用相同的变量和指令。缓存机制：CPU 缓存通过保存最近访问的数据来提高访问效率，而时间局部性正是缓存设计的重要依据。...数据布局优化：开发中合理安排数据的存储顺序，以提高程序的空间局部性。...时间局部性与空间局部性的结合在实际程序中，时间局部性和空间局部性通常是相辅相成的。例如，矩阵的操作中，既有对相同数据的重复访问，也有对相邻数据的顺序访问。
Java中如何保证一个类在内存中的对象唯一性，讲解如下： /** * 设计模式：对问题行之有效的解决方式。其实它是一种思想。 1,单例设计模式。...解决的问题：就是可以保证一个类在内存中的对象唯一性。 对于多个程序使用同一个配置信息对象时，就需要保证该对象的唯一性。 如何保证对象唯一性呢？...1，不允许其他程序用new创建该类对象。 2，在该类创建一个本类实例。 3，对外提供一个方法让其他程序可以获取该对象。 步骤： 1，私有化该类构造函数。...2，通过new在本类中创建一个本类对象。 3，定义一个公有的方法，将创建的对象返回。...，只有调用了getInstance方法时，才会创建对象 // 延迟加载形式 private static Single2 s = null; private Single2() { }
本文来自Oldpan博客:https://oldpan.me/archives/use-pytorch-normalization 前言 数据规范-Normalization是深度学习中我们很容易忽视，...我们训练的所有数据在输入到模型中的时候都要进行一些规范化。...例如在pytorch中，有些模型是通过规范化后的数据进行训练的，所以我们在使用这些预训练好的模型的时候，要注意在将自己的数据投入模型中之前要首先对数据进行规范化。...也就是说，模型设计的正确只是第一步，我们输入的图像数据的格式的正确性也是特别重要的，我们平常输入的图像大部分都是三通道RGB彩色图像，数据范围大部分都是[0-255]，也就是通常意义上的24-bit图(...另外，不同图像像素点范围的mean和std是不一样的，一般我们输入的都是[0-1]或者[0-255]的图像数据，在pytorch的模型中，输入的是[0-1]，而在caffe的模型中，我们输入的是[0-255
Garcia-Molina等【1】指出，搜索和推荐中的根本问题是识别满足用户信息需求的信息对象。还表明搜索（信息检索）和推荐（信息过滤）是同一枚硬币的两个方面，具有很强的联系和相似性【2】。...更正式地说，搜索和推荐中的匹配都可以视为构建匹配模型f：X×Y →R，该模型计算两个输入对象x和y之间的匹配程度，其中X和Y表示两个对象空间。...X和Y是搜索中查询和文档的空间，或推荐中用户和项目的空间。 在图1.1的统一匹配视图下，我们使用信息对象一词来表示要检索/推荐的文档/项目，并使用信息来表示相应任务中的查询/用户。...在某些生活方式应用中，当用户搜索餐厅时，将根据相关性（查询-餐厅匹配）和用户兴趣（用户-餐厅匹配）返回结果。...随着深度学习技术的使用，用于搜索和推荐的匹配模型在架构和方法上更加相似，这体现在这些技术上：将输入（查询，用户，文档和项目）嵌入为分布式表示，结合神经网络组件来表示匹配函数，并以端到端的方式训练模型参数
充足的氧气供应对于细胞周期中所有能量消耗过程的正常运行至关重要。一次性生物反应器在实验室规模化培养动物细胞中的应用主要表现在细胞培养过程中的有效通气是实现高细胞密度和高产品浓度的一项要求。...一次性生物反应器可确保在1 升规模的动物细胞培养过程中提供充分的氧气供应和高生产率。 一次性生物反应器培养系统 在受控培养系统中，例如常见的搅拌罐生物反应器，气体供应自动化控制。...一次性生物反应器是一种一次性的独立培养装置，它是为快速细胞培养而开发的，通过确保充足的氧气供应而无需使用复杂的设备和高搅拌速率。...它易于使用，可实现具有成本效益的实验室规模细胞培养，建议的工作体积为 1 升。 一次性生物反应器的主要特点是集成的膜曝气和搅拌系统，可在细胞培养过程中实现气体传输。...在发酵和细胞培养过程中，溶解氧测量是保持细胞优化条件的重要环节。 在发酵器/生物反应器中的溶解氧水平过低，就会影响生长率、营养摄入、细胞形态和代谢物合成， 导致产量下降，较终产品质量偏低。
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